pyflakes - 4.0.3

Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyflakes/

SQLAlchemy - 2.1.4

Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/

Typing в Python 3.11–3.14: что изменилось и как это использовать уже сейчас

За последнее время я прочитал множество репозиториев, где в Pyhton пользуются типизацией и почти везде синтаксис не новее 3.11: Optional, TypeVar на уровне модуля, Generic[T], кавычки вокруг опережающих ссылок. При этом у Python 3.10 поддержка закончилась, и разработчики языка дали нам новых удобных инструментов и чтобы ими пользоваться не всегда нужно обновляться до последней версии. В этой статье расскажу, какие основные фишки появились за последние несколько лет и как ими пользоваться даже в проектах на старых версиях.

Django: serve apple-app-site-association and assetlinks.json

ㅤ

Tel-Agent - AI phone assistant

fugleramme - Bird frame for Raspberry Pi

Static Analysis vs. Taint Analysis: Which One Secures Your Python Code?

NanoVector — Минималистичная векторная база данных и память для AI-агентов

Django - 6.1.2

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/

Django - 6.0.9

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/

Django - 5.2.18

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/

Django: serve a security.txt file

ㅤ

От прогноза потока клиентов к оптимальному штату сотрудников

Клиентский поток неоднороден. Он зависит от дня недели, месяца, праздников, времени суток, расположения и формата отделения, а также от локального расписания. Среднее значение за месяц для кадрового планирования почти бесполезно: два отделения с одинаковым месячным объёмом могут иметь совершенно разные утренние пики, продолжительность рабочего дня и долю вечерних посещений.Поэтому банку критически важен прогноз клиентопотока для сбалансированного операционного планирования: нехватка сотрудников ведёт к росту очередей и риску нарушения целевых сроков обслуживания,

Нейросеть написала PR, тесты зелёные, а поведение изменилось. Как я научил CI это ловить

Модель «упрощает» валидацию. Линтер молчит, тесты проходят, ревьюер видит аккуратный дифф в одну строку и жмёт Approve. Через неделю выясняется, что функция скидки начала принимать отрицательный процент.Тесты в таком PR почти всегда написала та же модель, что и код. Они подтверждают, что модель сделала задуманное, и ничего не говорят о том, ведёт ли себя код так же, как раньше. Я сделал инструмент, который проверяет именно это

bashautom: Persistent, Stateful Bash Sessions for Python

flowsint: Extensible Graph-Based Investigation Tool

Renart: A Local Workspace for SQL and Python Data Pipelines

PyPy v8.0.0

amqp - 5.4.1

AMQP-клиент. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/amqp/

aiohttp - 3.14.4

http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp