tgindex

Python/ django

описание

по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM

← к каналу@pythonl
58 957
подписчиков
Охват к подписчикам
5,2%
ERR
Реакции к просмотрам
0,38%
899 на 49 постов
Пересылки к просмотрам
1,89%
4 447
Постов в день
1,9
всего 54

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам
  • 14 авг.🐍 В Python у while есть else. И многие разработчики узнают об этом спустя годы Выглядит непривычно: number = 0 while number < 5: print(number) number += 1 else: print("Цикл завершился") Блок else выполнится, если цикл закончился естественно, то есть условие while стало ложным. Но есть важный нюанс. Если внутри сработает break, else уже не выполнится. number = 0 while number < 5: if number == 3: break number += 1 else: print("Сюда не попадём") Из-за этого while...else удобно использовать там, где нужно отличить нормальное завершение поиска от досрочного выхода. Например, цикл пытается найти нужное значение. Если нашёл, делает break. Если дошёл до конца без успеха, срабатывает else. Синтаксис существует в Python давно, но до сих пор выглядит как маленькая пасхалка языка. #Python #Programming #Backend #PythonTips1,35%
  • 9 авг.🚀 Django 6.1 вышел: меньше магии, больше контроля Новая версия Django приносит улучшения для production-приложений и работы с базой данных. Главное новшество — новый подход к загрузке данных моделей. Теперь можно контролировать, когда Django делает дополнительные запросы: from django.db import models books = Book.objects.fetch_mode( models.FETCH_PEERS ) Это помогает бороться с проблемой N+1 запросов и лучше контролировать нагрузку на БД. Новые режимы: - FETCH_ONE — загружать данные только для текущего объекта; - FETCH_PEERS — догружать данные сразу для группы объектов; - RAISE — запрещать неожиданные запросы и ловить проблемы заранее. Также в Django 6.1: - поддержка Python 3.12, 3.13 и 3.14; - PostgreSQL 15+; - MySQL 8.4+; - MariaDB 10.11+; - улучшения cache и внутренних механизмов. Главная идея релиза: Django всё меньше скрывает стоимость операций и даёт разработчикам больше контроля над тем, что происходит под капотом. Подробнее: https://www.djangoproject.com/weblog/2026/aug/05/django-61-released/1,01%
  • 8 авг.🚀 LLMs-from-scratch пробил 100 000 звёзд на GitHub - и это уже одна из лучших практических баз по устройству современных LLM. Проект Себастьяна Рашки показывает весь путь с нуля - без магии высокоуровневых библиотек: - токенизация и attention; - pretraining; - классификация; - instruction fine-tuning; - LoRA, DPO и evaluation; - KV cache и оптимизация памяти; - эффективная загрузка весов. Причём репозиторий давно вышел за рамки «соберём маленький GPT». Там уже есть реализации Llama, Qwen, Gemma и OLMo с нуля, а также современные архитектурные техники: - GQA; - MLA; - Sliding Window Attention; - Gated DeltaNet; - DeepSeek Sparse Attention; - cross-layer KV sharing; - Mixture-of-Experts. Самое полезное - уменьшенные версии моделей можно запускать локально и подключать к тем же training scripts, чтобы реально экспериментировать с архитектурой, а не только читать статьи. Рашка продолжит добавлять новые варианты attention и архитектуры, а RL и Reasoning From Scratch развивает в отдельных репозиториях. Если хочется не просто использовать LLM через API, а действительно понять, что происходит внутри трансформера - это один из тех репозиториев, которые стоит пройти руками. 🔗 github.com/rasbt/LLMs-from-scratch #AI #LLM #MachineLearning #DeepLearning #OpenSource0,85%
  • 14:00🐍 Python-разработчики часто тестируют код с зависимостью от времени. Но обычный mock для дат — это намного сложнее, чем кажется. Библиотека time-machine решает эту проблему: она позволяет буквально «перемещать время» внутри тестов. Например: import datetime as dt import time_machine @time_machine.travel("2030-01-01") def test_future(): assert dt.date.today() == dt.date(2030, 1, 1) В отличие от популярных подходов вроде freezegun, библиотека не ищет и не заменяет все импорты в проекте. Она работает на уровне C API CPython, перехватывая функции даты и времени напрямую. Поэтому скорость не зависит от количества загруженных модулей. В бенчмарках time-machine оказался более чем в 100 раз быстрее freezegun на простых сценариях. Полезно для тестирования: • подписок и платежей • истечения токенов • календарных функций • планировщиков задач • логики с дедлайнами Проект: https://github.com/adamchainz/time-machine https://adamj.eu/tech/2026/08/03/python-time-machine-o1-freezegun-on/0,84%
  • 15 авг.✔️ Mistral обновила OCR-модель до версии 4.1 Главный упор сделали на обработку перегруженных страницы, где текст, изображения и подписи идут плотно и наслаиваются друг на друга. По данным Mistral, модель точнее определяет границы каждого элемента - рамки не съезжают, изображения не наезжают одно в другое по ошибке. На нагруженных технических диаграммах модель реже теряет блоки, а текстовые выноски считывает как самостоятельные объекты, а не сливает в один массив. Отдельно заявлена работа с многоколоночными документами, OCR 4.1 сохраняет исходную структуру страницы и отдает каждую колонку отдельной областью текста. В настроенных процессах тем, кто пользуется моделью, менять ничего не нужно. Алиас mistral-ocr-latest уже переводит существующие интеграции на новую версию. Руками модель можно попробовать в Mistral Studio. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml0,80%
  • 15 авг.🐍 Опытный Python-разработчик рассказал, для каких проектов в 2026 году он уже не выбирает Python первым. Автор десятилетиями использовал Python практически для всего, но со временем пришёл к простой мысли: хороший универсальный язык не обязан быть лучшим инструментом для каждой задачи. В презентации разбирается, где ограничения Python начинают перевешивать его удобство и почему для некоторых проектов сегодня разумнее посмотреть на другие языки и экосистемы. При этом это не очередное «Python умер». Наоборот, автор по-прежнему активно использует Python и отдельно показывает области, где язык остаётся одним из лучших вариантов. Получился полезный взгляд без фанатизма: выбирать язык не по привычке, а под конкретную задачу. https://menno.io/presentations/not-python-2026/index.html#/ #Python #Programming #SoftwareEngineering #Development0,73%
  • 4 авг.🖥 NVIDIA открыла бесплатный доступ к мощным ИИ-моделям через API В каталоге NVIDIA NIM можно использовать DeepSeek V4, GLM 5.2, Kimi K2.6, Nemotron и десятки других моделей без оплаты каждого запроса. Подключение занимает несколько минут: 1. Открываем NVIDIA NIM и создаём бесплатный аккаунт NVIDIA Developer. 2. Выбираем модель и нажимаем Get API Key. 3. Копируем ключ. 4. В Cursor, Cline, OpenCode или другом совместимом клиенте указываем endpoint: https://integrate.api.nvidia.com/v1 5. Вставляем ключ, выбираем идентификатор модели и отправляем тестовый запрос. API совместим с привычным форматом OpenAI, поэтому его можно подключать к собственным приложениям, агентам и инструментам для программирования. Важный нюанс: это бесплатные endpoints для разработки и прототипирования. Действуют ограничения по частоте запросов, возможны очереди, а список моделей и условия доступа NVIDIA может изменить. Действительно бесплатно способ протестировать дорогие модели без отдельной подписки. Источник: https://build.nvidia.com/0,68%
  • 29 июл.без подписи0,62%
  • 7 февр. 2025 г.без подписи0,61%
  • 18 июл.без подписи0,57%
  • 29 окт.без подписи0,56%
  • 31 июл.без подписи0,55%