1946
Сборник Python новостей: https://pythondigest.ru Наш симулятор IT инцидентов: https://incidenta.tech
Как мы оптимизировали логику Битрикс на Python/Flask и уложили ее в 1 МБ
https://habr.com/ru/articles/1000452/
Принес вам кейс о том, как мы с командой оптимизировали работу одного небезызвестного портала с помощью Python/Flask.
Трансформер своими руками: с нуля до Numpy реализации и обучения
https://habr.com/ru/articles/982268/
В этой статье пойдет речь об одной из самых сложных и интересных архитектур — трансформере, лежащей в основе современных моделей от OpenAI и Google DeepMind. И это не научпоп для обывателя с наивным уровнем объяснения, а полноценный учебный материал, который поможет вам понять работу трансформера на фундаментальном уровне без черных ящиков типа TensorFlow и Pytorch.
Подключаем российские AI-сервисы к OpenClaw: GigaChat, YandexGPT и Yandex 360
https://habr.com/ru/articles/996966/
Интегрируем российские AI-сервисы (GigaChat от Сбера, YandexGPT и Yandex 360) с OpenClaw — open-source платформой для AI-агентов. Создаём русскоязычных агентов, подключаем CalDAV календарь и Yandex Disk. Все с нуля, с кодом и troubleshooting.
Монотонный стек: описание и примеры применения
https://habr.com/ru/articles/996802/
В этой статье хотел бы рассказать о структуре данных под названием монотонный стек (monotonic stack) и разобрать несколько примеров задач в решении которых он применим.Статья может быть интересна любителям решать алгоритмические задачи, в особенности тем кто готовится к собеседованию.
Сводка от pythonz 08.02.2026 — 15.02.2026
https://pythonz.net/articles/632/
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Поиск аномалий: статистика или ML? Выбираем лучшее
https://habr.com/ru/articles/996538/
В этой статье мы не просто импортируем готовые методы из sklearn. Мы разберем математическую логику трех мощных подходов, напишем их «примитивные» реализации на NumPy/Pandas, чтобы понять механику работы «под капотом», и проверим их в деле на реальном кейсе.
django-bolt - Rust-powered API Framework for Django
https://cur.at/SAv0KlD?m=web
Youtube video
redis - 7.2.0
https://pypi.org/project/redis/7.2.0/
Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/
PyTV - Free Online Python Conference (March 4th)
https://lp.jetbrains.com/python-unplugged/
1 Day, 15 Speakers, 6 hours of live talks including from Sarah Boyce, Sheena O'Connell, Carlton Gibson, and Will Vincent. Sign up and save the date!
В поисках O(n): как научиться видеть эффективные решения задач
https://habr.com/ru/articles/996212/
Эта задача выглядит как разминка для разогрева: найти максимальное произведение двух чисел в массиве. Но именно с неё началось моё знакомство с алгоритмической культурой — на первом же собеседовании я убедился, что «работает» и «работает эффективно» — разные вещи. В статье — три решения: от интуитивного до элегантного, их сравнение и главный вывод: даже простые задачи учат нас думать.
Notepad++: счетчики выделенных слов в StatusBar (python скрипт)
https://habr.com/ru/articles/995078/
Программист часто копирует и вставляет, переименовывает и рефакторит.Вот бы сразу видеть в статусной строке количество переменных или функции в редактируемом файле. Увы, стандартный поиск (Ctrl+F) требует лишние клики. Мой небольшой Python-скрипт для Notepad++ по дабл-кликуотображает в Status-Bar количество вхождений,частичных или полных, с учетом регистра и без.
inline-snapshot - Building a Robust Classifier with Stacked Generalization
https://dev.to/ddebajyati/building-a-robust-classifier-with-stacked-generalization-5flk
PyTorch vs TensorFlow: что выбрать для deep learning в 2026 году
https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/995500/
Выбор фреймворка для глубокого обучения — это стратегическое решение, влияющее на скорость разработки, стоимость и масштабируемость. Правило «PyTorch — для исследований, TensorFlow — для продакшена» больше не работает. К 2026 году оба фреймворка активно заимствуют лучшее друг у друга: PyTorch наращивает промышленные возможности (TorchServe, ExecuTorch), а TensorFlow с Keras 3 становится гибче для исследований.
Шампур Логистик: Как упаковать флот и не сойти с ума от 70 000 контейнеров
https://habr.com/ru/articles/995242/
Сегодня мы выходим в продакшн с системой "Шампур Логистик", которая пакует флот из 15 судов и распределяет манифест на 70 000 контейнеров быстрее, чем вы успеете допить кофе.Это уже не просто «тетрис в вакууме». Мы построили промышленный конвейер на FastAPI и Celery, где математическое ядро с 90% Test Coverage сталкивается с суровой физикой моря: лимитами стекирования в 210 тонн, жестким LIFO-зонированием портов и капризными рефрижераторами.В этой статье я покажу изнанку системы
Ускоряем инференс в Python с ONNX
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/991542/
Если у вас когда‑либо был опыт деплоя нейросетки, вы знаете, что обучение — это полдела, а вот добиться шустрого инференса — целое искусство. Часто обученная в PyTorch модель дает замечательные метрики, но стоит попытаться запустить её в приложении начинаются всякие проблемки.Одно из решений, которое часто выручает — ONNX и ONNX Runtime.
Flask - 3.1.3
https://pypi.org/project/flask/3.1.3/
Web-фреймворк на основе Werkzeug, Jinja2 и благих намерениях. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Flask/
Vector Search with FAISS: Approximate Nearest Neighbor (ANN) Explained
https://pyimagesearch.com/2026/02/16/vector-search-with-faiss-approximate-nearest-neighbor-ann-explained/
T-CTF 2025. Разбор задачи «Капибегущая строка»
https://habr.com/ru/articles/996766/
Разберём задачу «Капибегущая строка» с соревнований T-CTF 2025, где хакеры взломали освещение жилого дома и использовали его как бегущую строку для того, чтобы сообщить свои требований.
Как я написал Telegram-бота для SEO-аудита и не дал ему стать инструментом для атак
https://habr.com/ru/articles/996844/
Практический гайд по созданию Telegram-бота для автоматизированного анализа сайта: broken links, базовый security-check, отчёты. Минимум теории — максимум рабочего кода.
Разбираем 200-строчный microgpt от Андрея Карпаты
https://habr.com/ru/articles/996404/
Буквально на днях Андрей Карпаты, один из ранних сооснователей OpenAI, покинувший компанию, исследователь нейросетей, опубликовал на Гитхаб фантастическую вещь: чистый (без специализированных библиотек) 200-строчный python-код трансформера, аналога GPT-2, для изучения всеми желающими. И написал в блоге статью для понимания этого кода (и работы трансформеров).
The Real Python Podcast – Episode #284: Running Local LLMs With Ollama and Connecting With Python
https://realpython.com/podcasts/rpp/284/
Would you like to learn how to work with LLMs locally on your own computer? How do you integrate your Python projects with a local model? Christopher Trudeau is back on the show this week with another batch of PyCoder's Weekly articles and projects.
virtualenv - 20.37.0
https://pypi.org/project/virtualenv/20.37.0/
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
icu4py - bindings to the Unicode ICU library
https://adamj.eu/tech/2026/02/09/python-introducing-icu4py/
ㅤ
Как гуманитарий за 2 месяца с нуля RAG систему построил, или Парсинг PDF по-хардкору
https://habr.com/ru/articles/996144/
Сегодня я расскажу о том, как я за 2 месяца с полного нуля создал доменную RAG систему с корпусом в 20+ книг. В статье затрону проблемы парсинга данных (особенно PDF документов, с которыми приходилось иметь дело), чанкинга, создания и индексации эмбеддингов, а также самого интересного – ретривера. Расскажу о latency, трейд-оффах, и сложностях реализации подобных систем локально на ноутбуке (хоть и «игровом») без использования API LLM.
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Антипаттерны на питоне, которые меня победили
- Разбираем 200-строчный microgpt от Андрея Карпаты
- Нейросетевой прогноз погоды для edge-устройств
- Визуализация 2+1D в Виртуальной Вселенной
- Пишем свой voice-to-text на Python: 4 бэкенда и батч-обработка голосовых
- Шампур Логистик: Как упаковать флот и не сойти с ума от 70 000 контейнеров
- django-bolt - Rust-powered API Framework for Django
- gunicorn - 25.1.0
- coverage - 7.13.4
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/635/
loki-mode - Multi-agent provider agnostic framework
https://github.com/asklokesh/loki-mode
Антипаттерны на питоне, которые меня победили
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/988840/
У нас в компании был один проект, с которым я не справился.Дело было так: мне сообщили, что знакомый плюсовик написал какой-то скелет проекта на питоне, а теперь мне надо его допилить, подставив в нужные места реализации. Почему тогда делал он, а не я, а сейчас должен делать я, а не он? Да чёрт его знает. Но я подумал, что смогу — унаследуюсь и переопределю методы где нужно, подставлю зависимости во всякие DI, ну что там может быть плохого?
Нейросетевой прогноз погоды для edge-устройств
https://habr.com/ru/articles/995120/
Хочу рассказать не столько про свою модель, сколько про инженерные компромиссы, с которыми я столкнулся во время работы над проектом. Буду рад любой критике.Речь пойдет о моем проекте edge-weather-forecast — лёгкой нейросетевой модели прогнозирования температуры, которую можно запускать прямо на метеостанции или на простом CPU-устройстве вроде Raspberry Pi.
Событийный цикл в asyncio: как Python-код работает поверх механизмов Linux
https://habr.com/ru/articles/995032/
Большая статья для тех, кто, как и я, споткнулся об asyncio и так не разгадал до конца "магию" событийного цикла. Попробовал распутать этот клубок через подробный рассказ (в как можно более доступной форме) о внутренних механизмах Линукса и самого asyncio, которые лежат в основе событийного. К концу статьи, надеюсь, магия исчезнет, а останется ясное понимание фундамента. Погружаемся
ScrapeGraph - Natural Language Web Scraping
https://codecut.ai/scrapegraphai-web-scraping-natural-language/
Web scraping without selector maintenance. ScrapeGraphAI uses LLMs to extract data from any site using plain English prompts and Pydantic schemas.