В последнее время я перестал читать комментарии к статьям на Хабре. Причина — токсичность и ненависть друг к другу. Абсолютно безобидные технические статьи подчас вызывают бурю агрессии у отдельных лиц. Всех банить тоже нельзя — свобода слова закреплена в Конституции. Но есть решение: давайте используем искусственный интеллект, который будет анализировать комментарий и переписывать его, меняя токсичность на вежливость, сохраняя основную мысль комментария.

Мы воспользуемся FastAPI для бэкенда, React для фронтенда, заставим их между собой общаться через RESTful API, а бизнес-логику реализуем путём обращения к ИИ через gRPC.

На Хабре я часто вижу статьи о реализации тех или иных фич на Python-фреймворках. Я объединил все эти фичи в реальный проект с открытым исходным кодом, чтобы у вас сложилась целостная картина. Мы с вами создадим UX/UI на Figma, напишем фронтенд на HTML, CSS, SASS, Bootstrap и JavaScript, создадим ER-диаграмму в MySQL Workbench, напишем бекэнд на Flask, создадим регистрацию через социальные сети OAuth 2.0 в один клик, используем брокер сообщений и асинхронную очередь Celery для отправки писем на электронную почту, сделаем WYSIWYG-редактор, реализуем полнотекстовый поиск Elasticsearch, закешируем Redis, покроем тестами pytest и запустим в Docker-контейнерах, поговорим о многопроцессности для WSGI-шлюза Gunicorn.

В этой статье мы создадим desktop-приложение, которое по нашему запросу будет сохранять на нашем диске заданное количество картинок. Так как картинок будет много, мы воспользуемся асинхронностью Python для конкурентной реализации операций ввода-вывода. Посмотрим, чем отличаются библиотеки requests и aiohttp. Также создадим два дополнительных потока приложения, чтобы обойти глобальную блокировку интерпретатора Python.

В 1978 году вышел третий том монографии Дональда Кнута «Искусство программирования», где автор рассматривает алгоритмы сортировки и поиска. Помимо самих алгоритмов описаны аппаратные характеристики компьютера и их влияние на производительность при работе с алгоритмами.

В 2024 году мы с вами возьмём классические алгоритмы сортировки и посмотрим, как работает современный многоядерный процессор при сортировке нескольких массивов на одном и нескольких логических ядрах. Мы напишем приложение с графическим интерфейсом (GUI) на фреймворке Qt, обойдем глобальную блокировку интерпретатора (GIL), воспользуемся несколькими потоками, на один из которых переложим выполнение асинхронного цикла событий, и распараллелим этот поток для реализации параллельных вычислений.

На конец 2023 года язык программирования Python является самым популярным по индексу TIOBE. Что касается работы, то по количеству вакансий в мире язык Python занимает второе место (после JavaScript/TypeScript). Поэтому у соискателей на должность, где требуется Python, возникает потребность подготовки к собеседованиям.

В этой статье я расскажу о том, как используя Python, можно написать desktop-приложение для ОС Windows, которое поможет быстро, эффективно и абсолютно бесплатно подготовиться к собеседованиям по Python.

Говорят, что на Python легко и просто создавать игры-платформеры. Правда ли?

В этой статье вы узнаете о всех стадиях создания игры-платформера на Python, о сложностях при его создании и выводах, которые я сделал после релиза игры.