Python Portal

Это что-то на вайбкодерском

👉 @PythonPortal

Иногда теряешься в большом Markdown-файле? Больше такого не будет.

treemd это интерактивный навигатор по Markdown с деревом заголовков, которое можно сворачивать.

Читаешь Markdown как код.

Два окна, навигация в стиле vim, живой поиск и синхронизированный скролл.

🦀Написан на Rust, собран на базе ratatui

GitHub: https://github.com/Epistates/treemd

👉 @PythonPortal

Алгоритм Луна, созданный Хансом Петером Луном в 50-х, это математический способ проверить, корректно ли сформирован номер карты перед тем, как система его обработает. Он не проверяет баланс и не подтверждает реальное существование аккаунта, а просто ловит опечатки и отсеивает номера, которые в принципе не могут быть валидными.

Зачем он нужен:

Быстро понять, что номер введён с ошибкой

Избежать лишних запросов в базу

Снизить нагрузку на сервис и количество фейлов при операций

По сути, Луна — это быстрый фильтр, который не даёт системе тратить ресурсы на заведомо невозможный номер.

Пример с вымышленным номером:

4539 1488 0343 6467

Переворачиваем цифры справа налево
7 6 4 6 3 4 3 0 8 8 4 1 9 3 5 4

Удваиваем каждую вторую цифру:

Первая цифра (7) остаётся как есть.
Вторая (6) удваивается и становится 12.
Вся последовательность получается такой:

7, 12, 4, 12, 3, 8, 3, 0, 8, 16, 4, 2, 9, 6, 5, 8

Все значения больше 9 уменьшаем на 9
(12 → 3, 12 → 3, 16 → 7)

Итоговый ряд:
7, 3, 4, 3, 3, 8, 3, 0, 8, 7, 4, 2, 9, 6, 5, 8

Складываем все числа
Сумма: 80

Проверка

Алгоритм Луна проходит, потому что сумма кратна 10 (заканчивается на 0).

Итог

Алгоритм Луна применяют не только в банковских картах, но и в любых идентификаторах, где важно быстро ловить ошибки. Его задача убедиться, что номер правильно сформирован перед обработкой, чтобы избежать лишних ошибок и не тратить ресурсы впустую.

👉 @PythonPortal

Когда решил прочитать документацию к библиотеке прямо во время деплоя:

👉 @PythonPortal

Кто-то явно готовит что-то мощное для Python 3.15. Похоже, нас ждёт очень крутой новый профайлер

👉 @PythonPortal

Подсказка по Python.

Декоратор @dataclass сам генерирует стандартные методы вроде init, repr и eq на основе атрибутов класса.

Пример 👇

# с dataclass
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int

А вот как это выглядело бы без @dataclass:

class Point:
    def __init__(self, x: int, y: int):
        self.x = x
        self.y = y

    def __repr__(self):
        return f"Point(x={self.x}, y={self.y})"

    def __eq__(self, other):
        return (self.x, self.y) == (other.x, other.y)

dataclass экономит время и избавляет от шаблонного кода, когда класс просто хранит данные.

👉 @PythonPortal

Прокачай логику программирования с этим ресурсом 🥹

Разрули 24 челленджа на JavaScript, TypeScript и Python

✓ Каждый день декабря открывается новый челлендж
✓ Ачивки, рейтинг и фидбек
✓ Финальный подарок, который можно забрать
✓ Бесплатно

→ adventjs.dev

👉 @PythonPortal

Я - это другое

👉 @PythonPortal

17-летний парень собрал протез руки с управлением через мозг за 300 долларов.

Да, за 300.

Вещь, которая обычно стоит около 450 тысяч.

Просто вдумайся.

Школьник, у себя дома, с помощью AI, дешевых компонентов и 23 тысяч строк кода сделал устройство, которое читает сигналы мозга без операций, без имплантов и без ценника в полмиллиона.

Это не милая вдохновляющая история.

Это сигнал.

Как вообще ученик старшей школы смог собрать что-то в 1500 раз дешевле индустриального стандарта?

Что это говорит об инновациях?

О ценообразовании?

О том, кто реально получает доступ к технологиям, меняющим жизнь?

Конечно, медицинские протезы дорогие не просто так:
материалы, тесты, сертификация, кастомизация.

Но если честно, не все это тянет на ценник в полмиллиона.

Эта история показывает простой факт:

Будущее доступных технологий придет не от системы.

Оно придет от тех, кто готов ее ломать и переизобретать.

Если 17-летний школьник может приблизиться к топовым протезам за копейки…

почему такие решения недоступны миллионам, которые в них нуждаются?

Как считаешь — это момент прорыва или только начало большой революции? 😕

👉 @PythonPortal

Нашлась полезная штука для тех, кто хочет наконец-то подружиться с Git — бесплатная онлайн-книга "Pro Git"

Она не просто перечисляет команды, а нормально объясняет как Git живёт внутри, почему он работает именно так и как это использовать с умом. Подача простая, начинаешь с базовых вещей, а потом плавно переходишь к продвинутым сценариям и внутренней логике системы. ✏️

👉 @PythonPortal

Нашёл инструмент под названием Logsensor. Это утилита на Python, которая помогает находить логин-панели и проверять POST-формы на SQL-инъекции.

Работает не только по одному сайту, а умеет гонять сразу пачку хостов. Есть поддержка таргет-сканов отдельных форм и прокси. 🛡

Выглядит как полезная штука для тестеров безопасности, CTF-наблюдателей и тех, кто любит ковырять веб-уязвимости.

Репозиторий тут: https://github.com/Mr-Robert0/Logsensor

👉 @PythonPortal

Мысли профдеформированного

👉 @PythonPortal

Что происходит, если поделить на ноль на механическом калькуляторе 50-х?

В 50-х механические калькуляторы не имели защитных проверок, как современные устройства.

Поэтому если кто-то пытался разделить число на ноль, машина не показывала ошибку. Вместо этого она уходила в бесконечный цикл и начинала бешено крутить шестеренки.

Это продолжалось потому, что устройство пыталось посчитать то, что по сути не имеет результата, и просто не понимало, когда нужно остановиться. 🤙

👉 @PythonPortal

Вышла новая Python-библиотека для агентного data-processing и ETL с использованием ИИ.

Представляем DocETL.

Что важно знать:

1. Что такое DocETL?

Это инструмент для создания и выполнения дата-пайплайнов, особенно хорошо подходит для сложной обработки документов.

Он включает:

- интерактивный UI-плейграунд
- Python-пакет для запуска пайплайнов в проде

2. DocWrangler

DocWrangler помогает постепенно собирать пайплайн:

- пробовать разные промпты и смотреть результат в реальном времени
- строить пайплайн шаг за шагом
- экспортировать финальную конфигурацию для продакшена

3. Python-пакет DocETL

Используется для запуска пайплайнов в продакшене. В примере создаётся пайплайн, который анализирует медицинские транскрипты, находит названия лекарств, нормализует похожие названия и генерирует сводку побочных эффектов и областей применения.

Подробнее: https://github.com/ucbepic/docetl

👉 @PythonPortal

Эта новая функция терминала VS Code имба

Если вы хотите выполнить какое-либо действие в терминале, но не помните точную команду, просто нажмите Ctrl + i в терминале. Откроется небольшое окно чата.

Теперь вы можете вводить текст на обычном языке, и VS Code определит правильную команду и запустит ее для вас. Это сэкономит вам массу времени и нервов. 😏

👉 @PythonPortal

Приватная? Вот и не лезь туда, оно тебя сожрет

👉 @PythonPortal

Разработчик выложил новый Colab-ноутбук, в котором пошагово показан процесс создания звукового синтезатора на Python. В проекте демонстрируются основы генерации звука, создание мелодий и применение различных аудиоэффектов, включая эхо, панораму и low-pass фильтр.

Ноутбук доступен для запуска напрямую в браузере через Google Colab по ссылке ⌨️

👉 @PythonPortal

Совет по чистому коду в Python:

Используй .get() для доступа к значению по ключу в словаре с дефолтным значением.

Так код получается короче и понятнее.

Метод вернет значение по ключу, если он существует, иначе вернет заданное значение по умолчанию.

Пример:

user_info = {
    "username": "john_doe",
    "email": "john@example.com",
    # ключ "role" отсутствует
}

email = user_info.get("email", None)     # Результат: "john@example.com"
user_role = user_info.get("role", "guest")  # Результат: "guest"

👉 @PythonPortal