Python Portal

Освой GitHub MCP Server меньше чем за 90 секунд

Вчера наткнулся на GitHub MCP Server прямо в VS Code и честно, офигел.

Можно создавать репозитории, управлять задачами, делать pull-request’ы и многое другое… не выходя из редактора.

На видео короткое демо, чтобы показать, как MCP Server от github может зарядить твой VS Code 🧠

VS Code реально выходит на новый уровень с этими MCP-серверами от разных инструментов и компаний :)

👉 @PythonPortal

Бедняга не дождался IPO

👉 @PythonPortal

Совет по чистому коду:

Декораторы добавляют переиспользуемый функционал к функциям и помогают соблюдать принцип разделения ответственности.

Они делают код модульным и аккуратным. Освой их, чтобы писать более питонично. 🥺

Пример:

def ask_for_passcode(func):
    def inner():
        print('Какой пароль?')
        passcode = input()

        if passcode != '1234':
            print('Неверный пароль.')
        else:
            print('Доступ разрешён.')
            func()

    return inner


@ask_for_passcode
def start():
    print("Сервер запущен.")


@ask_for_passcode
def end():
    print("Сервер остановлен.")


start()  # декоратор спросит пароль
end()    # декоратор спросит пароль

👉 @PythonPortal

Мои Python-скрипты стали куда симпатичнее, когда я открыл для себя рендерер Markdown() из rich.

https://rich.readthedocs.io/en/stable/markdown.html

👉 @PythonPortal

Как владельцы Макбуков в модной кофейне видят твой Lenovo ThinkPad

👉 @PythonPortal

GitHub опубликовал Octoverse 2025

→ TypeScript стал самым используемым языком
→ Python доминирует в AI-проектах
→ 80% репозиториев используют Python, JS, TS, Java, C++ и C#
→ Shell вырос на 324%
→ Узкая специализация на одном фреймворке уже не главное
→ Софта создаётся больше, чем когда-либо раньше

👉 @PythonPortal

🤤 Виртуальная Linux-среда прямо в браузере.

✓ Без установки, работает на WebAssembly
✓ В комплекте Python, C, C++, Vim, curl и другое
✓ С доступом в интернет — устанавливай всё, что нужно

Попробуй → http://webvm.io

http://webvm.io

👉 @PythonPortal

Впервые за всю историю интернета появилась альтернатива Википедии

Она называется Grokipedia. Её сделали Илон Маск и команда X. Позиционируют как более правдивую замену Википедии.
Запустили уже с почти 900 тысячами статей и хотят перестроить онлайн-знания с помощью ИИ.

Посмотрим, что из этого выйдет. Напиши, что думаешь :)

👉 @PythonPortal

Пожалуй, один из лучших способов 😬

👉 @PythonPortal

😑 alphaXiv Labs выкатили Tensor Trace, это интерактивная 3D-визуализацию работы трансформера

Сервис позволяет заглянуть внутрь моделей вроде LLaMA: увидеть каждый тензор, операцию и весь путь данных. Кликаешь на компонент и получаешь соответствующий кусок кода, который за это отвечает. Максимальная наглядность для тех, кому мало схем на картинках.

Ссылка для изучения: https://www.alphaxiv.org/labs/tensor-trace

👉 @PythonPortal

Совет по Python:

Не стоит делать pip freeze > requirements.txt.
Иначе в файле окажется куча зависимостей, которые ты сам не ставил и вообще не понимаешь, зачем они нужны.

Лучше добавляй нужные пакеты вручную в requirements.txt.

Сравни два подхода:

Ручное добавление зависимостей:

Django==5.0.4
pytest==8.1.1
pytest-cov==5.0.0

Результат pip freeze:

asgiref==3.8.1
coverage==7.4.4
Django==5.0.4
iniconfig==2.0.0
packaging==24.0
pluggy==1.5.0
pytest==8.1.1
pytest-cov==5.0.0
pytest-cover==3.0.0
pytest-coverage==0.0
sqlparse==0.5.0

👉 @PythonPortal

😂😂😂

👉 @PythonPortal

Находи профиль человека на 1000+ сайтах

Открытый инструмент Social Analyzer на GitHub реально МЁД.

Вводишь один юзернейм, и он автоматически пробегается по тысяче с лишним соцсетей, вытаскивая все профили этого пользователя.

Он ещё и данные парсит для нормальной аналитики, умеет сверять несколько аккаунтов между собой и строить визуальные графы связей. 😏

👉 @PythonPortal

Если тебе кажется, что у тебя стрёмное портфолио, просто вспомни: у создателя Python оно тоже такое, и он всё равно лучший.

👉 @PythonPortal

Учёные снова нашли, как удивить мир технологий. На этот раз под прицел попали грибы. Да-да, обычные шампиньоны и шиитаке превратили в живые микрочипы памяти.

Исследователи взяли мицелий и научились через него гонять и хранить электрические сигналы. Получились такие себе органические мемристоры. Работают они не где-нибудь там в теории, а на частотах до 5,85 кГц. Переключаются между состояниями примерно с 90-процентной точностью. Для живого организма вообще огонь.

Если дело пойдёт дальше, однажды можно будет собрать системник, который нужно не охлаждать, а… поливать. ПК на грибах, уже не просто мем, а крадущийся хай-тек.

👉 @PythonPortal

8 метрик, без которых не обойтись в регрессии

Если строишь модели для предсказания чисел и неважно, цены, спроса или температуры, вот базовый набор метрик, который стоит знать наизусть: MSE, MAE, RMSE, MAPE, R², Weighted MAPE, Symmetric MAPE и RMSLE.

Каждая по-своему показывает, насколько далеко твои предсказания от реальности. Одни чувствительны к выбросам, другие к масштабу, а некоторые нормализуют ошибку, чтобы можно было сравнивать разные модели.

Хорошая шпаргалка, чтобы быстро вспомнить формулы и не путаться, какая метрика когда уместна.

👉 @PythonPortal

Согласны? Да — 👍, нет — 👎

👉 @PythonPortal

PyTorch представили Monarch (новый фреймворк для распределённых вычислений)

Он делает работу с кластерами почти такой же простой, как запуск обычного Python-скрипта. Вместо старого SPMD-подхода теперь всё управляется одной программой, которая координирует тысячи GPU как единую систему.

Процессы объединяются в структуры, похожие на массивы, отказоустойчивость решается через обычный try/except, а данные передаются напрямую между GPU по RDMA. Распределённые тензоры выглядят и ведут себя как локальные. Monarch легко интегрируется с VERL, TorchForge и Lightning AI, так что обучать и отлаживать большие модели можно прямо из Jupyter.

В итоге кластер ощущается как одна машина, а распределённые вычисления как обычный Python-код. 🦝

👉 @PythonPortal

Совет Django:

Перед деплоем запусти python manage.py check --deploy, чтобы поймать критические ошибки в настройках, например, отсутствие ALLOWED_HOSTS. Эта команда помогает убедиться, что приложение настроено безопасно для продакшена.

В нашем примере система проверила проект и нашла несколько проблем:

🔸(security.W004) Не задано значение для SECURE_HSTS_SECONDS.
Если сайт работает только по HTTPS, стоит включить HSTS, чтобы браузеры всегда использовали защищённое соединение. Но настрой перед этим внимательно, ведь неправильное использование может привести к серьёзным проблемам.

🔸(security.W008) Параметр SECURE_SSL_REDIRECT не установлен в True.
Если весь трафик должен идти через HTTPS, задай SECURE_SSL_REDIRECT = True или настрой редирект через балансировщик/прокси.

🔸(security.W009) SECRET_KEY короче 50 символов, содержит меньше 5 уникальных символов или начинается с 'django-insecure-'.
Это значит, что ключ был сгенерен Django по умолчанию. Создай новый случайный длинный ключ, иначе часть встроенных механизмов безопасности можно будет обойти.

🔸(security.W012) SESSION_COOKIE_SECURE не установлен в True.
Без этой настройки cookie сессии могут быть перехвачены при обычном HTTP-трафике.

🔸(security.W016) В MIDDLEWARE есть 'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware', но не включен CSRF_COOKIE_SECURE.
Установи CSRF_COOKIE_SECURE = True, чтобы защитить CSRF-токен от утечек через незашифрованное соединение.

🔸(security.W018) В продакшене нельзя держать DEBUG = True.
Отключи отладку перед деплоем.

🔸(security.W020) ALLOWED_HOSTS не должен быть пустым.
Добавь в список домены, с которых разрешено обращаться к приложению.

👉 @PythonPortal

Отличная опенсорсная альтернатива Postman

Называется Yaak, и работает просто волшебно. Когда недавно Postman лёг из-за проблем с AWS, то Yaak реально выручил.

UI у него суперчистый и минималистичный, всё выглядит аккуратно и приятно в использовании.

Определённо подойдет для любого разработчика, который работает с API ✌️

👉 @PythonPortal