¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
PythonDigest
Ir al canal en Telegram
Сборник Python новостей: https://pythondigest.ru Наш IT-тренажер: https://app.incidenta.tech/ Создано в @incidenta_tech
Mostrar más1 862
Suscriptores
+124 horas
-17 días
+330 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
junio '26
junio '26
+16
en 0 canales
mayo '26
+16
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+14
en 1 canales
Get PRO
marzo '26
+13
en 1 canales
Get PRO
febrero '26
+20
en 0 canales
Get PRO
enero '26
+16
en 1 canales
Get PRO
diciembre '25
+15
en 0 canales
Get PRO
noviembre '25
+18
en 1 canales
Get PRO
octubre '25
+21
en 0 canales
Get PRO
septiembre '25
+10
en 1 canales
Get PRO
agosto '25
+9
en 0 canales
Get PRO
julio '25
+12
en 1 canales
Get PRO
junio '25
+12
en 0 canales
Get PRO
mayo '25
+13
en 0 canales
Get PRO
abril '25
+12
en 2 canales
Get PRO
marzo '25
+15
en 1 canales
Get PRO
febrero '25
+21
en 0 canales
Get PRO
enero '25
+20
en 2 canales
Get PRO
diciembre '24
+16
en 1 canales
Get PRO
noviembre '24
+25
en 2 canales
Get PRO
octubre '24
+26
en 1 canales
Get PRO
septiembre '24
+16
en 1 canales
Get PRO
agosto '24
+19
en 1 canales
Get PRO
julio '24
+26
en 0 canales
Get PRO
junio '24
+15
en 0 canales
Get PRO
mayo '24
+38
en 0 canales
Get PRO
abril '24
+39
en 0 canales
Get PRO
marzo '24
+41
en 0 canales
Get PRO
febrero '24
+50
en 0 canales
Get PRO
enero '24
+73
en 0 canales
Get PRO
diciembre '23
+74
en 0 canales
Get PRO
noviembre '23
+25
en 0 canales
Get PRO
octubre '23
+24
en 0 canales
Get PRO
septiembre '23
+19
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+30
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+26
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+17
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+11
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+18
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+29
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+18
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+27
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+20
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+18
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+11
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+20
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+14
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+18
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+8
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+27
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+16
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+21
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+15
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+21
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+19
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+25
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+29
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+21
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+24
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+24
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+18
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+20
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+20
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+46
en 0 canales
Get PRO
febrero '21
+23
en 0 canales
Get PRO
enero '21
+33
en 0 canales
Get PRO
diciembre '20
+1 968
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 30 junio | +1 | |||
| 29 junio | 0 | |||
| 28 junio | 0 | |||
| 27 junio | +1 | |||
| 26 junio | 0 | |||
| 25 junio | 0 | |||
| 24 junio | +3 | |||
| 23 junio | +1 | |||
| 22 junio | 0 | |||
| 21 junio | +1 | |||
| 20 junio | +2 | |||
| 19 junio | 0 | |||
| 18 junio | 0 | |||
| 17 junio | +1 | |||
| 16 junio | 0 | |||
| 15 junio | 0 | |||
| 14 junio | 0 | |||
| 13 junio | 0 | |||
| 12 junio | 0 | |||
| 11 junio | 0 | |||
| 10 junio | 0 | |||
| 09 junio | 0 | |||
| 08 junio | +1 | |||
| 07 junio | 0 | |||
| 06 junio | 0 | |||
| 05 junio | +2 | |||
| 04 junio | +2 | |||
| 03 junio | 0 | |||
| 02 junio | 0 | |||
| 01 junio | +1 |
Publicaciones del Canal
Как я устал от CVAT и в соло написал десктопный инструмент для авторазметки датасетов на PyQt5
https://habr.com/ru/articles/1053394/
Надоело разворачивать CVAT через докер и мириться с лагами браузера? Я расскажу свою историю, как от простецкого аннотатора собранного на коленке написал мощную легковесную отечественную альтернативу на PyQt5 и OpenGl, с пакетной авторазметкой и иерархией классов.
| 2 | import-linter: пусть границы слоёв сторожит машина, а не человек
https://habr.com/ru/articles/1053430/
Обычный летний день на проекте: ruff зелёный, mypy зелёный, тесты проходят. А domain при этом тихо импортирует adapters. Слоистая архитектура, которую рисовали на старте, теперь осталась только на схеме. Линтер ловит неиспользуемый импорт и кривой отступ. Типизатор - что вместо int передали str. А то, что бизнес-логика потащила в себя SQLAlchemy или Redis, не видит никто. | 152 |
| 3 | Интересные развлечения со змеей
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1035184/
На этот раз у нас известный язык программирования Python, c двумя стилизованными змеями на логотипе, интересные и необычные развлечения с которым были собраны в этой замечательной статье. | 202 |
| 4 | Django-style фильтры поверх SQLAlchemy: зачем я написал python пакет sqlalchemy-query-manager
https://habr.com/ru/articles/1052518/
TL;DR: я сделал sqlalchemy-query-manager — небольшой слой поверх SQLAlchemy для типовых backend-запросов. Он не заменяет SQLAlchemy, а добавляет более компактную запись для частых операций: фильтры в стиле number__gte=100, условия через Q, фильтрацию по связанным моделям, eager loading, CRUD helpers, агрегаты и просмотр итогового SQL. Идея в том, чтобы оставить SQLAlchemy в основе, но убрать повторяющийся код там, где запросы становятся слишком большими. | 214 |
| 5 | Сводка pythonz 21.06.2026 — 28.06.2026
https://pythonz.net/articles/651/
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах. | 205 |
| 6 | #python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Django-style фильтры поверх SQLAlchemy
- Как утки с СДВГ довели меня до опенсорса
- Почему RAG естественно подходит для рекомендаций
- uv в проде: скорость реальна, интеграция не бесплатна
- Science‑purpose‑RAG: туда и обратно
- Инженер попросил нейросеть помочь с кодом…
- Хватит засовывать всё в контейнеры: возвращаем комфорт в локальную разработку
- TileRT - Tile-Based Runtime for Ultra-Low-Latency LLM Inference
- numpy - 2.5.0
- Django 6.1
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/654/ | 207 |
| 7 | Мой мониторинг аптайма сам нагенерил 932 фантомных падения
https://habr.com/ru/articles/1052038/
2 июня мой мониторинг аптайма разом отрапортовал, что упало почти всё: 932 инцидента за 25 минут. Сайты были живы — все до единого. Виноваты дефолтный лимит файловых дескрипторов 1024 и «оптимизация», тихо размножившаяся в 60 раз. Разбираю по приборам: /proc, ss, EMFILE и почему docker compose restart не спасает. | 202 |
| 8 | Science‑purpose‑RAG: туда и обратно
https://habr.com/ru/articles/1052280/
Я хотел написать маленький локальный RAG для научных статей: графы, hybrid search, HyDE, reranker, всё красиво. В итоге Full Pipeline проиграл почти всем простым baseline’ам, графы начали портить контекст, HyDE вредил, а локальная LLM уверенно делала вид, что всё хорошо. Потом я разобрался, что ломалось, выкинул лишние LLM‑вызовы, починил trimming и получил систему, которая, наконец, начала выигрывать там, где должна. Где же оно сломалось? | 213 |
| 9 | Построили рекомендательную систему для игр и поняли, почему простые решения работают, а сложные нет
https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/1048308/
В игре человек выполняет задания ради бонусов или энергии, а для банка эти задания — реальные действия: оплата ЖКХ, заправка через приложение или заказ новой карты. Это отличный способ нативно продвигать продукты без назойливых рекламных баннеров.Если в играх мало заданий, то их можно просто показать всем. Но когда механик становится много, появляется классическая рекомендательная задача: что именно предложить конкретному клиенту, в каком порядке, и как оценить эффект? | 225 |
| 10 | Python in a Sandbox With MicroPython and WASM
https://pycoders.com/link/16613/web
Simon’s been in search of the perfect code sandbox. This article is about his latest attempt and covers why he wants a sandbox and what tech he’s used to achieve it. | 222 |
| 11 | TileRT - Tile-Based Runtime for Ultra-Low-Latency LLM Inference
https://github.com/tile-ai/TileRT | 219 |
| 12 | sglang-omni - High-Performance Multi-Stage Pipeline Framework for Omni Models
https://github.com/sgl-project/sglang-omni | 230 |
| 13 | The Fastest Python Struct?
https://www.crumpledpaper.tech/2026-06-21-python-struct-profiling/ | 227 |
| 14 | Free-threaded Python: past, present, and future
https://lwn.net/SubscriberLink/1078367/5800cc051d01e516/ | 246 |
| 15 | Explicit Lazy Imports Are Coming to Python 3.15
https://blog.jetbrains.com/pycharm/2026/06/explicit-lazy-imports-are-coming-to-python-3-15/ | 249 |
| 16 | Как утки с СДВГ довели меня до опенсорса: зачем я собрал утилиту для перевода коротких видео на домашней видеокарте
https://habr.com/ru/articles/1051580/
Листал ленту тиктока и попался американский ролик про СДВГ, где всё объясняют на утках. Понравилось. И я подумал: классно было бы сделать такой же тикток, только на русском.Но я ленивый. Снимать, писать сценарии, делать всё с нуля - это скучно. А вот взять готовый ролик и перевести-переозвучить его на русский - вот это уже интересно, подумал я, а потом задумался, о том, как это автоматизировать. Это оказалось интересной инженерной задачей, которая увлекла меня на неделю времени, и привела к созданию ИИ утилиты с открытым исходным кодом. | 239 |
| 17 | Run Modified Python Code Using the AST Module
https://pydantic.dev/articles/eval-type-backport
How to work with Python’s Abstract Syntax Tree (AST), a foundation of many metaprogramming techniques, and how this can be valuable in the age of AI | 238 |
| 18 | Pluggy - production ready plugin system
https://github.com/pytest-dev/pluggy | 243 |
| 19 | Хватит засовывать всё в контейнеры: возвращаем комфорт в локальную разработку
https://habr.com/ru/companies/domclick/articles/1048230/
Сегодня хочу поделиться своим подходом к локальной разработке backend‑приложений. Речь пойдёт о том, как вернуться к использованию виртуальных окружений, отказавшись от контейнеризации там, где она начинает мешать, а не помогать.Каждый разработчик давно знает обо всех преимуществах Docker: мы привыкли воспринимать его как универсальный ответ на любые вопросы инфраструктуры. Некогда революционная парадигма разработки стала чем‑то обыденным и сегодня часто принимается как no‑brainer решение при разработке очередного проекта на локальной машине. | 242 |
| 20 | Книга: «Анализ данных с LLM. Текст, таблицы, изображения и аудио»
https://habr.com/ru/companies/piter/articles/1050570/
Большие языковые модели (LLM) позволяют оптимизировать и ускорить решение практически любой задачи в области анализа данных. Освойте методы для анализа больших массивов текстовых, табличных и графовых данных, изображений, видео и многого другого с помощью понятных запросов на естественном языке и нескольких строк кода на Python. | 248 |
