Python Дайджест. Выпуск 628

В статье разбираем, как Model Context Protocol (MCP) и библиотека FastMCP помогают создать чистую, модульную систему: выносим логику в отдельные серверы, управляем контекстом через ресурсы и легко меняем поведение агентов. Показываем на Python и LangChain 1.0, как превратить набор скриптов в масштабируемую фабрику агентов.

Недавно Сбер выкатил новые модели распознавания речи, и мне захотелось проверить их не в абстрактном демо, а в реальном сценарии. В этой статье я расскажу о практическом кейсе – разработке Telegram-бота, который преобразует голосовые сообщения в текст. Посмотрим, на что способна новая отечественная модель GigaAM-v3

База знаний в поддержке почти всегда отстаёт от реальности: знания появляются в звонках, остаются в умах операторов, а в документацию попадают выборочно и с задержкой. При этом сами звонки уже записываются и транскрибируются. В этой статье разберём инженерный способ автоматически извлекать из этого потока проблемы и решения и вести актуальную базу знаний с помощью Python

В этой статье разберу практический опыт построения системы видеоаналитики на базе open source-инструментов: от выбора библиотек и архитектуры до проблем с производительностью и масштабированием под десятки видеопотоков. Материал будет полезен инженерам, тимлидам и продакт-менеджерам и всем тем, кто рассматривает open source как основу для production-ready CV-систем.

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

А началось всё в один прекрасный день, когда мой сын - школьник осваивал n8n и ваял телеграм бота. Разговорившись, мы вспомнили, что его увлечение программированием началось со Scratch. И его фраза, что было бы здорово, если бы в scratch была бы встроена иишечка, можно столько прикольных игр сделать, стала отправной точкой для данного проекта.

В статье мы рассмотрели несколько подходов к решению этой проблемы и реализовали синтез LQR с расширенным состоянием (Augmented LQR) — метод, при котором в вектор состояний добавляются интегралы ошибок управления. Как обычно, ссылка на код в конце статьи.

Разбираем мощь match/case в Python: от базового синтаксиса до распаковки JSON и эмуляции в старых версиях.

В современных data-процессах ключевую роль играет обеспечение качества данных. Рассмотрим четыре популярных подхода: DBT, SQL, Python (Pandas/SQLAlchemy) и Great Expectations, оценив их эффективность для различных сценариев проверки данных.

Примерно так выглядит работа с LLM-приложением без инструментов мониторинга: система вроде бы и функционирует, но о ее внутреннем состоянии можно только догадываться.

Manim — Python-инструменте для создания наглядных математических анимаций в стиле 3Blue1Brown. Разбираемся, как с помощью кода визуализировать уравнения, графики и абстрактные идеи так, чтобы они были понятны коллегам, менеджерам и студентам.

Прямого доступа к агрегированным данным у исследователей нет — их необходимо собирать вручную через Steam Web API и сторонние сервисы. В этом проекте мы разработали полноценный программный комплекс для автоматизированного сбора, хранения и анализа данных Steam.

Буквально на днях Astral объявили, что их новый «революционный» тайп-чекер ty переходит в стадию бета-тестирования. А если учитывать, что и uv, и ruff формально тоже всё ещё находятся в бете, то можно считать, что ty уже фактически вышел в релиз. Собственно, о нём и поговорим дальше.

Разберёмся, как сделать такую ML-«песочницу», где Data Scientist пишет код, а всё остальное (установка драйверов, выделение ресурсов, деплой и тренировка модели, сбор метрик) уже настроено на бэкенде.

В этой статье будет рассказано о популярных метриках для NLP-задач: классификации текста, NER и кластеризации.

Discover PySpark 4.0’s game-changing features: 3x faster Arrow UDFs, native Plotly visualization, and dynamic schema UDTFs for flexible data transformations.

Какие навыки реально нужны в IT? Разбор рынка по данным hh.ru. Мы обработали 393 000 вакансий за 2025 год и делимся результатами: универсальный стек технологий, медианные зарплаты по специальностям и доля удаленки. А еще — техническая реализация нашего open-source проекта для сбора данных.

Cегодня я хочу поговорить о самом непонятном и переоцененном термине в мире архитектуры — Domain-Driven Design (DDD). Я объясню его так, чтобы стало понятно даже джуну, и покажу на реальных примерах, чем он отличается от других подходов.

Предлагаю свой вариант — менять в зависимости от раскладки цвет всей подсветки клавиатуры. С таким подходом куда бы вы ни смотрели перед компьютером, подсветка будет хорошо заметна периферийным зрением, и вы всегда будете знать какая раскладка выбрана. Я опишу реализацию решения для среды рабочего стола GNOME, проверенное на дистрибутивах Fedora 43 и Ubuntu 24.04.

REPL для Postgres. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pgcli/

Python модуль для синтаксического анализа. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyparsing/

Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/

Python модуль для синтаксического анализа. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyparsing/