Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
ㅤ
Обработка и анализ временных последовательностей (временных рядов) достаточно часто встречающаяся задача. Обычно она решается с помощью идентичных подходов и методов. Однако когда анализ временного ряда предполагает выражение каждого последующего элемента через предыдущие, возникают проблемы с эффективностью реализации такого анализа.
Вторая часть серии статей "Лучшее время для соло предпринимательства". Описание процесса интеграции платежной системы Paddle с точки зрения юзер-сценариев.
Работа моя — складывать сказания да инструкции для продукта, что как царство-государство Kubernetes да с верной свитой операторов. Хоть и славно наше царство, а и есть в нем работа рутинная, не богатырская. Расскажу в статье, как решился я победить ту рутину с помощью ИИ и выковать себе меч-кладенец в виде приложения на Python. Коллегам-техническим писателем и всем, у кого, как и у меня, нет опыта разработки, но есть желание автоматизировать работу, добро пожаловать под кат.
runo — ассистент для репозиториев, который позволяет забыть о проблемах с настройкой локальной среды разработки и переключаться между репозиториями быстро и безболезненно. Больше не надо запоминать что, где и как можно/нужно запускать и что перед этим требуется сделать — обо всём позаботится ассистент. Вот как это работает
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Мы наконец решили задачу омографов. Конечно, с рядом оговорок, куда без них. Получилось пресловутое приключение на 20 минут. Несмотря на кажущуюся простоту (задача по сути является бинарной классификацией, число кейсов с тремя валидными вариантами ничтожно мало), задача является просто кладезем различных "мин замедленного действия" и типичных граблей в сфере машинного обучения.
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Так родился проект ReVu — self-hosted инструмент для автоматического код-ревью в Pull Request с помощью ИИ. Он универсален, легко кастомизируется и не требует доверять исходный код внешним платформам.
Мы собрали 507 PDF‑файлов (всего 14 678 страниц) и выделили 23 типа отчётов по признаку компании и структуры. Но традиционные подходы: ручной ввод, регулярки, rule‑based и классический NLP — оказались или неэффективными, или нежизнеспособными. Тогда я обратился к LLM
В ноябре 2024 года я написал пост «Действительно ли Python такой медленный?», в котором протестировал множество версий Python и отметил стабильный прогресс производительности языка.Сегодня девятое октября 2025 года, прошла всего пара дней после официального релиза Python 3.14. Давайте снова запустим бенчмарки, чтобы проверить, насколько быстра новая версия Python!Примечание: если вам неинтересны таблицы и графики и вы хотите просто прочитать мои выводы, сразу переходите к концу статьи.
В свободное время занимаюсь дискретной математикой, поэтому обожаю регулярные выражения — они по сути довольно близки к предмету моих интересов и делают код удобноваримее. В этой статье хочу рассказать о математике регулярных выражений и их интересной особенности, которая возникает внезапно
В эпоху, когда большие языковые модели (LLM) становятся всё более мощными и применяются во многих задачах, одна из ключевых проблем остаётся прежней — как эффективно снабжать их релевантным контекстом. Одним из популярных решений является подход RAG, где качество итогового ответа зависит от целого ряда факторов, одним из которых является качественное чанкирование исходных текстов.
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/