PythonDigest

The Fastest Python Struct? https://www.crumpledpaper.tech/2026-06-21-python-struct-profiling/

Free-threaded Python: past, present, and future https://lwn.net/SubscriberLink/1078367/5800cc051d01e516/

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/

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.

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

Pluggy - production ready plugin system https://github.com/pytest-dev/pluggy

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.

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.

greenlet - 3.5.3 https://pypi.org/project/greenlet/3.5.3/ Модуль для легковесных потоков в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/greenlet/

Инженер попросил нейросеть помочь с кодом… https://habr.com/ru/articles/1050636/ Недавно возникла довольно интересная задача (можно сказать вызов) для которой возможностей excel, либо моих навыков в нём оказалось недостаточно. Нужно было откалибровать стенд введя в его математику 4 калибровочных коэффициента подобрав их значения так, чтобы десяток протоколов измерений сошелся к общему знаменателю. Десять разных значений для каждого коэффициента давало 10000 комбинаций помноженное на 10 протоколов которые нужно было пересчитать.

Гайд по безопасности вайб-кодинга: что сделать, чтобы не слить данные в прод https://habr.com/ru/articles/1050340/ Статья призвана не испортить праздник вайбкодинга, а сделать так, чтобы этот праздник не закончился публичным позором и потерями. Написана по мотивам проблем которые я доставил себе и своим работодателям. Я сливал ssh ключи, ловил датамайнера через торчащий наружу редис, огребал от атаки в npm пакете и много чего еще. Осторожно заглянуть

RAG не только для вопросов и ответов: почему он естественно подходит для рекомендаций https://habr.com/ru/articles/1050196/ Retrieval-Augmented Generation (RAG) чаще всего рассматривается в контексте вопросно-ответных систем и чат-ботов поверх базы знаний. Большинство публикаций и руководств по RAG посвящено схеме «вопрос – ответ с опорой на документы». Однако внутренняя механика RAG – семантический поиск в сочетании с генерацией ответа на основе найденного – хорошо ложится и на другую задачу, которую традиционно решают иными методами: на рекомендации.

RAG на кончиках пальцев https://habr.com/ru/articles/1050482/ Хочу поделится своим опытом создания RAG-системы, где мультиязычная модель E5, классификатор на LLM для обработки отрицаний и реранкер Jina работают в связке. А также неочевидные нюансы работы с синонимами и структурой знаний.Моя основная профессия — ПМ в ИТ. Плотно занялся LLM год назад, можно сказать, что я «молодой специалист».

graphlens: превращаем репозиторий в типизированный граф — Python, TypeScript, Go и Rust в одной модели https://habr.com/ru/articles/1050204/ Любой инструмент для «понимания кода», которым я пользовался, рано или поздно упирался в одну из двух стен. Первая — цикл «grep → открыть → прочитать → перейти по импорту → снова grep». Работает, но медленно, и у него нет ни малейшего представления о том, что process_order, найденный в services.py — это тот самый process_order, который вызывается из api.py, а не однофамилец из tests/. Когда этим занимается LLM-агент, он ещё и сжигает на этом тонну токенов.

uv в проде: скорость реальна, интеграция не бесплатна https://tsv.one/ru/articles/uv-in-production-caveats Перенесли тулинг с pip на uv и ~90 дней пожили с этим в бигтехе. Скорость честная. Остальное - причина, по которой существует эта статья. Миграция вскрывает неочевидные изменения поведения. Пять мест из прода, каждое с ошибкой и фиксом.

click - 8.4.2 https://pypi.org/project/click/8.4.2/ Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/

redis - 8.0.1 https://pypi.org/project/redis/8.0.1/ Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/

coverage - 7.14.3 https://pypi.org/project/coverage/7.14.3/ Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/

Инвертируем зависимости одного FastAPI-эндпоинта https://habr.com/ru/articles/1044536/ Давайте ещё раз поговорим о SOLID. Если ваша работа хоть как-то связана с разработкой программного обеспечения или вы просто интересуетесь программированием, вы наверняка слышали этот печально известный акроним. Ему уже посвящены бесчисленные статьи, публикации в блогах и обучающие видео.

Сводка от pythonz 14.06.2026 — 21.06.2026 https://pythonz.net/articles/650/ А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.