PythonDigest
رفتن به کانال در Telegram
Сборник Python новостей: https://pythondigest.ru Наш IT-тренажер: https://app.incidenta.tech/ Создано в @incidenta_tech
نمایش بیشتر1 854
مشترکین
-124 ساعت
-57 روز
-1030 روز
در حال بارگیری داده...
کانال‌های مشابه
ابر برچسب‌ها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اکتبر '26اکتبر '26
اکتبر '26
+3
در 0 کانال‌ها
سپتامبر '26
+18
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '26
+27
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '26
+28
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+16
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+16
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+14
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+13
در 1 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+20
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+16
در 1 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+15
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+18
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+21
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+10
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+9
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+12
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+12
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+13
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+12
در 2 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+15
در 1 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+21
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+20
در 2 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+16
در 1 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+25
در 2 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+26
در 1 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+16
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+19
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+26
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+15
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+38
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+39
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+41
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+50
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+73
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '23
+74
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '23
+25
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '23
+24
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '23
+19
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '23
+30
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '23
+26
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '23
+17
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '23
+11
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '23
+18
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '23
+29
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '23
+18
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '23
+27
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '22
+20
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '22
+18
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '22
+11
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '22
+20
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '22
+14
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '22
+18
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '22
+8
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '22
+27
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '22
+16
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '22
+21
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '22
+15
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '22
+21
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '21
+19
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '21
+25
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '21
+29
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '21
+21
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '21
+24
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '21
+24
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '21
+18
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '21
+20
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '21
+20
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '21
+46
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '21
+23
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '21
+33
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '20
+1 968
در 0 کانال‌ها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانال‌ها | |
| 06 اکتبر | 0 | |||
| 05 اکتبر | +1 | |||
| 04 اکتبر | 0 | |||
| 03 اکتبر | +1 | |||
| 02 اکتبر | 0 | |||
| 01 اکتبر | +1 |
پست‌های کانال
Django - 6.0.9
https://pypi.org/project/django/6.0.9/
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
| 2 | Django - 6.1.2
https://pypi.org/project/django/6.1.2/
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/ | 75 |
| 3 | Django - 5.2.18
https://pypi.org/project/django/5.2.18/
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/ | 78 |
| 4 | Django: serve a security.txt file
https://adamj.eu/tech/2026/10/01/django-security-txt/
ㅤ | 79 |
| 5 | От прогноза потока клиентов к оптимальному штату сотрудников
https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/1085676/
Клиентский поток неоднороден. Он зависит от дня недели, месяца, праздников, времени суток, расположения и формата отделения, а также от локального расписания. Среднее значение за месяц для кадрового планирования почти бесполезно: два отделения с одинаковым месячным объёмом могут иметь совершенно разные утренние пики, продолжительность рабочего дня и долю вечерних посещений.Поэтому банку критически важен прогноз клиентопотока для сбалансированного операционного планирования: нехватка сотрудников ведёт к росту очередей и риску нарушения целевых сроков обслуживания, | 111 |
| 6 | Нейросеть написала PR, тесты зелёные, а поведение изменилось. Как я научил CI это ловить
https://habr.com/ru/articles/1088564/
Модель «упрощает» валидацию. Линтер молчит, тесты проходят, ревьюер видит аккуратный дифф в одну строку и жмёт Approve. Через неделю выясняется, что функция скидки начала принимать отрицательный процент.Тесты в таком PR почти всегда написала та же модель, что и код. Они подтверждают, что модель сделала задуманное, и ничего не говорят о том, ведёт ли себя код так же, как раньше. Я сделал инструмент, который проверяет именно это | 142 |
| 7 | bashautom: Persistent, Stateful Bash Sessions for Python
https://github.com/huskago/bashautom | 150 |
| 8 | flowsint: Extensible Graph-Based Investigation Tool
https://github.com/reconurge/flowsint | 156 |
| 9 | Renart: A Local Workspace for SQL and Python Data Pipelines
https://github.com/renart-data/renart | 156 |
| 10 | amqp - 5.4.1
https://pypi.org/project/amqp/5.4.1/
AMQP-клиент. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/amqp/ | 157 |
| 11 | aiohttp - 3.14.4
https://pypi.org/project/aiohttp/3.14.4/
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp | 154 |
| 12 | PyPy v8.0.0
https://pypy.org/posts/2026/09/pypy-v800-release.html | 152 |
| 13 | «Переходи на Spark», говорили они. Сравнил pandas, Polars, DuckDB и PySpark на слабой машине
https://habr.com/ru/articles/1087386/
Сценарий знакомый: открываешь в pandas файл побольше, ноутбук задумывается, и через минуту всё падает с MemoryError. Следом обычно звучит совет: для больших данных есть Spark. Я решил проверить его цифрами, но не на кластере, а на слабой машине с двумя ядрами и 5,8 ГБ памяти.Сравнил шесть вариантов: pandas, pandas с pyarrow, Polars, Polars в потоковом режиме, DuckDB и PySpark. Пять типовых операций, объёмы от 6 до 180 млн строк, контроль памяти и автоматическая сверка результатов между библиотеками. Эта сверка по дороге нашла баг, из-за которого Spark терял целый день данных.Кто сдался первым, кто удивил и почему переход на Spark часто не лучший выход, рассказываю под катом. | 172 |
| 14 | Как ускорить асинхронные генераторы в CPython на 40%, выкинув скрытые исключения
https://habr.com/ru/articles/1087410/
Недавно я гонял бенчмарки на свежей сборке CPython (ветка с tail-call интерпретатором, PGO + LTO, GCC) и снял флеймграф стандартного бенчмарка async_generators из набора pyperformance (рекурсивный обход дерева на 100 000 нод с глубиной вложенности ~17).Картина на профиле оказалась фееричной: почти треть всего процессорного времени (29%) сжиралась кодом, который вообще не делал никакой полезной работы.Рантайм создавал, настраивал, а затем тут же уничтожал объекты исключений StopIteration, о существовании которых Python-код даже не догадывался.Ниже о том, откуда растут ноги у этой проблемы в Си-коде CPython и как пара правок в genobject.c дали ускорение в 1.33x — 1.53x. | 181 |
| 15 | ИИ‑Стоматолог
https://habr.com/ru/articles/1087484/
За месяц я собрал MVP системы для анализа панорамных рентгенограмм. Идея была простой: врач загружает снимок, а модель выделяет области, которые стоит изучить внимательнее.Я не ставил задачу заменить стоматолога. На этом этапе речь шла только о вспомогательном инструменте, который может работать как второе мнение и подсвечивать подозрительные участки на ОПТГ.В процессе эксперимента выяснилось, что главная проблема была не в выборе модели и не в мощности видеокарты. В датасете оказались изображения, которые вообще не должны были участвовать в обучении. Из‑за этого модель начала выдавать детекции на цветных фотографиях полости рта.Сначала это выглядело как странная ошибка. Потом стало понятно, что именно такие случаи лучше всего показывают ограничения системы. | 183 |
| 16 | tlgr: CLI для полного управления аккаунтом Telegram, рассчитанный на скрипты и AI-агентов
https://github.com/tlgrcli/tlgr
tlgr входит в Telegram как обычный пользователь (MTProto, Telethon) и позволяет из терминала читать, искать и отправлять сообщения, управлять чатами, группами, каналами, контактами и медиа. Все команды отвечают в JSON со стабильными кодами выхода, а фоновый демон отправляет события на webhook с HMAC-подписью. | 179 |
| 17 | Как я научил Steam Deck скачивать игры по ссылке с телефона: Steam через CEF, Mega на stdlib и один файл
https://habr.com/ru/articles/1087212/
Я люблю игры, которых нет в Steam: DRM-free игры с GOG и itch.io, визуальные новеллы, фанатские переводы и патчи к ним. На Steam Deck всё это прекрасно запускается, но каждый раз через одну и ту же рутину: скачать, переключиться в режим рабочего стола, распаковать, добавить в Steam как стороннюю игру, выбрать Proton, поискать обложки, вернуться в игровой режим. Переключаться туда ради каждой игры было лень, да и просто геморройно.Отсюда и выросла идея DeckDrop | 190 |
| 18 | Один мок — три проблемы
https://habr.com/ru/articles/1087228/
Тест зелёный, но в продакшене этот сценарий упадёт. Покажу, как один мок прячет бизнес-инварианты, переносит требования в голову разработчика и заставляет тесты молчать об изменениях. | 195 |
| 19 | MAgent2 - engine for high performance multi-agent environments
https://github.com/Farama-Foundation/MAgent2 | 189 |
| 20 | Месяцы против дней: анатомия неверного подхода в компьютерном зрении
https://habr.com/ru/companies/slurm/articles/1083502/
Мы с приятелем делаем игрового робота-компаньона для настольных игр. Сейчас он умеет понимать позицию на игровой доске (гомоку, оно же “пять в ряд”), обдумывать ход (самописный аналог AlphaZero) и понимать базовые фразы для сопровождения игры - моделью, которая вместе с эмбеддингами весит меньше 80 мегабайт Читать статью | 187 |
