PythonDigest

Kanalga Telegram’da o‘tish

Сборник Python новостей: https://pythondigest.ru Наш IT-тренажер: https://app.incidenta.tech/ Создано в @incidenta_tech

Ko'proq ko'rsatish

Rossiya214 515 Texnologiyalar & Aralashmalar29 845

1 851

Obunachilar

Ma'lumot yo'q24 soatlar

-77 kun

-930 kun

243

Post ko'rishlar

~ 15224 soatlar

~ 17848 soatlar

13.11%

Muloqot nisbati

~ 4

Kuniga postlar

Ads index

beta

Ma'lumot yuklanmoqda...

O'xshash kanallar

Ko'proq kanallar

Taglar buluti

Kirish va chiqish esdaliklari

---

Obunachilarni jalb qilish

Oktabr '26Okt '26

Oktabr '26

0 kanalda

Sentabr '26

+18

0 kanalda

Get PRO

Avgust '26

+27

0 kanalda

Get PRO

Iyul '26

+28

0 kanalda

Get PRO

Iyun '26

+16

0 kanalda

Get PRO

May '26

+16

0 kanalda

Get PRO

Aprel '26

+14

1 kanalda

Get PRO

Mart '26

+13

1 kanalda

Get PRO

Fevral '26

+20

0 kanalda

Get PRO

Yanvar '26

+16

1 kanalda

Get PRO

Dekabr '25

+15

0 kanalda

Get PRO

Noyabr '25

+18

1 kanalda

Get PRO

Oktabr '25

+21

0 kanalda

Get PRO

Sentabr '25

+10

1 kanalda

Get PRO

Avgust '25

0 kanalda

Get PRO

Iyul '25

+12

1 kanalda

Get PRO

Iyun '25

+12

0 kanalda

Get PRO

May '25

+13

0 kanalda

Get PRO

Aprel '25

+12

2 kanalda

Get PRO

Mart '25

+15

1 kanalda

Get PRO

Fevral '25

+21

0 kanalda

Get PRO

Yanvar '25

+20

2 kanalda

Get PRO

Dekabr '24

+16

1 kanalda

Get PRO

Noyabr '24

+25

2 kanalda

Get PRO

Oktabr '24

+26

1 kanalda

Get PRO

Sentabr '24

+16

1 kanalda

Get PRO

Avgust '24

+19

1 kanalda

Get PRO

Iyul '24

+26

0 kanalda

Get PRO

Iyun '24

+15

0 kanalda

Get PRO

May '24

+38

0 kanalda

Get PRO

Aprel '24

+39

0 kanalda

Get PRO

Mart '24

+41

0 kanalda

Get PRO

Fevral '24

+50

0 kanalda

Get PRO

Yanvar '24

+73

0 kanalda

Get PRO

Dekabr '23

+74

0 kanalda

Get PRO

Noyabr '23

+25

0 kanalda

Get PRO

Oktabr '23

+24

0 kanalda

Get PRO

Sentabr '23

+19

0 kanalda

Get PRO

Avgust '23

+30

0 kanalda

Get PRO

Iyul '23

+26

0 kanalda

Get PRO

Iyun '23

+17

0 kanalda

Get PRO

May '23

+11

0 kanalda

Get PRO

Aprel '23

+18

0 kanalda

Get PRO

Mart '23

+29

0 kanalda

Get PRO

Fevral '23

+18

0 kanalda

Get PRO

Yanvar '23

+27

0 kanalda

Get PRO

Dekabr '22

+20

0 kanalda

Get PRO

Noyabr '22

+18

0 kanalda

Get PRO

Oktabr '22

+11

0 kanalda

Get PRO

Sentabr '22

+20

0 kanalda

Get PRO

Avgust '22

+14

0 kanalda

Get PRO

Iyul '22

+18

0 kanalda

Get PRO

Iyun '22

0 kanalda

Get PRO

May '22

+27

0 kanalda

Get PRO

Aprel '22

+16

0 kanalda

Get PRO

Mart '22

+21

0 kanalda

Get PRO

Fevral '22

+15

0 kanalda

Get PRO

Yanvar '22

+21

0 kanalda

Get PRO

Dekabr '21

+19

0 kanalda

Get PRO

Noyabr '21

+25

0 kanalda

Get PRO

Oktabr '21

+29

0 kanalda

Get PRO

Sentabr '21

+21

0 kanalda

Get PRO

Avgust '21

+24

0 kanalda

Get PRO

Iyul '21

+24

0 kanalda

Get PRO

Iyun '21

+18

0 kanalda

Get PRO

May '21

+20

0 kanalda

Get PRO

Aprel '21

+20

0 kanalda

Get PRO

Mart '21

+46

0 kanalda

Get PRO

Fevral '21

+23

0 kanalda

Get PRO

Yanvar '21

+33

0 kanalda

Get PRO

Dekabr '20

+1 968

0 kanalda

Sana	Obunachilarni jalb qilish	Esdaliklar	Kanallar
07 Oktabr	0
06 Oktabr	0
05 Oktabr	+1
04 Oktabr	0
03 Oktabr	+1
02 Oktabr	0
01 Oktabr	+1

Kanal postlari

Typing в Python 3.11–3.14: что изменилось и как это использовать уже сейчас https://habr.com/ru/articles/1089780/ За последнее время я прочитал множество репозиториев, где в Pyhton пользуются типизацией и почти везде синтаксис не новее 3.11: Optional, TypeVar на уровне модуля, Generic[T], кавычки вокруг опережающих ссылок. При этом у Python 3.10 поддержка закончилась, и разработчики языка дали нам новых удобных инструментов и чтобы ими пользоваться не всегда нужно обновляться до последней версии. В этой статье расскажу, какие основные фишки появились за последние несколько лет и как ими пользоваться даже в проектах на старых версиях.

2	Django: serve apple-app-site-association and assetlinks.json https://adamj.eu/tech/2026/10/02/django-app-links/ ㅤ	142
3	Tel-Agent - AI phone assistant https://github.com/Dpro-at/Tel-Agent	146
4	fugleramme - Bird frame for Raspberry Pi https://github.com/arnegiacomo/fugleramme	155
5	Static Analysis vs. Taint Analysis: Which One Secures Your Python Code? https://nocomplexity.substack.com/p/static-analysis-vs-taint-analysis	162
6	NanoVector — Минималистичная векторная база данных и память для AI-агентов https://github.com/eminsk/nanovector	170
7	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/	183
8	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/	178
9	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/	175
10	Django: serve a security.txt file https://adamj.eu/tech/2026/10/01/django-security-txt/ ㅤ	169
11	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,	176
12	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	184
13	bashautom: Persistent, Stateful Bash Sessions for Python https://github.com/huskago/bashautom	187
14	flowsint: Extensible Graph-Based Investigation Tool https://github.com/reconurge/flowsint	186
15	Renart: A Local Workspace for SQL and Python Data Pipelines https://github.com/renart-data/renart	186
16	amqp - 5.4.1 https://pypi.org/project/amqp/5.4.1/ AMQP-клиент. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/amqp/	185
17	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	184
18	PyPy v8.0.0 https://pypy.org/posts/2026/09/pypy-v800-release.html	182
19	«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.	196
20	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.	197

Barcha postlarni ko‘rish