1946
Сборник Python новостей: https://pythondigest.ru Наш симулятор IT инцидентов: https://incidenta.tech
CodeBoarding - Interactive Diagrams for Code
https://github.com/CodeBoarding/CodeBoarding
Случайный ИИ успех: Как мы встроили нейросеть в приложение для автосервисов и сорвали куш
https://habr.com/ru/companies/datafeel/articles/944354/
Сегодня хочу разобрать на реальном примере, как иногда самые неочевидные идеи те, что в момент презентации заставляют тимлидов молча поправлять очки, а менеджеров ёрзать на стуле могут не просто выстрелить, а полностью перевернуть продукт. Это история не про гениальный прорыв, а скорее про настойчивость, готовность к экспериментам и немного удачи.
Scaling asyncio on Free-Threaded Python
https://labs.quansight.org/blog/scaling-asyncio-on-free-threaded-python
A recap on the work done in Python 3.14 to enable asyncio to scale on the free-threaded build of CPython.
pymc: Bayesian Modeling and Probabilistic Programming
https://github.com/pymc-devs/pymc
Собрали тест для оценки уровня Django разработчика
Каждую осень/весну разработчики вспоминают о "зловещем" performance review и И...П...Р (Индивидуальный План Развития). Чтобы в очередной раз подготовиться к этому периоду, собрали для разработчиков рекомендации и опросник из 27 тестовых вопросов про Django.
Опросник можно пройти по ссылке: https://u.to/JotXIg
В опроснике есть вопросы 3 уровней сложностей (Junior/Middle/Senior) про основные сущности Django, организацию проекта, кэширование, интеграционное взаимодействие, отладку и масштабирование.
По ответам определяется текущий уровень знаний, раскрываются ожидания рынка на этом уровне, даются рекомендации по дальнейшему развитию, которые можно скопировать в ИПР табличку и забить или предметно обсудить с руководителем ожидания и текущие навыки.
P.S. Пока собирали опрос снова задумались, что Middle разработчики закрывают основную массу сформулированных задач.
pymongo - 4.15.0
https://pypi.org/project/pymongo/4.15.0/
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Как мы научили LLM отвечать на вопросы абитуриентов в крупнейшем вузе страны
https://habr.com/ru/articles/944500/
Академий показал, что LLM-бот может работать в продакшене, а не в демо. RAG, SQL-модуль, собственный бенч и GPU-инфра позволили выдержать десятки тысяч запросов в реальной приёмной кампании.Для абитуриентов это быстрые и точные ответы 24/7, для вуза — разгрузка комиссии и масштабируемый инструмент. Для нас — платформа, где мы улучшаем подходы к RAG, фильтрации и безопасности в живой среде.
SCARA-based робот 2016, или как мы поехали в Ухань на Robocon 2018. Часть 1
https://habr.com/ru/articles/944956/
Предыстория вопроса. Знакомство с китайской компанией Dobot началось год назад с проекта «Кубики».Для проекта требовался небольшой недорогой механизм, способный строить башню из кубиков. Исследование тематических ресурсов мне удалось составить небольшой перечень возможных конструкций. Так же был найден интересный ресурс на сайте МФТИ — лабораторная работа «Робот строит башню».
cffi - 2.0.0
https://pypi.org/project/cffi/2.0.0/
Интерфейс для вызова C-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/cffi/
Контейнерная стеганография: Прячем гигабайты в DOCX, PDF и еще десятке форматов
https://habr.com/ru/articles/944808/
Мы получили огромное количество фидбэка и поняли, что тема сокрытия данных интересна сообществу не только в контексте классических картинок (LSB), но и в более сложных, повседневных файлах — документах.
Долгая дорога к DiT (часть 1)
https://habr.com/ru/articles/944530/
Это лето обрадовало нас прорывом в обработке изображений с помощью нейросетей. Одна за другой выходят такие модели как Flux.1 Kontext, Qwen-Image-Edit, Gemini 2.4 Flash Image Preview (Nano Banana) демонстрируя недостижимый до сих пор уровень манипуляции цифровым контентом. Это не замена Фотошопу, а технология, открывающая врата в бесконечные визуальные миры и всё благодаря мощи архитектуры Diffusion Transformer (DiT).
Что с Python? Меньше производительности, никакого сахара и больше багов
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/944160/
Python продолжает меняться, но не всегда так, как ждёт сообщество. Новый синтаксический сахар отклоняют, прирост производительности оказывается скромнее обещанного, а очередные депрекации в setuptools ломают проекты. При этом экосистема получает долгожданный стандартный lock-файл и поддержку uv в Dependabot. В статье разбираем, что это значит на практике и почему начинающим Python-разработчикам важно следить за этими изменениями.
Python: capture stdout and stderr in unittest
https://adamj.eu/tech/2025/08/29/python-unittest-capture-stdout-stderr/
ㅤ
langextract - extracting structured information from unstructured text using LLMs
https://github.com/google/langextract
Sharing a mutable reference between Rust and Python
https://blog.lilyf.org/posts/python-mutable-reference/
Comparison of New Python Type Checkers: Ty, Pyrefly, and Zuban
https://sinon.github.io/future-python-type-checkers/
How to Drop Null Values in pandas
https://realpython.com/how-to-drop-null-values-in-pandas/
Learn how to use .dropna() to drop null values from pandas DataFrames so you can clean missing data and keep your Python analysis accurate.
Python⇒Speed: Testing the compiler optimizations your code relies on
https://pythonspeed.com/articles/testing-compiler-optimizations/
vectorwrap: Swap Vector Databases by Changing the URL
https://github.com/mihirahuja1/vectorwrap
Python 3.14: 3 Smaller Features
https://blog.changs.co.uk/python-314-3-smaller-features.html
With a jam packed 3.14 release around the corner, it’s also important to look at the smaller features coming to Python
Как получать котировки с любых сайтов в Эксель
https://habr.com/ru/articles/944670/
Многие частные инвесторы ведут свои портфели в Excel: это удобно, бесплатно и всё — на вашем компьютере. Но у Excel есть слабое место: он не умеет напрямую «разговаривать» с современными сайтами. Если нужно автоматически подтянуть котировку с конкретной страницы в интернете, встроенные веб‑функции часто не справляются: они не умеют обходить современные защиты. В этой статье я покажу простой и надёжный способ заставить Excel получать котировки практически с любого сайта
numpy - 2.3.3
https://pypi.org/project/numpy/2.3.3/
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Python Memory Tricks: Optimize Your Code for Efficiency in 2025
https://techbeamers.com/python-memory-tricks/
Learn 8 tricks to reduce memory use in Python programs. Fix memory leaks, pick better data structures, and work with large amounts of data more easily. Use tools like generators and slots with simple code examples. These tips help make your programs faster and stop MemoryErrors.
django-mysql - 4.18.0
https://pypi.org/project/django-mysql/4.18.0/
Django приложение для работы с MySQL и MariaDB. Поддержка Python: 2.7, 3.4; Django: 1.7, 1.8, master; MySQL: 5.5, 5.6 / MariaDB: 5.5, 10.0, 10.1; mysqlclient: 1.3.6 (Python 3 compatible version of MySQL-python). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-mysql/
шпаргалка команд uv
https://mathspp.com/blog/uv-cheatsheet
Цифровой профиль: как графы и эмбеддинги помогают банку понимать клиентов
https://habr.com/ru/companies/vtb/articles/944338/
Статья рассказывает о том, как банк строит единый цифровой профиль клиента, используя графы и эмбеддинги. Вы узнаете, как разрозненные данные о транзакциях, связях и балансах превращаются в мощный инструмент для анализа и прогнозирования. Разберем, почему классических табличных подходов недостаточно и как графы помогают выявлять скрытые связи между клиентами, как клиенты «превращаются в слова» и на чем измеряется успех.
django-admin-keyshortcuts - Keyboard shortcuts for Django Admin
https://github.com/khanxmetu/django-admin-keyshortcuts
plutoprint - A Python Library for Generating PDFs and Images from HTML
https://github.com/plutoprint/plutoprint
Сводка от pythonz 31.08.2025 — 07.09.2025
https://pythonz.net/articles/607/
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Почему асинхронный Python не такой популярный?
- Эволюция ForeignKey в Django: от наивной модели до продакшена
- Случаи из разработки на асинхронных фреймворках в Python. Часть 1. FastAPI
- Клик без промаха: подход автоматизации Windows-приложений с UWP
- Python Memory Tricks: Optimize Your Code for Efficiency
- Как подружить MISP и Python? Мой опыт
- alive-progress: Progress Bar With Real-Time Throughput
- audioFlux: Audio and Music Analysis, Feature Extraction
- django-admin-keyshortcuts - Keyboard shortcuts for Django Admin
- Django security releases: 5.2.6, 5.1.12, and 4.2.24
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/612/