Telegram Group Search
Нобелевки, где помог Python

Python играет ключевую роль в науке. Это инструмент анализа данных, моделирования и визуализации. Вашему вниманию самые нашумевшие проекты с участием этого ЯП, получившие Нобелевские премии.

Обратное распространение ошибки (Backpropagation) и глубокое обучение
Наука: Физика
Когда: 2024

Библиотеки TensorFlow и PyTorch стали основными инструментами для реализации алгоритма обратного распространения ошибки в нейронных сетях.

CRISPR/Cas9 — редактирование генома
Наука: химия
Когда: 2020

Библиотека Biopython используется для анализа геномных данных и моделирования последовательностей ДНК.

Гравитационные волны (LIGO)
Наука: физика
Когда: 2017

Библиотека GWpy используется для анализа данных, полученных от детекторов гравитационных волн — это рябь в пространстве-времени, возникающая при очень мощных космических событиях, например, столкновении черных дыр.

Нейропластичность и функциональная МРТ
Наука: физиология
Когда: 2014

Библиотека MNE-Python используется для анализа нейрофизиологических данных, таких как ЭЭГ и МЭГ.

Анализ климата и моделирование глобального потепления
Наука: физика
Когда: 2021

Библиотека Xarray помогает анализировать многомерные климатические данные и моделировать климатические изменения.

Экзопланеты — открытие планет за пределами Солнечной системы
Наука: физика
Когда: 2019

Библиотека Lightkurve используется для анализа световых кривых звезд и обнаружения экзопланет.

Некоторые проекты все же остались лишь номинантами, но их тоже стоит упомянуть, ибо лучшего способа зарядиться изучать программирование, пожалуй, нет.

Телескоп Джеймса Уэбба (JWST) и инфракрасная астрономия

Инструменты Astropy используется для обработки и анализа данных, полученных от JWST. Это помогает определить химический состав объектов, проследить их траектории во времени.

Подробнее
#факт
@zen_of_python
Как работает развёртывание Python-приложений: от запроса до ответа

Зачем нужен gunicorn? А зачем — Nginx? Эти вопросы часто задают разработчики, впервые сталкивающиеся с деплоем Python-приложений. Может показаться, что веб-приложение — это просто код на Flask или Django, который запускается и принимает запросы. Но на практике между пользователем и вашим кодом выстраивается целая цепочка инфраструктурных компонентов, каждый из которых решает важную задачу. На схеме показан путь HTTP-запроса от клиента до конечного обработчика в приложении и обратно.

Accept: принимаем запрос

Когда пользователь открывает ваш сайт, он отправляет HTTP-запрос. Этот запрос в первую очередь встречается с внешним сервером — чаще всего это nginx. Его задача — понять, куда направить запрос: отдать ли статику, переписать URL, направить на конкретное приложение, или вовсе отклонить (например, по причине отсутствия авторизации). Он также может выполнять кэширование, сжатие и защищать от некоторых видов атак. Сюда же можно отнести балансировщики нагрузки и ingress-контроллеры в Kubernetes.

Translate: превращаем байты в Python

Следующий этап — перевод сетевого запроса в то, что понимает ваше Python-приложение. Это задача gunicorn или аналогичных серверов, поддерживающих WSGI (или ASGI, если речь о FastAPI и асинхронных приложениях). gunicorn создаёт рабочие процессы, слушает сокет, принимает соединения от nginx и передаёт их дальше в код Python. Он изолирует логику приложения от низкоуровневой сетевой части и обеспечивает масштабируемость.

Process: бизнес-логика и генерация ответа

Завершающий этап — сам Python-код во фреймворке (Django, Flask, FastAPI и пр.). Здесь выполняются проверки, обращения к БД, формируются HTML-страницы или JSON-ответы. Именно здесь происходит «магия» — добавление ценности, решение задач пользователей и реализация бизнес-логики.

#факт #основы
@zen_of_python

👀 — Если пришлось перечитать три раза
Forwarded from Веб-страница
​​Мегагайд: культура работы с Git

Git — это не только (и не столько!) знание самой технологии и конкретных команд, но и определённая культура взаимодействия, практики, подходы, договорённости. Всё это помогает участникам команды лучше понимать друг друга и работать быстрее и чётче.

В статье — как раз об этом. В ней раскрыли, что формирует культуру работы с Git: от конвенций именования коммитов и до практик работы в пуллреквесте. В конце статьи — полезные ссылки на интерактивные обучалки, шпаргалки и гайды: https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/812139/

#git #шпаргалки
​​Сломал ногу — выучил Python: как ИИ помог экс-консультанту стать программистом за 100 дней

38-летний Эрик Леннрот после травмы решил изменить карьеру и выбрал Python, пройдя бесплатные курсы CS50 от Гарварда. С помощью ChatGPT он писал псевдокод, получал обратную связь и вручную набирал код. Его первый проект стал основой для более сложного веб-приложения из 25К строк кода. И о чудо! через три месяца он получил оффер в консалтинговой компании в Лондоне, где заменил Excel на автоматизированные пайплайны. Обучение обошлось ему в $120 (подписки на Claude Pro и Cursor).

#факт
@zen_of_python
Насколько вы толерантны к галлюцинациям LLM по шкале от 0 до 5?
Anonymous Poll
26%
0
14%
1
13%
2
24%
3
12%
4
11%
5
Вопросы подписчиков

Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает:

— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;

#вопросы_новичков
@zen_of_python
​​Бэкроним — это в шутку неверная расшифровка аббревиатуры.

PEP — Please Explain Python
#кек
@zen_of_python
Forwarded from IT Юмор
А если ты путешествуешь во времени и прилетел в ДРУГОЙ ЧАСОВОЙ ПОЯС???

😎 — ненавижу их (часовые пояса)
😈 — ничего сложно в них нет
💯 — мне индифферентно

@ithumor
FlareSolverr | Обходим турникет Cloudflare

Фактически эта библиотека обеспечивает вас прокси-сервером для обхода антибот-защиты. Когда приходит запрос, она использует Selenium с undetected-chromedriver для открытия вкладки Chrome. URL с параметрами пользователя открывается, задача Cloudflare решается (или истекает время ожидания). Посмотрим, сколько времени у CF уйдет на «компенсацию» такого «эксплойта».

Цена: бесплатно
Репозиторий проекта
#инструмент
@zen_of_python
Краткий гайд про хэши для новичков

Хеширование — это фундаментальная концепция в Computer Science. В основе лежит идея односторонней функции, которая принимает на вход данные произвольного размера и возвращает выход фиксированной длины. Эта функция преобразует любые данные — будь то строка, число или файл — в уникальное значение фиксированной длины, называемое хешем. Это значение представляет собой последовательность битов, которая служит своего рода «отпечатком пальца» для исходных данных:


import hashlib

hash = hashlib.sha256()
hash.update(b'hello')
hashed_string = hash.hexdigest()

print(hashed_string) # 2cf24d......8b9824


Зачем это нужно

— Проверка «девственности» передаваемых данных: при передаче данных по сети важно убедиться, что они не были изменены. Хеширование позволяет создать контрольную сумму, которая может быть использована для проверки целостности данных;

— Хранение паролей: вместо хранения паролей в открытом виде их точно стоит обезопасить хешами;

— Хеширование используется для создания цифровых подписей, которые подтверждают подлинность и целостность сообщений или документов.


Многие из вас сталкивались с SSH-ключами для Git-репозиториев, причем с разными алгоритмами: MD5, SHA256. В отдельном посте поговорим об алгоритмах шифрования вроде RSA.

Когда мы создаем пару ключей (приватный + публичный), например с помощью:


ssh-keygen -t rsa -b 4096


То получаем приватный ключ, что хранится на локальной машине и используется для аутентификации. Также мы получаем публичный ключ и загружаем его на GitHub. Он не использует хеши для хранения или проверки самих публичных ключей, они проверяются напрямую, при помощи криптографических протоколов. Но вот где вступает в дело хеш:

GitHub (и SSH-клиенты в целом) используют хеши не для безопасности, а для удобной идентификации.

Когда мы смотрим отпечаток ключа, например:


ssh-keygen -lf ~/.ssh/id_rsa.pub


То получаем:


2048 SHA256:2f3b7A5Nk...xyz username@host (RSA)


Это и есть отпечаток ключа (fingerprint) — хеш публичного ключа. Он используется для подтверждения подлинности ключа.

#основы
@zen_of_python
Лаконичная шпора из 12 базовых команд GIT на русском 🙂

Кратко, по делу, без лишнего — самые нужные команды для повседневной работы с репозиторием.

А если нужна более расширенная подборка — загляните в наш прошлый чит-лист. Возможно даже откроете для себя что-то новое
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Код найма
Хватит искать работу в одиночку!

Ты крутой айтишник, но поиск работы превращается в квест: бесконечные резюме, где важны не навыки, а кейворды, десятки собеседований и постоянный стресс. Знакомо? Всё это выматывает и демотивирует. Мы тебя понимаем — и готовы поддержать!

Команда Tproger открывает первое реалити-шоу в Телеграм о поиске работы — «Код найма».

Вместе с опытными менторами ты пройдешь все этапы найма:

➡️ Прокачаешь резюме так, чтобы его заметили
➡️ Научишься проходить собеседования без волнения
➡️ Получишь честную обратную связь от рекрутеров
➡️ И, главное, дойдёшь до оффера в компании мечты!

Весь путь будет проходить на глазах у подписчиков канала — они тоже смогут давать советы и поддерживать тебя.

Хочешь стать героем нашего реалити и получить шанс найти работу мечты?

✍️ Заполняй анкету

Мы выберем трёх участников, которым поможем пройти весь путь до оффера.

Присоединяйся к «Коду найма» — и пусть твой следующий оффер станет началом новой жизни!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
​​Опрос про роль ИИ в вашей работе

Редакция Tproger проводит регулярное исследование об отношении айтишников к Искусственному интеллекту. Это небольшая анкета займет не более 5 минут, но очень поможет прояснить отношение разных групп к AI. Результатами обязательно поделимся.

#опрос
@zen_of_python
2025/06/11 09:57:30
Back to Top
HTML Embed Code: