🔥 Бесплатный курс по Claude Code на русском: от установки до команды агентов

На GitHub выложили Claude Code PRO Course, бесплатный практический курс по Claude Code на русском языке. Он ведёт от первого запуска до настройки многоагентной работы в команде.

Внутри 12 модулей в четырёх уровнях сложности: основы, рабочий процесс, расширения и масштабирование. Сначала установка, промптинг, память проекта через CLAUDE.md, настройки и права доступа. Потом профессиональный рабочий процесс, скиллы и слэш-команды, сабагенты и хуки.

Дальше идут MCP, плагины и маркетплейсы, а в конце headless-режим, CI и GitHub Actions плюс продвинутые техники. Основной упор сделан на управление контекстом, разработку через тесты и автоматизацию через конфигурацию как код.

Теорией курс не ограничивается: есть 8 практических лабораторных, готовый стартовый набор, библиотека промптов и пример собственного плагина. Лицензия MIT.

https://github.com/justxor/claude-code-pro-course

Вышел Python 3.15: ленивые импорты, frozendict, UTF-8 по умолчанию и JIT, который наконец ускоряет код

Состоялся стабильный релиз Python 3.15. Над ним поработали 1012 контрибьюторов, в версию вошло 5643 коммита.

Самое заметное для повседневной работы это явные ленивые импорты из PEP 810. Тяжёлые модули вроде torch или transformers теперь можно подгружать только в момент первого обращения, и CLI-утилиты и скрипты стартуют заметно быстрее. Ещё одно долгожданное изменение: UTF-8 наконец стал кодировкой по умолчанию на всех платформах, так что сюрпризы с open() на Windows уходят в прошлое.

В языке появились встроенные типы frozendict и sentinel, а в генераторах списков и словарей теперь работает распаковка через звёздочку. Сообщения об ошибках снова стали понятнее.

Экспериментальный JIT серьёзно доработали. На x86-64 Linux он даёт в среднем 7-8% прироста к стандартному интерпретатору, на Apple Silicon 11-12%. Официальные сборки под Windows перешли на tail-calling интерпретатор, а установщик для macOS по умолчанию ставит поддержку free-threading. Для сборок без GIL появился стабильный ABI, это откроет дорогу бинарным пакетам под многопоточный Python.

Для тех, кто ищет узкие места в коде, в стандартной библиотеке появился отдельный пакет profiling и высокочастотный сэмплирующий профайлер Tachyon. Указатели фреймов теперь включены по умолчанию, и системные профайлеры видят Python-стек без танцев с бубном.

В типизации добавили TypedDict с типизированными дополнительными ключами, TypeForm и disjoint bases.

Один нюанс для маководов: на macOS 27.0 приложения на tkinter, включая IDLE, могут зависать при открытии диалогов. Если работаете с Tk, с обновлением системы лучше подождать.

Бонус от Барри Уорсо: текстовый квест whatsnewt, где каждая из 18 головоломок решается реальной фичей 3.15. Запускается командой uvx --python 3.15 whatsnewt.

https://discuss.python.org/t/python-3-15-0-final-is-here/109415

🐍 Ротация прокси в Python может обходиться без списка IP и `random.choice()`

Если провайдер поддерживает ротацию на шлюзе, скрипт обращается к одному адресу. Выходные IP меняет сам сервис по выбранному режиму. Именно такой подход разобран в статье.

Минимальный пример проверки:

import os
import requests

# PROXY_URL: адрес шлюза с учётными данными
proxy = os.environ["PROXY_URL"]
proxies = {"http": proxy, "https": proxy}

for _ in range(5):
    r = requests.get(
        "https://httpbin.org/ip",
        proxies=proxies,
        timeout=(5, 15),
    )
    r.raise_for_status()
    print(r.json()["origin"])

Нюанс: ключ "https" обозначает протокол целевого сайта. Сам адрес прокси при этом может начинаться с http://. Это корректная настройка для HTTP-прокси.

Ещё важно различать два режима:

• Ротация меняет выходной IP согласно настройкам провайдера.
• Sticky session закрепляет IP на некоторое время.

При этом requests.Session() сохраняет cookies и переиспользует соединения, но самостоятельно IP не меняет. Политику ротации нужно проверять у провайдера.

https://unlimitedresidentialproxy.com/blog/how-to-rotate-proxies-python

Что нового в Python 3.15? Ленивые импорты, frozendict и JIT быстрее на 12%

Python 3.15 вышел, и в нём много полезного для разработчиков. Ленивые импорты ускоряют запуск, появились frozendict и sentinel, UTF-8 теперь включён по умолчанию, а JIT ускоряет код на 7–12%. Ещё в релизе профилировщик Tachyon, который подключается к живому процессу, новые возможности typing и стабильный ABI для сборок без GIL. Перед обновлением проверьте зависимости и тесты.

Полный разбор: https://uproger.com/python-3-15-chto-novogo/

Видео: https://uproger.com/python-3-15-chto-novogo/

#python #python315 #программирование #разработка #jit

Трюк Карпаты сработал: локальная LLM на Mac M5 выдает 117 токенов в секунду

Как open-source движок Uzu от Mirai обходит потолок пропускной способности памяти на Apple M5 и разгоняет Qwen3.5 9B с 22 до 117 токенов в секунду: квантизация, спекулятивный декодинг, Weaver и бенчмарк против llama.cpp и MLX.

https://uproger.com/uzu-uskorenie-lokalnyh-llm-apple-m5/

👁👁 Тестовый собес на Python с разработчиком из Яндекса
[+ ответы на 50 сложных вопросов в подарок]

14 октября в 19:00 (МСК) приходи посмотреть открытое онлайн-собеседование на Python-разработчика.

Интервьюер: Хачатур Саркисян – разработчик из Яндекса, работает с высоконагруженными сервисами, Kafka и микросервисной архитектурой.

На эфире нет сценария ↓
Кандидат – случайный разработчик, который не знает вопросов заранее.

На обычном собесе ты не знаешь, что думает интервьюер, пока не придёт фидбек. На этом эфире Хачатур проговорит всё вслух:

— какие вопросы и задачи он даёт кандидатам в бигтехе;
— что в каждом ответе засчитал бы, а что нет – и почему.

А в конце ответит на твои вопросы.

Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для разработчиков, которые хотят повысить грейд, ЗП и прокачать скиллы!

Участие бесплатное 🔥

🎁 За регистрацию дарим файл с ответами на 50 сложных вопросов с Python-собеседований.

Зарегаться на эфир и забрать подарок можно в боте → @shortcut_py_bot

Реклама.
О рекламодателе.

🐍 Python умеет сравнивать числа как в математике

Проверку диапазона можно записать короче:

# Вместо
if 60 < heart_rate and heart_rate < 100:
    print("В пределах диапазона")

# Пишем
if 60 < heart_rate < 100:
    print("В пределах диапазона")

Это цепочка сравнений: оба условия должны выполняться. Границы включаются привычным способом:

0 <= score <= 100

💡 Есть полезная тонкость: в 60 < get_value() < 100 функция вызывается только один раз. А если повторить вызов по обе стороны and, она может выполниться дважды.

Python разбирает JSON на 66 ГБ/с: GIL больше не мешает

Свежий бенчмарк: 7,6 ГБ JSON обрабатываются в одном процессе Python примерно за 0,12 секунды. Это около 66 ГБ/с. Ещё пару лет назад такую цифру рядом со словом Python приняли бы за опечатку.

https://uproger.com/python-json-66-gbs-fastsimdjson/

🚩 Мок-собеседование с Senior Python разработчиком за 90₽ вместо 7 900₽

Да! Это не скам – собес правда стоит 90₽ 😎

Мок полезен, если ты ищешь работу, хочешь подняться в грейде или прокачать скиллы

Что внутри:

📂 60 минут настоящего собеса с вопросами и задачами, которые реально задают
📂 подробный фидбек с разбором: что прозвучало сильно, а что стоит подтянуть

Дальше можно разбирать фидбек самостоятельно или с ментором. С ментором быстрее: он поможет закрыть пробелы и выйти на новый грейд и более высокую ЗП

МОК проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ. Открыли всего 50 мест!

Для записи переходи в бота → @shortcut_py_bot

Реклама.
О рекламодателе.

Python subprocess не умирает после отмены запроса: как остановить его правильно


Обрыв стрима не завершает подпроцесс: Python продолжает грузить CPU, хотя клиент давно ушёл. Запускайте процесс в отдельной группе (start_new_session=True) и отправляйте os.killpg(SIGTERM) всей группе, а если процесс завис, добивайте SIGKILL и вызывайте await proc.wait().

https://www.youtube.com/shorts/no9DlVbBGdY

🔥 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_1001_notes
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: t.me/fizmat
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.

🐍 Пишешь на Python годами, а потом узнаёшь, что так было можно

На Reddit разработчики собрали возможности, которые долго проходили мимо них. Выбрали пять полезных.

1. Проверять несколько расширений одним вызовом

"photo.webp".endswith((".png", ".jpg", ".webp"))
# True

startswith() тоже принимает кортеж вариантов.

2. Получать группы регулярки через скобки

import re

m = re.search(r"(?P<year>\d{4})", "Python 2026")
if m:
    print(m["year"])  # 2026

Да, вместо m.group("year") можно написать m["year"].

3. Считать частоты и сразу получать топ

from collections import Counter

Counter("banana").most_common(2)
# [('a', 3), ('n', 2)]

4. Убирать префикс без ручных срезов

"Bearer TOKEN".removeprefix("Bearer ")
# 'TOKEN'

Удаляется именно указанный префикс. Если его нет, строка остаётся прежней.

5. Объединять вложенные списки через итератор

from itertools import chain

list(chain.from_iterable([[1, 2], [3], [4, 5]]))
# [1, 2, 3, 4, 5]

Полезная замена sum(lists, []), который многократно копирует элементы и на больших данных может сильно тормозить.

Какую возможность Python ты обнаружил неприлично поздно?

https://www.reddit.com/r/Python/comments/1x3vy20/what_are_some_features_in_python_that_you/

25 лучших бесплатных ресурсов для изучения ИИ в 2026 году

Курсы Стэнфорда и MIT, книги, YouTube-каналы и открытые репозитории для изучения ИИ с нуля до LLM и агентов. Подборка по этапам и готовый маршрут обучения.

https://uproger.com/25-resursov-dlya-izucheniya-ii-2026/