PythonDigest

الذهاب إلى القناة على Telegram

Сборник Python новостей: https://pythondigest.ru Наш IT-тренажер: https://app.incidenta.tech/ Создано в @incidenta_tech

1 862

المشتركون

لا توجد بيانات24 ساعات

+37 أيام

+630 أيام

334

عرض المشاهدات

~ 20324 ساعات

~ 23148 ساعات

17.93%

معدل المشاركة

~ 3

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

جاري تحميل البيانات...

القنوات المماثلة

pro.elixir_job_and_news

قنوات أخرى

سحابة العلامات

الإشارات الواردة والصادرة

---

جذب المشتركين

يونيو '26

في 0 قنوات

مايو '26

+16

في 0 قنوات

Get PRO

أبريل '26

+14

في 1 قنوات

Get PRO

مارس '26

+13

في 1 قنوات

Get PRO

فبراير '26

+20

في 0 قنوات

Get PRO

يناير '26

+16

في 1 قنوات

Get PRO

ديسمبر '25

+15

في 0 قنوات

Get PRO

نوفمبر '25

+18

في 1 قنوات

Get PRO

أكتوبر '25

+21

في 0 قنوات

Get PRO

سبتمبر '25

+10

في 1 قنوات

Get PRO

أغسطس '25

في 0 قنوات

Get PRO

يوليو '25

+12

في 1 قنوات

Get PRO

يونيو '25

+12

في 0 قنوات

Get PRO

مايو '25

+13

في 0 قنوات

Get PRO

أبريل '25

+12

في 2 قنوات

Get PRO

مارس '25

+15

في 1 قنوات

Get PRO

فبراير '25

+21

في 0 قنوات

Get PRO

يناير '25

+20

في 2 قنوات

Get PRO

ديسمبر '24

+16

في 1 قنوات

Get PRO

نوفمبر '24

+25

في 2 قنوات

Get PRO

أكتوبر '24

+26

في 1 قنوات

Get PRO

سبتمبر '24

+16

في 1 قنوات

Get PRO

أغسطس '24

+19

في 1 قنوات

Get PRO

يوليو '24

+26

في 0 قنوات

Get PRO

يونيو '24

+15

في 0 قنوات

Get PRO

مايو '24

+38

في 0 قنوات

Get PRO

أبريل '24

+39

في 0 قنوات

Get PRO

مارس '24

+41

في 0 قنوات

Get PRO

فبراير '24

+50

في 0 قنوات

Get PRO

يناير '24

+73

في 0 قنوات

Get PRO

ديسمبر '23

+74

في 0 قنوات

Get PRO

نوفمبر '23

+25

في 0 قنوات

Get PRO

أكتوبر '23

+24

في 0 قنوات

Get PRO

سبتمبر '23

+19

في 0 قنوات

Get PRO

أغسطس '23

+30

في 0 قنوات

Get PRO

يوليو '23

+26

في 0 قنوات

Get PRO

يونيو '23

+17

في 0 قنوات

Get PRO

مايو '23

+11

في 0 قنوات

Get PRO

أبريل '23

+18

في 0 قنوات

Get PRO

مارس '23

+29

في 0 قنوات

Get PRO

فبراير '23

+18

في 0 قنوات

Get PRO

يناير '23

+27

في 0 قنوات

Get PRO

ديسمبر '22

+20

في 0 قنوات

Get PRO

نوفمبر '22

+18

في 0 قنوات

Get PRO

أكتوبر '22

+11

في 0 قنوات

Get PRO

سبتمبر '22

+20

في 0 قنوات

Get PRO

أغسطس '22

+14

في 0 قنوات

Get PRO

يوليو '22

+18

في 0 قنوات

Get PRO

يونيو '22

في 0 قنوات

Get PRO

مايو '22

+27

في 0 قنوات

Get PRO

أبريل '22

+16

في 0 قنوات

Get PRO

مارس '22

+21

في 0 قنوات

Get PRO

فبراير '22

+15

في 0 قنوات

Get PRO

يناير '22

+21

في 0 قنوات

Get PRO

ديسمبر '21

+19

في 0 قنوات

Get PRO

نوفمبر '21

+25

في 0 قنوات

Get PRO

أكتوبر '21

+29

في 0 قنوات

Get PRO

سبتمبر '21

+21

في 0 قنوات

Get PRO

أغسطس '21

+24

في 0 قنوات

Get PRO

يوليو '21

+24

في 0 قنوات

Get PRO

يونيو '21

+18

في 0 قنوات

Get PRO

مايو '21

+20

في 0 قنوات

Get PRO

أبريل '21

+20

في 0 قنوات

Get PRO

مارس '21

+46

في 0 قنوات

Get PRO

فبراير '21

+23

في 0 قنوات

Get PRO

يناير '21

+33

في 0 قنوات

Get PRO

ديسمبر '20

+1 968

في 0 قنوات

التاريخ	نمو المشتركين	الإشارات	القنوات
09 يونيو	0
08 يونيو	+1
07 يونيو	0
06 يونيو	0
05 يونيو	+2
04 يونيو	+2
03 يونيو	0
02 يونيو	0
01 يونيو	+1

منشورات القناة

Как я проектировал очередь задач для работы с AI-агентом https://habr.com/ru/articles/1044554/ Разбираю, как я отделил жизненный цикл задачи от владельца следующего действия, чтобы AI-агент видел не просто список дел, а очередь: что можно брать в работу, что ждет человека, что требует ревью и что заблокировано.

2	tornado - 6.5.7 https://pypi.org/project/tornado/6.5.7/ Масштабируемый, не блокирующий web-сервер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/tornado/	121
3	Локальная Gemma 4 на MacBook читает графики и таблицы — и врёт красивее, чем говорит правду https://habr.com/ru/articles/1044400/ MacBook M3, 16 ГБ, никакого облака. Поставил свежую Gemma 4, написал инструмент: кидаешь картинку с графиком или таблицей — получаешь CSV. Три кейса из семи — идеально. На остальных модель начала врать, причём аккуратнее, чем говорила правду: вместо рваных реальных чисел подсовывала гладкие выдуманные. Разобрал по шагам — сетап на маке, грабли с llama.cpp, сам инструмент — и собрал карту, где локальному зрению можно верить, а где оно тихо галлюцинирует	167
4	Как дообучить LLM. Рассказываю шаг за шагом https://habr.com/ru/articles/1044422/ В этой статье я шаг за шагом расскажу, как дообучить LLM под свою задачу. В качестве примера возьму open-source модель Qwen2.5-0.5B и дообучу её извлекать информацию из текста в формате JSON по заданной схеме. Сначала дам короткую вводную по этапам обучения языковых моделей, а затем перейдём к практике: подготовим данные, настроим LoRA, обучим модель в Colab и сравним метрики до и после — заодно проверим, насколько сильно модель забывает прежние знания. Рассказ будет сопровождаться кодом на Python	186
5	Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 9: Дерево решений https://habr.com/ru/articles/1044364/ В восьмой части мы завершили изучение SVM и разобрались с Kernel Trick. Теперь пришло время познакомиться с деревьями решений — одним из самых популярных и интуитивно понятных алгоритмов машинного обучения. Идея дерева решений достаточно проста. Алгоритм последовательно задаёт вопросы о признаках объекта и, в зависимости от ответов, движется по ветвям дерева, пока не придёт к итоговому решению. Именно благодаря такой структуре деревья решений считаются одними из самых интерпретируемых моделей машинного обучения.	193
6	Сводка pythonz 31.05.2026 — 07.06.2026 https://pythonz.net/articles/648/ А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.	202
7	auto-browser - real browser — with a human in the loop. https://github.com/LvcidPsyche/auto-browser	194
8	#python #pydigest IT-новости про Python перед вами. Часть материалов из выпуска Python Дайджест: - Как я отучил оракула молоть околесицу про ГОСТы: сказ о doc-rag без единого (почти) заморского слова - Как мы проектировали мониторинг Telegram-групп на Telethon - Реверс-инжиниринг карт Heroes of Might and Magic III: Horn of the Abyss + парсер на Python - Как конечные автоматы помогают сделать агента надежнее и при чем тут pydantic-graph? - Как дообучить LLM. Рассказываю шаг за шагом - Как собрать своё зеркало PyPI на nginx за вечер - A2A изнутри: как AI-агенты из разных сервисов договариваются друг с другом - auto-browser - real browser — with a human in the loop. - whichllm - поиск лучшей LLM модели под оборудование - Django - 6.0.6 Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/651/	197
9	whichllm - поиск лучшей LLM модели под оборудование https://github.com/Andyyyy64/whichllm	202
10	beautifulsoup4 - 4.15.0 https://pypi.org/project/beautifulsoup4/4.15.0/ XML/HTML парсер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/beautifulsoup4/	202
11	aiohttp - 3.14.1 https://pypi.org/project/aiohttp/3.14.1/ http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp	201
12	(An ((Even Better) Lisp) Interpreter (In Python)) http://norvig.com/lispy2.html	195
13	Pipeline в машинном обучении: как создавать сложные модели без боли и утечек данных https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1039162/ В ML‑проектах проблемы часто начинаются не с выбора алгоритма, а с предобработки: один трансформер забыли применить к тестовой выборке, другой обучили до кросс‑валидации, третий сломался при передаче проекта коллеге. В статье разберём, как Pipeline в sklearn помогает собрать обработку данных и модель в единый воспроизводимый конвейер, снизить риск data leakage и упростить работу со сложными ML‑сценариями	205
14	Как конечные автоматы помогают сделать агента надежнее и при чем тут pydantic-graph? https://habr.com/ru/articles/1043808/ Когда пишешь библиотеку, рано или поздно упираешься в движок. Не в красивый внешний интерфейс и не в обёртки, а в ту часть внутри, которая гоняет процесс по состояниям: что-то сгенерировал, проверил, решил, что делать дальше, повторил. Пара флагов, цикл while, большой if посередине, и через месяц вы уже сами не помните, какие переходы там вообще возможны и почему одна из веток недостижима.Недавно я собирал ровно такой движок и наткнулся на библиотеку, которая делает эту работу заметно аккуратнее. Называется pydantic-graph. Про неё почти не пишут, хотя на ней стоит весь pydantic-ai, агентский фреймворк от авторов Pydantic.	212
15	Реверс-инжиниринг карт Heroes of Might and Magic III: Horn of the Abyss + парсер на Python https://habr.com/ru/articles/1039296/ Мне стало любопытно: смогу ли я распарсить карту HotA и написать такой парсер, который сможет быстро отвечать на вопросы вроде: «Где можно выучить заклинание “Городской портал”?», «Где найти артефакт, например, Чёрный шар?», «Есть ли в тюрьме герой Джелу?» и всё в таком духе.А ещё я решил, что искать в интернете готовые спецификации скучно.	224
16	Как я отучил оракула молоть околесицу про ГОСТы: сказ о doc-rag без единого (почти) заморского слова https://habr.com/ru/articles/1043346/ Дело моё — программы писать, а сходиться им положено с мастеровой грамотой: ГОСТами, СТО, спецификациями. Хочу спросить оракула в писарне про точный пункт — получаю складную околесицу со ссылками на то, чего никто не писал. Тогда я сложил себе doc-rag: местную снасть для извлечения премудрости из собственных свитков. Внутри — устройство, грабли, история про утраченный указатель и попытка рассказать всё это без единого заморского слова.	233
17	Мой личный джун. Часть 1. Учим агента писать код и пользоваться git https://habr.com/ru/articles/1043348/ Я стал немного более GPU-rich. А это значит, что пора сдуть пыль со старого проекта)В этой части статьи мы создадим необходимую инфраструктуру, напишем простого агента, а также добавим нашему агенту MCP-инструменты.	236
18	redis - 7.3.1 https://pypi.org/project/redis/7.3.1/ Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/	249
19	redis - 7.2.2 https://pypi.org/project/redis/7.2.2/ Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/	245
20	redis - 7.4.1 https://pypi.org/project/redis/7.4.1/ Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/	236

عرض جميع المنشورات