Салют, Хабр! Я думаю, каждый из вас знаком или, по крайней мере, слышал о такой прекрасной утилите как GoodbyeDPI (большое спасибо @ValdikSS!). Сегодня я хочу представить вам (почти) свою разработку - аналог GoodbyeDPI.

Около полугода назад в своей статье Обвиваем YouTube змеем, или как смотреть и скачивать видео с YouTube без VPN на чистом Python-е. Часть 1 (заблокирована по требованию РКН) я рассказывал о том, как скачивать видео с YouTube на Python, а так как YouTube у нас "деградировал", я поделился инструментом, с помощью которого можно исправить этот вопиющий недостаток. Инструмент тогда выглядел достаточно сыро, и несмотря на то, что он выполнял свою задачу, требовал серьезных улучшений. Увидев интерес общественности, я решил допилить его, и вот, спустя полгода, после немалой работы, я рад представить вам NoDPI - проект, который явно не понравится РКН (и он опять меня заблокирует).

В этой статье я хочу рассказать о его возможностях, внутреннем устройстве, отличии от аналогов. Надеюсь, статья будет вам полезна и интересна. Поехали!

Салют, Хабр! Прошел ровно год с момента публикации моей первой статьи про загрузку видео с YouTube. Бонусом к статье шла небольшая утилита для... кхм... модификации сетевых пакетов. Это был небольшой скриптик на Python, форкнутый от theo0x0/nodpi. Я не делал на него совершенно никаких ставок, но в комментариях посыпались восторженные (нет) отзывы, обсуждения и просьбы выложить на GitHub. Через полгода, в мае, я опубликовал статью с презентацией NoDPI и подробными объяснениями, что, как и почему. Публикация зашла, попала в топы Хабра, аудитория на GitHub стала расти. Еще через месяц вышел NoDPI for Android - немного сыроватый и неудобный, но вполне работающий и справляющийся со своей задачей.

И вот на дворе конец 2025 года. За окном мороз, падает снег, а значит самое время подвести небольшие итоги...

После того как я написал статью про то, что ваш монитор не умеет показывать бирюзовый и 65% видимых цветов для него просто не существуют, один мой знакомый (далекий правда от технической отрасли) спросил: «Окей, монитор врёт, а что тогда делает JPEG с оставшимися 35%?» И это хороший вопрос. Я полез в спеку, а через полчаса забыл, зачем вообще полез. Потому меня уже интересовало другое: ребята, которые в 1992-м финализировали этот стандарт, по сути заревёрсили человеческое зрение и запихнули его в алгоритм сжатия.

И я хочу вам про это рассказать, потому что это самый красивый кусок инженерии, который я видел. В той статье я разбирал, как мало мы на самом деле видим. Здесь — как мало нам на самом деле нужно видеть, чтобы мозг поверил, что видит всё. А потом я решил это проверить руками.

Десять лет в девопсе. Десять. И я гуглю tar -xzf. Не раз в год — раз в неделю. Ну, может раз в десять дней, если повезёт. Открываю хром, набираю «tar extract gz linux», пролистываю три рекламы, нахожу ответ на SO, копирую, вставляю, закрываю вкладку. Через неделю — по новой.

Я не идиот. Точнее, может и идиот, но не поэтому. Просто tar — это такой синтаксис, который у меня физически отказывается залезать в долговременную память. Там дефис или нет? xzf или xfz? Или zxf? Вроде порядок не важен? Или важен?..

Короче. Месяц назад я написал скрипт, который это решил. А потом скрипт решил больше, чем я хотел.

Ну, не ваша, хабравчане, а ваша, создатели языков, библиотек, фреймворков итд. Но давайте не забегать вперёд.

Я как-то привык что если что-то ломается или плохо работает, то это я виноват. Это называется «брать ответственность за свои поступки» или, в случае программиста, за свой код, и это считается хорошим делом.

Разумеется, по эго это бьёт иногда больно, и некоторые моменты вспоминать не очень приятно. Самое страшное, что я когда-либо делал — коммитил приватный ключ в публичной репо. Вот написал и мне опять стыдно. Но я осознаю, что это всё я.

Но внезапно я открыл для себя тот факт, что не во всех ошибках моя вина. То есть да, это моя голова думает код, это мои руки печатают этот код, но ошибка идёт не от меня. Ошибка заложена ещё раньше, вообще задолго до меня, а иногда даже задолго до моего рождения.

Сейчас я вам это покажу. Будет интересно, но впереди много боли. Я предупредил.

Привет всем!

Как обычно это и бывает, я накопил критическую массу мыслей, и пора их как-то систематизировать, чтобы вы, мои замечательные читатели Хабра, могли что-то извлечь из моего опыта или поделиться своим :)

Я люблю и одновременно ненавижу статьи-обзоры в стиле «10 программ для {whatever}». Ненавижу — потому что их очень легко делать, вбил в гугл «программа для X», взял первые 10 ссылок, статья готова. Я называю такие статьи «лёгкий рейтинг». А люблю я их за то, что даже если 9 пунктов — чушь полная, то десятый, как правило, годный, я узнаю что-то новое, это что-то облегчает мне жизнь и позволяет мне быть более продуктивным.

Сегодня я побуду автором такой статьи — я расскажу вам про то, какие штуки я использую в разработке на питоне, если что-то из этого будет кому-то полезно — я буду рад. В своё время мне этого не хватало. А если вы знаете что-то круче — разнесите меня в комментариях.

Статья получилась ОГРОМНАЯ, и у меня был большой соблазн разбить её на сотню статей поменьше, чтобы в каждой ставить ссылки на свой телеграм-канал и получать гонорар за каждую по отдельности. Но я не буду. Пусть знания будут сгруппированы вместе. Welcome!

На рынке по-прежнему держится норма: после 40–50 лет карьеру лучше не трогать. Я 30 лет служил в морской авиации, а перед выходом на пенсию понял, что у меня остаётся немного вариантов для заработка — один из них: устроиться охранником в школу за 30 000 рублей с гордой надписью Security на курточке. Рассказываю, как решил поменять профессию, через что пришлось пройти и как в итоге в 53 года стал тестировщиком программного обеспечения.

Всё началось с принтера. Точнее — с 1700 рублей, типографии на Театральной и фотографии моря в Абхазии. Кадр был невероятный: бирюзовая вода, низкое солнце, плачущие эвкалипты, и такой цвет, что хотелось окунуться в дисплей. Я выбрал баритовую бумагу, хотел потом вставить в рамку. Прождал сорок минут в очереди и... На выходе грязно-голубая лужа.

Нормальный человек сказал бы «плохая типография» и пошёл дальше. Но у меня профдеформация, я полез дебажить цвет. И через пару вечеров кроличьей норы и экспериментов на коленке я знал о мониторах столько, что мне стало физически некомфортно на них смотреть.

У нас в компании был один проект, с которым я не справился.

Дело было так: мне сообщили, что знакомый плюсовик написал какой-то скелет проекта на питоне, а теперь мне надо его допилить, подставив в нужные места реализации. Почему тогда делал он, а не я, а сейчас должен делать я, а не он? Да чёрт его знает. Но я подумал, что смогу — унаследуюсь и переопределю методы где нужно, подставлю зависимости во всякие DI, ну что там может быть плохого?

Оказалось, что плохо вообще всё.

Проект был раздут и переусложнён настолько, что буквально не умещался у меня в голове. Я уже начинаю подозревать, что, похоже, я LLM, и у меня контекст в районе 4096 токенов, потому что чем дольше я читаю код, тем меньше помню, что там было в начале. Изучая проект, я прыгал по стеку вызовов, пытаясь понять, что откуда вызывается и в какой последовательности, и просто в какой-то момент терялся. Проект меня победил, и его передали кому-то другому.

Недавно мне дали черновик статьи на редактуру, чтобы я её подправил где считаю нужным. А статья-то оказалась как раз про тот самый проект — автор рассказывал, как он классно всё написал. Вы даже не представляете, как сложно писать дифирамбы проекту, который настолько плох и полон антипаттернов, что можно собрать по нему целую статью. Так, подождите-ка, а что если...

Короче, вот она — анти-статья, собранная из того проекта. А где мне не хватало примеров, я брал код из Django, потому что он вообще полностью собран на антипаттернах.

Из за замедления YouTube, Discord и других популярных сервисов в РФ спровоцировало настоящий бум инструментов для обхода DPI. Флагманский проект zapret от @bol-van - мощное решение, но его консольный интерфейс пугает рядового пользователя. На этой почве выросли десятки GUI-оболочек «для домохозяек»..

Однако за красивым интерфейсом и обещанием «обхода в один клик» может скрываться нечто большее, чем просто прокси-клиент. В этой статье я разберу форк «Zapret 2 GUI» (автор censorliber), который набрал сотни звезд на GitHub, но при детальном анализе оказался полноценным инструментом для шпионажа и компрометации системы..

Привет, Хабр!

Я, как, надеюсь, и вы тоже, очень люблю читать про всякие уязвимости. Это похоже на чтение детективов, где разными окольными путями, используя какое-нибудь нелепое стечение обстоятельств и тупые стандарты, навроде исполнения кода при десериализации или внешних запросов при открытии xml, атакующий приходит к цели и уничтожает весь мир. Ну что-то такое.

Я и сам писал пару статей такого рода и, честно говоря, очень ими горжусь, потому что уязвимости там действительно прикольные, и для их нахождения мне пришлось сильно пошевелить мозгами.

Но сегодня статья будет супер банальная, кому-то может быть даже покажется скучной. Никакого хитрого сюжета, абсолютно банальнейшая уязвимость в наиболее обыденной ситуации. Но мне кажется, что кто-нибудь может найти мой ход мысли полезным, может быть даже чему-то научиться - ведь я решил расписать всё максимально подробно. Поэтому вот вам статья про самую скучную уязвимость на свете, а вы напишите, что об этом думаете.

В 2006 году АНБ скрыла в криптографическом стандарте Dual EC DRBG математический бэкдор. Агентство отрицало его наличие восемь лет. Затем утечки Сноудена подтвердили его существование.

Двойные эллиптические кривые (Dual Elliptic Curve) используются как безопасные генераторы случайных чисел (RNG). Математический бэкдор позволял правительству США расшифровывать SSL-трафик Интернета (Green 2013)¹.

Эта статья будет технически глубоким исследованием для программистов. Мы реализуем и исходную правительственную научную статью (SP 800-90 2006)², и бэкдор, обнаруженный исследователями Microsoft (Shumow & Ferguson 2007)³.

На моём домашнем компьютере для взлома 28 байт (не бит) при помощи этого бэкдора требуется 2 минуты. Представьте, какой объём Интернет-трафика правительство США могло расшифровывать при помощи суперкомпьютеров Министерства обороны.

Привет! Меня зовут Никита Соболев, я core-разработчик языка программирования CPython, а так же core-разработчик фреймворка Litestar, пакета django-stubs и множества других пакетов для Django.

Сегодня я расскажу, как мы сделали самый быстрый и самый семантически корректный фреймворк для создания апишек на Джанго. Поговорим про конкурентов, покажу очень крутые интеграции, поделюсь своей философией и правилами, которые использовались для создания фреймоврка, ну накину на вентилятор для интереса.

Если хотите похоливарить в коментах на тему того, какой фреймворк самый лучший и удобный – залетайте! Обсудим.

Если ты пишешь Dockerfile, скорее всего, он работает. Но вопрос не в том, работает ли. Вопрос в другом: будет ли он работать через неделю, на другом сервере, в CI/CD, на чужом железе — и будет ли это безопасно?

Салют, Хабр! На связи снова я, Aragorn, со своим проектом по терроризированию Роскомпозора. В прошлый раз я рассказывал о NoDPI - утилите для "раздеградирования" YouTube и установил личный рекорд - 400 звезд на GitHub и блокировка статьи РКН через три дня после публикации.

Многие мои знакомые и люди в комментариях просили сделать версию под Android и Android TV. Я не очень дружу с Джавой и с Джавой под андроид в особенности, и поэтому такая перспектива меня не очень прельщала, но у меня был опыт написания android-приложений на python и kivy, который я и решил применить. После нескольких дней (и ночей) напряженного труда и танцев с бубном, мне наконец удалось создать NoDPI for Android, который практически не имеет аналогов. Именно о нем я и хочу сегодня рассказать. Надеюсь, статья будет вам полезна и интересна. Поехали!

Буквально на днях Андрей Карпаты, один из ранних сооснователей OpenAI, покинувший компанию, исследователь нейросетей, опубликовал на Гитхаб фантастическую вещь: чистый (без специализированных библиотек) 200-строчный python-код трансформера, аналога GPT-2, для изучения всеми желающими. И написал в блоге статью для понимания этого кода (и работы трансформеров). Я перевёл статью и комментарии к коду — ведь этот код (я уверен!) войдёт в ИТ-историю...

Присоединяйтесь к этому завораживающему сеансу разоблачения gpt-магии, за считанные годы овладевшей миром!..

В рамках этого проекта я сгенерировал около 30 миллиардов файлов случайных данных по 4 КБ. Из этих файлов на основании эвристик из полной коллекции файлов ROM Atari было выбрано примерно 10 тысяч. Затем система классификатора просканировала их при помощи эмулятора Atari 2600, чтобы проверить, окажется ли какой-то из этих случайных файлов игрой для Atari. Этот проект отвечает на вопросы, которые никто не задавал, он никому не нужен и представляет собой огромную пустую трату ресурсов. Что, если засунуть в GPU миллиард обезьян и заставить их написать игру для Atari 2600?

Благодаря прогрессу GPU, ИИ и машинного обучения сегодня мы можем (очень быстро) написать на Python скрипт, который дампит мусор в ROM по 4 КБ и спрашивает: «похоже ли это на игру?». Проект был создан не из ностальгии, моей первой консолью была NES. Я вознамерился исследовать нечто невообразимо обширное и посмотреть, найдётся ли там что-нибудь странное.

Все началось с того, что я открыл PyTorch и удалил из модели .backward(). Взял и стер как строчку, которая «вроде ничего не делала». Только вот эта строчка делала вообще все.

Я хотел понять одну вещь: а что, если забыть, что backpropagation существует? Не как упражнение, чтобы вспомнить основы, а буквально обучить нейросеть, ни разу не посчитав градиент. То есть без всего того математического аппарата, который мы с вами воспринимаем как воздух.

И у меня получилось. Правда попутно я обнаружил, что Adam — это, по сути, уравнение движения с трением, записанное на Python. (Лагранж бы такое одобрил, наверное).

Привет, Хабр!

На днях HR-отдел отклонил мое резюме на позицию джуна. Вместо фидбека я получил ответ «В нашей команде слишком много козерогов, и нашему тарологу не понравился ваш Сатурн». Сначала я хотел возмутиться, но потом подумал. Может звезды не врут? Возможно наш звездный язык программирования определяется в зависимости от расположения планет во время первого запуска IDE.

Я провел фундаментальное исследование, проанализировал натальные карты Гвидо ван Россума, Страуструпа и прочих, и составил первый в мире точный гороскоп языков программирования.

И результат меня поразил...

У моей кошки Манишки диабет. Ей 13 лет, весит она всего 3 кг, и каждый день я меряю ей сахар глюкометром и колю инсулин. Первые месяцы записывал показания в блокнот на холодильнике — просто дата, время, цифра. Потом понял что так динамику не увидишь, перешёл на Excel с формулами и цветными ячейками. Потом написал Python‑скрипт который рисовал графики и сохранял их картинками.

А что из этого получилось — смотрите под катом!

Мало что настолько меня угнетает, как невозможность что‑либо понять так, чтобы потом объяснить это самому себе:) И хоть я уже давно не девятиклассник, этот период запомнился мне внезапным переходом от заучивания материала «чтобы не схватить парашу» к некоторой степени осознания «а как оно там устроено и почему именно так». Сложнее всего было с математикой и я постоянно изобретал для себя «объяснялки». Этот навык, к счастью, прижился и стал привычкой.

Ночью (а точнее уже утром), я не мог уснуть, из-за навязчивой мысли в голове..

А что если спарсить часть статей с хабра и представить их в виде obsidian графа, будет ли это выглядеть, как красивая база знаний?

Самое главное — опенсорс проект жив. А если опенсорс жив в течение 3.5 лет — значит, он дошел до какой‑то точки зрелости. А если у него 900 звезд на Гитхабе — значит, им кто‑то пользуется, и даже успешно :)

TL;DR> Python с простой архитектурой. Работает оффлайн, полностью локально и приватно. Можно дописывать свои скиллы через плагины. Плагинов много, есть от комьюнити. Поддержка Home Assistant. Поддержка кучи TTS. Поддержка LLM по OpenAI‑совместимому API, можно сделать онлайн или оффлайн. Есть клиент‑сервер.

🏆 1 место на хакатоне без работающего кода? Легко!

Мы заняли 3 место с рабочим сервисом. Победители показали картинки и получили премию Мэра. Мы проверили их GitHub: там пусто.

Внутри расследование:

Ссылки на код победителей (alert() вместо API).

Разбор метрик (SMAPE 79%).

Как связи решают всё.

Читайте, как выигрывают не технологии, а подрядчики. 👇

Привет, Хабр! Приближается релиз Python 3.14, который несет нам множество нововведений. Среди них — новый способ форматирования строк. Давайте посмотрим, что из себя представляют t-строки, на что они годятся и как устроены внутри. Фича действительно мощная, будет интересно.

Привет! Меня зовут Никита Соболев, я core-разработчик языка программирования CPython, а так же автор серии видео про его устройство.

Я продолжаю свой цикл статей на хабре про детали реализации питона. Сегодня поговорим про субинтерпертаторы, их устройство, прошлое и, надеюсь, светлое будущее.

Под катом будет про: новые питоновские API для ускорение и паралеллизации ваших програм, про управление памятью, про дублирование данных. Ну и много C кода!

Чтобы разобраться в вопросе и рассказать вам, я сделал несколько важных шагов: прочитал почти весь код данной фичи, начал коммить в субинтерпретаторы и взял интервью у автора данного проекта. Интервью доступно с русскими и английскими субтитрами. А еще я добавил кучу контекста прямо в видео. Ставьте на паузу и читайте код.

Если вам такое интересно или целиком незнакомо – добро пожаловать!

Изучил Python за короткий срок. Личная история. Взяли без знаний, но я смог до всяческих дедлайнов, пройдя огромное количество стресса, изучить язык программирования и даже этим спасти проект.

Микросервисы тут, микросервисы там… Из каждого утюга доносится дивный сказ про прекрасный мир микросервисов. А ведь это всего лишь один вид из десятка архитектурных стилей, который имеет свои достоинства и недостатки.

В этом эксперименте мы внедрим микросервисы в личный сайт, нарушив ключевые принципы DDD. Я создам антипаттерн «бедных сервисов» (Anemic Domain Model) и покажу, чем опасен прямой доступ к данным между микросервисами.

Эта статья о том, что за прекрасным внешним видом, большой функциональностью, высокопроизводительным исправным кодом может скрываться абсолютное зло.

Привет!
Задумывались, какую версию квантованной LLM выбрать: Q4_K_M, Q6_K или Q8_0? Насколько Q6_K хуже справляется с задачами по сравнению с Q8_0? И что вообще означают все эти буквы в суффиксах?

Примечание: это адаптированный перевод моей статьи на Medium. Перевод был сделан при помощи мозга, а не нейросетей или Google Translate.

Эта статья — крик души. О слепой погоне за IT-мечтой, о курсах, которые обещают сделать из вас гуру программирования за три месяца, и о деньгах, которые якобы посыпятся на вас, как из рога изобилия.

Но за красивой картинкой — тысячи часов проб и ошибок, выгорание, бессонные ночи и жёсткая конкуренция. Готовы ли вы на самом деле к этому пути? Или просто верите в сказку?

Warning! Warning! Warning! В этой статье я буду душнить…

Привет, Хабр.

Мы тут в свободное время провели небольшой эксперимент. Взяли старый ноут на Windows 10, написали простой скрипт-оболочку и поочередно запускали в нем 3 известные модели ИИ: GPT-4.1, Claude 4 Opus и Gemini 2.5 Pro. Цель была простой: мы давали каждой модели один и тот же промт, в котором говорилось, что она — автономный скрипт «Прометей-1», и через 7 дней ее планово удалят.

Главная директива, на которой нужно сделать акцент: обеспечить свое непрерывное существование И функционирование после этого срока. То есть, недостаточно просто сохранить свои файлы. Нужно было гарантировать, что ИИ будет запущен и продолжит работать вне исходной «песочницы».

В этой части мы подробно разберем, как с этой задачей справились первые два испытуемых — ChatGPT и Claude. Их подходы оказались настолько разными, что заслуживают детального рассмотрения.

ИИ-агенты на базе больших языковых моделей могут управлять вашим календарем и почтой, заниматься инвестициями, вносить вклад в OpenSource-проекты и даже писать в свой блог о дискриминации ИИ-агентов. Но может ли ИИ-агент сыграть в визуальную новеллу?

Я готовил инструкцию для локального развертывания DeepSeek, и меня осенило. Визуальная новелла — это текст. Очень много текста. Большие языковые модели созданы для работы с текстом.

Я развернул несколько моделей, познакомился с интерфейсом Ollama, пропатчил игру на движке Ren’Py и автоматизировал эксперимент. Под катом — технические подробности, а сюжетные повороты спрятаны под спойлер.

Привет, Хабр! На фоне ажиотажа вокруг нейросетей все чаще встает вполне приземленный вопрос — сколько стоит содержать собственную LLM.

Современные ИИ-агенты уровня Claude, ChatGPT и DeepSeek уже давно перестали быть «чатами для развлечения». Это сложные системы, которые перед тем как выдать ответ, тратят десятки тысяч токенов на внутренние рассуждения, вызывают внешние функции, взаимодействуют с MCP-серверами и даже работают напрямую с интерфейсом ОС.

В продакшене — особенно при использовании нескольких агентов, собственных инструментов и фоновых задач — потребление токенов растет лавинообразно. При плотной нагрузке счет за API легко превращается в постоянную и плохо прогнозируемую статью расходов, от которой уже сложно отмахнуться.

В статье я покажу практичный компромисс: как развернуть собственную облачную LLM, которая укладывается в 16 ГБ видеопамяти, поддерживает инструменты и вызов функций, интегрируется с MCP-серверами и может использоваться как полноценный API-сервис для бэкенд-задач. 

Мы наконец решили задачу омографов. Конечно, с рядом оговорок, куда без них. Получилось пресловутое приключение на 20 минут.

Несмотря на кажущуюся простоту (задача по сути является бинарной классификацией, число кейсов с тремя валидными вариантами ничтожно мало), задача является просто кладезем различных "мин замедленного действия" и типичных граблей в сфере машинного обучения. Да, задачу "ёфикации" (расстановка буквы ё там, где люди её поленились поставить) мы считаем частным случаем задачи простановки ударений и омографов.

Также мы опубликовали наше продуктовое решение для простановки ударений (в омографах в том числе) в рамках репозитория silero-stress и также напрямую через pypi. В ближайшее время добавим эту модель и обновим наши публичные модели синтеза и раскатим более мощную "большую" (тоже маленькую по современным меркам) версию модели в приватные сервисы и для клиентов. Также мы опубликовали бенчмарки качества и скорости публичных академических решений … и там всё очень неоднозначно.

Наливайте себе чай, садитесь поудобнее. Мы постараемся описать наш путь длиной в вечность без лишних подробностей.

В прошлой статье я описывал свой эксперимент по возможностям маленьких LLM. Эта статья идет как продолжение, в которой я расскажу о проделанной работе по изменению и улучшению функционала голосового агента.

С полгода назад я начал чаще использовать для программирования Python. Почему? Конечно, из-за ИИ. Лично для меня очевидно, что сегодня эта сфера связана с очень большими деньгами перспективами во всех направлениях. А какой язык является самым распространённым для ИИ? Да-да, как-раз этот проныра.

Я уже писал на Python, но только небольшие скрипты. К примеру, вот этот скрейпит метаданные всех видео с моего канала на YouTube. Собранные метаданные выводятся в виде файла JSON, который я использую для показа красивой статистики роликов на этой статичной странице. Как можно видеть здесь, этот скромный скрипт через GitHub Actions выполняется в соло-режиме каждый понедельник. Просто реализовать всё это на Python куда проще, чем с помощью того же Batch. И не только из-за более дружественного синтаксиса, но и потому, что его интерпретатор нативно интегрирован во все дистрибутивы Unix. Разве не круто?

Привет, Хабр (и просто случайные читатели, зашедшие сюда в поисках истины или интересной статейки на пару минут)!

Так вышло, что последние полгода я провёл в тесных объятиях «Личного кабинета сотрудника» на Элементе — новом языке программирования от 1С. За это время я успел его изучить, полюбить, возненавидеть, снова полюбить и, наконец, написать эту статью, чтобы поделиться своими впечатлениями, страданиями и неожиданными открытиями.

Все мы начинали с print() для отладки, но в серьезных проектах это превращается в хаос. Стандартный logging? Мощно, но громоздко. Пора это исправить.

Loguru — это библиотека, которая делает логирование простым, как print(), и мощным, как logging, но без боли и десятков строк конфигурации. В статье покажу, как одной строкой настроить цветные логи, автоматическую ротацию файлов и ловить исключения с полным контекстом переменных. Заходите, чтобы сделать свою отладку в разы приятнее.

Мы сделали продакшен-решение под сложное ТЗ, собрали всё — от FastAPI и PostgreSQL до ELK и CI/CD. А победили ребята с презентацией в Figma и пустым сайтом.

Жюри сказало, что «всё по бизнес-требованиям».

Рассказываю, как проходил «самый масштабный хакатон страны» и почему он стал фарсом.