👣 garde — это библиотека для валидации данных в Rust 🦀, то есть проверки, что структура или переменные соответствуют определённым правилам (например, "email должен быть валидным", "возраст больше 18", "строка не пустая" и т.д.).

🧠 garde позволяет:

✅ Легко описывать правила валидации прямо внутри структур (через атрибуты).

🔁 Работать с вложенными структурами (inner types).

🧊 Поддерживает newtypes — обёртки над типами.

🛠️ Писать свои кастомные валидаторы.

⚡ Проверка происходит во время исполнения, но декларативно выглядит как часть типа.

📦 Пример использования
rust

use garde::Validate;

#[derive(Validate)]
struct User {
#[garde(length(min = 3))]
username: String,

#[garde(email)]
email: String,
}

Тут username должен быть минимум из 3 символов, а email — валидный адрес.

⭐ GitHub: https://github.com/jprochazk/garde

#rustlang #type #validation #programming #library #opensource

🖥 Python на скорости Rust

Новый Function (fxn) — фреймворк, который компилирует Python-функции в нативный код с производительностью, сравнимой с Rust.

🧠 Как это работает?
- Использует символическое трассирование на CPython для анализа функций
- Генерирует промежуточное представление (IR)
- Транслирует IR в C++ или Rust, а затем компилирует в бинарный код
- Поддерживает платформы: Linux, Android, WebAssembly и др.

📦 Пример:
@compile
def fma(x: float, y: float, z: float) -> float:
return x * y + z
После компиляции вы получаете нативный бинарник, который можно запускать без интерпретатора Python.

🔗 Подробнее
🔗 Github

@pythonl

#Python #Rust #fxn #Compiler #Performance #AI #ML #Wasm

👣 Вопрос:
Какие строки и в каком порядке будут выведены на консоль при запуске этой программы? Приведите полный список выводимых сообщений.этого кода.

use std::mem;

struct Tracer(&'static str);

impl Drop for Tracer {
    fn drop(&mut self) {
        println!("Dropping {}", self.0);
    }
}

struct Container {
    tracer: Tracer,
}

fn make_tracer(name: &'static str) -> Tracer {
    println!("Creating {}", name);
    Tracer(name)
}

fn main() {
    let a = make_tracer("a");
    let b = make_tracer("b");
    {
        let temp = make_tracer("temp");
        println!("Inside block");
        // temp перемещается в c
        let c = temp;
        println!("Exiting block");
    } // <- здесь c (то есть «temp») умирает

    let mut container = Container {
        tracer: make_tracer("container1"),
    };
    // замена поля: старый контейнер1 будет сброшен
    container.tracer = make_tracer("container2");

    println!("Before dropping b explicitly");
    mem::drop(b);
    println!("End of main");
} // <- здесь умирают: container.tracer ("container2"), затем a

🔜 Ответ
Вот что выведется на консоль, построчно:
```bash
Creating a
Creating b
Creating temp
Inside block
Exiting block
Dropping temp
Creating container1
Creating container2
Dropping container1
Before dropping b explicitly
Dropping b
End of main
Dropping container2
Dropping a```

Пояснение по шагам:

let a = make_tracer("a");
Сначала вызывается make_tracer("a"), который печатает
Creating a
и возвращает Tracer("a").

let b = make_tracer("b");
Аналогично:
Creating b

Блок { … }:

let temp = make_tracer("temp"); → Creating temp

println!("Inside block"); → Inside block

let c = temp; — просто перемещение, без нового вывода.

println!("Exiting block"); → Exiting block

В конце блока выходит из области видимости c (он же temp), срабатывает Drop → Dropping temp

Инициализация container:

rust
let mut container = Container {
tracer: make_tracer("container1"),
};
→ Creating container1

Перезапись поля tracer:

```rust
container.tracer = make_tracer("container2");
Сначала вычисляется правая часть → Creating container2.
Затем старый container.tracer (то есть container1) сбрасывается → Dropping container1.```

Явное удаление b:

```rust
println!("Before dropping b explicitly");
mem::drop(b);
→ Before dropping b explicitly
Затем drop(b) вызывает Drop для b → Dropping b```

Выход из main:

```rust
println!("End of main");
→ End of main```

После этого по правилам Rust объекты уничтожаются в порядке обратном созданию (LIFO):

Сначала поле container.tracer (уже “container2”) → Dropping container2

Затем переменная a → Dropping a

Таким образом и получается приведённая последовательность.

❔ ЗАДАЧА : Что выведет этот код?

use std::mem;

struct Tracer(&'static str);

impl Tracer {
  fn new(name: &'static str) -> Tracer {
    println!("Creating {}", name);
    Tracer(name)
  }
}

impl Drop for Tracer {
  fn drop(&mut self) {
    println!("Dropping {}", self.0);
  }
}

struct Test {
  a: Tracer,
  b: Tracer,
}

fn main() {
  let mut t = Test {
    a: Tracer::new("A"),
    b: Tracer::new("B"),
  };

  mem::replace(&mut t.a, Tracer::new("X"));

  println!("Midpoint");
}

✅ ОТВЕТ:
```Creating A
Creating B
Creating X
Dropping A
Midpoint
Dropping B
Dropping X
```

1. Создание: Tracer::new("A") → Creating A
2. mem::replace(...): Creating X Dropping A
3. println!("Midpoint"): Midpoint
4. Drop поля: B, затем X

Этот код демонстрирует поведение Drop при замене полей структуры в Rust через std::mem::replace.

@rust_code

👣 Tessa-Rust-T1-7B-Q8_0-GGUF — компактная 8-битная версия Rust-ориентированной модели Tessa-Rust-T1 в формате GGUF для llama.cpp.

Создана для генерации и автодополнения кода на Rust с учётом лучших практик языка.
Hugging Face

🚀 Обзор модели
Архитектура: трансформер на базе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, дообученный на специализированном Rust-датаcете от Tesslate.

Цель: автономная генерация идиоматичного Rust-кода — функции, структуры, трейты и модули; интеграция в AI-агенты для автоматизации backend-разработки и CLI-утилит.
Hugging Face

Размер: ~7.62 B параметров (после квантования Q8_0) → файл ~8.1 GB в формате GGUF.


⚙️ Ключевые особенности
Глубокое Rust-мышление: поддерживает включение «think-тегов» в промпт для структурированного, многоэтапного рассуждения перед выдачей результата.

Контекстно-чувствительная генерация: учитывает зависимости (crates), lifetimes и идиомы Rust, что снижает количество ошибок после генерации.

Интеграция с агентами: модель готова для использования в автономных системах разработки, быстрой генерации backend-логики, тестов и CLI-утилит.

https://huggingface.co/Tesslate/Tessa-Rust-T1-7B-Q8_0-GGUF


@rust_code

👣 Задача: "Безопасная многопоточная очередь с приоритетами в Rust"

📌 Условие:

Реализуйте потокобезопасную структуру данных — очередь с приоритетами (`PriorityQueue`), которая:

- Позволяет добавлять элементы с приоритетом через push(value: T, priority: u32).
- Позволяет забирать элемент с наивысшим приоритетом через pop() -> Option<T>.
- Гарантирует:
- Безопасную работу из нескольких потоков без блокировок на долгие периоды (желательно через минимальные локи или атомарные операции).
- Отдачу элементов в порядке убывания приоритета.
- Высокую производительность при массовых операциях.

Ограничения:

- Можно использовать стандартные библиотеки Rust (`std::sync`, `std::collections`).
- Нельзя использовать внешние библиотеки вроде tokio, crossbeam, rayon и др.
- Структура должна быть универсальной (`Generic`), т.е. работать с любыми типами данных.

---

▪️ Подсказки:

- Для внутреннего хранения можно использовать BinaryHeap из std::collections.
- Для обеспечения многопоточности можно использовать Arc<Mutex<...>>.
- Чтобы минимизировать блокировки, можно подумать о:
- Разделении кучи на несколько шардов (`sharding`),
- Использовании тонкой блокировки только на операции изменения состояния.

---

▪️ Что оценивается:

- Умение правильно работать с владением (`ownership`) и заимствованием (`borrowing`) в многопоточной среде.
- Аккуратное управление блокировками (`Mutex`, `RwLock`).
- Оптимизация под высокую нагрузку (минимизация времени блокировки).
- Чистота и читабельность кода.
- Способность правильно обрабатывать ошибки (`PoisonError` при падении потока).

---

▪️ Разбор возможного решения:

Идея архитектуры:

- Основная структура — Arc<Mutex<BinaryHeap<...>>>.
- Каждый push и pop блокирует мьютекс на короткое время (захватывает лок на минимальное изменение).
- При push(value, priority):
- Оборачиваем значение в структуру, которая реализует Ord так, чтобы приоритет был главным критерием сортировки.
- При pop():
- Просто pop() из BinaryHeap.
- Обработка ошибок:
- При отравлении мьютекса (`PoisonError`) безопасно восстанавливать структуру или пробрасывать ошибку выше.

---

▪️ Мини-пример структуры:

use std::collections::BinaryHeap;
use std::sync::{Arc, Mutex};

#[derive(Eq, PartialEq)]
struct Item<T> {
    priority: u32,
    value: T,
}

impl<T> Ord for Item<T> {
    fn cmp(&self, other: &Self) -> std::cmp::Ordering {
        other.priority.cmp(&self.priority) // обратный порядок для max-heap
    }
}

impl<T> PartialOrd for Item<T> {
    fn partial_cmp(&self, other: &Self) -> Option<std::cmp::Ordering> {
        Some(self.cmp(other))
    }
}

pub struct PriorityQueue<T> {
    heap: Arc<Mutex<BinaryHeap<Item<T>>>>,
}

impl<T> PriorityQueue<T> {
    pub fn new() -> Self {
        PriorityQueue {
            heap: Arc::new(Mutex::new(BinaryHeap::new())),
        }
    }

    pub fn push(&self, value: T, priority: u32) {
        let mut heap = self.heap.lock().unwrap();
        heap.push(Item { priority, value });
    }

    pub fn pop(&self) -> Option<T> {
        let mut heap = self.heap.lock().unwrap();
        heap.pop().map(|item| item.value)
    }
}

---

▪️ Возможные подводные камни:

- ❗ Не обработать PoisonError — если поток паникует при блокировке, вся очередь будет "сломана".
- ❗ Долгая блокировка внутри push или pop, особенно при больших объемах данных.
- ❗ Возможная гонка состояний, если попытаться вручную обойти Mutex через небезопасный код (`unsafe`).

---

▪️ Дополнительные вопросы на собеседовании:

- Как модифицировать структуру для поддержки тайм-аутов на pop() (если очередь пуста — ждать максимум N миллисекунд)?
- Как бы вы реализовали "разделение очереди на несколько шардов" для снижения конкуренции потоков?
- Как сделать неблокирующую версию через Atomic примитивы?

---

@rust_code

🔥CocoIndex — это современный ETL-фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для подготовки данных к использованию в системах искусственного интеллекта. Он поддерживает пользовательскую логику трансформации и инкрементальные обновления, что делает его особенно полезным для задач индексации данных.

🔧 Основные возможности

- Инкрементальная обработка данных: CocoIndex отслеживает изменения в исходных данных и логике трансформации, обновляя только изменённые части индекса, что снижает вычислительные затраты.
- Поддержка пользовательской логики: Фреймворк позволяет интегрировать собственные функции обработки данных, обеспечивая гибкость при построении пайплайнов.
- Модульная архитектура: Встроенные компоненты для чтения данных (локальные файлы, Google Drive), обработки (разбиение на чанки, генерация эмбеддингов) и сохранения результатов (PostgreSQL с pgvector, Qdrant).
- Поддержка различных форматов данных: Поддержка текстовых документов, кода, PDF и структурированных данных, что делает CocoIndex универсальным инструментом.

🚀 Примеры использования

- Семантический поиск: Индексация текстовых документов и кода с эмбеддингами для семантического поиска.
- Извлечение знаний: Построение графов знаний из структурированных данных, извлечённых из документов.
- Интеграция с LLM: Извлечение структурированной информации из неструктурированных данных с помощью больших языковых моделей.


## ⚙️ Быстрый старт

1. Установите библиотеку CocoIndex:

   pip install -U cocoindex
   

https://github.com/cocoindex-io/cocoindex

2. Настройте базу данных PostgreSQL с расширением pgvector.

3. Создайте файл quickstart.py и настройте пайплайн обработки данных.

4. Запустите пайплайн для обработки и индексации данных.

🟢 Github

👣 Pyrefly — это новая, высокопроизводительная система статической типизации и IDE-платформа, написанная на Rust, для Python, разрабатываемая командой Facebook.

Главное:
🔍 Наследник Pyre
Pyrefly задуман как следующая версия проверяльщика типов Pyre от Meta, но с упором на скорость, модульную архитектуру и возможность генерации «типизированного» AST.

🚀 Реализовано на Rust
Большая часть кода написана на Rust для лучшей безопасности памяти и конкурентности. Только ~1 % кода в Python и ~6 % в TypeScript (для интерфейса сайта и LSP).

⚙️ Три этапа проверки
Сбор экспорта каждого модуля (решение всех import * рекурсивно)

Преобразование кода в набор «байндингов» (definitions, uses, anon) с учётом потоковых типов

Решение этих байндингов (flow-types, phi-функции при ветвлениях и рекурсии)

💡 Масштабируемость и инкрементальность
Модульно-ориентированный подход: проверка каждого модуля целиком, с возможностью параллельного запуска и минимальной сложности по сравнению с тонкозернистыми DAG-алгоритмами.

🛠️ Интеграция и упаковка

Разработчикам Rust: cargo build, cargo test

Во внутренних проектах Meta: запуск через Buck2 (buck2 run pyrefly -- check file.py)

Для PyPI: сборка колес через Maturin (pip install maturin && maturin build)


📡 IDE-функции и LSP
Включена поддержка Language Server Protocol для автодополнения, перехода к определению и интерактивной отладки в редакторах.

📆 Планы
Полная замена Pyre к концу 2025 года с выпуском стабильных версий на PyPI каждую неделю.

📜 Лицензия
MIT — свободное использование и вклад в проект приветствуются.

🔜 Узнать подробнее и принять участие можно в репозитории: Github

@rust_code