#pyhon — Public Fediverse posts on home.social

Paolo Melchiorre @ PyCon US @paulox · 2026-05-17 · 23:31 UTC

After lunch at PyCon US 2026 I joined the “Lazy imports and the art of interpreter procrastination” talk by Brittany Reynoso 🐍

I’ve been exploring lazy imports a lot recently, so it was great to hear the path from PEP 690 to PEP 810 and the new explicit approach planned for Python 3.15.

#PyCon #PyConUS #Pyhon

#pycon #pyconus #pyhon

Martin Stemplinger @[email protected] · 2026-03-18 · 12:22 UTC

#til For quite some time I wanted #pyhon code folding in #emacs and even tried several packages but none of them worked as I expected it.

Now I realized that the built-in hideshow mode does exactly what I want.

Another example that the answer to "can Emacs do that" is always "yes" and very often even has it built-in. Amazing!

#til #pyhon #emacs

Habr @[email protected] · 2026-02-13 · 06:22 UTC

Как я написал AI-генератор коротких видео (Shorts/Reels) на Python с Clean Architecture

Привет, Хабр! 👋 В этой статье я хочу поделиться опытом разработки пет-проекта, который превратился в полноценный инструмент для автоматической генерации коротких видео (Shorts, Reels, TikTok). Идея проста: на входе — тема (например, "История Римской Империи за 1 минуту"), на выходе — готовый видеоролик с озвучкой, субтитрами и сгенерированным видеорядом. Но вместо того, чтобы накидать "спагетти-код" в одном файле main.py , я решил подойти к задаче как инженер и построить систему на принципах Clean Architecture . 🎯 Зачем? Генерация видео — это сложный пайплайн: 1. Написать сценарий. 2. Придумать визуальный стиль. 3. Сгенерировать картинки (Midjourney, Flux). 4. Оживить картинки в видео (Kling, Runway, Sora). 5. Озвучить текст (TTS). 6. Собрать всё вместе с субтитрами. API меняются, модели выходят новые каждую неделю. Сегодня лучший визуал у Flux, завтра у Midjourney v7. Сегодня видео делаем в Runway, завтра в Kling. Жесткая привязка к конкретным API убила бы проект через месяц. Поэтому Clean Architecture здесь не роскошь, а необходимость. 🏗 Архитектура Проект разбит на слои, следуя классической "луковой" архитектуре: 1. Domain (Entities) : Pydantic-модели, описывающие суть ( VideoScript , Scene , Character ). Они ничего не знают о внешнем мире. 2. Interfaces : Абстрактные классы ( VideoGenerator , ScriptGenerator ). Контракты, которые должны соблюдать внешние сервисы. 3. Services (Use Cases) : Бизнес-логика. Здесь живут "Агенты": Сценарист, Арт-директор, Режиссер монтажа. 4. Infrastructure : Реализации интерфейсов (API клиентов Comet, Yandex, OpenAI и т.д.).

https://habr.com/ru/articles/996064/

#ai #langchain #langchain_агенты #pyhon #clean_architecture

#clean_architecture #pyhon #langchain_агенты #langchain #ai

Habr @[email protected] · 2026-02-13 · 06:22 UTC

Как я написал AI-генератор коротких видео (Shorts/Reels) на Python с Clean Architecture

Привет, Хабр! 👋 В этой статье я хочу поделиться опытом разработки пет-проекта, который превратился в полноценный инструмент для автоматической генерации коротких видео (Shorts, Reels, TikTok). Идея проста: на входе — тема (например, "История Римской Империи за 1 минуту"), на выходе — готовый видеоролик с озвучкой, субтитрами и сгенерированным видеорядом. Но вместо того, чтобы накидать "спагетти-код" в одном файле main.py , я решил подойти к задаче как инженер и построить систему на принципах Clean Architecture . 🎯 Зачем? Генерация видео — это сложный пайплайн: 1. Написать сценарий. 2. Придумать визуальный стиль. 3. Сгенерировать картинки (Midjourney, Flux). 4. Оживить картинки в видео (Kling, Runway, Sora). 5. Озвучить текст (TTS). 6. Собрать всё вместе с субтитрами. API меняются, модели выходят новые каждую неделю. Сегодня лучший визуал у Flux, завтра у Midjourney v7. Сегодня видео делаем в Runway, завтра в Kling. Жесткая привязка к конкретным API убила бы проект через месяц. Поэтому Clean Architecture здесь не роскошь, а необходимость. 🏗 Архитектура Проект разбит на слои, следуя классической "луковой" архитектуре: 1. Domain (Entities) : Pydantic-модели, описывающие суть ( VideoScript , Scene , Character ). Они ничего не знают о внешнем мире. 2. Interfaces : Абстрактные классы ( VideoGenerator , ScriptGenerator ). Контракты, которые должны соблюдать внешние сервисы. 3. Services (Use Cases) : Бизнес-логика. Здесь живут "Агенты": Сценарист, Арт-директор, Режиссер монтажа. 4. Infrastructure : Реализации интерфейсов (API клиентов Comet, Yandex, OpenAI и т.д.).

https://habr.com/ru/articles/996064/

#ai #langchain #langchain_агенты #pyhon #clean_architecture

#clean_architecture #pyhon #langchain_агенты #langchain #ai

Habr @[email protected] · 2026-02-13 · 06:22 UTC

Как я написал AI-генератор коротких видео (Shorts/Reels) на Python с Clean Architecture

Привет, Хабр! 👋 В этой статье я хочу поделиться опытом разработки пет-проекта, который превратился в полноценный инструмент для автоматической генерации коротких видео (Shorts, Reels, TikTok). Идея проста: на входе — тема (например, "История Римской Империи за 1 минуту"), на выходе — готовый видеоролик с озвучкой, субтитрами и сгенерированным видеорядом. Но вместо того, чтобы накидать "спагетти-код" в одном файле main.py , я решил подойти к задаче как инженер и построить систему на принципах Clean Architecture . 🎯 Зачем? Генерация видео — это сложный пайплайн: 1. Написать сценарий. 2. Придумать визуальный стиль. 3. Сгенерировать картинки (Midjourney, Flux). 4. Оживить картинки в видео (Kling, Runway, Sora). 5. Озвучить текст (TTS). 6. Собрать всё вместе с субтитрами. API меняются, модели выходят новые каждую неделю. Сегодня лучший визуал у Flux, завтра у Midjourney v7. Сегодня видео делаем в Runway, завтра в Kling. Жесткая привязка к конкретным API убила бы проект через месяц. Поэтому Clean Architecture здесь не роскошь, а необходимость. 🏗 Архитектура Проект разбит на слои, следуя классической "луковой" архитектуре: 1. Domain (Entities) : Pydantic-модели, описывающие суть ( VideoScript , Scene , Character ). Они ничего не знают о внешнем мире. 2. Interfaces : Абстрактные классы ( VideoGenerator , ScriptGenerator ). Контракты, которые должны соблюдать внешние сервисы. 3. Services (Use Cases) : Бизнес-логика. Здесь живут "Агенты": Сценарист, Арт-директор, Режиссер монтажа. 4. Infrastructure : Реализации интерфейсов (API клиентов Comet, Yandex, OpenAI и т.д.).

https://habr.com/ru/articles/996064/

#ai #langchain #langchain_агенты #pyhon #clean_architecture

#clean_architecture #pyhon #langchain_агенты #langchain #ai

Habr @[email protected] · 2026-02-13 · 06:22 UTC

Как я написал AI-генератор коротких видео (Shorts/Reels) на Python с Clean Architecture

Привет, Хабр! 👋 В этой статье я хочу поделиться опытом разработки пет-проекта, который превратился в полноценный инструмент для автоматической генерации коротких видео (Shorts, Reels, TikTok). Идея проста: на входе — тема (например, "История Римской Империи за 1 минуту"), на выходе — готовый видеоролик с озвучкой, субтитрами и сгенерированным видеорядом. Но вместо того, чтобы накидать "спагетти-код" в одном файле main.py , я решил подойти к задаче как инженер и построить систему на принципах Clean Architecture . 🎯 Зачем? Генерация видео — это сложный пайплайн: 1. Написать сценарий. 2. Придумать визуальный стиль. 3. Сгенерировать картинки (Midjourney, Flux). 4. Оживить картинки в видео (Kling, Runway, Sora). 5. Озвучить текст (TTS). 6. Собрать всё вместе с субтитрами. API меняются, модели выходят новые каждую неделю. Сегодня лучший визуал у Flux, завтра у Midjourney v7. Сегодня видео делаем в Runway, завтра в Kling. Жесткая привязка к конкретным API убила бы проект через месяц. Поэтому Clean Architecture здесь не роскошь, а необходимость. 🏗 Архитектура Проект разбит на слои, следуя классической "луковой" архитектуре: 1. Domain (Entities) : Pydantic-модели, описывающие суть ( VideoScript , Scene , Character ). Они ничего не знают о внешнем мире. 2. Interfaces : Абстрактные классы ( VideoGenerator , ScriptGenerator ). Контракты, которые должны соблюдать внешние сервисы. 3. Services (Use Cases) : Бизнес-логика. Здесь живут "Агенты": Сценарист, Арт-директор, Режиссер монтажа. 4. Infrastructure : Реализации интерфейсов (API клиентов Comet, Yandex, OpenAI и т.д.).

https://habr.com/ru/articles/996064/

#ai #langchain #langchain_агенты #pyhon #clean_architecture

Habr @[email protected] · 2025-05-12 · 19:32 UTC

Программирование на уровне идей

Знакома ли вам ситуация, когда хочется проверить какую-то идею, иногда просто из любопытства. А времени на это нет. Да и код не хочется писать. У меня это бывает часто. Вообще на проверку всех моих гипотез нужно минимум человека 3-4. И вот, они появились! Правда это 3-4 нейросети, ну ок, пойдет) Сегодня каждому предоставляется такая возможность...

https://habr.com/ru/articles/908780/

#прототипирование #нейросети #pyhon #эффективность #вайбкодинг #математика #статистика

#статистика #математика #вайбкодинг #эффективность #pyhon #нейросети

Habr @[email protected] · 2025-02-28 · 07:42 UTC

Структуры данных для подготовки к собеседованиям по алгоритмам

Хочешь пройти собеседование в Яндекс? Без этих структур данных не обойтись! Разбираем ключевые структуры данных , которые спрашивают на интервью. Только практичные знания , никакой воды! Как работают деревья, графы, хеш-таблицы и очереди? В каких случаях лучше использовать кучу, а когда связный список ? Готов ли ты к техническому интервью? Проверь себя!

https://habr.com/ru/articles/879914/

#структуры_данных #алгоритмы #pyhon #собеседование_вопросы #собеседования_задачи #подготовка_к_собеседованию #основы_программирования #менторство_в_it #курсы_программирования

#курсы_программирования #менторство_в_it #основы_программирования #подготовка_к_собеседованию #собеседования_задачи #собеседование_вопросы

Habr @[email protected] · 2025-02-28 · 07:42 UTC

Структуры данных для подготовки к собеседованиям по алгоритмам

Хочешь пройти собеседование в Яндекс? Без этих структур данных не обойтись! Разбираем ключевые структуры данных , которые спрашивают на интервью. Только практичные знания , никакой воды! Как работают деревья, графы, хеш-таблицы и очереди? В каких случаях лучше использовать кучу, а когда связный список ? Готов ли ты к техническому интервью? Проверь себя!

https://habr.com/ru/articles/879914/

#структуры_данных #алгоритмы #pyhon #собеседование_вопросы #собеседования_задачи #подготовка_к_собеседованию #основы_программирования #менторство_в_it #курсы_программирования

#курсы_программирования #менторство_в_it #основы_программирования #подготовка_к_собеседованию #собеседования_задачи #собеседование_вопросы

Habr @[email protected] · 2025-02-28 · 07:42 UTC

Структуры данных для подготовки к собеседованиям по алгоритмам

Хочешь пройти собеседование в Яндекс? Без этих структур данных не обойтись! Разбираем ключевые структуры данных , которые спрашивают на интервью. Только практичные знания , никакой воды! Как работают деревья, графы, хеш-таблицы и очереди? В каких случаях лучше использовать кучу, а когда связный список ? Готов ли ты к техническому интервью? Проверь себя!

https://habr.com/ru/articles/879914/

#структуры_данных #алгоритмы #pyhon #собеседование_вопросы #собеседования_задачи #подготовка_к_собеседованию #основы_программирования #менторство_в_it #курсы_программирования

#структуры_данных #алгоритмы #pyhon #собеседование_вопросы #собеседования_задачи #подготовка_к_собеседованию

Habr @[email protected] · 2024-08-17 · 15:52 UTC

Создание и обработка медицинской базы данных с помощью python/R

Идея: в медицинском учреждении выписные эпикризы (информация из истории болезни) пациентов хранятся в общегоспитальной локальной сети. Необходимо сформировать базу данных пациентов с перенесенным заболеванием COVID-19 (один выписной эпикриз ДО заболевания COVID-19, один выписной эпикриз во время заболевания и один ПОСЛЕ заболевания). Telegram для контактов: @doctor_pogozhy

https://habr.com/ru/articles/836734/

#база_даных #медицина #сбор_данных #очистка_данных #covid19 #pyhon #rstudio

#rstudio #pyhon #covid19 #очистка_данных #сбор_данных #медицина

Habr @[email protected] · 2024-07-12 · 10:22 UTC

Создание собственного API на Python (FastAPI): Router и асинхронные запросы в PostgreSQL (SQLAlchemy)

Друзья, приветствую! Если вы читали мои прошлые статьи из серии «Создание собственного API на Python (FastAPI) и повторяли за мной, то сейчас вы готовы к полноценной интеграции PostgreSQL в ваше API. Сегодня мы научимся ещё более качественно структурировать своим проекты, разберемся что такое Router и внедрим в свой код все базовые методы по асинхронной работе с базой данных PostgreSQL через FastApi.

https://habr.com/ru/articles/828328/

#postgresql #sqlalchemy #sqlalchemy_20 #fastapi #pyhon

#pyhon #fastapi #sqlalchemy_20 #sqlalchemy #postgresql