Главный секрет bool: он на самом деле int
Складываю True и True, получаю 2

Складываешь два True в Python и получаешь 2. Не баг и не магия: bool наследуется от int, поэтому True это единица, а False это ноль. Минута, и ты больше никогда не удивишься sum по списку булевых значений.

#python

🐍 Генераторные выражения в Python - один из самых простых способов экономить память.

Обычный list comprehension сразу создаёт весь список:

squares = [x ** 2 for x in range(1_000_000)]

А generator expression вычисляет значения только по мере необходимости:

squares = (x ** 2 for x in range(1_000_000))

То есть миллион элементов не хранится в памяти одновременно.

Можно получать значения по одному:

next(squares)

или передать генератор напрямую в:

sum(...)
max(...)
any(...)
all(...)

Главный плюс - lazy evaluation.

Особенно полезно для:

- больших файлов;
- потоков данных;
- длинных последовательностей;
- ETL-пайплайнов;
- обработки данных, которые не нужно хранить целиком.

Но есть нюанс: генератор одноразовый.

После того как значения закончились, пройти по нему повторно уже нельзя.

Маленький синтаксический приём, который может заметно уменьшить потребление памяти.

#Python #Programming #Backend #DataEngineering

🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.

Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»

63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.

Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.

Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.

Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.

⏳ 72 часа скидка 55%

https://stepik.org/a/295921

🔥 6 AI API, которые можно попробовать бесплатно - сохрани, пригодится

Если нужен API для pet-project, прототипа, AI-агента или просто тестов, необязательно сразу подключать платный OpenAI API.

Вот что доступно сейчас:

* ⚡ Groq - бесплатный rate-limited tier и очень быстрый inference для Llama, GPT-OSS, Qwen и других моделей.
console.groq.com/keys

* 🤖 Google Gemini - Free Tier для Gemini API с бесплатными input/output токенами на поддерживаемых моделях.
aistudio.google.com/apikey

* 🌊 Mistral AI - Free mode включён по умолчанию, можно создать API key без банковской карты. Лимиты ниже production-тарифа.
console.mistral.ai

* 🌸 Pollinations AI - единый API для текста, изображений, аудио и видео, плюс OpenAI-compatible endpoints. Учтите: сервис сейчас развивает систему API-ключей и Pollen credits, поэтому условия бесплатного использования лучше проверять перед интеграцией.
pollinations.ai

* 🐙 GitHub Models - бесплатный rate-limited доступ к каталогу разных AI-моделей через playground и API. Отлично подходит для прототипирования.
github.com/marketplace/models

* 🤗 Hugging Face Inference Providers - один API для сотен моделей и разных inference-провайдеров. Бесплатный аккаунт получает небольшие ежемесячные credits для экспериментов.
huggingface.co/settings/tokens

Важно: free tier ≠ unlimited API. Есть RPM/TPM, дневные квоты, ограничения по моделям и иногда совсем небольшие бесплатные credits.

Но для MVP, теста нового агента или weekend-проекта этого часто достаточно, чтобы начать вообще без расходов. 🚀

Полный инженерный курс по AI-агентам на русском: от tool calling до production

Курс инженерный, а не обзорный. Здесь почти нет рассуждений о том, «изменит ли ИИ мир», зато есть: минимальные работающие реализации каждого механизма, лабораторные с критериями приёмки, шаблоны для копирования, чек-листы перед релизом, каталог антипаттернов и набор бенчмарков, по которым можно честно сравнить две версии своего агента.

Качество агента почти никогда не упирается в модель. Оно упирается в инженерию вокруг модели: как описаны инструменты, что попадает в контекст, где стоят проверки, что происходит при третьей подряд ошибке и сколько это стоит за тысячу запусков. Модель - двигатель. Курс -про всё остальное в автомобиле.

https://github.com/justxor/Aiagentsfullcourse

Python в 10 потоков работает медленнее, чем в один. Виноват GIL

Запускаешь CPU-bound задачу в 10 потоков и получаешь результат медленнее, чем в один. В любой момент времени байткод исполняет только один поток: остальные стоят в очереди за GIL, а переключения между ними съедают весь выигрыш. Правило простое: для ожидания берёшь threads и async, для вычислений — multiprocessing.

⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском

Как заставить AI-агента писать код надёжно. Не «какую модель выбрать», а как спроектировать вокруг неё рабочую систему: инструкции, инструменты, среду, состояние и верификацию.

Курс - от нуля до продвинутых тем: теоретическая база из 11 блоков, 14 модулей, 8 практических проектов, 14 лабораторных работ, диагностический протокол «как починить агента», библиотека готовых шаблонов, карта инструментов, 40 приёмов и каталог антипаттернов.

Главный тезис курса: способность модели и надёжность исполнения - это две разные вещи. Одна и та же модель в «голой» среде и в среде с продуманным harness даёт качественно разные результаты. Апгрейд модели - это самый дорогой и обычно не самый эффективный способ починить агента.

https://github.com/justxor/Harness_ru

Знаете ли вы, что в #Python можно делать перегрузку функций с помощью functools?

Вот пример!

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://xn--r1a.website/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: https://xn--r1a.website/+S4hinvO3QI43ZjNi
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://xn--r1a.website/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview

Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://xn--r1a.website/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://xn--r1a.website/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://xn--r1a.website/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://xn--r1a.website/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

Блокчейн за минуту: почему один изменённый блок ломает всю цепь

Каждый блок хранит данные, время и хэш предыдущего блока, поэтому цепь держится сама на себе. Меняешь один байт в первом блоке, его хэш становится другим, и все последующие блоки мгновенно превращаются в недействительные. Показываю механику на тридцати строках Python: класс Block, SHA-256 и три транзакции, где видно, как ломается связь.

#blockchain #jojo

Python: как не дать нескольким процессам одновременно полезть в один ресурс

В multiprocessing процессы работают параллельно и иногда пытаются одновременно изменить один и тот же ресурс.

Для таких случаев есть Lock:

from multiprocessing import Process, Lock

def printer(item, lock):
    with lock:
        print(item)

Дальше один и тот же lock передаётся всем процессам:

if __name__ == "__main__":
    lock = Lock()

    for item in ["tango", "foxtrot", 10]:
        Process(
            target=printer,
            args=(item, lock)
        ).start()

Пока один процесс находится внутри with lock:, остальные ждут.

Это особенно полезно при работе с файлами, логами, общими структурами и другими ресурсами, где одновременная запись может привести к race condition.

И лучше использовать with lock:, а не вручную acquire() / release() — так блокировка гарантированно снимется даже при исключении.

📚 Бесплатная книга по causal inference + ML

Applied Causal Inference Powered by Machine Learning and AI - большая открытая книга про причинно-следственный анализ с современным уклоном в машинное обучение и AI.

Внутри:

* causal graphs и DAG
* потенциальные исходы
* A/B и observational data
* propensity score
* matching и weighting
* heterogeneous treatment effects
* Double/Debiased Machine Learning
* causal forests
* uplift и policy learning
* связь causal inference с современными ML-моделями

Подойдёт тем, кто хочет выйти за пределы обычной корреляции и разбираться, что действительно влияет на результат.

496 страниц, PDF доступен бесплатно:

http://arxiv.org/abs/2403.02467

Что выведет код ?

🔥 Бесплатный ElevenLabs, который можно запускать локально:

VoiceStudio - локальная open-source студия для работы с голосом без подписок и лимитов

В одном приложении собрали:

- клонирование голоса по короткому образцу
- создание голоса по описанию - возраст, акцент, стиль, подача
- автоматический дубляж видео с переводом и разделением спикеров
- импорт EPUB/PDF и сборку многоголосых аудиокниг .m4b
- диктовку с очисткой текста локальной LLM
- удаление фонового звука через Demucs
- разделение говорящих через Pyannote/WhisperX
- MCP-сервер и локальный API

Внутри - 16 TTS-движков, 11 ASR-систем и каталог на 646 языков**. Основные данные и проекты по умолчанию остаются на вашем компьютере. Работает на Windows, Linux и Apple Silicon Mac.

Проект пока в активной beta.

https://github.com/debpalash/VoiceStudio

CPython официально добавил поддержку RISC-V 🚀

RISC-V теперь официально поддерживается CPython как платформа Tier 3.

Это важный шаг для открытой архитектуры процессоров: в отличие от x86 и ARM, RISC-V основана на открытом ISA и может свободно использоваться производителями железа.

До этого Python уже запускался на RISC-V, но теперь архитектура официально внесена в PEP 11. Для неё появились постоянные buildbot-тесты на реальном RISC-V-железе, предоставленном RISE Project.

Следующие цели:

- добавить RISC-V непосредственно в CI CPython;
- быстрее находить архитектурные баги до merge;
- со временем поднять поддержку до Tier 2;
- добавить оптимизации CPython специально под возможности RISC-V.
-
Для Python это ещё один шаг к полноценной поддержке RISC-V не только на уровне интерпретатора, но и всей экосистемы пакетов и инструментов.

https://blog.python.org/2026/08/riscv-now-officially-supported/

🐍 Python считает эти даты равными. Хотя между ними целый час

В ночь перевода часов время 02:30 наступает дважды:

from datetime import datetime, UTC
from zoneinfo import ZoneInfo

tz = ZoneInfo("Europe/Berlin")

a = datetime(2026, 10, 25, 2, 30, tzinfo=tz, fold=0)
b = datetime(2026, 10, 25, 2, 30, tzinfo=tz, fold=1)

print(a)
# 2026-10-25 02:30:00+02:00

print(b)
# 2026-10-25 02:30:00+01:00

Это разные моменты:

a = 00:30 UTC
b = 01:30 UTC

Но Python выдаёт:

a == b       # True
b - a        # 0:00:00
len({a, b})  # 1

Причина: если у двух datetime один объект tzinfo, при сравнении Python игнорирует смещение и fold.

Из-за этого дедупликация может принять два платежа, заказа или события за одно.

Для сравнения реальных моментов переводите время в UTC:

a_utc = a.astimezone(UTC)
b_utc = b.astimezone(UTC)

a_utc == b_utc
# False

(b_utc - a_utc).total_seconds()
# 3600.0

Используйте astimezone(UTC). Метод replace(tzinfo=UTC) только заменяет метку и не пересчитывает время.

https://docs.python.org/3/library/datetime.html

https://peps.python.org/pep-0495/