Когда решил прочитать документацию к библиотеке прямо во время деплоя:

👉 @PythonPortal

Алгоритм Луна, созданный Хансом Петером Луном в 50-х, это математический способ проверить, корректно ли сформирован номер карты перед тем, как система его обработает. Он не проверяет баланс и не подтверждает реальное существование аккаунта, а просто ловит опечатки и отсеивает номера, которые в принципе не могут быть валидными.

Зачем он нужен:

Быстро понять, что номер введён с ошибкой

Избежать лишних запросов в базу

Снизить нагрузку на сервис и количество фейлов при операций

По сути, Луна — это быстрый фильтр, который не даёт системе тратить ресурсы на заведомо невозможный номер.

Пример с вымышленным номером:

4539 1488 0343 6467

Переворачиваем цифры справа налево
7 6 4 6 3 4 3 0 8 8 4 1 9 3 5 4

Удваиваем каждую вторую цифру:

Первая цифра (7) остаётся как есть.
Вторая (6) удваивается и становится 12.
Вся последовательность получается такой:

7, 12, 4, 12, 3, 8, 3, 0, 8, 16, 4, 2, 9, 6, 5, 8

Все значения больше 9 уменьшаем на 9
(12 → 3, 12 → 3, 16 → 7)

Итоговый ряд:
7, 3, 4, 3, 3, 8, 3, 0, 8, 7, 4, 2, 9, 6, 5, 8

Складываем все числа
Сумма: 80

Проверка

Алгоритм Луна проходит, потому что сумма кратна 10 (заканчивается на 0).

Итог

Алгоритм Луна применяют не только в банковских картах, но и в любых идентификаторах, где важно быстро ловить ошибки. Его задача убедиться, что номер правильно сформирован перед обработкой, чтобы избежать лишних ошибок и не тратить ресурсы впустую.

👉 @PythonPortal

Иногда теряешься в большом Markdown-файле? Больше такого не будет.

treemd это интерактивный навигатор по Markdown с деревом заголовков, которое можно сворачивать.

Читаешь Markdown как код.

Два окна, навигация в стиле vim, живой поиск и синхронизированный скролл.

🦀Написан на Rust, собран на базе ratatui

GitHub: https://github.com/Epistates/treemd

👉 @PythonPortal

Это что-то на вайбкодерском

👉 @PythonPortal

Проверка использования оперативной памяти на Python

Импортируется psutil, затем через psutil.virtual_memory() берутся данные о памяти.

Функция convert_bytes переводит байты в гигабайты.

Дальше код вычисляет:

- общий объём RAM
- доступную RAM
- использованную RAM
- процент использования

И выводит это в консоль.

import psutil

memory = psutil.virtual_memory()

def convert_bytes(size):
    # Convert bytes to GB
    gb = size / (1024 ** 3)
    return gb

total_gb = convert_bytes(memory.total)
available_gb = convert_bytes(memory.available)
used_gb = convert_bytes(memory.used)

print(f"Total RAM: {total_gb:.3f} GB")
print(f"Available RAM: {available_gb:.3f} GB")
print(f"Used RAM: {used_gb:.3f} GB")
print(f"RAM Usage: {memory.percent}%")

Или просто жми CTRL + ALT + DELETE и открывай диспетчер задач. Работает ещё со времён Windows 95.

А показатель использования RAM вообще теряет смысл, если у тебя открыт Chrome — он сам всё сожрёт 😄

👉 @PythonPortal

Нашёл на GitHub свежий инструмент для ML-инженеров — MLE-Agent.

Это AI-ассистент, который сам собирает базовый ML-пайплайн, умеет разруливать ошибки, искать статьи на Arxiv/Papers with Code и даже проходить полный цикл Kaggle-соревнований. Работает через CLI и поддерживает OpenAI, Claude и Ollama. 🌟

Забираем: https://github.com/MLSysOps/MLE-agent

👉 @PythonPortal

5 МБ данных на 62 500 перфокартах в 1955 году.

👉 @PythonPortal

Ну хоть извинился

👉 @PythonPortal

Алготрейдинг, Python и машинное обучение имеют одну общую вещь:

PyBroker

Эта мощная библиотека позволяет вам:

• собирать ML-модели
• описывать торговые правила
• запускать walk-forward анализ

И всё это бесплатно.

Вот ссылка:

http://pybroker.com/en/latest/

👉 @PythonPortal

Увлекательное чтиво про метаклассы в Python.

Если ты не понимаешь, зачем тебе это читать, значит, тебе точно стоит это прочитать.

Читаем здесь и прокачиваемся 🙂

👉 @PythonPortal

🙄🙄🙄

👉 @PythonPortal

Гвидо ван Россум, создатель Python, говорит, что никогда не представлял, что язык станет настолько важным для ИИ. Даже в будущем, где будет доминировать искусственный интеллект, нам всё равно понадобится код, и Python остаётся самым дружелюбным к человеку способом его писать.

То, что удобно людям, часто заходит и машинам. Python становится тем самым мостом, где обе стороны могут понимать друг друга.

Согласны?🩷

👉 @PythonPortal

При изучении Python часто становится скучно(

Сидишь перед жирными туториалами, строчишь код, а ощущения быстрого результата почти нет. Хотя на самом деле многие полезные вещи делаются буквально в несколько строк.

Как раз на GitHub наткнулся на проект qxresearch-event-1, который продвигает идею «минимализма». В нём собрано 50+ Python-приложений, каждое из которых запускается примерно из 10 строк кода.

Покрытие очень широкое: от базовых задач вроде шифрования PDF и объединения файлов до более продвинутых вещей, типа GUI-интерфейсы, диктофон, а также автоматизация почты и голосовой ассистент на базе ChatGPT.

Такой короткий и плотный код отлично подходит для чтения и разбора. Плюс к каждому примеру есть видеоразбор, который помогает быстро понять логику каждой строки. 😑

Достаточно простой настройки окружения, и всё сразу запускается. Подойдёт и новичкам, которые ищут практику, и опытным разработчикам, которым нужен набор удобных скриптов на каждый день.

👉 @PythonPortal

Внутри звука

{
  "scene": {
    "type": "single_object_studio_render",
    "background": {
      "color": "pure_black",
      "texture": "none",
      "lighting": "no_environment_reflections"
    }
  },
  "subject": {
    "object_type": "wireless_earbud",
    "model_hint": "airpods_pro_3",
    "view": "right_side_profile",
    "orientation": "stem_down_ear_tip_left",
    "composition": "center_frame",
    "representation": "xray_cutaway",
    "details": {
      "shell": {
        "visibility": "transparent",
        "edge_glow": "subtle_blue_violet",
        "thickness": "realistic"
      },
      "internal_components": {
        "show": true,
        "elements": [
          "battery_cell",
          "speaker_driver",
          "microphones",
          "circuit_boards",
          "wiring",
          "sensors"
        ],
        "layout": "stacked_modules_following_original_geometry",
        "sharpness": "very_high",
        "tech_feel": "scientific_medical_xray"
      }
    }
  },
  "render_style": {
    "look": "false_color_thermal_xray",
    "shader": "heatmap_gradient",
    "color_palette": {
      "cold": "deep_blue_violet",
      "mid": "cyan_and_green",
      "warm": "yellow_and_orange",
      "hot": "red_and_magenta_highlights"
    },
    "glow": {
      "enabled": true,
      "intensity": "medium_high",
      "soft_edge_bloom": true
    },
    "transparency": {
      "shell_opacity": 0.25,
      "internal_parts_opacity": 0.9,
      "overlap_blending": "additive"
    }
  },
  "camera": {
    "framing": "tight_single_object",
    "lens": "standard_50mm",
    "angle": "orthographic_like_side_view",
    "distance": "medium_close_up",
    "perspective": "minimal_distortion"
  },
  "lighting": {
    "environment": "black_void",
    "sources": [
      {
        "type": "soft_invisible_backlight",
        "purpose": "enhance_glow_and_xray_edges"
      }
    ],
    "shadows": "none"
  },
  "post_processing": {
    "contrast": "high",
    "clarity": "very_high",
    "saturation": "strong_in_color_bands_only",
    "vignette": "very_subtle",
    "noise": "none",
    "overall_mood": "clinical_scientific_futuristic"
  }
}

👉 @PythonPortal

Будущее гейминга выглядит круто.

Никакого дополнительного железа не нужно — обычный ПК и камера, и ты уже полностью погружен в игру.

mediapipe станет следующим большим трендом

🙂

👉 @PythonPortal