Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Библиотека работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pika/
logzip — утилита для сжатия логов перед анализом в LLM. Вместо того чтобы отправлять в Claude/GPT сырые 10 МБ лога, мы сжимаем его до 3.4 МБ (−58%), сохраняя полную читаемость и видимость ошибок. Статья рассказывает о проблеме (Lost in the Middle, переплата за мусорные токены), архитектуре на Rust, алгоритме Recursive BPE и реальном ROI: −$2,070 в год на API.
Практический эксперимент с Meshtastic: две Heltec ESP32 LoRa 32 V4, связь на 702 м в городской среде, разбор LoRa-настроек, ролей нод, MQTT и Python-мост к локальной LLM через Ollama.
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/
WSGI HTTP-сервер для UNIX. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gunicorn/
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Celery популярен. Модель prefork работает по умолчанию. Autoscale смотрится неплохим вариантом для любого воркера.Идея посмотреть, как выглядит механизм изнутри родилась давно, когда по работе сталкивался с проблемами у клиентов в отложенных задачах, но никаких артефактов или задокументированного аномального поведения не было. Это стартовая статья об архитектуре, моделях и масштабировании Celery.
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Простая библиотека для создания HTTP запросов. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/requests/
MCP-серверы не умеют в авторизацию, n8n не умеет в per-user токены, а OAuth-клиенты говорят на разных диалектах. Рассказываем, как один Auth Proxy перед FastMCP Gateway закрыл все три проблемы — и почему в итоге бот переехал на LangGraph Архитектура, грабли и код
WebAssembly можно использовать как способ расширять Python без нативной сборки под каждую платформу: упаковать Wasm-модуль внутрь библиотеки, запускать его через wasmtime-py и ускорять участки, где чистый Python уже не справляется. Но за удобной схемой быстро проявляются неочевидные детали: store, линейная память, знаковые указатели, ручное копирование данных и риск записать их совсем не туда. В статье разберёмся, где Wasm действительно полезен для Python и почему работа с таким API требует особой аккуратности.
Когда вы пишете loss.backward() в PyTorch, ваш autograd делает то, что 200 лет считалось математической ересью: оперирует бесконечно малыми как настоящими числами.В 1960 году Абрахам Робинсон формализовал эту «ересь» в виде нестандартного анализа.В этой статье мы разберём, как математики изгнали, а затем вернули бесконечно малые, что такое гиперреалы и монады, а затем реализуем эту идею в коде.
Наш путь активной работы с очередями RabbitMQ начался с классического Celery. Осознав критичность низкоуровневого контроля системы, принялись работать с aio-pika. Но и этот уровень слишком местами сложный (далее расскажу почему), и нашли отличное решение, на текущий момент, в лице FastStream. Сразу оставлю такую пометку, что каждый инструмент подходит для решения своей задачи. Мы больше хотели сделать акцент на удобство и скорость разработки относительно затрачиваемого времени на миграции решений.
Сегодня доступны отличные недорогие модели для кодинга и архитектуры. Например, GLM-5.1 (реферальная ссылка +10% бонус на пополнение) умеет генерировать, рефакторить, отлаживать код, строить архитектуру – в десятки раз дешевле фронтит моделей или вообще бесплатно при локальном развёртывании.Но у всех таких моделей часто есть общая слепая зона: они не видят результат своей работы. В этой статье я рассказываю, как "научить модель видеть".