TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #203 · 18 јан.

Бывает начинающие в процессе обучения создают файлы с именем модуля который они изучают. В результате на тестовых запусках ничего не работает😱 Всё потому, что появилась коллизия имён. Например, изучаете вы модуль datetime, и создаёте с таким именем файл (ну логично же😄) прямо в рабочей директории. Потом, при попытке импортировать datetime модуль, из-за приоритета импорта будет импортирован файл из рабочий директории а не оригинальная библиотека. Ведь имя файла это суть имя модуля! А знаете ли вы, что не все стандартные модули можно так перезаписать? Коллизии имён не подвержены builtin модули. Они всегда стоят на первом месте в приоритете импорта, поэтому их нельзя заменить. Полный список таких модулей можно посмотреть в списке sys.builtin_module_names. То есть, вы сломаете весь Python если назовёте свой модуль os или site, но если назовёте time или gc то ничего страшного не случится))) Тем не менее, никогда не называйте модули уже занятыми именами!!!⚠️ Я всегда рекомендую всем своим файлам делать именной префикс из 2-3 символов. Например я называю свои проекты так: pw_project_name pw_ui_tools.py pw_something/main.py Либо под ситуацию tst_scriptname.py (не "test" чтобы не подхватывал pytest) dbg_script.py maya_ui.py hou_menu_tools.py И искать проще, и коллизий нет. #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #toolki

当前筛选 #toolki清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8567 · 17.09.2025 г., 10:10

⚡️Qwen-ASR Toolkit — мощный Python CLI для быстрой транскрипции длинных аудио и видео Эта утилита снимает ограничение API Qwen-ASR (бывший Qwen3-ASR-Flash) в 3 минуты и позволяет расшифровывать часы контента. Достигается это за счёт умного разбиения записи и параллельной обработки. Основные возможности: - Снятие лимита в 3 минуты - транскрибируй файлы любой длины - Умное разбиение (VAD - это технология, которая определяет, где в аудио есть речь, а где — пауза или шум.) - деление по естественным паузам, без - Высокая скорость - многопоточность и параллельные запросы к API - Автоматический ресемплинг — конвертация в нужный формат 16kHz mono - Поддержка любых форматов — MP4, MOV, MKV, MP3, WAV, M4A и др. - Простота - запуск одной командой через CLI 🟢Установка: pip install qwen3-asr-toolkit 🔗 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR-Toolkit @ai_machinelearning_big_data #asr#speech2text#qwen#opensource#nlp#toolki