1946
Сборник Python новостей: https://pythondigest.ru Наш симулятор IT инцидентов: https://incidenta.tech
Как разрабатывать утилиты для тестов embedded-прошивок без железа: практика Test Driven Development
https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/1001256/
Часто SDET-инженеры, работающие со встраиваемыми системами, не приступают к работе, пока не получат реальное железо: датчик, микроконтроллер или плату с новым чипом. Такой подход обычно оправдывают тем, что без физического девайса «на столе» писать корректно работающий софт невозможно.
Как писать юнит-тесты, которые не ломаются
https://habr.com/ru/companies/avito/articles/1001170/
Мы разрабатываем продукт, который помогает оценивать рыночную стоимость товара, будь то автомобиль, квартира или холодильник. Мы часто пишем тесты, и в этой статье я расскажу, как разные подходы к юнит-тестированию влияют на качество тестов, когда они помогают проекту, а когда — мешают, и почему само по себе наличие тестов ещё не гарантирует пользы. Статья будет полезна разработчикам, тимлидам и всем, кто пишет юнит-тесты и поддерживает код в долгоживущих проектах.
Я заменил Google на 50 строк Python. Через месяц я забыл, как пишется tar -xzf
https://habr.com/ru/articles/1001214/
Десять лет в девопсе. Десять. И я гуглю tar -xzf. Не раз в год — раз в неделю. Ну, может раз в десять дней, если повезёт. Открываю хром, набираю «tar extract gz linux», пролистываю три рекламы, нахожу ответ на SO, копирую, вставляю, закрываю вкладку. Через неделю — по новой.Я не идиот. Точнее, может и идиот, но не поэтому.
Как мы собрали СЭД для поликлиники из трёх костылей
https://habr.com/ru/articles/1000820/
В этой статье я рассказываю, как мы за 3 месяца собрали кастомную СЭД для поликлиники на базе трёх open-source компонентов: Mayan EDMS (хранилище), Camunda (workflow) и NiceGUI (фронтенд). Система закрыла ключевые потребности: электронные подписи для внутренних документов, сквозная LDAP-аутентификация и контроль исполнения задач — без единой коммерческой лицензии.
oxyde: Type-Safe, Pydantic-Centric Async ORM
https://github.com/mr-fatalyst/oxyde
silkworm-rs: Free-Threaded Compatible Async Web Scraper
https://github.com/BitingSnakes/silkworm
virtualenv - 20.38.0
https://pypi.org/project/virtualenv/20.38.0/
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
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/
LangChain Python Tutorial: 2026’s Complete Guide
https://blog.jetbrains.com/pycharm/2026/02/langchain-tutorial-2026/
If you’ve read the blog post How to Build Chatbots With LangChain, you may want to know more about LangChain. This blog post will dive deeper into what LangChain offers and guide you through a few more real-world use cases.
greenlet - 3.2.5
https://pypi.org/project/greenlet/3.2.5/
Модуль для легковесных потоков в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/greenlet/
pylint - 4.0.5
https://pypi.org/project/pylint/4.0.5/
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Шаблонные строки в Python 3.14: как получить контроль над интерполяцией данных
https://habr.com/ru/companies/digitalleague/articles/1000850/
Представьте, что вы можете подставлять данные в строки и при этом точно знать, что именно туда попадет, причем еще до того, как строка станет таковой. И чтобы все было под контролем: можно было замаскировать чувствительные данные в логах, безопасно собрать конфигурацию или защитить команду от инъекции на уровне структуры.В Python 3.14 появился новый инструмент — t-строки (шаблонные строки).
Werkzeug - 3.1.6
https://pypi.org/project/werkzeug/3.1.6/
Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/
5 Essential Itertools for Data Science
https://codecut.ai/itertools-feature-engineering-essentials/
Learn 5 essential itertools methods to eliminate manual feature engineering waste. Replace nested loops with systematic functions for interactions, polynomial features, and categorical combinations.
Нанимаем ChatGPT на работу или автоматизация бизнес-процессов
https://habr.com/ru/articles/985272/
AI (LLM) сейчас на пике популярности: новые модели выходят каждый месяц. Но чаще всего их используют как инструменты, постоянно требующие времени и внимания. А что, если сделать из них «сотрудников», которые сами автономно будут выполнять часть вашей работы? В этой статье мы шаг за шагом создадим такого «сотрудника» на чистом OpenAI API и добьёмся его полной автономности.
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