Python Portal

Заслужил

👉 @PythonPortal

Хочешь быстро прокачать SQL?

Вот 4 курса, которые помогут поднять уровень:

- SQL Basics for Data Science
[https://programmingvalley.com/course/learn-sql-basics-for-data-science-free-course]

- Google Data Analytics
[https://programmingvalley.com/course/google-data-analytics-free-course]

- IBM Data Science
[https://programmingvalley.com/course/ibm-data-science-free-course]

- Google Business Intelligence
[https://programmingvalley.com/course/google-business-intelligence-free-course]

Подойдут как для изучения основ SQL, так и для освоения анализа данных, BI-инструментов и работы с данными в реальных проектах.

👉 @PythonPortal

Эта TTS-модель синтезирует речь в 167 раз быстрее, чем ты её слушаешь.

Supertonic работает прямо на устройстве через ONNX. Без GPU, на 31 языке. Передаёт любые эмоции. Обгоняет ElevenLabs по скорости. Запускается даже на Raspberry Pi.

Полностью открытый исходный код.

👉 @PythonPortal

Переменные в Python — это стикеры, а не коробки.

Переменная не хранит значение, а указывает на него. Меняешь список — обе переменные видят изменение. Со стикерами это логично. С коробками — магия: две коробки загадочно меняются одновременно.

👉 @PythonPortal

Python — как Новый год. Можно передавать кортеж в startswith и endswith.

👉 @PythonPortal

😂😂😂😂

👉 @PythonPortal

Вышла LocalVQE Pi V1 — компактная модель для обработки голоса размером всего 49 тысяч параметров.

Модель выполняет акустическое эхоподавление (AEC), шумоподавление и дереверберацию в реальном времени. По словам разработчика, она работает с производительностью до 21× realtime на одном ядре Raspberry Pi 5.

LocalVQE Pi V1 основана на архитектуре GTCRN и отличается от предыдущих моделей LocalVQE, которые использовали DeepVQE. Размер модели удалось сократить на несколько порядков, сохранив при этом приемлемое качество обработки речи.

Проект ориентирован на локальные голосовые приложения, IoT-устройства и edge-решения, где критичны минимальное потребление ресурсов и работа без облака.

https://huggingface.co/spaces/LocalAI-io/LocalVQE-demo

👉 @PythonPortal

Разрабы, будьте осторожны

👉 @PythonPortal

Мой любимый способ работать с несколькими фильтрами в pandas.Series — не цепочка .loc, а один маск.
Цепочка выглядит аккуратно, но ломается на реальных данных и легко даёт неожиданные результаты:

s = pd.Series([10, 15, 20, 25, 30])

s
.loc[s > 20]
.loc[s % 2 == 1]

Проблема в том, что второй .loc снова смотрит на исходный s, а не на уже отфильтрованный результат. Логика разъезжается.
Надёжнее собрать всё в одно выражение:

s = pd.Series([10, 15, 20, 25, 30])

mask = (s > 20) & (s % 2 == 1)
result = s.loc[mask]

Одна маска = одна точка истины.
Проще дебажить. Меньше сюрпризов при росте кода.

👉 @PythonPortal

Multi-agent RL красиво именно в тот момент, когда оно начинает сходиться.

👉 @PythonPortal

При применении нескольких фильтров к серии в Pandas лучше разбивать условие на несколько строк:

s = pd.Series([10, 15, 20, 25, 30])

s.loc[
    (s > 20) &
    (s % 2 == 1)
]

Такой код проще читать, писать и поддерживать.
В результате будет выбрано значение:

25

поскольку оно одновременно больше 20 и является нечётным числом.

👉 @PythonPortal

Похоже, у Adobe Acrobat появился серьёзный конкурент.

Open-source проект Stirling-PDF предлагает полноценный набор инструментов для работы с PDF и запускается полностью локально — без загрузки документов на сторонние серверы.

Сервис включает более 50 функций для работы с PDF:

• объединение и разделение файлов
• сжатие и конвертацию документов
• OCR для распознавания текста на сканах
• добавление паролей, подписей и водяных знаков
• редактирование и скрытие конфиденциальных данных
• REST API для автоматизации

Проект можно развернуть через Docker на собственном сервере или ПК.

По словам разработчиков, все операции выполняются локально, а файлы не покидают устройство пользователя.

На фоне стоимости Adobe Acrobat Pro в $239 в год Stirling-PDF распространяется бесплатно и с открытым исходным кодом.

На данный момент проект собрал более 81 тыс. звёзд на GitHub и свыше 25 млн загрузок.

👉 @PythonPortal

История SQLite началась в 2000 году, когда разработчик Д. Ричард Хипп создавал ПО для эсминца ВМС США.

Военным нужна была база данных, способная работать где угодно:

• без сервера
• без интернета
• без администратора
• без настройки

Так появился SQLite.

В отличие от MySQL, PostgreSQL и Oracle, SQLite не запускает отдельный серверный процесс. Вся база данных хранится в одном файле, а приложение работает с ним напрямую.

Никакой установки, конфигурации или сетевых подключений.

Сегодня SQLite используется в миллиардах устройств и приложений:

→ iPhone
→ Android
→ Google Chrome
→ продукты Adobe
→ встраиваемые и авиационные системы

С высокой вероятностью вы уже использовали SQLite сегодня:

- Instagram
- Spotify
- WhatsApp

Самое удивительное — проект по-прежнему поддерживает его создатель, Ричард Хипп.

Без венчурных инвестиций, IPO и продажи компании.

SQLite остаётся одним из самых распространённых программных продуктов в мире, хотя большинство пользователей даже не знают его названия.

👉 @PythonPortal

Разработчик представил Flashtype — Markdown-редактор для Claude и Codex.

Инструмент позволяет редактировать Markdown через ИИ, отслеживать каждое изменение и просматривать diff между версиями.

Проект полностью открыт и уже доступен всем желающим.

В комментариях проект уже сравнивают с Obsidian. Автор называет главными отличиями встроенный контроль версий и нативную интеграцию с Claude/Codex.

Среди первых пожеланий сообщества — поддержка HTML-превью для диаграмм и визуализаций, а также исправление багов на ранних версиях.

👉 @PythonPortal

Китайский разработчик tw93 устал от того, что Electron-приложения съедают сотни мегабайт памяти и дискового пространства.

Вместо очередного приложения на Electron он создал Pake на Rust + Tauri, который использует нативный WebView операционной системы.

Результат:

• Slack — 8 МБ вместо 524 МБ
• Discord — 9 МБ вместо 265 МБ
• ChatGPT — 9 МБ вместо 260 МБ

Спустя четыре года проект набрал более 51 000 звёзд на GitHub.

https://github.com/tw93/pake

Сейчас Pake позволяет одной командой превратить практически любой сайт в лёгкое нативное десктопное приложение. Для ChatGPT, Grok, Gemini, Discord, YouTube, Twitter и других сервисов уже доступны готовые сборки весом менее 10 МБ.

👉 @PythonPortal

LiteParse v2.1 — самый быстрый PDF → Markdown парсер в мире

И при этом он точнее любого другого open-source парсера без использования моделей (pymupdf4llm, opendataloader, pdf-inspector, markitdown) по результатам трёх стандартизированных бенчмарков: olmOCR0-bench, opendataloader-bench и ParseBench.

Представляем LiteParse v2.1. Базовая версия LiteParse v2 уже была самым быстрым парсером документов в текст на рынке, а в этом релизе появилась поддержка Markdown.

Проект полностью открыт (лицензия Apache 2.0) и бесплатен. Доступен через CLI, Rust, Node.js, Python и WASM, а также устанавливается как агентный навык в один клик.

Подробнее: https://llamaindex.ai/blog/markdown-comes-to-liteparse
Репозиторий LiteParse: https://github.com/run-llama/liteparse

👉 @PythonPortal

NVIDIA выпустила модель распознавания речи всего с 0.6 млрд параметров.

Она называется Nemotron-3.5-ASR.

- Поддерживает более 40 языков.
- Выдаёт результат в режиме реального времени через потоковый вывод.
- Может работать полностью на CPU, без GPU.
- Работает в 2.5 раза быстрее официального рантайма NeMo, при этом качество распознавания остаётся идентичным.
- Подходит для полностью офлайн-сценариев.
- Легко встраивается в пайплайны ИИ-агентов.

https://huggingface.co/nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b

👉 @PythonPortal

Пособие Path to Senior Engineer Handbook собрало ресурсы для разработчиков, которые хотят вырасти до уровня Senior Engineer.

Внутри:

Более 50 рассылок по профессиональному росту, системному дизайну, лидерству и веб-разработке.
Подборка книг по коммуникации, техническому письму и построению рабочих отношений.
Отобранные YouTube-каналы, подкасты и профессиональные сообщества.
Курсы, научные статьи и образовательные платформы для более глубокого изучения тем.

Хорошая отправная точка для тех, кто хочет прокачивать не только технические навыки, но и архитектурное мышление, коммуникацию и лидерские компетенции.

👉 @PythonPortal

Не в ресурсе чутка

👉 @PythonPortal