Python Дайджест. Выпуск 642

Я работаю в компании, которая разрабатывает и продаёт систему электронной очереди. Пришёл недавно, успел написать веб-клиент для их очереди — общение по SOAP, веб сайт, талоны с QR кодом, ничего особенного. Потом руководство поставило задачу: интегрировать физическое табло с вызовом клиентов через веб. Старое десктопное приложение как-то умеет зажигать на нём цифры — надо сделать то же самое, но из веба.Окей, задача понятная. Первым делом пошёл к тем, кто делал это приложение.

Это инервью Гвидо ван Россума с core‑разработчиком Python Бреттом Кэнноном, в котором они обсудили начало и развитие карьеры Бретта как программиста и активного участника сообщества разработчиков Python, развитие самого языка, сложность управления большим сообществом, кризис PEP 572 >:=, выход Гвидо на пенсию в 2018 г. и к чему это привело.

WSPR — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) в 2008-2009 годах, с целью исследования распространения радиосигналов от коротковолновых передатчиков малой и сверхмалой мощности. В этой статье будут рассмотрены устройство и принципы работы протокола.Статья может быть интересна радиолюбителям, как знакомым, так и не знакомым с WSPR, а также тем, кто хочет понять устройство этого протокола.

Два месяца назад я выложил первую версию MCP для КОМПАС-3D. Реакция была предсказуемая: “круто для демо, но в реальной работе не взлетит”. Тогда они были правы.Сейчас агент получает задачу, строит 3D-деталь, добавляет отверстия, проверяет дерево построения, сохраняет документ и возвращает скриншот.

Mistral 7B — одна из лучших открытых моделей на тот момент — на русском ошибался в склонениях, плохо следовал русскоязычным промптам и терял смысл в длинных диалогах. Стало понятно: придётся дообучать самим.

MCP выглядит как удобный способ структурировать LLM-приложение, но за это приходится платить. При этом попытки «ускорить систему» через C++, IPC или смену сериализации не всегда дают ожидаемый результат. В статье разбираю, где на самом деле возникает latency и почему архитектура оказывается важнее, чем выбор технологий.

Модели вроде YOLO и RF-DETR обычно работают по одной и той же схеме: на вход подается изображение, на выходе мы получаем предсказания объектов.Такой подход удобен и хорошо работает для картинок. Но видео — это не просто набор независимых кадров.

От уравнений до верификации: как мы сравнивали разработанный веб-модуль для анализа потерь в НКУ (низковольтных комплектных устройствах) с нормативной базойА можно ли рассчитать потери и нагрев шин для оценки тепловыделения в НКУ быстро, точно и прямо в браузере?

Это продолжение предыдущей публикации про реставрацию ruGPT3XL. После того, как удалось получить стабильную и рабочую версию мне захотелось решить одну старую проблему, которая меня в ruGPT3 моделях очень беспокоила, это проблема маленького контекста в смешные 2k токенов. Решил поднять контекст до 8k.

Недавно перед нами встала задача быстро реализовать микросервис для конвертации видео. Стандартным решением для таких целей является FFmpeg, который умеет читать файлы чанками (запросы HTTP Range) с URL и выводить результат в stdout. Поэтому я решил попробовать подход с потоковой конвертацией.Важно уточнить, что под «потоковой обработкой» здесь подразумевается передача данных в виде последовательности чанков (Chunked Streaming), а не классический Continuous Streaming, как в случае с live-видео.

Давайте рассмотрим реализацию конвеевской игры «Жизнь» при помощи графической карты. Я хочу поэкспериментировать с разными библиотеками и методиками, чтобы понять, как обеспечить наилучшую производительность. Начнём мы с простого и постепенно будем повышать сложность.Игра «Жизнь» — это простой клеточный автомат, поэтому она должна хорошо поддаваться GPU-ускорению.

Но очень быстро оказывается, что настоящая сложность не в самих задачах, а в инфраструктуре вокруг них.Сначала хочется просто запускать код в фоне. Потом появляются ретраи, таймауты, логирование, контроль выполнения. Ещё чуть позже всплывают совсем неприятные вопросы: что делать с пропущенными запусками после рестарта, как не дублировать задачи и где вообще должна жить логика планирования.В какой-то момент становится очевидно:

Во второй части мы сделали консольный чат с циклом и system prompt. Но у него был пробел: каждый запрос шёл к модели независимо, без контекста предыдущих реплик. В третьей части добавляем историю сообщений — и чат наконец начинает помнить разговор.

Когда проектов в GitLab становится много, довольно быстро появляется одна и та же задача: найти, где используется конкретный API, URL, env-переменная или конфигурационный параметр.В результате поиск по 100+ проектам сократился с часов до нескольких минут.

У меня созрела идея повторить и немного адаптировать решение под свои задачи — но с одним важным отличием: я решил доверить написание кода и текста искусственному интеллекту.

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

What’s a friendly class? One that accepts sensible arguments, has a nice string representation, and supports equality checks. Read on to learn how to write them.

Roman built Smello, an open-source tool that captures outgoing HTTP requests from your Python code and displays them in a local web dashboard. Learn why he did it and how he uses it to debug API access.

What you need to know before putting a Django project that uses SQLite in production. This is part 5 of a series that includes information on write-ahead logging, locking errors, performance, and more.

Здесь мы рассматриваем фабрики в тестировании. На очень элементарных примерах, с использованием языка python и инструментов Django, pytest, factory_boy.

Имитация движений: как научить робота повторять движения, используя нейросеть для генерации траектории.

С помощью Python провел исследование космических адресов Алисы Селезневой. Вокруг нее было так много планет, неплохо исследованных, а посетила она только малую часть из них.

В этой статье продолжаем борьбу с фильтрами по дате в Apache Superset. Сегодня разберем, как реализовать подобие логики remove_filter в старых версиях (до 5), чтобы виртуальный датасет не оборачивался фильтрами.

This article explores three tools for DataFrame portability in Python: Ibis, Narwhals, and Fugue. Learn when to use each to write code that runs across multiple backends.

Сегодня я расскажу, как мы сделали самый быстрый и самый семантически корректный фреймворк для создания апишек на Джанго. Поговорим про конкурентов, покажу очень крутые интеграции, поделюсь своей философией и правилами, которые использовались для создания фреймоврка, ну накину на вентилятор для интереса.

Анонсирую новый фреймворк мутационного тестирования, который создавал в течение последних нескольких месяцев.

Векторные базы в агентной архитектуре и как изменятся вопросы на собеседованиях в 2026 Будут рассмотрены ключевые архитектурные вызовы при проектировании систем на основе AI-агентов и mcp серверов, а также роль фреймворков вроде LangChain и LangGraph в этом контексте. Далее глубоко разберем, чем отличаются популярные векторные базы данных, когда какую выбрать, и как работают их внутренние механизмы — HNSW, IVF, similarity, сегментация и лайфхаки "приготовления" рага. 

AI агенты и до С доведут: как proof of concept на micropython превратился в устройство с предзаказами. 

Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/

Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/

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

Python IMAP для людей. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/imbox/

Простая библиотека для создания HTTP запросов. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/requests/

Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/

Панель отладки и профилирования Django приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/

Инструмент подсветки синтаксиса. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Pygments/

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