Python/ django

📌Python на взлете, а Python Software Foundation в минусе на 1.5 млн. долларов: разбираем свежий опрос. Python Software Foundation (PSF) совместно с JetBrains опубликовала результаты восьмого, самого крупного в истории опроса разработчиков - в нём приняли участие более 30 000 человек. Данные, собранные в конце 2024 года, показывают, что 72% респондентов используют Python в рабочих целях и это подтверждает доминирующую роль языка в индустрии. И популярность Python продолжает расти: согласно другому исследованию, от Stack Overflow, использование языка увеличилось на 7%. 🟡Приток свежей крови в экосистему. Половина опрошенных имеют менее 2 лет профессионального опыта в программировании, а 39% начали использовать Python в течение последних 2 лет. Это говорит о том, что язык активно привлекает новичков и остается ключевой точкой входа в разработку. 🟡Парадокс версий. Только 15% разработчиков используют последнюю на момент опроса версию, 3.13. В PSF утверждают, что массовый переход на нее мог бы сэкономить миллионы долларов на облачных вычислениях за счет повышения эффективности. Однако сами разработчики не торопятся: 53% заявляют, что текущая версия полностью удовлетворяет их потребности, 27% ссылаются на проблемы с совместимостью, а 25% - на нехватку времени. При этом нельзя сказать, что сообщество инертно. Самая популярная версия - 3.12 (35%), выпущенная в конце 2023 года, за ней следует 3.11 (21%), что говорит о довольно быстрой адаптации к не самым последним, но свежим релизам. 🟡Сферы применения. Анализ данных (48%) и веб-разработка (46%) идут практически вровень. Но если к анализу прибавить ML (41%) и инжиниринг данных (31%), то доминирование Data Science становится очевидным. В мире веб-фреймворков происходит смена караула: FastAPI (38%) резко вырвался вперед, обогнав ветеранов: Django (35%) и Flask (34%). Год назад у FastAPI было всего 29%. Ещё один стремительный взлёт — у написанного на Rust менеджера пакетов uv, который позиционируется как замена pip. Заявляя о кратном превосходстве в скорости, он уже отхватил 11% пользователей. А вот в лагере IDE плохие новости для спонсора опроса, JetBrains: Visual Studio Code укрепил свое лидерство, набрав 48% (против 41% в прошлом году), а доля PyCharm снизилась до 25% (с 31%). 🟡Финансовые проблемы Python Software Foundation. Ранее в этом месяце PSF объявила о приостановке своей грантовой программы из-за нехватки средств. Годовой отчет за 2024 год показал чистый убыток в размере 1 462 000 долларов, что значительно больше, чем в 2023 году, там убыток был 225 000 долларов. Фонд, который поддерживает репозиторий PyPI, дистрибуцию самого Python и нанимает разработчиков для CPython, оказался в сложной ситуации и явно нуждается в большей поддержке и ресурсах от корпораций, которые строят свой бизнес и получают доход на Python. @pythonl #news #ai #ml #python

⚡️ DeepCode — открытая AI-платформу для автоматической генерации кода. DeepCode превращает научные статьи и технические документы в готовые проекты, включая фронтенд, бэкенд и полноценные репозитории. 🔹 Основные возможности: • Paper2Code — реализация идей из исследований в рабочий код • Text2Web — генерация интерфейсов по описанию • Text2Backend — автоматическое создание масштабируемых серверов • Поддержка длинных документов и многофайловых проектов 🔜 В ближайшее время разработчики обещают: • Автоматическую проверку и валидацию кода • Повышение скорости генерации • Улучшенную работу с требованиями • Бенчмарки воспроизведения научных статей (PaperBench) Проект полностью open source: https://github.com/HKUDS/DeepCode @pythonl #deepcode #AI #coding

🚀 FastMCP 2.0 — новый стандарт для интеграции LLM в Python-приложения. Этот фреймворк для работы с упрощает подключение языковых моделей к внешним ресурсам. Инструмент предлагает стандартизированный способ предоставления данных, инструментов и шаблонов запросов для ИИ-приложений. Проект имеет минималистичный синтаксис: достаточно декоратора @mcp.tool, чтобы превратить обычную Python-функцию в инструмент, доступный для LLM. Проект развивается как альтернатива официальному MCP SDK и уже включает клиентские библиотеки, систему аутентификации и инструменты для тестирования. При этом система автоматически генерирует схему на основе type hints и docstrings. 🤖 GitHub @pythonl

IT-конференция про разработку, облака, AI и данные 🖥 3 сентября команда Cloud․ru снова проводит IT-конференцию — GoCloud Tech. В этот раз целый трек посвящен Dev Platform Services:

➡️ Мультикластерное автомасштабирование в Kubernetes ➡️ Что «под капотом» монтирования S3 ➡️ Как улучшить cloud native продукт с помощью eBPF ➡️ Применение подхода Architecture as Code ➡️ И другие доклады про ускорение разработки

Еще будут отдельные треки про AI&ML, облачную инфраструктуру и работу с данными, демо, воркшопы и afterparty. Где и когда ⬇️ 3 сентября, Москва, Гоэлро Лофт Не пропустите🖱

❌ Монолитные тесты = больше головной боли при отладке. Когда в одном тесте проверяешь всё подряд, при падении непонятно, какой именно сценарий сломался. ✅ Пишем специфичные тесты. Каждая функция тестирует один конкретный случай. Так при падении сразу видно, где ошибка. Плохо:

def test_extract_sentiment():
    assert extract_sentiment("I love this!") == "positive"
    assert extract_sentiment("Terrible") == "negative"
    assert extract_sentiment("On time") == "neutral"

Хорошо:

def test_extract_sentiment_positive():
    assert extract_sentiment("I love this!") == "positive"

def test_extract_sentiment_negative():
    assert extract_sentiment("Terrible") == "negative"

📌 Результат — быстрее находишь баги и не тратишь время на догадки.

🎙️ NVIDIA выпустили Canary-1B v2 — открытую модель для распознавания и перевода речи, которая работает с 25 европейскими языками. Что она умеет: - 📝 Точное ASR (распознавание речи) и AST (перевод речи) между английским и 24 другими языками. - Автоматическая пунктуация, капитализация и точные таймстампы до слова. - Поддержка русского, французского, немецкого, испанского и многих других языков. Чем интересна - До 10× быстрее инференс, чем у моделей в 3 раза больше. - Уже показывает state-of-the-art точность среди открытых моделей на Hugging Face. - Лицензия CC-BY-4.0 — можно свободно использовать в проектах. Под капотом: - Архитектура: FastConformer-энкодер + Transformer-декодер (~978M параметров). - Форматы: .wav и .flac, моно 16 кГц. - Легко интегрируется через NVIDIA NeMo или прямо с Hugging Face. Где пригодится: 🟢 голосовые ассистенты 🟢 субтитры и перевод видео 🟢 чат-боты с речевым вводом 🟢 real-time анализ речи Всего ~978M параметров → легче, быстрее и дешевле в использовании, чем большие модели конкурентов. 🟠 Попробовать можно здесь: https://huggingface.co/nvidia/canary-1b-v2 🟠SET: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary 🟠PARAKEET: https://huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3 @ai_machinelearning_big_data #AI #NVIDIA #SpeechRecognition #ASR #AST #Multilingual #MachineLearning #DeepLearning

🎙️ NVIDIA выпустили Canary-1B v2 — открытую модель для распознавания и перевода речи, которая работает с 25 европейскими языками. Что она умеет: - 📝 Точное ASR (распознавание речи) и AST (перевод речи) между английским и 24 другими языками. - Автоматическая пунктуация, капитализация и точные таймстампы до слова. - Поддержка русского, французского, немецкого, испанского и многих других языков. Чем интересна - До 10× быстрее инференс, чем у моделей в 3 раза больше. - Уже показывает state-of-the-art точность среди открытых моделей на Hugging Face. - Лицензия CC-BY-4.0 — можно свободно использовать в проектах. Под капотом: - Архитектура: FastConformer-энкодер + Transformer-декодер (~978M параметров). - Форматы: .wav и .flac, моно 16 кГц. - Легко интегрируется через NVIDIA NeMo или прямо с Hugging Face. Где пригодится: 🟢 голосовые ассистенты 🟢 субтитры и перевод видео 🟢 чат-боты с речевым вводом 🟢 real-time анализ речи Всего ~978M параметров → легче, быстрее и дешевле в использовании, чем большие модели конкурентов. 🟠 Попробовать можно здесь: https://huggingface.co/nvidia/canary-1b-v2 🟠SET: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary 🟠PARAKEET: https://huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3 @ai_machinelearning_big_data #AI #NVIDIA #SpeechRecognition #ASR #AST #Multilingual #MachineLearning #DeepLearning

🌟 Большой гайд по TOML и tomllib на Python TOML стал стандартом для конфигурации Python-проектов благодаря своей простоте и читаемости. Начиная с Python 3.11, вы можете парсить TOML-файлы встроенным модулем tomllib без установки дополнительных зависимостей. Это удобно для работы с pyproject.toml и конфигами инструментов вроде pytest, mypy и black. Хотя tomllib поддерживает только чтение файлов, его возможностей хватает для большинства задач. Для записи и сложного редактирования TOML можно использовать библиотеки toml или tomlkit. В статье подробно разбираются примеры чтения конфигов и работа с pyproject.toml. 🔗 Ссылка - *клик* @pythonl

🐍 Почему Python `deepcopy()` такой медленный и что использовать вместо Функция copy.deepcopy() кажется удобной: она создаёт полную копию объекта со всеми вложенными структурами. Но на практике она часто оказывается очень медленной и становится бутылочным горлышком в проектах. Давайте разберёмся почему так происходит и какие есть альтернативы. 🔥 Почему deepcopy() тормозит 1. Рекурсия на всём дереве объектов Python проходит по каждому вложенному элементу, даже если их сотни тысяч. 2. Определение метода копирования Для каждого объекта проверяется, можно ли вызвать __deepcopy__, или приходится идти стандартным путём. 3. Memo-словарь для ссылок Чтобы избежать бесконечных циклов при копировании (например, объект ссылается сам на себя), Python ведёт словарь уже скопированных элементов. Это полезно, но замедляет работу. 4. Реализация на чистом Python В отличие от сериализации (`pickle`), deepcopy() не ускорена на уровне C, поэтому работает медленнее. 📊 Пример замеров скорости ```python import copy, pickle, time data = [[i for i in range(1000)] for _ in range(1000)] # deepcopy start = time.time() a = copy.deepcopy(data) print("deepcopy:", time.time() - start) # pickle start = time.time() b = pickle.loads(pickle.dumps(data)) print("pickle roundtrip:", time.time() - start) # list comprehension (для списков списков) start = time.time() c = [sub[:] for sub in data] print("manual copy:", time.time() - start) ``` 💻 Результат (у вас может отличаться, но смысл тот же): - deepcopy: ~2.5 сек - pickle: ~0.8 сек - ручное копирование: ~0.02 сек (!) ⚡ Когда что использовать ✅ copy.deepcopy() Подходит, если структура очень сложная, а вам нужна стопроцентно независимая копия. ✅ pickle.loads(pickle.dumps(obj)) Быстрее на больших структурах, плюс удобно, если данные нужно сохранять. ✅ json.loads(json.dumps(obj)) Хорошо для простых словарей и списков с базовыми типами. ✅ Ручное копирование (list comprehension, dict comprehension) Лучший вариант, если вы знаете структуру данных и хотите максимум скорости. 📌 Итог deepcopy() — это универсальный инструмент, но он платит за универсальность скоростью. Если важна производительность — используйте сериализацию или ручные методы копирования, они могут быть в десятки и сотни раз быстрее. Ставь 🔥, сохраняй себе в копилку Python-трюков, чтобы не забыть 😉 @pythonl

🧪 uQLM — движок для SQL‑запросов к LLM, разработанный в CVS Health Что если к языковой модели можно обращаться как к обычной базе данных? 💡 uQLM (Universal Query Language for Models) позволяет писать SQL‑подобные запросы, чтобы: ✅ Обращаться к LLM как к таблице ✅ Фильтровать, агрегировать и комбинировать ответы ✅ Подключать собственные модели и источники данных ✅ Использовать привычный синтаксис SQL без prompt-инженерии 📌 Пример запроса:

SELECT generate_response(prompt) 
FROM gpt4 
WHERE prompt LIKE '%explain%' 
LIMIT 5;

uQLM работает как прослойка между пользователем и языковой моделью, облегчая интеграцию ИИ в аналитические пайплайны. 🔗 GitHub: https://github.com/cvs-health/uqlm @pythonl

🖥 Разбираем Новые версии: Django 5.2.5 и Python 3.13.6 Django 5.2.5 (релиз — 6 августа 2025) - Тип релиза: патч-релиз, устраняющий ошибки версии 5.2.4. - Ключевые исправления: - Восстановлена поддержка стратегии UNNEST в QuerySet.bulk_create() для PostgreSQL. - Улучшена фильтрация по составному первичному ключу через tuple-выражения. - Исправлены ошибки валидации модели при использовании GeneratedField, Q и Case. - Добавлена совместимость с docutils версии 0.22. - Исправлен сбой при использовании ManyToManyField с составным первичным ключом — обновлены проверки fields.E347. Python 3.13.6 (релиз — 6 августа 2025) - Тип релиза: шестой maintenance-релиз ветки 3.13, включает около 200 исправлений, улучшений сборки и обновлений документации. - Ключевые особенности Python 3.13 по сравнению с 3.12: - Новый усовершенствованный REPL с многострочным редактированием, цветным выводом и цветными трассировками ошибок. - Экспериментальный free-threaded build mode (отключение GIL), доступен в виде python3.13t`/`python3.13t.exe. - Встроенный экспериментальный JIT-компилятор (по-умолчанию отключён). - locals() теперь имеет определённые семантики при мутации возвращаемого словаря. - Включена изменённая версия mimalloc (по-умолчанию, если доступно), обязательна для free-threaded режима. - Докстринги теперь очищаются от начальной отступной, что снижает объём `.pyc`-файлов. - Новый бэкенд dbm.sqlite3 используется по умолчанию при создании файлов. - Минимальная поддерживаемая версия macOS повысилась до 10.13 (High Sierra). - Безопасность: - Исправлена проблема, при которой фильтры filter="data" и filter="tar" в tarfile можно было обойти с помощью специально созданных сим- и жёстких ссылок. Вывод: - Django 5.2.5 — важный патч-релиз LTS-ветки, рекомендован для обновления производственных систем. - Python 3.13.6 — очередной maintenance-релиз с множеством багфиксов и улучшений, особенно интересен разработчикам, работающим с производительностью (REPL, JIT, free-threaded). Если нужно, могу подсказать, как безопасно обновиться или протестировать эти версии в вашем проекте. @pythonl

Разбираем тестовое задание в Яндекс на позицию Junior аналитика данных Тестовое задание — важная часть трудоустройства аналитика. Это шанс показать свои навыки на практике и получить оффер мечты. Приглашаем на бесплатный вебинар, где Андрон Алексанян — эксперт в области аналитики и CEO школы аналитики Simulative — в прямом эфире разберет тестовое задание в Яндекс на позицию Junior аналитика данных. ⚡️На вебинаре вы:

🟠узнаете, какие навыки и знания необходимы для успешного выполнения заданий; 🟠поймёте, что хочет увидеть работодатель; 🟠получите советы и лайфхаки; 🟠вместе с Андроном разберете в прямом эфире реальный пример тестового 🔥

Чему именно научимся на вебинаре:

🟠С помощью Pandas проанализируем Яндекс-запросы за несколько недель, загрузив их из json-файла; 🟠Найдем закономерности и отличия использования сервиса на мобильных устройствах и компьютерах; 🟠Разберем фишки Pandas: сложную агрегацию, маппинг, конкатенацию, чейнинг и др.

🕗 Настоятельно рекомендуем не пропускать — для зрителей у нас есть особый бонус, который обеспечит вам уверенный старт в вашей карьере. 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

🚀 УСКОРЕНИЕ КОДА ЗА СЧЁТ ЛОКАЛЬНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ 💡 Используй локальные переменные внутри циклов — это может ускорить выполнение на 20–30%, особенно в критичных по времени участках. Почему это работает? В Python доступ к локальной переменной быстрее, чем к глобальной или объектной, потому что локальные хранятся в массиве, а не в словаре. Пример:

# Медленно: обращение к свойствам объекта в цикле
class Processor:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def compute(self):
        total = 0
        for item in self.data:
            total += item * item
        return total

# Быстрее: кэшируем ссылку на data как локальную переменную
class Processor:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def compute(self):
        data = self.data  # локальная переменная
        total = 0
        for item in data:
            total += item * item
        return total

# Прирост в скорости особенно заметен при больших объёмах данных```

📸 Разработчик запустил свой код на сервере, имея лишь возможность изменения содержимого комментария в Python-скрипте Участник соревнования UIUCTF 2025 обошёл ограничения задачи, где можно было изменять только содержимое комментария в Python-скрипте и подробно рассказал об этом. Вместо поиска уязвимостей в парсере, он использовал особенность интерпретатора — выполнение ZIP-архивов как Python-кода. Секрет в структуре ZIP-файлов: Python ищет метаданные в конце архива, что позволило вставить архив в комментарий, сохранив валидность исходного скрипта. При запуске такого скрипта выполнялся код из main.py внутри архива. 🔗 Ссылка - *клик* @pythonl

SafeWave_10 — десять лет бороздим океан карьеры Если ты студент и держишь курс на развитие в IT, то 26 августа у тебя есть шанс поймать попутный ветер и попасть на празднование юбилея SafeBoard — программы IT-стажировок от «Лаборатории Касперского». На одной волне летнего open air окажутся студенты, выпускники программы SafeBoard и эксперты ЛК Когда: 26 августа 2025 Где: Офис Kaspersky, Москва, Ленинградское шоссе, 39А, стр. 3 + онлайн трансляция Что в программе: • Реальные истории от бывших стажеров, ставших экспертами (спойлер — один из них стал СТО) • Интерактивная лекция о том, как разные типы людей двигают команду к большому успеху • Музыкальное импров-шоу, розыгрыш мерча, активити-точки и HR-зона для желающих попасть в нашу команду • И куда же без нетворкинга с компанией единомышленников Стажировка в Kaspersky — как экспедиция под наставничеством опытных капитанов, регистрируйся чтобы подготовиться к большому плаванию! https://kas.pr/x7yw?erid=2W5zFK8k4mv Реклама. АО «Лаборатория Касперского» ИНН 7713140469

📰 Python без GIL: новая эра многопоточности Недавно в Python 3.13 появилась экспериментальная возможность отключить Global Interpreter Lock — механизм, который десятилетиями ограничивал настоящую многопоточность в Python. Теперь можно сравнить производительность обычной и свободнопоточной версий интерпретатора. Тесты с CPU-интенсивными задачами показывают ускорение в 3-4 раза при использовании 4 потоков в версии без GIL. Однако за это приходится платить: усложняется сборка мусора, требуется новая система управления памятью, а некоторые объекты становятся просто бессмертными. Пока free-threaded Python остаётся опциональным, но в будущих версиях, начиная с 3.14, он может стать стандартом. Главный вопрос — насколько быстро сообщество и библиотеки адаптируются к этим изменениям. 🔗 Ссылка - *клик* @pythonl

🔍 Открытое собеседование на Python-бекендера с разработчиком из Avito и Яндекс в четверг 14 августа (уже в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

🖥 Second‑Me Это ваш “цифровой двойник”: агент, который обучается на ваших заметках, письмах и постах и помогает вести аккаунты в соцсетях. В 2025 году проект получил крупное обновление — добавлен модуль для управления площадками вроде LinkedIn и Airbnb, а также улучшена персонализация бота. https://github.com/mindverse/Second-Me @pythonl

Телеграм-канал с актуальными вакансиями для 🐍 Python специалистов - Свежие вакансии со всего интернета. - Вакансии для студентов,  юниоров, мидлов, сеньоров. - Прямые ссылки на работодателей. - Некоммерческий проект, без рекламы. Ссылка на телеграмм-канал 

🖥 Теперь писать сложные промты самому не обязательно — OpenAI выпустили генератор, который превращает даже простой запрос в подробную инструкцию для ИИ. Принцип простой: описываете, что хотите получить, нажимаете Optimize — GPT-5 анализирует запрос и выдаёт готовый детализированный промт. Работает бесплатно. Инструмент может упростить работу с любыми нейросетями, особенно если у вас нет опыта в составлении промтов. Готовый вы можете сразу попробовать в @Chatgpturbobot