Подразумеваемые неймспейсы или неявные пакеты.
Этот функционал добавлен в Python 3.3
Что он означает?
Ранее, до 3.3 пакетами считались лишь директории, в которых есть файл __init__.py.
Этот файл одновременно являлся свидетельством того, что директория это Python-пакет, и служил "телом" этого пакета. То есть местом, где можно написать код, как это делается внутри модуля. Этот код исполняется в момент импорта пакета, так что его принято называть "код инициализации пакета".
Начиная с версии 3.3 Любая директория считается пакетом и Python будет пытаться использовать любую директорию для импорта.
Конечно, не любую в файловой системе, а только те что находятся в sys.path.
Это значит, что теперь __init__.py нужно делать только если:
🔸 вам требуется создать код инициализации пакета
🔸 нужна совместимость со старыми версиями Python
На мой взгляд это немного упрощает разработку, делает её чище, но с другой стороны убивает некоторую однозначность происходящего.
Например, я создал репозиторий со своей библиотекой и рядом положил код примеров или тестов.
repo_name/
my_library/
__init__.py
main.py
examples/
exam1.py
exam2.py
В этом репозитории пакетом является только my_library, остальные директории это не пакеты, это просто дополнительный код в файлах. Директория examples не добавлена в sys.path, в ней нет рабочих модулей. Но если она лежит рядом с my_library, то Python вполне сможет импортнуть из неё модули, так как посчитает что examples это валидный пакет.
Конечно, пример несколько надуманный. Никто не будет добавлять корень репозитория в sys.path. Но, я думаю, суть ясна. Иногда директория это просто директория а не пакет!
#basic#pep
Google DeepMind: как ИИ-гигант захватывает все фронты
Пока OpenAI металась между моделями, облаками и попытками захватить рынок, Google ждал своего часа. 🕰️
Спокойно дорабатывая экосистему, вкладываясь в железо и собирая данные, гигант подошел к 2025 году с абсолютным преимуществом. Теперь их победа очевидна даже скептикам.
🔥Лидерство моделей
➡️Gemini 2.5 Pro — №1 в ключевых тестах: LMArena, GPQA Diamond, AIME.
➡️Gemini 2.5 Flash (скоро в релизе) — скорость и стоимость в разы лучше аналогов (даже DeepSeek).
➡️Gemma 3 — open source модель уровня Llama 4 и DeepSeek-v3 но компактнее.
🎯Интеграция в экосистему
➡️1 млн токенов контекста + доступ к Google Поиску, YouTube, Workspace.
➡️Миллиарды пользователей получат Gemini бесплатно через Android, Chrome, Gmail.
🛠️Не только LLM
➡️Veo 2 — топ в генерации видео.
➡️Project Astra (ассистент) и Mariner (взаимодействие с ПК) — прорыв в агентских системах.
➡️Google Workspaces (ранее G Suite) - все собрано в одном флаконе для корпоративного пользователя.
➡️Imagen 3 (изображения) и Lyria (музыка) — пока не топ в своих категориях, но явно догонят, так как были выпущены ещё в прошлом веке (в прошлом году, если быть точнее, но в ИИ это сравнимо с прошлым веком)..
⚡Железо и облака
➡️TPU Ironwood — чипы 7-го поколения для AI-инференса (конкурент Nvidia Blackwell и Huawei Ascend).
➡️Google Cloud + собственные серверы = независимость от Microsoft/AWS.
🆚Почему конкурентам не догнать?
➡️У OpenAI нет своего железа, облака и 2 млрд пользователей «из коробки».
➡️Anthropic зависит от AWS, а Meta сосредоточена на open source, а не продуктах.
➡️Илон Маск с Grok-3 хорошо продаёт полеты на Марс, но у него проблемы с железом (StarGate только стартует).
➡️Apple кажется просто отстал на повороте...
➡️Главный козырь Google: данные. YouTube, Поиск, Карты — это тренировочная база, которой вместе нет ни у кого.
⚠️Но есть нюансы
➡️Gemini всё ещё отстаёт в креативном письме (хотя прогресс есть).
➡️При тестировании не все гладко, мои тесты.
➡️Бесплатный доступ — пока маркетинг. Цены могут вырасти после массового внедрения.
➡️Пока ИИ от Google за VPN, китайцы удобнее...
Резюме:
Google не просто вернулся в игру — он переписывает правила. И да, это тот редкий случай, когда «too much winning» — не мем, а реальность. 🚀
P.S. Тем, кто верил в xAI: наши соболезнования.
https://t.me/semasci
#ИИ#AI#GoogleAI#DeepMind#GeminiAI#Veo2#imagen3#lyria
#jupyter_notebook#chirp#gemini#google_cloud#imagen#lyria#nano_banana#veo#vertex_ai
GenMedia Creative Studio is a web app that lets you use Google Cloud’s generative AI tools to create images, videos, music, and speech. It includes features like Imagen for images, Veo for videos, Lyria for music, and Chirp for speech, plus creative workflows for tasks like virtual try-ons and moodboards. You can experiment with these tools to quickly make and test creative media, helping you bring new ideas to life faster and more easily.
https://github.com/GoogleCloudPlatform/vertex-ai-creative-studio