Новая песня LiSA "REALiZE" станет саундтреком к фильму «Человек-паук: Через вселенные» в Японии.
LiSA исполняла множество опенингов к различным аниме, например к «КРД» и «Мастерам меча онлайн»
Ровно 35 лет назад в Японии вышло два прекрасных фильма от студии Ghibli: «Могила светлячков» и «Мой сосед Тоторо».
Леголас/Legolas
Арагорн/Aragorn
Боромир/Boromir
Фродо/Frodo
Сэм/Sam
Голлум/Gollum
Саруман/Saruman
Гендальф/Gandalf
Гимли/Gimli
Согласно новой заявке на товарный знак, поданной в США 18 июля, компания OpenAI, возможно, планирует запустить "GPT-5".
В выходные, компания OpenAI подала в USPTO новую заявку на товарный знак "GPT-5", представляющий собой "загружаемое компьютерное программное обеспечение для использования языковой модели".
Ранее OpenAI уже использовала такое же описание "загружаемое программное обеспечение для использования языковой модели" при подаче заявок на товарные знаки для моделей предыдущего поколения, таких как GPT-4 и GPT-3.5.
В Python 3.8. появилась новая примечательная возможность — протоколы (protocols). Протоколы — это альтернатива абстрактным базовым классам (abstract base classes, ABC). Они позволяют пользоваться структурной подтипизацией (structural subtyping), то есть — осуществлять проверку совместимости классов исключительно на основе анализа их атрибутов и методов. В этом материале мы поговорим о протоколах в Python и разберём практические примеры работы с ними.
Начнём с рассмотрения системы типизации в Python. Это — динамически типизированный язык, то есть — типы выводятся во время выполнения программы, что ведёт, например, к тому, что следующий код нормально запустится и отработает:
def add(x, y):
return x + y
print(add(2, 3))
print(add("str1", "str2"))
Первый вызов add() к целых чисел и к возврату числа 5. Второй вызов производит конкатенацию строк с возвратом строки str1str2. То, что такое возможно, отличает Python от статически типизированных языков, вроде C++, где типы необходимо объявлять:
int add(int x, int y) {
return x + y;
}
std::string add(std::string x, std::string y) {
return x + y;
}
int main()
{
std::cout<<add(2, 3);
std::cout << add("str1", "str2");
return 0;
}
Сильная сторона статической типизации — возможность выявления ошибок при компиляции кода. А в динамически типизированных языках подобные ошибки проявляются лишь во время выполнения кода. Но, с другой стороны, динамическая типизация может способствовать ускорению создания прототипов программ, может помочь в проведении различных экспериментов. Это — одна из причин того, что Python обрёл огромную популярность.
Динамическую типизацию ещё называют «утиной типизацией». Такое название этот термин получил от определения „утиного теста“: „Если нечто выглядит как утка, плавает как утка и крякает как утка, то это, вероятно, и есть утка“. В нашем случае это означает следующее: если объекты предлагают пользователю одни и те же атрибуты и методы, то с ними можно работать похожим образом. То есть, например, если есть пара схожих типов, объекты одного из них можно передавать функциям, рассчитанным на объекты другого типа.
Но такая гибкость даёт больше минусов, чем плюсов. Особенно — в больших программных проектах, которые ближе к профессиональным продуктам, чем к прототипам. В результате в мире программирования наблюдается тренд на статическую проверку типов. В Python это, например, включение в код подсказок типов, рассчитанных на применение статического анализатора типов mypy.
Тут есть один интересный вопрос, намёк на который был дан выше, в разговоре об утиной типизации. Речь идёт о подтипизации. Предположим, имеется функция с такой сигнатурой: foo(x: X). Какие классы, помимо X, mypy позволит передать этой функции?
Обратите внимание на то, что мы сейчас говорим лишь о типизации и о подсказках типов. Ведь Python, как уже было сказано, это язык с динамической типизацией, а это значит, что функции foo можно передать любой объект. Если этот объект имеет атрибуты и методы, которые ожидает увидеть функция, то всё будет работать, а если нет — программа даст сбой.
Итак, при обсуждении подобных вещей различают структурную и номинальную подтипизацию. Структурная подтипизация основана на иерархии классов, на отношениях наследования. Если класс B является наследником класса A — он является подтипом класса A, а значит — может быть использован везде, где ожидается наличие класса A.
А подтипизация основана на анализе операций, доступных для данного класса. Если класс B предлагает все атрибуты и методы, предоставляемые классом A — его можно использовать везде, где ожидается наличие класса A.
Тут, сравнивая структурную и номинальную подтипизацию, можно сказать, что первая не такая «питонистичная», как вторая, так как вторая лучше соответствует идее утиной типизации. Но, тем не менее, протоколы в Python — это механизмы, основанные на структурной подтипизации.
Подтипизация на практике До выхода Python 3.8 для подтипизации можно было использовать только наследование и, например, применять абстрактные базовые классы. Ниже мы определяем именно такой класс — «чертёж» для дочерних классов, а после этого определяем несколько классов‑потомков, являющихся наследниками абстрактного базового класса:
До выхода Python 3.8 для подтипизации можно было использовать только наследование и, например, применять абстрактные базовые классы. Ниже мы определяем именно такой класс — «чертёж» для дочерних классов, а после этого определяем несколько классов‑потомков, являющихся наследниками абстрактного базового класса:
from abc import ABC, abstractmethod
class Animal(ABC):
@abstractmethod
def feed(self) -> None:
pass
class Duck(Animal):
def feed(self) -> None:
print("Duck eats")
def feed(animal: Animal) -> None:
animal.feed()
duck = Duck()
feed(duck)
Здесь мы сначала определяем абстрактный базовый класс Animal, символизирующий живое существо, в котором описан абстрактный метод feed , позволяет это существо покормить. Затем мы создаём класс Duck, представляющий утку, являющимся наследником класса Animal и реализующий абстрактный метод. Далее — мы определяем универсальную функцию feed, которая, в качестве параметра, принимает объект класса Animal и вызывает его метод feed, то есть — позволяет покормить то существо, которое ей передали.
Выглядит всё это вполне здраво. Так в чём же тогда проблема? На самом деле, тут можно найти даже несколько проблем, которые способны оттолкнуть программистов от использования подобного подхода к работе с типами
Во‑первых — базовые классы часто плохо подготовлены для их использования сторонним кодом, их тяжело включать в свои проекты из, например, сторонних библиотек. То есть — если нужно создать класс, являющийся наследником некого базового класса, существующего во внешнем модуле, может — в общедоступной библиотеке, этот класс сначала надо самостоятельно найти.
Во‑вторых — возможна ситуация, когда нельзя менять существующий код базовых классов, содержащийся в общедоступных или в любых других внешних по отношению к проекту библиотеках. Это становится проблемой в том случае, если нужно, чтобы типы, импортированные из этих вот внешних источников, выглядели бы в проекте как подтипы других типов, возможно — в комбинации с другими типами, созданными разработчиком проекта.
И наконец — этот подход противоречит самому духу Python и идее утиной типизации.
Итак, в Python 3.8 появились протоколы. Это позволило смягчить вышеописанные проблемы. Протоколы, как можно догадаться из названия, воздействуют на код неявным образом. Они определяют «интерфейсы», описывающие ожидаемые атрибуты и методы, и, при необходимости, организуют проверку наличия всего этого в соответствующих классах:
from typing import Protocol
class Animal(Protocol):
def feed(self) -> None:
pass
class Duck:
def feed(self) -> None:
print("Duck eats")
def feed(animal: Animal) -> None:
animal.feed()
duck = Duck()
feed(duck)
Как видно, Animal — это теперь протокол (Protocol). Класс Duck не является наследником какого-либо базового класса. Но mypy всё это полностью устраивает.
Протоколы, как и следовало ожидать, поддерживают создание подклассов, то есть — определение дочерних протоколов, являющихся наследниками родительских протоколов и расширяющих их возможности. При создании подклассов протоколов главное помнить о том, что наследственные отношения надо устанавливать и с родительским протоколом, и с typing.Protocol:
from typing import Protocol
class Animal(Protocol):
def feed(self) -> None:
pass
class Bird(Animal, Protocol):
def fly(self) -> None:
pass
class Duck:
def feed(self) -> None:
print("Duck eats")
def fly(self) -> None:
print("Duck flies")
def feed(animal: Animal) -> None:
animal.feed()
def feed_bird(bird: Bird) -> None:
bird.feed()
bird.fly()
duck = Duck()
feed_bird(duck)
В этом коде мы создаём класс Bird (птица) в виде наследника Animal, а затем определяем функцию, реализующую следующий план действий: сначала птицу кормят, а после этого она улетает.
Весь код, который мы рассмотрели выше — это правильные Python‑программы, даже с точки зрения Python версий ниже 3.8 (не забывайте о том, что Python — это динамически типизированный язык). Тут лишь, чтобы не волновать mypy, нужно импортировать ABC. Кроме того, mypy жаловался бы на последние примеры, где ABC не используется. При этом надо сказать, что протоколы существовали и до Python 3.8. Просто раньше они были не такими заметными, они не были так чётко описаны, как сейчас. Дело в том, что большинство Python‑разработчиков использовало понятие «протокол», имея в виду соглашение соответствию определённому интерфейсу. Теперь в это понятие вкладывается тот же смысл. Один из известных примеров — протокол итератора (iterator protocol) — интерфейс, описывающий то, какие методы нужно реализовать пользовательскому итератору (custom iterator). Для того чтобы всё это, при отсутствии явным образом описанных протоколов, работало бы с mypy, существовало несколько «трюков», таких, как применение пользовательских типов:
from typing import Iterable
class SquareIterator:
def __init__(self, n: int) -> None:
self.i = 0
self.n = n
def __iter__(self) -> "SquareIterator":
return self
def __next__(self) -> int:
if self.i < self.n:
i = self.i
self.i += 1
return i**2
else:
raise StopIteration()
def iterate(items: Iterable[int]) -> None:
for x in items:
print(x)
iterator = SquareIterator(5)
iterate(iterator)
Мы уже обсудили возможные проблемы, связанные с абстрактными базовыми классами (сложности с внешними модулями и интерфейсами, «непитонистический» код). Но протоколы не должны рассматриваться как замена абстрактных базовых классов. Пользоваться стоит и тем и другим. Например, абстрактные базовые классы — это хороший механизм многократного использования кода: весь общий функционал можно реализовать в виде базового класса, а в классах‑наследниках можно реализовывать лишь небольшие уникальные возможности программы. Протоколы же подобного не позволяют.
В этом материале мы обсудили статическую и динамическую типизацию (утиную типизацию), поговорили о том, как mypy относится к подтипизации. До Python 3.8 применение подтипизации означало необходимость использования абстрактных классов. А с появлением протоколов в Python появился изящный механизм определения «интерфейсов». И у mypy появилась возможность проверки классов на соответствие этим «интерфейсам». Протоколы, отличаясь более «питонистическим» стилем, чем абстрактные базовые классы, позволяют указывать то, какие атрибуты и методы должны реализовывать классы. Такие классы можно использовать в качестве подтипов протокола, которому они соответствуют.
AntennaPod — менеджер и проигрыватель подкастов, которыйобеспечитвает мгновенным доступом к миллионам бесплатных и платных подкастов, как от независимых, так и крупных подкастеров. С легкостью добавляет, импортирует и экспортирует их каналы используя каталог подкастов iTunes, файлы OPML или адреса каналов RSS. Загружает, транслирует по сети или добавляет выпуски в очередь, с регулируемой скоростью воспроизведения, поддержкой оглавления и таймером сна. Экономит время, заряд батареи и мобильный трафик при помощи мощных средств автоматизации загрузки выпусков (фильтрация, указание времени и интервалов, а также сетей WiFi) и их удаления (избранные и настройки хранения).
Созданное поклонниками подкастов, AntennaPod — бесплатное и свободное приложение без рекламы и платежей.
Скачать AntennaPod из F-droid
Stable-Diffusion-Android is an Android application that allows users to quickly and easily create images from text or other images.
Technically, it is a Stable-Diffusion client that connects to either your neural network instance (running on your server or Colab) or you can use AI Horde (a crowdsourced distributed cluster)
The app also includes a built-in gallery for storing AI-generated images, with export capabilities.
The download is available through F-droid
That's the Haidra logo
Haidra is the overarching community org behind the AI Horde project and the ecosystem built around it. We represent the infinite expression of the open commons
This is a crowdsourced distributed cluster of Image generation workers and text generation workers. If you like this service, consider joining the horde yourself!
For more information, check the FAQ. Finally you can also follow the main developer's blog
First Register an account which will generate for you an API key. Store that key somewhere.
The article does not provide all the information, for detailed acquaintance I recommend you to visit the official resources, I only highlighted the most basic.
Authenticator Pro - Бесплатное приложение с открытым исходным кодом для двухфакторной аутентификации под Android. Имеет зашифрованные резервные копии, иконки, категории и высокий уровень кастомизации. Также имеется приложение-компаньон для Wear OS.
Поддерживаются аутентификаторы TOTP (по времени) и HOTP (по счетчику), использующие алгоритмы хеширования SHA1, SHA256 или SHA512. Также поддерживаются Mobile-Otp (mOTP), Steam и Yandex.
Двухфакторная аутентификация обеспечивает дополнительный уровень безопасности учетных записей, требуя ввода одноразового кода для входа в систему. В дополнение к имени пользователя и паролю требуется код, предоставляемый Authenticator Pro. Таким образом, даже если ваши регистрационные данные будут скомпрометированы, ваша учетная запись останется в безопасности.
Для сканирования QR-кодов приложению требуется разрешение камеры.
В настоящее время Authenticator Pro доступен только в клиенте F-Droid через репозиторий IzzyOnDroid. Сначала необходимо добавить этот репозиторий в клиент F-Droid.
Jerboa is an app for Lemmy, a federated reddit alternative. Jerboa is made by Lemmy's developers, and is free, open-source software, meaning no advertising, monetizing, or venture capital, ever.
Lemmy is similar to sites like Reddit, Lobste.rs, or Hacker News: you subscribe to forums you're interested in, post links and discussions, then vote, and comment on them. Behind the scenes, it is very different; anyone can easily run a server, and all these servers are federated (think email), and connected to the same universe, called the Fediverse.
Geddit is an open-source Reddit client that is designed to be fast, beautiful and simple. Its main objective is to not use the Reddit API directly, but instead use the RSS/JSON feeds to display content. This allows the app to view Reddit without being subject to API limits, changes and problems. Geddit works without a Reddit account, which also means that you can stay anonymous while browsing Reddit, if you are concerned about privacy.
Some of the features of Geddit include:
Anti-features This app has features that you may not like. Learn more!
This app popularizes proprietary network services or depends on them completely
Discussion of local instance news and new communities! All posts must follow instance rules.
Обсуждение локальных новостей инстанса и новых сообществ! На посты распространяются правила инстанса.
