Интерактивный учебник из любого репозитория на GitHub

Огонь для разработчиков: новая тулза превращает любой GitHub-репозиторий в структурированный учебник. Нейросеть анализирует код, вникает в его логику и генерирует подходящий гайд с понятными объяснениями.

Почему это полезно

• Быстрый вход в проекты: идеально для изучения новых технологий - гайд «рассказывает» о каждом модуле и его взаимосвязях.
• Разбор чужого кода: забудьте о слежке по чужим проектам через чтение горы файлов - нейросеть систематизирует информацию и выделяет ключевые моменты.
• Автодокументация: генерируйте полноценную документацию для ваших репозиториев одним кликом и держите её в актуальном состоянии.
• Упрощение сложных архитектур: сложный код раскладывается по полочкам с примерами, схемами вызовов и пошаговыми пояснениями.

Как начать

1. Выберите репозиторий: откройте нужный проект на GitHub.
2. Запустите тулзу: кликните на кнопку «Generate Tutorial» или установите интеграцию через GitHub Actions.
3. Получите гайд: изучайте автоматически сгенерированный учебник с навигацией по разделам, примерами и визуальными схемами.
4. Корректируйте по необходимости: вносите свои правки, добавляйте комментарии или расширяйте примеры прямо из интерфейса.

👉 Пример сгенерированного гайда — смотреть
👉 Установить тулзу — GitHub

Как работает @staticmethod в Python: объясняем на пальцах

Ты начинающий разработчик и хочешь разобраться, что такое @staticmethod в Python? Это проще, чем кажется! Декоратор @staticmethod превращает метод класса в обычную функцию, которая живёт внутри класса, но не трогает self или cls. Давай разберём, как это работает, зачем нужно и где применять. Готов? Поехали!

Что такое @staticmethod и как он работает?

Обычно методы в классе получают доступ к экземпляру через self (например, self.name). Но что, если тебе нужен метод, который просто делает что-то полезное и не зависит от объекта? Вот тут и приходит @staticmethod. Он говорит Python: "Эй, этот метод — независимый, не подсовывай ему self или cls!"

Пример кода:

class MathUtils:
    @staticmethod
    def add(x, y):  
        return x + y

print(MathUtils.add(3, 5))  # Вывод: 8

Видишь? Мы вызвали add прямо через класс, без создания объекта. Удобно и быстро!

Зачем использовать @staticmethod?Если ты новичок в программировании, запомни три причины:

• Независимость: метод не лезет в данные объекта или класса.

• Логика: группирует функции, которые связаны с классом, но не требуют его состояния.

• Простота: не нужно создавать экземпляр, чтобы использовать метод.

Например, если у тебя класс для математических утилит, @staticmethod идеален для функций вроде сложения или вычисления процентов.

Когда применять в реальной жизни?Допустим, ты пишешь программу для студентов. У тебя есть класс StudentTools, и там метод calculate_average_grade. Он просто считает средний балл из списка оценок — ему не нужны данные конкретного студента.

@staticmethod — твой лучший друг!Хочешь копнуть глубже?Если интересно сравнить @staticmethod с @classmethod или понять, как это используют в больших проектах, пиши свои вопросы в комментариях!

А пока попробуй написать свой пример с @staticmethod — и делись результатом!

База для разработчиков нейросетей — 120 бесплатных библиотек в одном месте

Откройте доступ к обширной базе, содержащей 120 бесплатных библиотек для обучения, файн-тюнинга, оценки и разработки моделей нейросетей. Все ресурсы удобно разбиты по категориям, снабжены подробными описаниями и ссылками на GitHub.

👉 Изучайте — здесь

Всё, что вы хотели знать про словари в программировании: от А до Я

Что такое словари и зачем они нужны?

Словари — это крутой инструмент в программировании, который есть почти в каждом языке: Python, C++, Java и других. Они созданы, чтобы быстро искать и хранить данные по уникальным ключам. Представьте словарь как список пар "ключ-значение", где каждый ключ — это ваш билет к нужной информации. Простыми словами, это как записная книжка: открыл страницу по имени и сразу нашел номер телефона!

Основная фишка словарей — мгновенный доступ к данным по ключу. Но как это работает? Давайте разберёмся, как их "турбо-ускорение" помогает кодерам по всему миру.

Как работают словари: деревья или хэш-таблицы?

Вариант 1: Сбалансированные деревья поиска

Один из способов реализовать словарь — использовать сбалансированные деревья поиска, например, красно-чёрные. Это как дерево решений: всё, что больше ключа — направо, меньше — налево. Если ветки сбалансированы, поиск занимает считанные мгновения. Главное условие? Ключи должны быть сравнимыми (<, >, =), а их порядок — неизменным. Примеры? Легко: std::map в C++, TreeMap в Java или SortedDictionary в C#. Быстро, надёжно, но не всегда самый популярный выбор.

Вариант 2: Хэш-таблицы — короли скорости

Более распространённый подход — хэш-таблицы. Здесь данные лежат в списке, а хэш-функция мгновенно подсказывает, где искать нужный ключ. Как это работает? Хэш-функция берёт ключ, превращает его в число и говорит: "Ищи вот тут!" Примеры: dict в Python, std::unordered_map в C++, HashMap в Java. Быстрее некуда, но есть нюанс — коллизии. Иногда разные ключи дают одинаковый хэш, и тогда приходится проверять: "Это точно тот ключ?".

Хэш-функции: сердце хэш-таблиц

Хэш-функция — это магия, которая превращает любые данные в числа фиксированного размера. Главное правило: одинаковые ключи — одинаковый хэш, разные — по-разному (хотя коллизии неизбежны). Чтобы всё работало как часы, нужно: - Считать хэш для каждого ключа. - Гарантировать стабильность хэша (меняется ключ — ломается всё!). - Минимизировать коллизии, чтобы поиск не тормозил.

В Python, например, хэширование для изменяемых объектов (списков) невозможно, а для кортежей или строк — запросто. Пишешь свой класс? Определи __eq__ и __hash__, чтобы всё заработало как надо.

slowapi — Библиотека для Rate-Limiting в FastAPI

slowapi — мощный инструмент для Python, позволяющий ограничивать количество запросов в веб-приложениях на базе FastAPI. Используя библиотеку limits, slowapi обеспечивает гибкую настройку лимитов по различным критериям, таким как IP-адрес или уникальный идентификатор пользователя.

Основные возможности:

• Гибкая конфигурация: Поддержка стратегий, основанных на фиксированных временных окнах и алгоритме «токен-ведро».
• Настройка по параметрам: Ограничение запросов по IP, идентификаторам и другим метрикам.
• Легкая интеграция: Автоматическая обработка превышения лимита с возвратом HTTP 429 (Too Many Requests).

🌐 Github