Python Дайджест. Выпуск 614

При про­ектировании RAG-системы инженер каждый раз сталкивается со множеством вопросов: какую базу данных использовать, как организовать получение релевантной информации, да даже выбор эмбеддера может занять приличное время, а это лишь вершина айсберга. Что хорошо работает в одной сфере, например в техподдержке, может полностью провалиться в другой — например, при анализе юридических документов. 

Хотел написать классическую статью, ни разу не писал, ради интереса попросил ChatGPT и она все написала, стало скучно до жути, эта «классическая » статья будет под спойлером, она реально по теме, написана с двух запросов, а далее будет кратенько и технически что и зачем, со ссылками на примеры. Для технической части нужны знания python, llm, cuda и что такое OpenAI API.

Сегодня я хочу поделиться историей одной, казалось бы, простой задачи, которая превратилась в увлекательное техническое расследование. Мы разрабатывали утилиту для стеганографии ChameleonLab и решили добавить поддержку современных форматов изображений, таких как WebP и AVIF. С WebP все прошло гладко, но AVIF оказался на удивление крепким орешком.

MSK144 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2016 году для проведения связей через метеорное рассеивание. В этой статье будут рассмотрены подробности работы протокола.Статья может быть интересна радиолюбителям, как знакомым, так и не знакомым с MSK144 и связью через метеорное рассеивание, а также тем, кто хочет понять устройство этого протокола.

Wondering what the arrow notation means in Python? Discover how -> is used in type hints, functions, and more with simple explanations and examples.

While Python’s standard logging module is powerful, navigating its system of handlers, formatters, and filters can often feel like more work than it should be. This article describes how to achieve the same (and better) results with a fraction of the complexity using Loguru.

This post compares the performance of running Python on several microcontroller boards.

Сегодня доклад будет максимально простыми словами, будто сидим, пиво пьем, рыбку едим, потому что необычайно сложный контент. Но я хочу, чтобы вы выключили полностью мозги, расслабились, получили удовольствие и читали сердцем. Все это делал я, Александр Сербул, с небольшой командой. Моя задача — возбудить в вас интерес к Rust, высоким нагрузкам, асинхронщине, многопоточности и тому, как мы это используем.

В этой статье рассмотрим, как с помощью Python собирать и обрабатывать новости с сайта, имеющего RSS.В нашей статье мы создадим скрипт на Python, который за заданный период (например, за последние 4 часа) соберёт все записи из нескольких лент сайта BBC, отфильтрует их по ключевому слову «Трамп» и опубликует итоговый подбор в наш Telegram-канал.

Если вы только начинаете изучать Python и слышите слово дженерики, скорее всего в голове сразу каша: «что это вообще такое?». На самом деле дженерики - это очень простая идея. Представьте, что у вас есть коробка. В коробку можно положить игрушки, яблоки, книжки - всё что угодно.Но иногда вы хотите, чтобы в коробке лежали только яблоки. А иногда - только игрушки. И вот тут вам помогают generics.

Любому веб-приложению нужен веб-сервер для доступа извне. На самом деле, многие даже не уделяют выбору веб-сервера для своего приложения достаточного внимания: на Django берут "популярный" Gunicorn (а кто-то ещё и обвязывает его Uvicorn'ом), а для FastAPI Uvicorn практически стандарт. Тут "на сцену" выходит Granian, представляющий впечатляющие результаты производительности с простой настройкой.

В этой статье мы разберём, как написать свой многопоточный TCP-порт-сканер на Python. Несмотря на то, что существуют готовые инструменты вроде nmap или masscan, иногда требуется минималистичное решение: встроить проверку в CI/CD, автоматизировать аудит небольшой сети или использовать сканер как обучающий пример. Мы рассмотрим два подхода — на ThreadPoolExecutor и на asyncio

Задавались ли вы когда-нибудь вопросом, что происходит под капотом обучения, например, линейной регрессии? Если вы до сих пор не нашли ответ на этот вопрос, то эта статья для вас. Сегодня простым языком разберём, что такое градиентный спуск — от интуиции до полноценного обучения линейной регрессии с нуля.

Компании и энтузиасты стремятся автоматизировать процессы, но не каждый готов писать код с нуля. Поэтому в последние годы особую популярность набрала no-code платформа n8n. С её помощью можно быстро собирать пайплайны различной сложности: от простых чат-ботов до умных ассистентов, которые управляют календарем и напоминают о задачах.  Обычно в статьях про n8n затрагивают только готовые блоки, собирают из них пайплайны автоматизации, но в то же время упоминают об ограниченности использования этой платформы.

Wise words and practical lessons from gradually increasing usage of LLM tools into production.

A deep-dive look at these two popular packages, comparing Pydoll's claims around speed and ergonomics vs Playright.

A collection of real-world techniques for Playwright and pytest. As a project grows to do more with HTMX and Alpine in the markup, there’s less unit and integration test coverage and a greater need for end to end tests.

Эта статья о разработке средства визуализации импортов внутри проекта на python, основное назначение которого построить полный граф связи скриптов между собой и с внешними библиотеками, основываясь только на статическом анализе AST дерева. Код не будет выполняться, а доступность библиотек — проверятся. Цель показать, что было задумано, а не как это будет работать в текущем окружении.

В этой статье будет приведено практическое руководство по базовой настройке и запуску следующих инструментов для работы с LLM: Ollama, LM Studio, vLLM, Triton, llama.cpp, SGLang.

Equality saturation — это техника для построения оптимизирующих компиляторов с использованием e-графов. Создаем оптимизатор для подмножества линейной алгебры с помощью egglog. Начнём с оптимизации простых арифметических выражений с целыми числами. 

При тестировании распределенных систем разработчики сталкиваются с асинхронным взаимодействием с серверами, громоздкими сценариями отправки и сложным входом для новичков. Это приводит к ошибкам, долгой отладке и росту затрат.

В статье сегодня мы поговорим не о выборе алгоритмов, а о том, как автоматизировать весь процесс ML — от данных до деплоя и мониторинга, сократив время на подготовку с дней до часов. Мы разберем это на примере классической задачи с Titanic, реализованной на нашем фреймворке.

Во второй части курса по созданию ИИ-агентов превращаем безжизненные схемы в настоящих цифровых собеседников: подключаем нейросети к LangGraph, учим их запоминать контекст на сотни сообщений и гарантированно получать валидный JSON вместо творческой "болтовни". Создаем умные системы, которые сами определяют тип сообщения — отзыв это или вопрос — и автоматически направляют в нужную ветку обработки.

Работая в компании, которая занимается автоматизацией складских процессов, мы столкнулись с задачей прогнозирования нагрузки на склад. Это классическая задача предсказания временных рядов, в которой, имея достаточно большой объем исторических данных (минимум 1-2 года), нужно спрогнозировать, как эти данные будут меняться в будущем.

С развитием LLM моделей AI начали появляться разные ИИ агенты, автоматизирующие задачи.Но есть задачи, типа рутинного создания папок в облаке или удаления файлов, которые хорошо бы автоматизировать, но ручками сделать можно.А есть задачи, где без дополнительной технической помощи никак. Сейчас я говорю например о тех, которые в связи с инвалидностью просто физически не могут осуществлять элементарные для большинства операции.

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

Кольца Барромео — это конструкция из трёх колец, обладающая интересным свойством: эти кольца не сцеплены попарно между собой, но полная конструкция из трёх колец неразделима. Ну или если перефразировать: вся конструкция неразделима, но если любое из колец магическим образом пропадает, то оставшиеся два можно разделить.

Ночью (а точнее уже утром), я не мог уснуть, из-за навязчивой мысли в голове..А что если спарсить часть статей с хабра и представить их в виде obsidian графа, будет ли это выглядеть, как красивая база знаний?

Работая с геоданными, я регулярно сталкиваюсь с одной и той же проблемой - обилие рутины. Форматы не совпадают, координаты «прыгают», отчёты приходится собирать вручную. Даже если речь идёт о небольшом проекте, половина времени уходит не на сам анализ, а на подготовку и приведение данных к нужному виду.

В этой статье будет рассказано об эмббедингах и методах работы с ними. Расскажу немного математики и приведу много примеров на Python. 

Feature flags are a way to enable or disable blocks of code without needing to re-deploy your software. This post shows you several different approaches to feature flags.

Перевод статьи о том, как автор выбирает способ написания представлений в Django. Он считает, что обобщённые классовые представления (CBV) скрывают слишком много магии, усложняют чтение кода и отладку. Вместо них он использует базовый View, чтобы сохранять контроль, но при этом избегать громоздких if в функциях.

не буду называть слово вайб кодинг, хотя проект написан почти полностью DeepSeek, но суть гайда не в этом.оставлю пища для размышлений и задел на развитие бота

Несколько лет назад наш корпоративный слой данных жил на проприетарных технологиях. Данных было много, а основная СУБД — MPP-система Sybase IQ — долго не обновлялась. Мы регулярно сталкивались с тем, что у кластера «падали» ноды, каталог базы повреждался, порой даже терялись данные, а вендор не спешил выпускать исправления или даже признавать проблему.

Audio

When converting an existing REST API to the Model Context Protocol, what should you consider? What anti-patterns should you avoid to keep an AI agent’s context clean? This week on the show, Kyle Stratis returns to discuss his upcoming book, "AI Agents with MCP".

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/

Django приложение для работы с MySQL и MariaDB. Поддержка Python: 2.7, 3.4; Django: 1.7, 1.8, master; MySQL: 5.5, 5.6 / MariaDB: 5.5, 10.0, 10.1; mysqlclient: 1.3.6 (Python 3 compatible version of MySQL-python). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-mysql/

Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/

Python модуль для синтаксического анализа. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyparsing/

Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/

Библиотека для Python, которая позволяет вам писать асинхронные сетевые приложение использую синхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gevent/

Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

Полноценная двухфакторная аутентификации для Django.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-two-factor-auth/

Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/