PythonHub

Відкрити в Telegram

Human-curated Python news, projects, articles & tools. https://pythonhub.dev/

Німеччина2 853 Технології та додатки25 299

2 645

Підписники

+124 години

+57 днів

+930 днів

137

Перегляди допису

~ 7224 години

~ 8448 годин

5.18%

Коефіцієнт залучення

~ 3

Дописів на день

Ads index

beta

Триває завантаження даних...

Схожі канали

Більше каналів

Хмара тегів

Вхідні та вихідні згадування

---

Залучення підписників

жовтень '26жовт '26

жовтень '26

+10

в 0 каналах

вересень '26

+60

в 0 каналах

Get PRO

серпень '26

+103

в 0 каналах

Get PRO

липень '26

+87

в 0 каналах

Get PRO

червень '26

+55

в 0 каналах

Get PRO

травень '26

+82

в 0 каналах

Get PRO

квітень '26

+78

в 0 каналах

Get PRO

березень '26

+81

в 0 каналах

Get PRO

лютий '26

+73

в 0 каналах

Get PRO

січень '26

+68

в 0 каналах

Get PRO

грудень '25

+56

в 0 каналах

Get PRO

листопад '25

+44

в 1 каналах

Get PRO

жовтень '25

+41

в 1 каналах

Get PRO

вересень '25

+40

в 0 каналах

Get PRO

серпень '25

+102

в 0 каналах

Get PRO

липень '25

+96

в 0 каналах

Get PRO

червень '25

+77

в 0 каналах

Get PRO

травень '25

+79

в 1 каналах

Get PRO

квітень '25

+69

в 0 каналах

Get PRO

березень '25

+67

в 0 каналах

Get PRO

лютий '25

+59

в 0 каналах

Get PRO

січень '25

+104

в 0 каналах

Get PRO

грудень '24

+104

в 0 каналах

Get PRO

листопад '24

+162

в 0 каналах

Get PRO

жовтень '24

+142

в 0 каналах

Get PRO

вересень '24

+70

в 0 каналах

Get PRO

серпень '24

+96

в 0 каналах

Get PRO

липень '24

+78

в 0 каналах

Get PRO

червень '24

+76

в 0 каналах

Get PRO

травень '24

+81

в 0 каналах

Get PRO

квітень '24

+61

в 0 каналах

Get PRO

березень '24

+99

в 0 каналах

Get PRO

лютий '24

+91

в 0 каналах

Get PRO

січень '24

+117

в 0 каналах

Get PRO

грудень '23

+106

в 1 каналах

Get PRO

листопад '23

+31

в 0 каналах

Get PRO

жовтень '23

+25

в 0 каналах

Get PRO

вересень '23

+25

в 0 каналах

Get PRO

серпень '23

+26

в 0 каналах

Get PRO

липень '23

+33

в 0 каналах

Get PRO

червень '23

+35

в 0 каналах

Get PRO

травень '23

+48

в 0 каналах

Get PRO

квітень '23

+31

в 0 каналах

Get PRO

березень '23

+36

в 0 каналах

Get PRO

лютий '23

+32

в 0 каналах

Get PRO

січень '23

+50

в 0 каналах

Get PRO

грудень '22

+54

в 0 каналах

Get PRO

листопад '22

+61

в 0 каналах

Get PRO

жовтень '22

+64

в 0 каналах

Get PRO

вересень '22

+78

в 0 каналах

Get PRO

серпень '22

+49

в 0 каналах

Get PRO

липень '22

+58

в 0 каналах

Get PRO

червень '22

+49

в 0 каналах

Get PRO

травень '22

+56

в 0 каналах

Get PRO

квітень '22

+65

в 0 каналах

Get PRO

березень '22

+72

в 0 каналах

Get PRO

лютий '22

+41

в 0 каналах

Get PRO

січень '22

+56

в 0 каналах

Get PRO

грудень '21

+53

в 0 каналах

Get PRO

листопад '21

+29

в 0 каналах

Get PRO

жовтень '21

+36

в 0 каналах

Get PRO

вересень '21

+20

в 0 каналах

Get PRO

серпень '21

+31

в 0 каналах

Get PRO

липень '21

+42

в 0 каналах

Get PRO

червень '21

+30

в 0 каналах

Get PRO

травень '21

+42

в 0 каналах

Get PRO

квітень '21

+46

в 0 каналах

Get PRO

березень '21

+31

в 0 каналах

Get PRO

лютий '21

+47

в 0 каналах

Get PRO

січень '21

+40

в 0 каналах

Get PRO

грудень '20

+617

в 0 каналах

Дата	Залучення підписників	Згадування	Канали
06 жовтня	+1
05 жовтня	+3
04 жовтня	0
03 жовтня	+3
02 жовтня	+1
01 жовтня	+2

Дописи каналу

asgeirtj / system_prompts_leaks Documented system prompts from Anthropic - Claude Fable 5.1, Opus 5.5, Claude Design, Claude Code. OpenAI - ChatGPT GPT-6-Astra, Codex. Google - Gemini 3.8 Flash, 3.1 Pro, Antigravity. xAI - Grok, Grok Bot, Cursor, Kimi and more! Updated regularly. https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks

2	SQLite in Production: Why WAL Mode, busy_timeout, and 1-Writer Pools https://www.reddit.com/r/Python/comments/1wowf4q/sqlite_in_production_why_wal_mode_busy_timeout/	31
3	LangSmith Crash Course: LLMOps in Python This video serves as a comprehensive crash course on LangSmith, the LangChain ecosystem platform used for tracing, debugging, evaluating, and monitoring AI agents. It covers essential LLMOps workflows including tracing agent runs, performing evaluations with custom datasets, creating alerts, and managing prompts. https://www.youtube.com/watch?v=P3kmo04DiEw	40
4	django-upgrade-report Which of your dependencies block a Django upgrade, and in which order to upgrade them. https://github.com/derblub/django-upgrade-report	51
5	Python Hub Weekly Digest for 2026-10-04 https://pythonhub.dev/digest/2026-10-04/	90
6	How to Build AI Agents in Python - 3 Ways This video compares three Python frameworks for building more capable AI agents that can navigate codebases, edit files, and run commands: CrewAI, the OpenAI Agents SDK, and LangGraph. It walks through building an agent with each framework and compares their approaches to orchestration, tools, workflows, and choosing the right framework for a project. https://www.youtube.com/watch?v=-RTgK6qX6A8	103
7	Python 3.15 Is About to Change Python Python 3.15 is almost here! This video breaks down 10 of the most interesting new features and changes coming to Python 3.15, using real Python code and visual explanations. https://www.youtube.com/watch?v=rxaDxyPUoSY	109
8	since-cutoff: which APIs of your pinned Python dependencies changed after your coding model's training cutoff Diffs each pinned dependency's API against the release current at the model's cutoff and writes AGENTS.md notes. No model calls. https://github.com/MohammadHijjawi97/since-cutoff	94
9	Speeding Up a Python Service with CinderX: JIT and Static Typing Timofei Ivankov explores how CinderX’s JIT compiler and Static Python can accelerate real-world Python services, comparing their internals and performance with CPython 3.14’s experimental JIT. Benchmarks show that combining Static Python with JIT compilation increased a CPU-bound endpoint’s throughput from 140 to 250 requests per second, while NumPy-heavy workloads saw no benefit and gar... https://dev.to/deadlovelll/speeding-up-a-python-service-with-cinderx-jit-and-static-typing-53bh	91
10	apowerb The open-source agentic framework to build, orchestrate, and operate production AI agents. https://github.com/apowerb/apowerb	86
11	ouroboros Ouroboros is an open-source AI coding framework that turns vague ideas into verified code through structured interviews, specification-driven execution, automated evaluations, and iterative improvement across multiple coding agents https://github.com/Q00/ouroboros	91
12	TATS TATS is an open-source Python tool for analyzing OAuth 2.0, OpenID Connect, and Microsoft Entra ID tokens, helping security researchers trace authentication flows, identify risky permissions, and visualize token lifecycles. https://github.com/IceMoonHSV/TATS	94
13	jev-ultrafast A browser agent with a dynamic, indexed action space. https://github.com/browser-use/jev-ultrafast	98
14	Share how you use Django with Django Probe The post introduces Django Probe, a tool that scans Django projects and anonymously aggregates how framework APIs and patterns are actually used. The goal is to give Django maintainers better data for decisions around deprecations, new features, documentation, and community priorities. https://www.better-simple.com/django/2026/09/17/share-how-you-use-django-with-django-probe/	100
15	superdesigndev / treg OpenRouter for agent tools. Join community here: https://discord.gg/6mQYYfFMAn https://github.com/superdesigndev/treg	102
16	Put the Arithmetic in the Tool: an MCP Server for an AWS Waste Scanner The article shows how to add an MCP server to a Python-based AWS cost scanner so AI agents can query computed totals, breakdowns, filters, and cleanup plans without doing arithmetic themselves. It also covers JSON-RPC over stdio, read-only tool design, end-to-end testing, rounding consistency, and integration with Claude Code. https://dev.to/aws-builders/put-the-arithmetic-in-the-tool-an-mcp-server-for-an-aws-waste-scanner-3n79	120
17	This Design Pattern Replaces an Entire Class Hierarchy This video compares three ways to model type-based variation in Python: subclasses, storing a type value such as an enum, and representing each variation as an object. Using a subscription system, it introduces the Type Object pattern and explains when each approach is the better fit. https://www.youtube.com/watch?v=IdwdqdywNOM	101
18	DeepTeam DeepTeam is a framework to red team LLMs and AI agents. https://github.com/confident-ai/deepteam	96
19	Yoo... https://subprocess.run actually redirects to the Python docs for subprocess.run() https://www.reddit.com/r/Python/comments/1wp8325/yoo_httpssubprocessrun_actually_redirects_to_the/	102
20	nonetrace: tells you where a None came from when Python crashes on it When Python crashes on None, it points at the wrong line. nonetrace shows which call returned the None, why, and the fix. https://pypi.org/project/nonetrace/	214

Переглянути всі дописи