📱Picows.

picows – высокопроизводительная библиотека на Python, созданная для разработки asyncio WebSocket клиентов и серверов. Реализованная на Cython, она обеспечивает исключительную скорость и эффективность, превосходя другие популярные WebSocket библиотеки на Python.

🔹Популярные библиотеки WebSocket предлагают высокоуровневые интерфейсы, включая управление таймаутами, контроль потоков, сжатие и декомпрессию, а также сборку сообщений WebSocket из фреймов. Эти функции часто реализуются на чистом Python и имеют высокую стоимость по ресурсам, особенно при работе с небольшими сообщениями. Async-итерации создают дополнительные задачи для цикла событий и могут вызывать задержки.

🔻Дизайн API: API picows следует низкоуровневому подходу, передавая фреймы обработчику пользователя, а не сообщения. Пользователю предоставляется полная свобода для выбора стратегии сжатия и управления потоками.

🟦В большинстве случаев фреймы и сообщения совпадают, то есть сообщение состоит из одного фрейма без сжатия.

#Python #WebSocket #Asyncio #Cython #picows #HighPerformance

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/tarasko/picows

📱Unmute.

Unmute — это система, которая позволяет LLM-моделям слушать голос и отвечать вслух.

🔹Она объединяет:

🔘Speech-to-text (STT) от Kyutai для распознавания речи.

🔘Любую LLM для генерации ответа.

🔘Text-to-speech (TTS) от Kyutai для озвучки ответа.

✅Все модули работают в реальном времени с низкой задержкой. Используй любую LLM — Grok, Mistral, GPT, Claude — всё поддерживается.

❓Как это работает:

🔘Пользователь заходит на сайт Unmute и нажимает Connect.

🔘Голос передаётся на STT-сервер по WebSocket.

🔘Текст передаётся LLM для генерации ответа.

🔘Ответ читается вслух через TTS — и звучит у тебя в браузере.

🔘Можно использовать STT/TTS от Kyutai отдельно: kyutai-labs/delayed-streams-modeling.

✅Отличный инструмент для создания голосовых ассистентов, агентов и просто игр с LLM!

#Unmute #Kyutai #LLM #VoiceAI #SpeechToText #TextToSpeech #AI #Grok #GPT #Mistral #OpenSource #WebSocket #VLLM #AItools #MachineLearning #AIvoice

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/kyutai-labs/unmute

📱WebRockets.

WebRockets — это высокопроизводительный WebSocket-сервер для Python с нативной поддержкой Django. Ядро написано на Rust (PyO3 + axum + fastwebsockets) для максимальной скорости — до 10x быстрее Daphne в бенчмарках.

🔹Ключевые фичи:

🔘Производительность — Rust-ядро, 10x выше throughput на 100 соединениях (Thinkpad i7, Linux).
🔘Django-интеграция — аутентификация (Session, Token из cookie/header/query), команды runwebsockets.
🔘Pattern Matching — роутинг по дискриминатору + Pydantic-валидация JSON.
🔘Broadcasting — Redis/RabbitMQ из коробки.
🔘Async/Sync — колбэки на Python, полная async-поддержка.

🔻Быстрый старт (standalone):

from webrockets import WebsocketServer
server = WebsocketServer(host="0.0.0.0", port=8080)
echo = server.create_route("ws/echo/", "echo")

@echo.connect("before")
def on_connect(conn): print(f"Connected: {conn.path}")

@echo.receive
def on_message(conn, data): conn.send(f"You said: {data}")

server.start()

Django (websockets.py в app):

from webrockets.django import server
from webrockets.django.auth import SessionAuthentication

chat = server.create_route("ws/chat/", "chat", authentication_classes=[SessionAuthentication()])

@chat.connect("before")
def on_connect(conn): print(f"User {conn.user} joined")

@chat.receive(match=Match("type", "message"), schema=ChatMessage)
def on_message(conn, data: ChatMessage): conn.broadcast([data.room], data.content)

# Запуск: python manage.py runwebsockets

🔻Установка:
pip install webrockets[django,schema].

#WebRockets #WebSocket #Django #Rust #Python #Async #HighPerformance #WebDev #OpenSource

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/ploMP4/webrockets