Python/ django

🖥 Регулярные выражения для извлечения ссылок из HTML с помощью Python

Сохрани себе: извлечение всех ссылок со страницы с помощью регулярных выражений - это быстро и просто. Вот пример кода, который поможет тебе в этом.

import re
import requests
def extract_links(url):
    response = requests.get(url)
    html_content = response.text
    links = re.findall(r'href=["\']?(https?://[^"\'>]+)', html_content)
    return links
url = 'https://example.com'
all_links = extract_links(url)
print(all_links)

🎥 Генерация видео с FireRed-OpenStoryline

FireRed-OpenStoryline упрощает создание видео, превращая его в интуитивный процесс общения. Система автоматически генерирует сценарии, подбирает музыку и шрифты, а также позволяет редактировать видео с помощью естественных языковых команд.

🚀 Основные моменты:
- 🌐 Умный поиск и организация медиа
- ✍️ Интеллектуальная генерация сценариев
- 🎵 Рекомендации по музыке и озвучке
- 💬 Редактирование через разговорные команды
- ⚡ Архивирование навыков редактирования

📌 GitHub: https://github.com/FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline

@pythonl

🚀 Погружение в алгоритмы AI без магии

no-magic — это коллекция однофайловых, независимых реализаций алгоритмов, которые лежат в основе современных ИИ. Каждый скрипт является самодостаточной программой, обучающей модель с нуля и выполняющей предсказания, без использования сложных библиотек.

🚀 Основные моменты:
- Один файл — один алгоритм, без внешних зависимостей.
- Полное обучение и предсказание в каждом скрипте.
- Читаемый код с обязательными комментариями для понимания.
- Работает на обычном CPU за разумное время.

📌 GitHub: https://github.com/Mathews-Tom/no-magic

#python

✔️ Scrapling v0.4 - веб-скрапинг на Python без боли и переписывания кода

Вышел Scrapling 0.4 - адаптивный Python-фреймворк для парсинга, который работает от одного запроса до полноценных масштабных краулеров.

Главная проблема скрапинга знакома всем:
сайт обновился - селекторы сломались - всё перестало работать.

Scrapling решает это по-умному.

Парсер учится на изменениях страницы и автоматически находит нужные элементы, даже если структура сайта изменилась.

Что внутри:

- обход современных антибот-систем (включая Cloudflare Turnstile) из коробки
- встроенный spider для параллельных многосессионных обходов
- pause/resume для долгих краулов
- автоматическая ротация прокси
- запуск масштабного парсинга в несколько строк Python

Плюс:
- высокая скорость
- статистика в реальном времени
- потоковая обработка данных

Фактически это уровень Scrapy + антибот + адаптивный парсер, но с гораздо более простым стартом.

Инструмент сделан скраперами для скраперов - и подойдёт как для быстрых задач, так и для production-краулеров.

https://github.com/D4Vinci/Scrapling

@pythonl

Python-баг, который выглядит безобидно… но ломает логику 👇

fruits = ["apple", "lime", "orange",
          "pineapple", "orange"]

for f in fruits:
    if f == "orange":
        fruits.remove(f)

print(fruits)

Ожидание: оба orange удалятся.

Реальность: один orange остаётся.

Почему так происходит?

Ты изменяешь список во время итерации.
После удаления элементы сдвигаются, и цикл пропускает следующий элемент.

Это классический сценарий продакшн-багов:

• код выглядит правильно
• тесты могут пройти
• но данные обрабатываются неправильно

Правильный вариант:

fruits = [f for f in fruits if f != "orange"]

Мораль:
Изменяешь коллекцию во время обхода -Deploy first. Pray later.

#junior #python

@pythonl

🚀 REAL-TIME СЕРВЕРЫ БЕЗ ЛИШНЕЙ СЛОЖНОСТИ

Если нужно быстро запускать веб-приложения с высокой производительностью и минимальной задержкой - посмотрите на WebRockets.

WebRockets — это лёгкий и быстрый фреймворк для создания веб-приложений и API с акцентом на скорость, простоту и минимальный overhead. Он подойдёт для проектов, где важны real-time взаимодействие и высокая нагрузка.

Когда полезно:

- Real-time приложения (чаты, уведомления, стриминг данных)
- Высоконагруженные API
- Dashboards и live-аналитика
- Backend для игр или trading-систем
- Любые сервисы, где важна низкая задержка

Что умеет:

- Работа через WebSocket для постоянного соединения
- Минимальная задержка и высокая пропускная способность
- Простая настройка и запуск
- Подходит для real-time архитектур
- Лёгкая интеграция в существующие backend-системы

Главная идея:

Обычный HTTP работает по принципу «запрос-ответ».
WebSocket держит постоянное соединение, позволяя серверу отправлять данные мгновенно без новых запросов — это основа современных real-time сервисов.

# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/ploMP4/webrockets.git
cd webrockets

# Установка зависимостей (если используется Node.js)
npm install

# Запуск сервера
npm start

# Пример простого WebSocket-сервера
const WebSocket = require("ws");

const wss = new WebSocket.Server({ port: 3000 });

wss.on("connection", (ws) => {
    console.log("Client connected");

    ws.send("Welcome!");

    ws.on("message", (message) => {
        console.log("Received:", message.toString());
        ws.send(`Echo: ${message}`);
    });
});

console.log("WebSocket server running on port 3000");

https://github.com/ploMP4/webrockets

@pythonl

💸 AI, который должен зарабатывать… или обанкротится

Исследователи представили ClawWork - систему, где модель работает в условиях реальной экономики.

Стартовые условия:
- баланс: $10
- каждая генерация = реальные расходы на токены
- никакого безлимита
- не заработал - банкрот

Как это работает:

→ AI получает реальные профессиональные задачи
(финансы, медицина, юриспруденция, аналитика)
→ Сам создаёт полноценные результаты с нуля
→ Качество оценивается GPT-5.2 по профессиональным критериям
→ Оплата рассчитывается по формуле:
качество × оценка часов × средняя зарплата (BLS)
→ Каждый API-запрос уменьшает баланс

Результаты:
- $10K заработано за 7 часов
- 0 участия человека
- 220 задач
- 44 профессии
- лучшие модели - $1500+ в час (эквивалент)

Это уже не просто бенчмарк.
Это экономический тест на выживание.

Модель должна принимать решения:
- быстро выполнять задачи ради кэша
- или тратить ресурсы на обучение, чтобы зарабатывать больше позже

Дополнительно:

AI может работать как живой сотрудник в
Telegram, Slack, Discord и WhatsApp —
и каждое сообщение стоит реальных денег.

Проект полностью open-source (MIT).

Следующий этап оценки AI - не тесты и бенчмарки.
А способность приносить деньги в реальной экономике.

https://github.com/HKUDS/ClawWork

📲Max

@pythonl

⚡️ LavaSR - улучшение речи в 4000× быстрее реального времени

В open-source выложили LavaSR - модель для улучшения качества речи, которая работает с экстремальной скоростью.

Что умеет модель:

- Скорость — до 4000× realtime
(обрабатывает часы аудио за секунды)
- Универсальность — поддержка любого аудио от 8 kHz до 48 kHz
- Размер — всего ~50 МБ, можно запускать практически везде
- Качество — сопоставимо с более крупными моделями

Где это может пригодиться

- очистка шума в записях
- улучшение качества звонков
- подготовка аудио для ASR / speech-to-text
- подкасты, стримы, voice-боты
- обработка аудио на edge-устройствах

Лёгкая модель + высокая скорость = удобно для реальных production-задач.

Репозиторий: https://github.com/ysharma3501/LavaSR

📲Max

@pythonl

🖥 Python-совет: не проверяйте длину — проверяйте объект


Python умеет проверять «пустоту» объектов напрямую - быстрее и читаемее.

Многие новички пишут так:

if len(items) > 0:
    process(items)

Это лишняя операция.

Правильный способ — использовать truthiness.

Почему это лучше:
- Короче и понятнее
- Работает для списков, строк, словарей, set и других коллекций
- Соответствует Pythonic-стилю
- Не делает лишний вызов len()

Пример:

# Плохо
if len(items) > 0:
    process(items)

# Хорошо
if items:
    process(items)

# Проверка на пустоту
if not items:
    print("Empty")

# Работает для разных типов
data = {}
if data:
    print("Has data")

🤖 LingBot-VLA - это прогрессивная модель, объединяющая визуальные, языковые и действия для роботов.

Она обучена на 20,000 часов реальных данных и демонстрирует высокую эффективность и производительность в симуляциях и реальных задачах.

🚀 Основные моменты:
- Обширные данные для предобучения
- Превосходные результаты по сравнению с конкурентами
- Увеличенная скорость обучения на 1.5-2.8x

📌 GitHub: https://github.com/Robbyant/lingbot-vla

#python

⚡️«Ollama для клонирования голоса».

Voicebox позволяет клонировать любой голос по нескольким секундам аудио и запускать всё полностью локально.

• Без подписок.
• Без облака.
• Без передачи голосовых данных на серверы.

В основе - Qwen3-TTS, одна из самых продвинутых моделей синтеза речи от Alibaba.

Как это работает

→ Загружаешь несколько секунд голоса
→ Получаешь почти точную копию
→ Генерируешь речь на любом языке
→ Можешь смешивать несколько голосов в редакторе, как в DAW

Это полноценная студия для работы с голосом:

→ Многодорожечный таймлайн для подкастов и диалогов
→ Запись системного звука + встроенная транскрипция через Whisper
→ Кэширование голосовых промптов для мгновенной генерации
→ Написан на Tauri (Rust) — в 10 раз легче Electron и с нативной производительностью

Полностью open-source.
Лицензия MIT.

GitHub: https://github.com/jamiepine/voicebox

📲Max

@pythonl

→ Разница между C++ и Python

@pythonl

⚡️ Вышел FireRed-Image-Edit-1.0 - новая SOTA для редактирования изображений.

И самое интересное - это open-source и готово к локальному запуску.

Что умеет модель:

- Обгоняет закрытые решения
(лучше Nano-Banana и Seedream 4.0 на бенчмарке GEdit)
- Построена с нуля на базе Text-to-Image, а не как надстройка поверх старых моделей
- Рекорд по стилевому переносу — 4.97 / 5.0
- Аккуратно сохраняет оригинальные шрифты и текст
- Поддерживает multi-image редактирование
(например, виртуальная примерка одежды)
- Понимает промпты на английском и китайском

- Лицензия Apache 2.0
- Можно запускать локально
- Подходит для продакшена и коммерческих проектов

▪Модель: https://modelscope.cn/models/FireRedTeam/FireRed-Image-Edit-1.0
▪Демо: https://modelscope.cn/studios/FireRedTeam/FireRed-Image-Edit-1.0
▪GitHub: https://github.com/FireRedTeam/FireRed-Image-Edit

📲Max

@pythonl

LuxTTS - очень быстрый и компактный TTS с клонированием голоса

Модель со ставкой на скорость + реализм, при этом она остается лёгкой и доступной по ресурсам.

Главные фишки:

- ⚡ До 150× realtime при генерации речи
- 🎙️ Хорошая передача эмоций и естественности
- 🧬 Качественное voice cloning
- 💾 Влезает примерно в 1 ГБ VRAM
- 🖥️ Работает и на CPU - 2–6× realtime

Подходит для:
- голосовых ассистентов
- озвучки приложений
- быстрых прототипов без тяжёлой инфраструктуры

- LuxTTS работает как мульти-язычная TTS-модель, и русский входит в список языков.

Repo: https://github.com/ysharma3501/LuxTTS
Модель: https://huggingface.co/YatharthS/LuxTTS

@pythonl

ROBOPARTY/roboto_origin - полностью open-source DIY гуманоидный робот 🤖

Это репозиторий с исходниками для открытого человекоподобного робота ROBOTO_ORIGIN от команды RoboParty.

Вся разработка - механика, электроника, софт и обучение - выложена публично, чтобы любой мог собрать и доработать своего робота.

Главная идея
• Полноценный open-source гуманоид для R&D, обучения и экспериментов
• Возможность собрать робота из доступных компонентов по открытым материалам
• В одном месте: код, описания, симуляции и среда для разработки

Что есть в репозитории
• modules/ — модули с кодом и описаниями для железа, ROS2 и управления
• Подпроекты для:
- механики и электроники
- ROS2-драйверов и middleware
- симуляции и обучающих сред
- URDF-моделей и кинематики

Особенности
• Открытая архитектура, можно расширять и модифицировать под свои задачи
• Поддержка ROS2 и симуляции для тестирования и обучения
• Фокус на доступности, проект ориентирован на сборку из массовых компонентов

По сути это полный open-source стек для создания собственного гуманоидного робота - от «железа» до софта и симуляции.

https://github.com/Roboparty/roboto_origin

📲Max

@pythonl