Pydantic vs Adaptix – плюсы, минусы и области применения

Современная экосистема Python переживает большую трансформацию в подходах к обработке, валидации и (де)сериализации данных. Еще совсем недавно (десять лет назад) в питоне не было аннотаций типов, все использовали ручные проверки типов, да и в принципе мало кто заморачивался с контрактами для данных.

  Сервисы — место, где живет бизнес-логика II

Вторая часть из серии статей «Сервисы — место, где живет бизнес логика». Если Вы еще не знакомы с первой частью, то рекомендую начать с нее, чтобы у вас сложилась общая картина. Сегодня мы постараемся ответить на все оставшиеся вопросы: познакомимся с прекрасной, легковесной DI-библиотекой, научимся «инжектить» в Django, посмотрим на несколько дашбордов в Кибане и поговорим про доменные модели.

  Макрос-клавиатура которую я делал 5 лет

Я продолжаю рассказывать о своём большом хобби — создании идеальной макрос-клавиатуры. В прошлых статьях я делился тем, как пришёл к этой идее, с чего начал путь и какие референсы использовал на старте.Сегодня хочу показать результат этого пути — наше текущее творение. Встречайте: макрос-клавиатура 23procg тип1

  Тестирование LLM-приложений с DeepEval

В этой статье я расскажу о способе написания тестов для LLM-приложений с использованием инструмента DeepEval. Рассмотрены базовые концепции данного инструмента, а также приведен пример его использования на реальном приложении c RAG. Будет теория и много примеров на Python.

  CTE (Common Table Expression) / Django CTE

Как только ты начинаешь углубляться в изучение баз данных, так сразу на горизонте возникают такие понятия как подзапросы, CTE, представления и временные таблицы. По опыту работы в университете заметил, что с этими темами у людей часто возникают проблемы и недопонимания. В частности больше всего путаницы вносит именно CTE. 

  Флаг вам в руки: внедряем feature flags в Django

Сегодня поговорим о том, как включать и выключать функциональность в Django, не разворачивая каждый раз новый деплой. В больших проектах эту задачу решают через feature flags, такие условные флажки , которые позволяют запускать скрытые возможности лишь для части пользователей или откатывать фичи, не выкатывая заново весь код. Если вы хотите поэтапно раскатать новую функцию, сделать A/B тест или просто спрятать недоделанный модуль за переключателем, вам сюда.

  Оценка эффекта релиза, когда изменение затронуло не всех: diff-in-diff и синтетический контроль

Когда релиз раскатан не на всех, классическая схема "до" и "после" начинает рушиться: метрика растет или падает одновременно из-за сезонности, внешнего фона и изменений в каналах, а не только из-за продукта. При этом AB теста может не быть, но данные по группам есть почти всегда: по гео, сегментам, кластерам, витринам. В этой статье разбираю два практических подхода, которые позволяют оценить эффект релиза в таких условиях.

  Разработка библиотеки ленивых строк в паре с ИИ

Еще одна библиотека строк для Python? Легко - если у вас есть ИИ-помощник. Рассказываю, что хотел сделать (действительно, ленивые строки), что получилось, как использовал ИИ, с какими проблемами столкнулся, какие выводы для себя сделал.

  Парсинг сайтов на Python: изучаем BeautifulSoup

Библиотека bs4, а если точнее её класс BeautifulSoup используется для эффективного поиска элементов на html странице. Тренироваться будем на «тренажёре». Получаем HTML-документ по HTTP и строим DOM-дерево с помощью BeautifulSoup

  Как я собрал свой первый пет-проект по распознаванию языка жестов

Появилась идея: детектировать руку в кадре и определять жест из американского языка жестов (ASL). Мой выбор пал на нейронные сети. Изучение начал с основ машинного обучения, а затем перешел к курсам по свёрточным  и рекуррентным сетям. CNN показались мне наиболее перспективными для практического применения. Так появилась идея: разработать алгоритм для детекции руки на видео и последующего распознавания жестов американского языка жестов (ASL).

  Brainfuck-калькулятор: Как я создал вычислительную машину на эзотерическом ЯП и не сошел с ума

Когда-то совсем недавно я, (пока что) зеленый джун, узнал о таком интересном языке, как Brainfuck. Даже не языке, а так, "язычке", с 8 командами. 8-битные лимиты чисел (т.е. не может обрабатывать числа больше 255), а синтаксис и процесс кодинга такой, что и тимлид там ногу сломит. Увидев сие чудо 1993 года (динозавер), меня постигла безумнейшая идея провести один веселый вечер за компов, породив полноценный калькулятор, использовав BF-код для вычислительных мощей в своей забавной разработке. Но сначала давайте по порядку...

  Титаник глазами новичка в 2026

Эта статья проведёт вас через классический проект по машинному обучению — анализ датасета Titanic. Мы разберём полный цикл работы: от первоначального знакомства с данными и их очистки до построения и валидации первых предсказательных моделей. Вы узнаете, как преобразовывать категориальные признаки, создавать новые переменные, бороться с пропущенными значениями и оценивать качество моделей через ключевые метрики. На примере Random Forest и логистической регрессии наглядно показываю, как разные алгоритмы решают одну задачу и почему выбор модели зависит от поставленной цели.

  Три вечера, три круга ада и один MVP: как я создал анализатор памяти игры с помощью бесплатных чат-моделей

Создал прототип приложения для мониторинга игровых событий в реальном времени через чтение памяти процесса Royal Quest. Путь оказался тернистым: от неактуальных логов и зашифрованного трафика — к CheatEngine, Wine на macOS, PyInstaller и проблемам с кодировкой. Чат-модели помогли быстро сгенерировать ядро приложения, реализовать экспорт в JSON/TXT и даже простой дашборд, но каждая итерация сопровождалась багами, потерей контекста и переписыванием кода с нуля.

  Джентльменский набор LLM-инженера: гайд по экосистеме языковых моделей

Если PyTorch является фундаментом, настоящим Атлантом, на плечах которого держатся тензорные вычисления, то какую роль играют его помощники? В этой статье мы проведём ревизию джентльменского набора LLM инженера. Для этого мы изучим функционал, методы работы и даже заглянем в исходный код таких библиотек, как PyTorch, Transformers, Accelerate, Bitsandbytes, PEFT и Unsloth.

  Прививаем машине музыкальный вкус: фильтруем плейлист на основе предпочтений

Однажды у меня возникла идея, что с моим музыкальным хобби мне могло бы помочь ML. Если убрать ее, то я снова смогу делать подборку в фоне и получать удовольствиеЯ не эксперт в ML, но задача вроде бы понятная - готовим датасет, берем модель, обучаем, приключение на 20 минут....сейчас, спустя год, когда мой pet-project наконец-то работает.