🖥 Вы неправильно считываете JSON в Python.

Большинство делает так - и теряет скорость, память и контроль над данными.

Ошибка №1 - читать огромный JSON целиком
json.load() загружает ВСЁ в память. На больших файлах ты сам создаёшь себе OOM.

Ошибка №2 - не валидировать структуру
Ты думаешь, что поле есть. Прод думает иначе.

Ошибка №3 - парсить стандартным json там, где нужна скорость
Стандартный модуль медленный для high-load задач.

Как правильно:

- Большие файлы → читать потоково (ijson / построчно)
- Критичная скорость → использовать orjson
- Важные данные → сразу проверять ключи и типы
- API → оборачивать в try/except, а не надеяться

Продакшн-код работает не потому что “JSON простой”,
а потому что ты контролируешь объём, структуру и ошибки.

@Python_Community_ru

🕘 Таймер продуктивности на Python с использованием threading

Используйте библиотеку threading для создания простого таймера продуктивности, который поможет вам сосредоточиться на работе в течение заданного времени с последующим перерывом. Это поможет избежать выгорания и повысит продуктивность.


import threading
import time
def timer(duration, break_duration):
print(f"Начинаем работу на {duration} минут.")
time.sleep(duration * 60) # Длительность работы в секундах
print("Время на перерыв!")
time.sleep(break_duration * 60) # Длительность перерыва в секундах
print("Перерыв закончен, продолжайте работу!")
# Задайте длительность работы и перерыва
work_duration = 25 # в минутах
break_duration = 5 # в минутах
# Запускаем таймер
threading.Thread(target=timer, args=(work_duration, break_duration)).start()

@Python_Community_ru

‍⚡️ Экосистема AI-агентов превратилась в настоящий джунгли.

Чем больше появляется фреймворков, тем сложнее их настраивать, дебажить и просто понимать, что происходит внутри. Поэтому особенно ценны инструменты, которые возвращают всё к простоте.

KISS Multi-Agent Evolutionary Framework 0 небольшой Python-фреймворк, который следует принципу: *Keep It Simple, Stupid*.

Что в нём интересного:

- Почти никакой магии - обычный Python и один run()
- Обычная функция с type hints автоматически становится tool через нативный function calling модели
- Без декораторов, лишних аннотаций и glue-кода
- Код читается и отлаживается как обычный Python

Агент работает по циклу ReAct:
думает → вызывает инструмент → анализирует результат → повторяет, пока не достигнет цели.

Нужно несколько агентов?
Всё просто: вызываете их последовательно в Python.

researcher → writer → editor
Можно использовать разные модели и строить пайплайны без сложной оркестрации.

Фреймворк также сохраняет trajectory-лог:
- шаги агента
- использование токенов
- время выполнения
- стоимость

Это позволяет быстро понять, где агент ошибся или начал тратить слишком много.

Но самая сильная часть — автоэволюция.

AgentEvolver
- создаёт множество вариантов агента
- применяет мутации и кроссовер
- выбирает лучшие по качеству, скорости и стоимости

GEPA (Genetic-Pareto)
- агент сам анализирует свои ответы и переписывает промпты
- используется Pareto-фронт
- сохраняется несколько оптимальных стратегий, а не одна

В итоге получается не просто агент, а самооптимизирующаяся система, которая ищет баланс между качеством и затратами.

Если устали от тяжёлых агент-фреймворков и хотите минимализм, прозрачность и контроль - KISS может стать отличной базой для ваших LLM-агентов.

https://github.com/ksenxx/kiss_ai

@Python_Community_ru

🖥 Если ищете идеи и готовые решения для LLM-проектов — есть полезный репозиторий.

awesome-llm-apps - это коллекция production-готовых AI-приложений, которые можно запустить уже сегодня.

Что внутри:

→ Нужен RAG? Есть готовый код
→ Нужны AI-агенты? Есть примеры
→ Нужны multimodal-приложения? Тоже есть
→ Хотите собрать AI-SaaS? Базовая архитектура уже реализована

Главное отличие — здесь нет:
- учебных Hello World
- игрушечных демо
- упрощённых примеров

Только реальные приложения:
- с архитектурой
- интеграциями
- рабочей логикой
- которые можно доработать и задеплоить

Хороший вариант, если:
- не знаете, что строить на LLM в 2026
- хотите быстрее собрать MVP
- ищете референсы production-подходов

100% бесплатно
100% Open Source

Repo: https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

@Python_Community_ru

🛠️ Трекер токенов для LLM CLI инструментов

Sherlock предоставляет живую панель мониторинга для отслеживания использования токенов в LLM CLI инструментах. Вы можете в реальном времени видеть, сколько токенов вы используете, а также сохранять все запросы для последующего анализа.

🚀 Основные моменты:
- Отслеживание использования токенов в реальном времени
- Визуализация контекстных окон с индикатором
- Автоматическое сохранение запросов в формате Markdown и JSON
- Никакой конфигурации — просто установите и используйте

📌 GitHub: https://github.com/jmuncor/sherlock

#python

📲Max (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru

🔍 Исследуй связи с Эпштейном

EpsteIn позволяет искать упоминания ваших контактов из LinkedIn в открытых судебных документах Эпштейна. Просто загрузите файл с вашими связями и получите отчет в формате HTML о найденных совпадениях.

🚀 Основные моменты:
- Поиск по судебным документам Эпштейна
- Генерация отчетов в HTML
- Упоминания сортируются по количеству
- Поддержка точного совпадения имен

📌 GitHub: https://github.com/cfinke/EpsteIn

#python

📲Max (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru

Это репозиторий с реализацией DensePose через Wi-Fi-сигналы — то есть попытка получать плотные представления (DensePose) тела людей на основе Wi-Fi-данных, а не обычной камеры.

Такая идея может использоваться для анализа движения через радиосигналы в помещении, без видео-камер, с акцентом на приватность.

Если тебе интересны нестандартные подходы к компьютерному зрению, беспроводным сигналам и сенсорике без камер — обязательно посмотри.


🔗 Есть интересный проект: https://github.com/ruvnet/wifi-densepose

@Python_Community_ru

🦀 Crabwalk: Мониторинг AI-агентов в реальном времени

Crabwalk — это инструмент для наблюдения за работой AI-агентов на платформах WhatsApp, Telegram, Discord и Slack. Он визуализирует сессии агентов в виде графа, позволяя отслеживать их действия и состояния в реальном времени.

🚀Основные моменты:
- Живой граф активности с визуализацией сессий
- Поддержка нескольких платформ одновременно
- Реальное время через WebSocket
- Отслеживание действий и параметров инструментов
- Фильтрация сессий по платформе и получателю

📌 GitHub: https://github.com/luccast/crabwalk

📲Max (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru

✉️ Вам приглашение на 35-летний юбилей Python 🐍🎉

Python уже совсем взрослый — и мы отмечаем это уютной конференцией вместе с комьюнити: докладами, интерактивами и праздничной атмосферой.

📍 Встречаемся в пятницу, 20 февраля, в 15:30 — в московском офисе Сбера и онлайн.

В программе:

🔹 Доклады от топовых спикеров — обсудим будущее Python, ИИ в кодинге, мутационное тестирование и многое другое.

🔸 Интерактивные зоны и праздничная атмосфера — кодинг-активности, нетворкинг и, конечно, торт 🎂

Проведём этот день вместе — в офисе или онлайн.
Ждём вас 20 февраля в 15:30!

Регистрация по ссылке. (https://developers.sber.ru/kak-v-sbere/events/pythonconf_2026?utm_source=telegram&utm_medium=fix&utm_campaign=python_birthday_conf_by_sber_feb_2026_post&utm_content=&utm_term=pythonl&erid=2VtzqxavNYj) 👈

@Python_Community_ru

‍ROBOPARTY/roboto_origin - полностью open-source DIY гуманоидный робот 🤖

Это репозиторий с исходниками для открытого человекоподобного робота ROBOTO_ORIGIN (https://github.com/Roboparty/roboto_origin) от команды RoboParty.

Вся разработка - механика, электроника, софт и обучение - выложена публично, чтобы любой мог собрать и доработать своего робота.

Главная идея
• Полноценный open-source гуманоид для R&D, обучения и экспериментов
• Возможность собрать робота из доступных компонентов по открытым материалам
• В одном месте: код, описания, симуляции и среда для разработки

Что есть в репозитории
• modules/ — модули с кодом и описаниями для железа, ROS2 и управления
• Подпроекты для:
- механики и электроники
- ROS2-драйверов и middleware
- симуляции и обучающих сред
- URDF-моделей и кинематики

Особенности
• Открытая архитектура, можно расширять и модифицировать под свои задачи
• Поддержка ROS2 и симуляции для тестирования и обучения
• Фокус на доступности, проект ориентирован на сборку из массовых компонентов

По сути это полный open-source стек для создания собственного гуманоидного робота - от «железа» до софта и симуляции.

https://github.com/Roboparty/roboto_origin

📲Max (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru

LuxTTS - очень быстрый и компактный TTS с клонированием голоса

Модель со ставкой на скорость + реализм, при этом она остается лёгкой и доступной по ресурсам.

Главные фишки:

- ⚡ До 150× realtime при генерации речи
- 🎙️ Хорошая передача эмоций и естественности
- 🧬 Качественное voice cloning
- 💾 Влезает примерно в 1 ГБ VRAM
- 🖥️ Работает и на CPU - 2–6× realtime

Подходит для:
- голосовых ассистентов
- озвучки приложений
- быстрых прототипов без тяжёлой инфраструктуры

- LuxTTS работает как мульти-язычная TTS-модель, и русский входит в список языков.

Repo: https://github.com/ysharma3501/LuxTTS
Модель: https://huggingface.co/YatharthS/LuxTTS

@Python_Community_ru