Python Community

💾🎉 copyparty - ваш файловый сервер на любом устройстве

Copyparty позволяет легко превратить любое устройство в файловый сервер с поддержкой возобновляемых загрузок и скачиваний через веб-браузер. Работает на Python и поддерживает различные протоколы, включая HTTP, WebDAV и FTP.

🚀Основные моменты:
- Поддержка множества протоколов для доступа к файлам.
- Удобный интерфейс для загрузки и управления файлами.
- Возможность создания временных ссылок для обмена файлами.
- Поддержка мобильных приложений для Android и iOS.

📌 GitHub: https://github.com/9001/copyparty

#python

@Python_Community_ru

🌐 DeepMind представила URL Context — теперь можно извлекать данные с любой веб-страницы, PDF или картинки просто по ссылке!

⚡ Что умеет:
- Подтягивает данные с до 20 URL за один запрос
- Никакой настройки — просто вставляешь ссылки в промпт
- Оплата только за токены, без доп. стоимости за инструмент

💡 Возможности:
▸ Вытаскивать цены, имена, ключевые факты из статей
▸ Сравнивать PDF, отчёты или статьи
▸ Генерировать резюме, посты и документы на основе разных источников
▸ Анализировать GitHub-репозитории и техдоки

👉 URL Context превращает LLM в универсальный инструмент для работы с реальными данными в сети.

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/url-context?hl=ru

@Python_Community_ru

⚡ Наглядное сравнение скорости нового Python 3.14 с предыдущей версией

Теперь Python может использовать все ядра процессора так же эффективно, как C++ или Go - без сложных обходных путей и накладных расходов.

Многопоточность стала быстрее мультипроцессинга - впервые в истории Python.

Главное - новая сборка позволяет работать без GIL (Global Interpreter Lock), что меняет всё.

Как вы наверное знаете, GIL - это глобальная блокировка интерпретатора, которая позволяет в каждый момент времени исполнять только один поток байткода Python, даже если у тебя много ядер.

Раньше поэтому многопоточность в Python фактически не работала.

🔄 Как обходили GIL
До сих пор стандартный способ распараллеливания 0 мультипроцессинг.
Каждый процесс - свой экземпляр интерпретатора со своим GIL.

Минусы такого подхода: каждая копия имеет отдельную память, данные нужно сериализовать при передаче — большие накладные расходы.

🚀 Что меняется в 3.14
В новой версии можно отключить GIL, и потоки теперь работают в общем адресном пространстве.
Общий доступ к памяти + никакой сериализации → значительное ускорение:
многопоточность теперь оказывает на ~33 % быстрее, чем мультипроцессинг.

📈 Эксперименты из репозитория koenvo/python-experiments/free-threading
- Продемонстрировано, что без GIL потоки действительно ускоряют работу задач с интенсивной синхронизацией и доступом к общей памяти.
- Показаны сравнения, где многопоточные версии (с отключённым GIL) часто превосходят мультипроцессные аналоги по времени выполнения.
- Тесты охватывают разные сценарии: CPU-нагрузки, обмен данными между потоками, циклы с синхронизацией.
- Репозиторий служит “proof of concept” — демонстрация, что free-threading действительно работает и приносит выгоду.

💡 Почему это важно
- Теперь реальная многопоточность в Python становится возможной и эффективной.
- Это особенно актуально для библиотек и фреймворков: ожидается, что PyTorch, NumPy и другие скоро получат поддержку free-threading.
- Уменьшаются накладные расходы на межпроцессное взаимодействие, улучшается масштабируемость на многопроцессорных системах.

Вот реальные примеры:
https://github.com/koenvo/python-experiments/tree/main/free-threading

@Python_Community_ru

🎧 MiMo Audio: Инновации в аудио языковых моделях

MiMo Audio предлагает передовые аудио языковые модели, способные к обучению с минимальным количеством примеров. С использованием более 100 миллионов часов данных, модель демонстрирует выдающиеся результаты в задачах распознавания речи и аудиоанализа, а также в генерации речи. MiMo-Audio-7B-Base устанавливает новые стандарты в открытых моделях.

🚀Основные моменты:
- Поддержка нескольких аудио задач с минимальным обучением.
- Высокая производительность в распознавании речи и аудио понимании.
- Генерация реалистичной речи для различных форматов.
- Открытый доступ к моделям через Hugging Face.

📌 GitHub: https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Audio

@Python_Community_ru

1️⃣0️⃣0️⃣0️⃣ БЕСПЛАТНЫХ приложений, которые можно развернуть прямо у себя на сервере. На GitHub нашли настоящую сокровищницу!

50+ категорий: от аналитики и бронирований до автоматизации рутины и чтения книг.

Внутри — сотни инструментов под любые задачи: файлообменники, парсеры, сервисы для мониторинга и даже решения для ресторанов и отелей.

Всё работает локально — данные остаются только у вас, ничего не уходит разработчикам или в сеть.

https://github.com/awesome-selfhosted/awesome-selfhosted

@Python_Community_ru

🛠️ Улучшаем отладку с пользовательскими типами

Этот репозиторий помогает отображать пользовательские типы и контейнеры в отладчике LLDB, делая их более понятными. С помощью кастомных функций и синтетических провайдеров вы сможете легко видеть значения ваших объектов и контейнеров.

🚀Основные моменты:
- Поддержка пользовательских типов и контейнеров в LLDB.
- Использование Python для настройки отображения.
- Примеры для классов и контейнеров, таких как example::date и example::span.
- Удобное взаимодействие с отладчиком через .lldbinit.

📌 GitHub: https://github.com/codeinred/lldb_user_types

#python

@Python_Community_ru

🧠 Инструменты для искусственного интеллекта

Собрание полезных AI-инструментов и ресурсов для разработчиков, исследователей и энтузиастов. Участвуйте в развитии сообщества, добавляя новые сервисы и улучшая коллекцию.

🚀 Основные моменты:
- Широкий выбор AI-инструментов по различным категориям.
- Открытое сообщество для совместной работы и улучшения.
- Возможность вносить свой вклад через Pull Requests.

📌 GitHub:

#python

@Python_Community_ru

https://github.com/Hyraze/collective-ai-tools

🚀 Обучение LLM-агентов для многоповоротного принятия решений

AgentGym-RL — это фреймворк для тренировки LLM-агентов, способных принимать решения в сложных многоповоротных сценариях с использованием методов усиленного обучения. Он предлагает разнообразные реальные сценарии и поддерживает популярные алгоритмы RL, улучшая производительность моделей до уровня коммерческих решений.

🚀 Основные моменты:
- Модульная система для гибкости и расширяемости.
- Поддержка различных реальных сред, включая веб-навигацию и глубокий поиск.
- Метод ScalingInter-RL для стабильного обучения агентов.
- Интерактивный интерфейс для визуализации взаимодействий.

📌 GitHub: https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RL

#python

@Python_Community_ru

🎁 Авто-бот для покупки подарков в Telegram

Этот бот автоматически ищет и покупает подарки по заданным критериям, интегрируясь с Telegram. Он предлагает настраиваемые параметры и способен быстро обрабатывать заказы.

🚀 Основные моменты:
- Полностью автоматический поиск новых подарков
- Высокая скорость покупки (более 5 подарков в секунду)
- Интеграция с Telegram-ботом
- Настраиваемые параметры для фильтрации подарков
- Постоянный мониторинг доступных подарков

📌 GitHub: https://github.com/ThunderTo/Gift-Buyer-Tg

#python

@Python_Community_ru

📚✨ Lue - Умный терминальный ридер с TTS

Lue — это терминальный ридер электронных книг, поддерживающий множество форматов, включая EPUB и PDF. Он предлагает текст в речь с возможностью настройки скорости воспроизведения и синхронизации с выделением слов, что улучшает восприятие текста.

🚀Основные моменты:
- Поддержка форматов: EPUB, PDF, TXT и др.
- Модульная система TTS с Edge и Kokoro.
- Кроссплатформенность: macOS, Linux, Windows.
- Настройка скорости воспроизведения от 1x до 3x.
- Удобный интерфейс с поддержкой мыши и клавиатуры.

📌 GitHub: https://github.com/superstarryeyes/lue

@Python_Community_ru

🎨 Улучшение изображений с помощью SRPO

SRPO — это метод, который оптимизирует процесс восстановления изображений с высокой степенью шума, используя новую стратегию выборки и прямую обратную связь. Он обеспечивает более быструю и стабильную тренировку моделей, минимизируя вычислительные затраты и избегая проблем с переобучением.

🚀Основные моменты:
- Эффективное восстановление изображений с высокой степенью шума.
- Ускоренная тренировка за счет оптимизации с аналитическими градиентами.
- Отсутствие проблем с "взломом" вознаграждений.
- Динамическое управление текстовыми условиями для настройки предпочтений.

📌 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/SRPO

@Python_Community_ru

🖥 Leviathan (https://github.com/kython28/leviathan) — это сверхбыстрая библиотека для Python, реализующая цикл событий (event loop) для asyncio на базе языка Zig!

🌟 Она обеспечивает высокую производительность, полную совместимость с asyncio и простоту интеграции в проекты. Leviathan нацелен на минимизацию задержек и оптимизацию производительности по сравнению со стандартными циклами событий Python.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/kython28/leviathan)

@Python_Community_ru

🚀 Django 6.0 — уже в пути!

✨ Главное в Django 6.0
- Content Security Policy (CSP)
Новый ContentSecurityPolicyMiddleware, теги csp() и настройки SECURE_CSP / SECURE_CSP_REPORT_ONLY.
- Фоновые задачи
Декоратор @task и метод enqueue() для простого запуска background jobs.
- Template Partials
Теги {% partialdef %} и {% partial %} для переиспользуемых фрагментов в шаблонах.
- Обновлённое Email API
Современный EmailMessage вместо устаревших MIME-классов.
- Другие улучшения
• В админке — иконки Font Awesome
• В auth увеличены итерации PBKDF2
• Улучшения в Postgres, GeoDjango, миграциях и др.

🔄 Изменения без обратной совместимости
- Минимальная версия MariaDB — 10.6
- Поддержка Python ≥ 3.12
- DEFAULT_AUTO_FIELD теперь всегда BigAutoField
- Удалены устаревшие API и внутренние методы

👉 Подробнее: https://docs.djangoproject.com/en/dev/releases/6.0/

#django #python

@Python_Community_ru