IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE


Новый материал в ленте
  Django - 5.2.10

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


Python Дайджест. Выпуск 629

(29.12.2025 - 04.01.2026)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  Собираем Docker-шаблон для Python с Poetry: шаг за шагом

Это Docker-шаблон для Python + Poetry, рассчитанный на реальную работу, а не учебные примеры: воспроизводимое окружение, удобный dev-workflow, отдельные сборки под прод, dev, Jupyter и AI-инструменты.

  DOOM in Django: testing the limits of LiveView at 600.000 divs/seconds

Yep, DOOM in Django. That's right. Django LiveView streams ViZDoom as 100x100 pixel frames mapped to 10,000 divs at 60 FPS, sustaining about 600000 divs per second reliably.

  Нейропоисковик на 17 миллионов картинок: OpenCLIP, Qdrant и ZeroTier вместо облаков

Как сделать свой аналог Pinterest, если у вас нет бюджета корпорации, но есть 4 ТБ картинок (17 миллионов штук) и желание искать по ним не просто по тегам, а по визуальному стилю?В статье — опыт построения распределенной системы поиска из подручных средств.

  Ручное управление не делает нас сильнее: как я написал клиент для автоматизации тестирования

Однажды мне стало лень вручную проставлять статусы тестов PASSED/FAILED в TestY TMS, и я написал свое клиент-серверное приложение ATS Studio. Как мне это удалось, если я не пишу код на Python, и чему я научился в процессе, узнаете под катом.

  Локальный Tool Calling или «У нас есть BFCL-V4 дома»

Когда дело касается локального запуска, думаю, далеко немногие из нас запускают модели в BF16 через vLLM на Nvidia H100. А значит, все эти красивые результаты по бенчмаркам на практике, вероятнее всего, очень далеки от того, что мы получим на практике.И я решил это проверить.

  PyPI in 2025: A Year in Review - The Python Package Index Blog

PyPI strengthened security and organization features in 2025, adding trusted publishing, attestations, improved 2FA, malware response, and organization management enhancements.

  Сводка от pythonz 28.12.2025 — 04.01.2026

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

  Универсальный автогенератор тестов API на базе Schemathesis

В этой статье я расскажу, как мы разработали универсальный автогенератор тестов, который, как нам кажется, подходит для любого сервиса API. Ну и, конечно, расскажу, как он работает и как мы его планируем развивать.

  Кроим ДНК на Python — CRISPR gRNA finder, Часть I: Введение и базовый поиск

Несколько лет назад я наткнулся на статью про CRISPR‑Cas9 и домашние биолаборатории — люди буквально у себя дома экспериментировали с редактированием генов. Я бэкенд‑разработчик, биологию последний раз открывал в школе, но желание разобраться никуда не делось. В этой статье разберёмся, как работает CRISPR на минимальном уровне, и напишем CLI‑утилиту на Python для поиска потенциальных guide RNA — «наводчиков» для молекулярных ножниц Cas9.

  A (biased) Pure Python Performance Comparison

The following is a performance comparison of several (pure) Python implementations, for a large part of the Shed Skin example set. I left out some of the examples, that would result in an unfair comparison (mostly because of randomization), or that were too interactive to easily measure. Obviously this comparison is very biased, and probably unfair in some way to the other projects (though I've tried to be fair, for example by letting PyPy stabilize before measuring).

  И еще немного о QR кодах

Изначально я хотел написать статью про коды Рида-Соломона с иллюстрацией на примере работы QR кодов, в процессе подготовки сделал инструмент для визуализации промежуточных этапов построения QR кодов и обнаружил что у меня уже есть достаточно отсутствующего на хабре материала, в связи с чем немного поменял план.

  Базовый RAG-компонент для локального семантического поиска на Питоне

quad_rag_core — лёгкое Python-ядро для локального RAG, которое автоматически отслеживает изменения в папках, индексирует их в Qdrant и поддерживает эмбеддинги в актуальном состоянии.

  Параметры Python, которые должен знать питонист

Есть числа, которые полезно знать программистам на Python. Насколько быстро добавляется элемент в список? Как насчет открытия файла? Это занимает меньше миллисекунды? Если ваш алгоритм зависит от производительности, какую структуру данных вы должны использовать? Сколько памяти занимает число с плавающей запятой, один символ или пустая строка? Насколько быстр FastAPI по сравнению с Django?

  Ключевые слова в иностранном языке или как увеличить свой словарный запас?

Рассмотрим две проблемы при изучении иностранного языка. Это освоение грамматики и увеличение словарного запаса. Они не единственные, но важные. Про способы погружения в грамматику, на языке оригинала, можно прочитать в моей статье: «Уроки французского и пересоздание данных для изучения иностранного языка с помощью обучающей программы «L'école»»

  Как интегрировать аудит-логи с SIEM: от теории к практике на Wazuh и RuSIEM

Важным фактором для удобства расследований и анализа является формат самих аудит-логов. Он должен быть структурированным и единообразным вне зависимости от части системы, где происходит события. Но чтобы начать анализировать события, которые происходят в системе, нужно сначала эти события получить и передать анализатору — SIEM-системе.

  Подземелье c LLM-экспертами: используем PocketFlow и MCP для объяснения настолок

Сегодня я расскажу об своем pet проекте по объяснению правил для настольных игр. Цель данного проекта — понять, как можно собрать RAG агента без использования больших библиотек.

  Сервисы — место, где живет бизнес-логика

Я работаю в компании и, так сложилось, что нас имеет мы имеем DRF монолит на писят два миллиона строк кода. И вот однажды, чью-то светлую голову посетила мысль — «а давайте писать код одинаково». Идея прозвучала чертвоски просто и соблазнительно. С этого момента мы завели себе ишака по имени «Django Service Layer», и все дружно начали на него наваливать

Релизы

  psutil - 7.2.1

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

  kombu - 5.6.2

Фреймворк для работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/kombu/

  celery - 5.6.1

Распределенная очередь задач. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/celery/

  aiohttp - 3.13.3

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

  coverage - 7.13.1

Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/

  celery - 5.6.2

Распределенная очередь задач. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/celery/