Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Сегодня хочу разобрать на реальном примере, как иногда самые неочевидные идеи те, что в момент презентации заставляют тимлидов молча поправлять очки, а менеджеров ёрзать на стуле могут не просто выстрелить, а полностью перевернуть продукт. Это история не про гениальный прорыв, а скорее про настойчивость, готовность к экспериментам и немного удачи.
Learn how to use .dropna() to drop null values from pandas DataFrames so you can clean missing data and keep your Python analysis accurate.
A recap on the work done in Python 3.14 to enable asyncio to scale on the free-threaded build of CPython.
With a jam packed 3.14 release around the corner, it’s also important to look at the smaller features coming to Python
Многие частные инвесторы ведут свои портфели в Excel: это удобно, бесплатно и всё — на вашем компьютере. Но у Excel есть слабое место: он не умеет напрямую «разговаривать» с современными сайтами. Если нужно автоматически подтянуть котировку с конкретной страницы в интернете, встроенные веб‑функции часто не справляются: они не умеют обходить современные защиты. В этой статье я покажу простой и надёжный способ заставить Excel получать котировки практически с любого сайта
Академий показал, что LLM-бот может работать в продакшене, а не в демо. RAG, SQL-модуль, собственный бенч и GPU-инфра позволили выдержать десятки тысяч запросов в реальной приёмной кампании.Для абитуриентов это быстрые и точные ответы 24/7, для вуза — разгрузка комиссии и масштабируемый инструмент. Для нас — платформа, где мы улучшаем подходы к RAG, фильтрации и безопасности в живой среде.
Предыстория вопроса. Знакомство с китайской компанией Dobot началось год назад с проекта «Кубики».Для проекта требовался небольшой недорогой механизм, способный строить башню из кубиков. Исследование тематических ресурсов мне удалось составить небольшой перечень возможных конструкций. Так же был найден интересный ресурс на сайте МФТИ — лабораторная работа «Робот строит башню».
Learn 8 tricks to reduce memory use in Python programs. Fix memory leaks, pick better data structures, and work with large amounts of data more easily. Use tools like generators and slots with simple code examples. These tips help make your programs faster and stop MemoryErrors.
Мы получили огромное количество фидбэка и поняли, что тема сокрытия данных интересна сообществу не только в контексте классических картинок (LSB), но и в более сложных, повседневных файлах — документах.
Это лето обрадовало нас прорывом в обработке изображений с помощью нейросетей. Одна за другой выходят такие модели как Flux.1 Kontext, Qwen-Image-Edit, Gemini 2.4 Flash Image Preview (Nano Banana) демонстрируя недостижимый до сих пор уровень манипуляции цифровым контентом. Это не замена Фотошопу, а технология, открывающая врата в бесконечные визуальные миры и всё благодаря мощи архитектуры Diffusion Transformer (DiT).
Статья рассказывает о том, как банк строит единый цифровой профиль клиента, используя графы и эмбеддинги. Вы узнаете, как разрозненные данные о транзакциях, связях и балансах превращаются в мощный инструмент для анализа и прогнозирования. Разберем, почему классических табличных подходов недостаточно и как графы помогают выявлять скрытые связи между клиентами, как клиенты «превращаются в слова» и на чем измеряется успех.
Python продолжает меняться, но не всегда так, как ждёт сообщество. Новый синтаксический сахар отклоняют, прирост производительности оказывается скромнее обещанного, а очередные депрекации в setuptools ломают проекты. При этом экосистема получает долгожданный стандартный lock-файл и поддержку uv в Dependabot. В статье разбираем, что это значит на практике и почему начинающим Python-разработчикам важно следить за этими изменениями.
ㅤ
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Did you know that Python 3.14 will include syntax highlighting in the REPL? Python 3.14 is due to be officially released in about a month. I recommended tweaking your Python setup now so you’ll have your ideal color scheme on release day.
Python кажется простым и понятным — именно поэтому с него так классно начинать карьеру разработчика. Но за этой простотой скрываются тонкости, которые любят проверять на собеседованиях. И тут начинающий разработчик может неожиданно попасть впросак: вроде бы код работает, но поведение совсем не такое, как ожидалось.
В этой статье рассмотрим возможность получать метрики Celery непосредственно от самих воркеров, хитрости, на которые придётся пойти, чтобы решить эту задачу, и, самое главное, какие преимущества от этого можно получить по сравнению с классическим подходом к мониторингу Celery. Также продемонстрирую небольшой Django-проект и пример его конфигурации. Особое внимание будет уделено режиму мультипроцессинга и тому, как та или иная конфигурация запуска Celery будет влиять на сложность решения.