Python Дайджест. Выпуск 659

Генерация красивых единичных артов давно перестала быть проблемой. Но как только возникает прикладная задача — например, сделать серию консистентных иллюстраций или заготовок для стикерпака в едином стиле — обычный промпт‑инжиниринг начинает буксовать. Закрытые модели дают высокое качество, но забирают контроль и навязывают свое видение.Поэтому я решил собрать собственный контролируемый пайплайн.

В этой статье расскажу, как мы построили отдельный модуль управления корпоративными чатами и каналами на Django, PostgreSQL и Telethon. Без привязки к нашей внутренней инфраструктуре — только архитектура, технические решения и несколько выводов, которые могут пригодиться при решении похожей задачи.

Как превратить работающий AI-прототип в надёжный production pipeline? Разбираю архитектуру Shorts Maker v2 — генератора коротких видео на Python с DDD, возобновлением после сбоев, checkpoint’ами после каждой сцены, ограниченной конкурентностью и заменяемыми AI-провайдерами

Слотовая марковская модель из ~200 строк Python воспроизводит статистику манускрипта Войнича с точностью до сотой бита. Разбор четырёх экспериментов: как я нашёл «признак смысла» в тексте, а потом сам же его опроверг контрольным тестом — и почему без внешнего ключа манускрипт не расшифрует никакая статистика. Код и данные открыты.

В 2026 году активно выходят новые фронтир LLM-ки, агентные системы и принципиально новые подходы в самых разных областях. Медицинский AI периодически перенимает наработки, однако область применения ИИ в медицине сейчас остается ограниченной. Обсудим, какие сложности скрываются под капотом медицинского ИИ-сервиса, какие типы данных бывают в медицине, как с ними работать, какие модели подходят и как быть с этическими тонкостями при внедрении ИИ-сервисов в медицинский контур

Давайте сразу договоримся: я не публикую ИИ слоп, пишу статью ручками (потому что уважаю своего читателя) и рассказываю интересное и актуальное из своей бесплатной работы в опенсорсе, а с вас лайк статье (если она будет для вас интересной).Погнали смотреть, что у нас в питоне происходило!

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

В большинстве случаев агенты строятся вокруг базового цикла ReAct (Reasoning + Acting - рассуждение и действие): модель рассуждает, при необходимости вызывает инструмент (tool), смотрит результат и снова думает - пока не отдаст ответ. На короткой задаче этого хватает. На длинной - агент сам накапливает контекст: историю, результаты инструментов, планы, файлы. Вопрос смещается от «как написать промпт» к «как управлять всей этой средой». Этим занимается контекст-инжиниринг (context engineering). Глубокие агенты (Deep Agents) - готовая реализация этой идеи в экосистеме LangChain

Для создания подсветки синтаксиса мне требовалось регулярное выражение, которое может подсветить разные фрагменты пути. При этом оно должно следовать условию "только путь в кавычках" и обходить мимо переменные, продолжная парсинг пути.В этой статье мы разберем, каким образом написать такое выражение, как работает рекурсия в RegEx, как добавить условие выхода из нее. Посмотрим, как пропускать целые фрагменты текста.

Я собираю афишу города в одну карту из пяти источников. Два из них — Яндекс.Афиша и afisha.ru — собирать себя не хотят. И режут не так, как ждешь: ни логина, ни капчи на входе, ни «подтвердите, что вы не робот». Мой requests.get(...) ловит 403 — даже когда заголовки скопированы из Chrome один в один.Первая мысль была дурацкая: где-то не хватает куки или очередного sec-ch-ua. Оказалось — проблема раньше. К тому моменту, когда сервер читает мой браузерный User-Agent, он уже успел посмотреть, как именно клиент открыл защищенное соединение. Питоновский клиент палится ровно тем, как он здоровается.

Мы попытались автоматизировать первую линию SOC. Захотелось объединить гибкость ЛЛМ и надежность сигнатурных движков. Поместилось все это в один асинхронный граф.Под капотом гибридный RAG (Vector + BM25), zero‑cost фича для экономии токенов и параллельный сигнатурный анализ.Статья об архитектуре, а не готовом решении.Мы тестировали пайплайн на логах кибербезопасности, но концепция получилась модульной и универсальной. Логи лишь выступают как пример для демонстрации. Представленный граф можно адаптировать под разбор отзывов, фильтрацию спама или модерацию внутренних документов компании.

Django ORM умеет долго скрывать проблемы: лишние запросы, гонки при save(), затянувшиеся транзакции и выборки, которые незаметно съедают память. В статье разберём шесть типичных ошибок, которые редко проявляются на тестовых данных, зато быстро становятся заметны под нагрузкой.

ㅤ

Audio

Scaffold a Django project the way you need it. Seedkit is a skill for Claude Code, Cursor, and other coding agents. Tell it what you must build, it asks a few questions, then writes the Django project — authentication, APIs, background jobs, deploy. A cookiecutter gives one fixed set of packages and you delete the parts you do not need; Seedkit knows more than 50 Django packages and writes only the code for what you select.

Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/

Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv

Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/