Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Год назад я написал статью «Переводим fb2 книжки, с нейронками, для себя» — про то, как собрал на паре Tesla P40 в гараже программу Sunny Narrator («Солнечный сказочник»), которая переводит художественные книги через локальные и облачные LLM. Тогда это был скорее прототип «доказать себе, что так можно»: черновики читались с головной болью, книга в тысячу страниц переводилась два дня, а электричество, отключённое посреди процесса, стоило ещё двух.За год программа доехала до версии 2.1,
Когда нужно классифицировать текст, дефолтный ход в 2026 – взять предобученный трансформер и дообучить. TF-IDF воспринимается как музейный экспонат: работал в эпоху до BERT, сейчас не всерьез. Обычно этот выбор никто не проверяет на своих данных, потому что и так понятно, кто победит.Мы решили проверить.
Знакомая схема защиты от подмены. Сервер кладёт клиенту cookie user=guest&role=reader и рядом — подпись sha256(secret + данные), чтобы клиент не переписал reader на admin. Секрет знает только сервер, поэтому пересчитать подпись под изменённые данные клиент вроде бы не может.Поломается не сама SHA-256, а конструкция вокруг неё: к данным можно дописать хвост &role=admin и предъявить к нему валидную подпись, не зная секрета вообще. Атака называется length extension, и в статье мы её проделаем на своём же сервере.
Допустим, у тебя есть несколько AI-агентов. Один разбирает тикет, второй меняет код, третий запускает тесты, четвёртый готовит релиз.Задача закрыта, тесты зелёные, артефакт собран. Метрика success_rate показывает успех.Можно праздновать?Не обязательно. Агенты могли несколько раз выполнить одну работу, нарушить порядок операций, одновременно захватить общий ресурс или случайно добиться правильного результата через недопустимую последовательность действий.
Один и тот же JavaScript-код в браузере, Node.js, Deno и Bun должен показывать примерно одинаковую скорость – по крайней мере, так кажется до первых замеров. Я взял четыре прикладные задачи, добавил к сравнению Python и измерил не только время выполнения, но и потребление памяти, причём отдельно посмотрел, как результат меняется вместе с границами замера. Оказалось, что у каждой среды своё представление о быстродействии, а лидер зависит не только от алгоритма, но и от того, входят ли в задачу чтение файлов, парсинг или обработка изображений.
В августе было много новых интересных PEP’ов (например, PEP 805: Safe Parallel Python), которые я поревьюил, было много новых релизов, было много новых опенсорс проектов чуваков из нашего сообщества, пару интересных подкастов и множество другого интересного!
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Панель отладки и профилирования Django приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
HTTP-клиент нового поколения. Поддерживает HTTP/1.1 и HTTP/2 и имеет синхронный + асинхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/httpx/
Сегодня хочу рассказать об особенностях автоматического тестирования крупного проекта на Django, в котором тесты написаны в разных стилях и есть много пересечений моделей данных. Поговорим о том, как привести всё к единому знаменателю без риска получить непредсказуемое поведение тестов. Также разберём конфигурацию pytest, параметры его запуска, работу с фабриками моделей и стили тестирования в двух парадигмах (Django и чистый pytest).