PythonDigest
Відкрити в Telegram
Сборник Python новостей: https://pythondigest.ru Наш IT-тренажер: https://app.incidenta.tech/ Создано в @incidenta_tech
Показати більше1 854
Підписники
-124 години
-57 днів
-1030 днів
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
жовтень '26жовт '26
жовтень '26
+3
в 0 каналах
вересень '26
+18
в 0 каналах
Get PRO
серпень '26
+27
в 0 каналах
Get PRO
липень '26
+28
в 0 каналах
Get PRO
червень '26
+16
в 0 каналах
Get PRO
травень '26
+16
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+14
в 1 каналах
Get PRO
березень '26
+13
в 1 каналах
Get PRO
лютий '26
+20
в 0 каналах
Get PRO
січень '26
+16
в 1 каналах
Get PRO
грудень '25
+15
в 0 каналах
Get PRO
листопад '25
+18
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '25
+21
в 0 каналах
Get PRO
вересень '25
+10
в 1 каналах
Get PRO
серпень '25
+9
в 0 каналах
Get PRO
липень '25
+12
в 1 каналах
Get PRO
червень '25
+12
в 0 каналах
Get PRO
травень '25
+13
в 0 каналах
Get PRO
квітень '25
+12
в 2 каналах
Get PRO
березень '25
+15
в 1 каналах
Get PRO
лютий '25
+21
в 0 каналах
Get PRO
січень '25
+20
в 2 каналах
Get PRO
грудень '24
+16
в 1 каналах
Get PRO
листопад '24
+25
в 2 каналах
Get PRO
жовтень '24
+26
в 1 каналах
Get PRO
вересень '24
+16
в 1 каналах
Get PRO
серпень '24
+19
в 1 каналах
Get PRO
липень '24
+26
в 0 каналах
Get PRO
червень '24
+15
в 0 каналах
Get PRO
травень '24
+38
в 0 каналах
Get PRO
квітень '24
+39
в 0 каналах
Get PRO
березень '24
+41
в 0 каналах
Get PRO
лютий '24
+50
в 0 каналах
Get PRO
січень '24
+73
в 0 каналах
Get PRO
грудень '23
+74
в 0 каналах
Get PRO
листопад '23
+25
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '23
+24
в 0 каналах
Get PRO
вересень '23
+19
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+30
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+26
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+17
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+11
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+18
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+29
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+18
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+27
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+20
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+18
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+11
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+20
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+14
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+18
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+8
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+27
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+16
в 0 каналах
Get PRO
березень '22
+21
в 0 каналах
Get PRO
лютий '22
+15
в 0 каналах
Get PRO
січень '22
+21
в 0 каналах
Get PRO
грудень '21
+19
в 0 каналах
Get PRO
листопад '21
+25
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '21
+29
в 0 каналах
Get PRO
вересень '21
+21
в 0 каналах
Get PRO
серпень '21
+24
в 0 каналах
Get PRO
липень '21
+24
в 0 каналах
Get PRO
червень '21
+18
в 0 каналах
Get PRO
травень '21
+20
в 0 каналах
Get PRO
квітень '21
+20
в 0 каналах
Get PRO
березень '21
+46
в 0 каналах
Get PRO
лютий '21
+23
в 0 каналах
Get PRO
січень '21
+33
в 0 каналах
Get PRO
грудень '20
+1 968
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 06 жовтня | 0 | |||
| 05 жовтня | +1 | |||
| 04 жовтня | 0 | |||
| 03 жовтня | +1 | |||
| 02 жовтня | 0 | |||
| 01 жовтня | +1 |
Дописи каналу
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 |
