PythonDigest

RAG‑система для анализа новостей с позиций исторической личности на основе литературных источников «АЙ_Ленин» https://habr.com/ru/articles/1073830/ Широкое распространение СМИ в сети привело к формированию группы тематических экспертов — лидеров общественного мнения — блогеров. Их задача — оценка и анализ фактов, подача информации через призму собственного мнения.Закономерно, мысленное упражнение, как человек, оставивший след в истории, оценил бы тот или иной современный факт.

click - 8.5.0 https://pypi.org/project/click/8.5.0/ Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/

pgcli - 4.6.0 https://pypi.org/project/pgcli/4.6.0/ REPL для Postgres. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pgcli/

gunicorn - 26.2.0 https://pypi.org/project/gunicorn/26.2.0/ WSGI HTTP-сервер для UNIX. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gunicorn/

Развитие FastAPI приложения в ходе разработки production-системы https://habr.com/ru/articles/1073130/ Полтора года назад я написал о своём подходе к структуре FastAPI-приложений. С тех пор два крупных проекта, production и несколько архитектурных граблей заставили меня многое пересмотреть. В этой статье расскажу, что изменилось и какие решения действительно упростили мне разработку.

Как найти остров по одной фотографии: геолокация через геометрию и CUDA https://habr.com/ru/companies/cloud4y/articles/1072778/ Фото островного курорта. Ни EXIF, ни GPS, ни модели камеры – ничего. Нужно назвать курорт, координаты и сторону света, куда смотрела камера. Пытаться ответить на эти вопросы через google lens – значит упустить возможность повеселиться. Поэтому я взялся за задачу с помощью математики и программирования.

Semantica - Graph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems https://github.com/semantica-agi/semantica

ИИ‑агент внутри КОМПАС-3D: пишет код, строит деталь и проверяет результат https://habr.com/ru/articles/1072444/ Я сделал ИИ‑агента для КОМПАС-3D: он живёт прямо в окне программы, принимает запрос текстом или фотографией и строит параметрическую деталь — не мёртвую геометрию в step, а дерево построения с переменными, которое пригодно для редактирования. В статье: как хорошо агент справляется с моделированием по тексту и чертежам уже сейчас, почему один блок кода лучше десяти tool'ов и почему агенту мало просто «видеть» результат.

#python #pydigest IT-новости про Python перед вами. Часть материалов из выпуска Python Дайджест: - Часть IV. Религии в IT: от ООП к ИИстерии + Большое расследование Python - Как выжать максимум из Генотека: вайбкодим кастомный ДНК-анализатор - ИИ‑агент внутри КОМПАС-3D: пишет код, строит деталь и проверяет результат - Конфигурация в Python: эволюция подходов - Как найти остров по одной фотографии: геолокация через геометрию и CUDA - pytest-leak-finder: Find Leaking Test Before the One That Fails - scrapy - 2.18.0 - gunicorn - 26.1.0 - django-upgrade 1.32.0 Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/662/

Часть IV. Религии в IT: от ООП к ИИстерии + Большое расследование Python https://habr.com/ru/articles/1072188/ Просто закройте эту главу, если вы не научились с юмором, здоровым сарказмом и самокритикой смотреть на абсурд происходящего. Её текст точно соответствует исторической фактуре, но оскорбит «чувства верующих».В народе говорят: «носится как дурак с фантиком». Многие технические или кажущиеся такими решения, казалось бы, даже в компьютерной сфере не имели научной подоплёки. Чтоб не ошибиться в выборе технологии, нужно было учесть исторический и политический факторы.Ниже истории о провальных идеях, стоивших жизни и карьеры многим разработчикам. Без знания их, прошлое будет настигать снова и снова.

Найти человека по голосу среди 134 тысяч записей https://habr.com/ru/articles/1043378/ В последний вечер дататона у нас оставалось три попытки отправить решение. К этому моменту мы уже перебрали несколько моделей, собрали тяжёлый ансамбль и упёрлись в 0.6605. Новые энкодеры добавляли по одной-две тысячных, а fine-tuning показывал отличные цифры локально и проваливался на лидерборде.Добавлять ещё одну модель смысла почти не было. Мы решили изменить сам поиск соседей: попробовать K-reciprocal re-ranking, а затем ещё раз применить AS-Norm. От этого варианта ждали примерно 0.67–0.69.Получилось 0.7042 и 10-е место из 93. Почти весь день мы пытались выжать из моделей тысячные, а перерасчёт соседей добавил больше четырёх сотых без дополнительного обучения.

NN vs фракталы: может ли нейросеть выучить красивые математические функции? https://habr.com/ru/articles/1072024/ «А может ли нейросеть выучить функцию Вейерштрасса (непрерывная функция на вещественной прямой, не имеющая производной ни в одной точке)?». Я решила проверить это на практике. Мною было принято решение не останавливаться на фракталах, а поискать другие функции, обладающие интересными для математика свойствами: лестница Кантора, функция Римана (Томаэ) и др. В данной статье представлена только функция Вейерштрасса.

От struct к компиляции под схему: ускоряем RowBinary-декодер на Python https://habr.com/ru/articles/1072036/ Раньше мой декодер RowBinary читал каждое числовое поле отдельно. Если брать 200 тысяч строк с десятью числовыми колонками, получалось два миллиона таких чтений, хотя все данные уже были в памяти.Сначала я думал использовать Cython, C или Rust. Но потом решил попробовать оптимизировать сам процесс: объединить соседние поля с фиксированной длиной в один struct, а полностью фиксированные строки разбирать с помощью Struct.iter_unpack.

httpx - 1.0.dev5 https://pypi.org/project/httpx/1.0.dev5/ 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/

pytest-leak-finder: Find Leaking Test Before the One That Fails https://github.com/mgaitan/pytest-leak-finder

scrapy - 2.18.0 https://pypi.org/project/scrapy/2.18.0/ Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy

Ни строчки руками: как я вайбкодил AI-мастера D&D и что показали два месяца открытой беты https://habr.com/ru/articles/1071434/ За полгода я не написал руками ни одной строчки кода. При этом в проде — почти тысяча пользователей и первые 50 тысяч рублей. Днём я геймдизайнер в мобильной игре, вечером сажусь оперировать фермой агентов, которые пишут код вместо меня — и сами же его ревьюят и тестируют. Под катом честные цифры двух месяцев открытой беты: воронка, глубина сессий, деньги и пара мест, где агенты меня знатно подставили. А вы уж сами решите, вайбкодинг — это новая разработка или преступление против профессии.

django-upgrade 1.32.0 https://adamj.eu/tech/2026/08/18/django-upgrade-1.32.0-44-bug-fixes/ ㅤ

Конфигурация в Python: эволюция подходов https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/1059806/ Казалось бы, конфигурация — это просто .env и settings.py. Но стоит приложению вырасти — и начинается: секреты утекают в логи, port внезапно приходит строкой abc, настройки дублируются между окружениями. Я прошел путь от хардкода до типизированных схем и понял: конфигурация — это не мусорный код на скорую руку, а часть инфраструктуры, которую нужно проектировать так же тщательно, как бизнес-логику.

Train и eval в ARC-AGI-2 — это разные распределения https://habr.com/ru/articles/1071730/ Если вы замеряете прогресс своего солвера на случайной подвыборке из train, вы замеряете его не на том наборе. Медианная задача train занимает 100 клеток на выходе, у медианной задачи eval их 225. Два и более тестовых входа требуют 6.9 процента задач train и 40.8 процента задач eval. Расхождение держится по всем шести структурным осям, которые я померил, и переживает поправку на множественные сравнения.Дальше идёт распределительное сравнение обоих публичных наборов ARC-AGI-2, отпечатки файлов, на которых оно сделано, и подмножество из train, подобранное под eval по структуре. CSV со списком задач в конце.