IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter

     27.01.2025       Выпуск 581 (27.01.2025 - 02.02.2025)       Видео

Мультиагентные системы и автопромптинг

AI-агенты захватывают наш мир, и раз бороться с ними не выйдет — стоит научиться их делать. А ещё лучше — пусть AI-агенты создают себя сами. В докладе будет разбор того, как научить агентов писать себе промпты, измерять качество решений. Обсудим основные проблемы, которые могут возникнуть, и выбор правильной схемы памяти для агентов. Отдельное внимание уделим обучающимся агентам, которые анализируют обратную связь от пользователей и становятся лучше. Доклад будет наиболее интересен тем, кто создает персонализированных AI-ассистентов.

     27.01.2025       Выпуск 581 (27.01.2025 - 02.02.2025)       Видео

Как и зачем я пишу новый учебник по Python

Все, кто когда-либо писал учебники, хором говорят: не пишите учебник. Настала моя очередь присоединиться к этому хору: год назад я сел писать с нуля учебник по Python. И прямо сейчас провожу обкатку написанного на фокус-группе, а в начале 2025 года планирую издать книгу в бумаге. Это доклад о том, как увлечение нейрофизиологией переросло в мой самый большой эксперимент за 25 лет работы программистом: создание самоучителя для взрослых. Я расскажу, как выбирал последовательность обучения, почему начал учебник с expression/evaluation/value, зачем объяснять списки через словари, чем мне не нравится слово "переменная", и, главное — почему я хочу издать всё это в бумаге.

     27.01.2025       Выпуск 581 (27.01.2025 - 02.02.2025)       Видео

Python VS ГИС-инструменты: хватает ли питона для обработки гео-данных в индустрии?

В докладе сравним подходы программиста и ГИС-специалиста к обработке гео-данных. На примере проектов посмотрим, почему не стоит ограничиваться готовыми коробочными решениями и когда переходить к разработке собственных решений. Поделимся опытом использования питона для анализа пространственных данных и расскажем о стеке инструментов, необходимых для ГИС-моделирования.

     27.01.2025       Выпуск 581 (27.01.2025 - 02.02.2025)       Видео

Как мы тестируем дата-пайплайны в рекламе Яндекса

Как мы тестируем дата-пайплайны в рекламе Яндекса В рекламных технологиях Яндекса мы создаём конвейеры обработки данных для аналитики, подготовки датасетов и обучения ML-моделей. Сбои в работе этих конвейеров могут приводить к серьёзным финансовым потерям, поэтому мы вкладываем много сил в обеспечение их надёжности. Одной из целей разработки нашей платформы управления данными Logos было решение этой задачи. В докладе я поделюсь нашим опытом многоуровневого тестирования дата-пайплайнов. Вы узнаете о различных подходах к тестированию данных, их преимуществах и недостатках. Я расскажу, как мы формируем тестовые выборки данных, как верифицируем результаты тестовых расчётов, а также как устроена приёмка дата-пайплайнов в рамках релизного процесса.

     27.01.2025       Выпуск 581 (27.01.2025 - 02.02.2025)       Видео

Делаем из питона го. Зачем?

Делаем из питона го. Зачем? Давайте признаем, что синхронный код писать проще: он прост, как доска. Но иногда хочется добавить какую-то многозадачность в свой код, особенно если у вас I/O-bound приложение. Асинхронность в питоне решает эту проблему, но при этом создаёт дополнительные сложности, например, классическую проблему сине-зелёных функций. А если ещё и изначально проект был на синхронном питоне, то не переписывать же его с нуля? А может, будем писать почти как в go с горутинами? Ровно так мы и делаем на нашем проекте. Расскажем, как мы к этому пришли и кому за это мы продали душу.

     27.01.2025       Выпуск 581 (27.01.2025 - 02.02.2025)       Видео

Зачем Яндексу своя бинарная сборка python

Зачем Яндексу своя бинарная сборка python В Яндексе используется своя система сборки, которая появилась более 10 лет назад. Она умеет собирать Python в замкнутые бинарные программы под все популярные платформы. В докладе рассмотрим разные способы дистрибуции Python сервисов и инструментов, выясним, что же такое бинарная сборка, какие она накладывает ограничения и даёт возможности.

     27.01.2025       Выпуск 581 (27.01.2025 - 02.02.2025)       Статьи

Озеро для дата-склада: как мы нырнули в новые методы хранения данных и что из этого вышло

В этой статье хочу рассказать, как мы изначально хранили данные, почему решили внедрить методологии Data Lake и Data Vault и к чему это привело. Кроме того, покажу, как мы изобрели свой велосипед разработали свой фреймворк по автоматизации работы с помощью модели Data Vault.

     27.01.2025       Выпуск 581 (27.01.2025 - 02.02.2025)       Статьи

Используем языковые модели в AI-агентах. Часть 2. Retrievers, TextSplitters

LanhChain - фреймворк, предоставляющий обширный и удобный функционал по использованию LLM, он служит для разработки приложений на основе больших языковых моделей, создания AI-агентов, взаимодействия с векторными хранилищами и т.д. В этой части я разберу способы разделения текста и его хранения.

     27.01.2025       Выпуск 581 (27.01.2025 - 02.02.2025)       Статьи

Как создать планировщик путешествий с ИИ-агентом на CopilotKit, LangGraph и Google Maps API

Кто сказал, что разработка ИИ‑агента — это сложно, долго и только для корпораций с миллионами в бюджете? Сегодня мы убедимся, что добавить в своё приложение умного ассистента может каждый. Встречайте: ИИ‑агент, который помогает пользователю принимать решения и обновляет данные в реальном времени.

     25.01.2025       Выпуск 580 (20.01.2025 - 26.01.2025)       Статьи

Кредит, график платежей, аннуитет, досрочное погашение. Тех реализация. Велосипед, который будет переизобретаться вечно

Если столкнулись с кредитом и задавали вопросы как считается график платежей по нему (не в общем и целом, а почему конкретно тут такая циферка, а не другая), то, надеюсь, большую их часть сможете закрыть, после ознакомления.Плюс в статье делюсь своей технической реализацией в ознакомительных целях.

     24.01.2025       Выпуск 580 (20.01.2025 - 26.01.2025)       Статьи

Стоит ли использовать Python venv в контейнере, таком как Docker? Определённо

Стоит ли использовать Python venv в контейнерах, таких как Docker? На первый взгляд может показаться, что это лишний шаг, ведь контейнер уже обеспечивает изоляцию. Но что, если отказ от venv обернётся неожиданными конфликтами, сложностью поддержки и скрытыми рисками для вашего проекта? Из этой статьи узнаем, почему даже в контейнеризированной среде venv остаётся важным инструментом для обеспечения стабильности и однородности разработки.

     24.01.2025       Выпуск 580 (20.01.2025 - 26.01.2025)       Статьи

Почему мы отказались от выражения «assert» в Python

В текущем проекте на Python мы практически полностью отказались от использования выражений с ключевым словом assert, и в этой статье я расскажу почему.Рассмотрим кейсы где использование выражений assert уместно, а где оно может выстрелить в ногу, и как этого избежать.

     26.01.2025       Выпуск 580 (20.01.2025 - 26.01.2025)       Статьи

Сводка от pythonz 19.01.2025 — 26.01.2025

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

     23.01.2025       Выпуск 580 (20.01.2025 - 26.01.2025)       Статьи

Брокеры сообщений на практике: как подключиться и пользоваться RabbitMQ в Python

Умение работать с брокерами сообщений — едва ли не базовый навык для бэкенд‑разработчиков уровня Junior и Middle. В этом базовом материале по RabbitMQ посмотрим, как развернуть решение на собственном сервере, а также установим и настроим панель управления.

     23.01.2025       Выпуск 580 (20.01.2025 - 26.01.2025)       Статьи

Dunder-методы в Python: предназначение и применение

Методы dunder (double underscore) или методы двойного подчеркивания — специальные методы в языке программирования Python, которые содержат по два символа подчеркивания в начале и в конце своего названия. Цель подобного наименования — предотвращение конфликта имен с другими пользовательскими функциями.

     23.01.2025       Выпуск 580 (20.01.2025 - 26.01.2025)       Статьи

Быстрый старт в мир Python окружений с uv

uv — относительно новый и динамично развивающийся инструмент, упрощающий создание и управление Python окружениями. Быстро, без лишних настроек и с простым интерфейсом

     23.01.2025       Выпуск 580 (20.01.2025 - 26.01.2025)       Статьи

LangChain vs LlamaIndex: проектируем RAG и разбираемся, что выбрать для вашего проекта

Сегодня it-сообщество предлагает большое количество любопытных инструментов для создания RAG-систем. Среди них особенно выделяются два фреймворка —  LangChain и LlamaIndex. Как понять, какой из них подходит лучше для вашего проекта?

     22.01.2025       Выпуск 580 (20.01.2025 - 26.01.2025)       Статьи

Основы очистки данных в data science

Проблемы с данными могут возникать по разным причинам: из-за их природы, способа сбора или ошибок при вводе. Очистка данных позволит сделать анализ более точным, а в случае машинного обучения — улучшить качество моделей.

     22.01.2025       Выпуск 580 (20.01.2025 - 26.01.2025)       Статьи

Создание персонального AI-ассистента с использованием RAG: пошаговое руководство

Ресурсов описывающих работу RAG-систем полно, однако руководств которые расскажут и поэтапно проведут разработчика через все необходимые шаги я не нашел. Тем самым постараюсь восполнить пробел в данной статье.

     22.01.2025       Выпуск 580 (20.01.2025 - 26.01.2025)       Статьи

Joblib: максимум из параллельных вычислений в Python

Joblib — это Python-библиотека, которая предоставляет инструменты для параллельных вычислений, кэширования и эффективной обработки данных. Она используется для ускорения выполнения операций, таких как многократные вычисления, обработка больших массивов данных и параллельная обработка однотипных задач.