IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram

     31.03.2025       Видео

Новости мира Python за март 2025

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

     16.03.2025       Выпуск 587 (10.03.2025 - 16.03.2025)       Видео

Поиск аномалий в данных, алгоритмы HBOS и ECOD

В докладе я расскажу об особенностях и проблемах задачи поиска аномалий, разберу несколько наиболее популярных методов.

     16.03.2025       Выпуск 587 (10.03.2025 - 16.03.2025)       Видео

Как раб. спутн. связь и при чём тут Python?

Рассмотрим основы работы спутниковой связи, включая ключевые принципы передачи данных через спутники. Поговорим о том, как Python может быть использован для автоматизации процессов в космической сфере.

     06.03.2025       Выпуск 586 (03.03.2025 - 09.03.2025)       Видео

Новости мира Python за февраль 2025

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

     27.02.2025       Выпуск 585 (24.02.2025 - 02.03.2025)       Видео

NLP нейросети в защите данных: опыт Makves DCAP

В этом докладе я расскажу о том, как мы использовали NLP решения для расширения возможностей DCAP (data-centric audit and protection) системы компании Makves. Мы обсудим, почему обработка неструктурированных текстовых данных без нейросетей является сложной задачей и как мы преодолели эти вызовы. Я поделюсь нашим опытом сбора и подготовки датасета, а также раскрою трюки и методы, которые мы применяли для оценки качества полученных решений. Также рассмотрим ограничения, с которыми мы столкнулись при продуктивизации моделей, и как мы их преодолели. Доклад будет полезен как опыт реального внедрения NLP функционала в работающий продукт.

     27.02.2025       Выпуск 585 (24.02.2025 - 02.03.2025)       Видео

Недописанная Кафкой Сага

О внедрении паттерна Saga в HoReCa FoodTech для исправления интеграции с блокирующимся кассовым оборудованием в ресторанах. Как это спасло нашу тех.поддержку. Какие уроки мы вынесли. И почему же Кафка не дописал(а) свою сагу…

     27.02.2025       Выпуск 585 (24.02.2025 - 02.03.2025)       Видео

Опыт использ. Python для автом. бизнес-процессов

От автоматизации нажатия кнопок, до создания полноценных интеграций систем — в этом докладе я расскажу, как мы развили наш подход к RPA, используя Python. 

     06.02.2025       Выпуск 582 (03.02.2025 - 09.02.2025)       Видео
     27.01.2025       Выпуск 581 (27.01.2025 - 02.02.2025)       Видео

Контролируемая генерация для больших языковых моделей (LLM)

Вы когда-нибудь сталкивались с тем, что языковая модель, даже лучшая, типа GPT-4 или Клод, не соблюдает строгий формат ответа? Например, выдаёт неверный JSON или добавляет лишние поля, что приводит к сбоям в сервисе? Эти проблемы могут вызывать значительные трудности при интеграции с другими системами, требуя сложных обходных решений и усложняя логику обработки данных. На этом докладе я покажу, как можно заставить модели строго следовать заданным форматам ответов. Я расскажу, как использовать современные фреймворки для контролируемой генерации, чтобы гарантировать выдачу корректных структурированных данных, будь то JSON, код или любые другие форматы. Доклад будет полезен не только специалистам по языковым моделям, но и разработчикам, знакомым с простыми концепциями конечных автоматов. Вы увидите, как эти известные алгоритмы в сочетании с языковыми моделями дают интересные результаты. Кроме того, я объясню дополнительные преимущества контролируемой генерации, такие как zero-shot классификация, вызов внешних функций и ускорение генерации.

     27.01.2025       Выпуск 581 (27.01.2025 - 02.02.2025)       Видео

Как тестировать питонячьи либы

Рубль, вложенный в тестирование библиотеки, даёт сильно больше велью, чем тот же рубль, вложенный в тесты бизнес-логики. Если пренебречь тестированием, карточный домик из абстракций легко рассыпается. Давайте разберёмся, как сделать так, чтобы как можно больше домиков не сыпались.

     27.01.2025       Выпуск 581 (27.01.2025 - 02.02.2025)       Видео

Долгая дорога к JIT

JIT или не JIT? Вот в чём вопрос. Python — язык с многолетней историей. И на протяжении всей своей истории он не был фаворитом в вопросах производительности. Было много разных попыток приблизиться к решению этой проблемы, в том числе и с добавлением JIT (pypy, numba, etc.), но у большинства из них был фатальный недостаток. Они были инструментами для решения конкретных проблем, про которые вспоминали, только когда других вариантов уже не осталось, когда уже не жалко инвестировать дополнительное время в ускорение узкий мест и переписывание кода. Но что же нам предвещает добавление JIT в коробочную версию cpython? Мы получим бесплатное ускорение всех наших программ и возрадуемся или всё не так просто? Давайте попробуем разобраться вместе.

     27.01.2025       Выпуск 581 (27.01.2025 - 02.02.2025)       Видео

Я ускорил всё, кроме себя

Я ускорил всё, кроме себя В своём докладе мне хочется дать слушателям самый полный и понятный список лучших решений для всего в бэкендах. Это будет небольшая энциклопедия лучших решений, многие из которых я и коллеги как следует «притёрли» в продакшене. Фреймворки, библиотеки, сервера, даже немного десктоп софта, сравнения — будет всё, а на что-то мы и вовсе посмотрим с неожиданных сторон.

     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.

     16.01.2025       Выпуск 579 (13.01.2025 - 19.01.2025)       Видео

Лучший курс по Python 12: tuple

Почему в CPython tuple на самом деле мутабельный?

     05.01.2025       Выпуск 577 (30.12.2024 - 05.01.2025)       Видео

Туллинг Python-разработчика для тестирования

Бывает так, что приходишь на проект, а тестов нет. Или тесты плохо работают, или пока ждёшь их завершения — успеваешь выпить чаю и написать ещё одну фичу, которую опять надо тестировать. Каюсь, таким разработчиком был и я. Как-то раз я написал тесты так, что перестал хотеть их запускать через месяц. Я считаю, так быть не должно. Поэтому расскажу, каким требованиям должны отвечать тесты, какие для этого есть инструменты и как повысить тестируемость вашего кода.