1946
Сборник Python новостей: https://pythondigest.ru Наш симулятор IT инцидентов: https://incidenta.tech
gunicorn - 26.2.0
https://pypi.org/project/gunicorn/26.2.0/
WSGI HTTP-сервер для UNIX. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gunicorn/
Как найти остров по одной фотографии: геолокация через геометрию и CUDA
https://habr.com/ru/companies/cloud4y/articles/1072778/
Фото островного курорта. Ни EXIF, ни GPS, ни модели камеры – ничего. Нужно назвать курорт, координаты и сторону света, куда смотрела камера. Пытаться ответить на эти вопросы через google lens – значит упустить возможность повеселиться. Поэтому я взялся за задачу с помощью математики и программирования.
ИИ‑агент внутри КОМПАС-3D: пишет код, строит деталь и проверяет результат
https://habr.com/ru/articles/1072444/
Я сделал ИИ‑агента для КОМПАС-3D: он живёт прямо в окне программы, принимает запрос текстом или фотографией и строит параметрическую деталь — не мёртвую геометрию в step, а дерево построения с переменными, которое пригодно для редактирования. В статье: как хорошо агент справляется с моделированием по тексту и чертежам уже сейчас, почему один блок кода лучше десяти tool'ов и почему агенту мало просто «видеть» результат.
Часть IV. Религии в IT: от ООП к ИИстерии + Большое расследование Python
https://habr.com/ru/articles/1072188/
Просто закройте эту главу, если вы не научились с юмором, здоровым сарказмом и самокритикой смотреть на абсурд происходящего. Её текст точно соответствует исторической фактуре, но оскорбит «чувства верующих».В народе говорят: «носится как дурак с фантиком». Многие технические или кажущиеся такими решения, казалось бы, даже в компьютерной сфере не имели научной подоплёки. Чтоб не ошибиться в выборе технологии, нужно было учесть исторический и политический факторы.Ниже истории о провальных идеях, стоивших жизни и карьеры многим разработчикам. Без знания их, прошлое будет настигать снова и снова.
NN vs фракталы: может ли нейросеть выучить красивые математические функции?
https://habr.com/ru/articles/1072024/
«А может ли нейросеть выучить функцию Вейерштрасса (непрерывная функция на вещественной прямой, не имеющая производной ни в одной точке)?». Я решила проверить это на практике. Мною было принято решение не останавливаться на фракталах, а поискать другие функции, обладающие интересными для математика свойствами: лестница Кантора, функция Римана (Томаэ) и др. В данной статье представлена только функция Вейерштрасса.
httpx - 1.0.dev5
https://pypi.org/project/httpx/1.0.dev5/
HTTP-клиент нового поколения. Поддерживает HTTP/1.1 и HTTP/2 и имеет синхронный + асинхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/httpx/
scrapy - 2.18.0
https://pypi.org/project/scrapy/2.18.0/
Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy
django-upgrade 1.32.0
https://adamj.eu/tech/2026/08/18/django-upgrade-1.32.0-44-bug-fixes/
ㅤ
Train и eval в ARC-AGI-2 — это разные распределения
https://habr.com/ru/articles/1071730/
Если вы замеряете прогресс своего солвера на случайной подвыборке из train, вы замеряете его не на том наборе. Медианная задача train занимает 100 клеток на выходе, у медианной задачи eval их 225. Два и более тестовых входа требуют 6.9 процента задач train и 40.8 процента задач eval. Расхождение держится по всем шести структурным осям, которые я померил, и переживает поправку на множественные сравнения.Дальше идёт распределительное сравнение обоих публичных наборов ARC-AGI-2, отпечатки файлов, на которых оно сделано, и подмножество из train, подобранное под eval по структуре. CSV со списком задач в конце.
Garmin записывает всё. ChatGPT — ничего. Разрыв длиной в один вечер и один скрипт
https://habr.com/ru/articles/1071224/
Garmin записывает почти всё: сон, HRV, стресс, Body Battery, пульс на тренировке, каждый подход в зале. ChatGPT ничего этого не видит. Чтобы спросить у него, как прошла неделя, нужно было сначала открыть Garmin Connect, переписать цифры руками и вставить их в чат.Один вечер, один скрипт. Забрать сон и HRV за сегодня, сложить в файл. Никакой архитектуры, просто раздражение от того, что данные есть, а спросить их некому.Сейчас это открытый пайплайн: локальный кэш, агентный Telegram-бот, локальная модель на Ollama, веб-мастер настройки, Windows-дистрибутив и заявка на акселератор Sber500. По пути пришлось несколько раз пересобрать саму задачу.
Как выжать максимум из Генотека: вайбкодим кастомный ДНК-анализатор
https://habr.com/ru/articles/1070956/
Статья носит исключительно научпоп-инженерно-юмористический характер. Не используйте самодельные скрипты для постановки диагнозов (хотя сходить на ПЦР-тест или к врачу после них никто не запрещает)!Скажите, вы же тоже ожидали большего от интерпретаций коммерческих ДНК-тестов типа Genotek, 23andMe, Atlas? Ну вот и я не была в восторге от того, что я на 4.2% скандинавка, мне вреден арахис, и скорее всего я люблю кинзу.В этой статье я расскажу, как я на диком азарте построила свой пайплайн анализа генома. Мы пройдем от пересборки координат и импутации 40 миллионов маркеров на суперкомпьютере TOPMed до укрощения памяти Node.js, чтобы скрипт не умер от 43 ГБ данных, а я покажу, как все устроено под капотом.
Domain Driven Design и модульный монолит в Python
https://habr.com/ru/articles/1070934/
Статья об архитектурных подходах, позволяющих упростить back-end разработку больших и сложных систем на языке Python путем применения принципов Domain Driven Design и архитектуры модульного монолита, которые позволяют раз и навсегда избавиться от спагетти-кода, распределить задачи по присущим им областям, обозначить границы между слоями системы, тем самым снизив когнитивную нагрузку на разработчиков. А также развеять миф о том, что данные паттерны возможно реализовать лишь в строго типизируемых языках, а так же специально разработанных под эти задачи фреймворках.
gunicorn - 26.1.0
https://pypi.org/project/gunicorn/26.1.0/
WSGI HTTP-сервер для UNIX. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gunicorn/
Wazuh без ограничений дашборда: работаем напрямую с индексами
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1069688/
В статье расскажу, как работать с индексами Wazuh напрямую через OpenSearch. Такой подход пригодится, когда встроенных возможностей Wazuh уже не хватает: нужно собрать собственный отчет, посчитать статистику по всей инфраструктуре, настроить нестандартный алертинг или выгрузить данные для BI и других внешних систем. Вместо того чтобы обходить ограничения дашбордов, мы научимся работать с тем, где эти данные хранятся на самом деле.
speech-to-speech - ocal voice agents with open-source models
https://github.com/huggingface/speech-to-speech
Развитие FastAPI приложения в ходе разработки production-системы
https://habr.com/ru/articles/1073130/
Полтора года назад я написал о своём подходе к структуре FastAPI-приложений. С тех пор два крупных проекта, production и несколько архитектурных граблей заставили меня многое пересмотреть. В этой статье расскажу, что изменилось и какие решения действительно упростили мне разработку.
Semantica - Graph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems
https://github.com/semantica-agi/semantica
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Часть IV. Религии в IT: от ООП к ИИстерии + Большое расследование Python
- Как выжать максимум из Генотека: вайбкодим кастомный ДНК-анализатор
- ИИ‑агент внутри КОМПАС-3D: пишет код, строит деталь и проверяет результат
- Конфигурация в Python: эволюция подходов
- Как найти остров по одной фотографии: геолокация через геометрию и CUDA
- pytest-leak-finder: Find Leaking Test Before the One That Fails
- scrapy - 2.18.0
- gunicorn - 26.1.0
- django-upgrade 1.32.0
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/662/
Найти человека по голосу среди 134 тысяч записей
https://habr.com/ru/articles/1043378/
В последний вечер дататона у нас оставалось три попытки отправить решение. К этому моменту мы уже перебрали несколько моделей, собрали тяжёлый ансамбль и упёрлись в 0.6605. Новые энкодеры добавляли по одной-две тысячных, а fine-tuning показывал отличные цифры локально и проваливался на лидерборде.Добавлять ещё одну модель смысла почти не было. Мы решили изменить сам поиск соседей: попробовать K-reciprocal re-ranking, а затем ещё раз применить AS-Norm. От этого варианта ждали примерно 0.67–0.69.Получилось 0.7042 и 10-е место из 93. Почти весь день мы пытались выжать из моделей тысячные, а перерасчёт соседей добавил больше четырёх сотых без дополнительного обучения.
От struct к компиляции под схему: ускоряем RowBinary-декодер на Python
https://habr.com/ru/articles/1072036/
Раньше мой декодер RowBinary читал каждое числовое поле отдельно. Если брать 200 тысяч строк с десятью числовыми колонками, получалось два миллиона таких чтений, хотя все данные уже были в памяти.Сначала я думал использовать Cython, C или Rust. Но потом решил попробовать оптимизировать сам процесс: объединить соседние поля с фиксированной длиной в один struct, а полностью фиксированные строки разбирать с помощью Struct.iter_unpack.
pytest-leak-finder: Find Leaking Test Before the One That Fails
https://github.com/mgaitan/pytest-leak-finder
Ни строчки руками: как я вайбкодил AI-мастера D&D и что показали два месяца открытой беты
https://habr.com/ru/articles/1071434/
За полгода я не написал руками ни одной строчки кода. При этом в проде — почти тысяча пользователей и первые 50 тысяч рублей. Днём я геймдизайнер в мобильной игре, вечером сажусь оперировать фермой агентов, которые пишут код вместо меня — и сами же его ревьюят и тестируют. Под катом честные цифры двух месяцев открытой беты: воронка, глубина сессий, деньги и пара мест, где агенты меня знатно подставили. А вы уж сами решите, вайбкодинг — это новая разработка или преступление против профессии.
Конфигурация в Python: эволюция подходов
https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/1059806/
Казалось бы, конфигурация — это просто .env и settings.py. Но стоит приложению вырасти — и начинается: секреты утекают в логи, port внезапно приходит строкой abc, настройки дублируются между окружениями. Я прошел путь от хардкода до типизированных схем и понял: конфигурация — это не мусорный код на скорую руку, а часть инфраструктуры, которую нужно проектировать так же тщательно, как бизнес-логику.
sorl-thumbnail - 13.1.0
https://pypi.org/project/sorl-thumbnail/13.1.0/
Приложение для создания миниатюр изображений в Django. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/sorl-thumbnail/
httpx - 1.0.dev4
https://pypi.org/project/httpx/1.0.dev4/
HTTP-клиент нового поколения. Поддерживает HTTP/1.1 и HTTP/2 и имеет синхронный + асинхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/httpx/
lxml - 6.1.2
https://pypi.org/project/lxml/6.1.2/
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/
Разработка цифрового радиолюбительского протокола на базе OFDM. PHY-уровень
https://habr.com/ru/articles/1070804/
Статья посвящена разработке радиолюбительского протокола связи на базе OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing). В ней рассматривается процесс создания физического уровня, сложности, с которыми пришлось столкнуться, а также его испытания в эфире.
Как я добавил в Braille eMotion установку APK: доступный диспетчер приложений и автономный EXE
https://habr.com/ru/articles/1070820/
Я незрячий и пользуюсь двумя Braille eMotion 40. На одном устройстве мне стало тесно в рамках штатного набора программ, поэтому я сделал доступный диспетчер APK и автономный установщик для Windows. Рассказываю, почему для интеграции понадобился отдельный пакет-мост, как я проверял опасные операции и какую часть работы взял на себя GPT Codex.
Структурированные логи в FastAPI: практический гайд от request_id до trace_id
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1067632/
Самая неприятная часть расследования инцидента начинается, когда нужные данные в логах вроде бы есть, но связать их между собой невозможно. Один запрос оставляет десятки строк, пользовательский контекст теряется, а события микросервисов живут каждый своей жизнью. На примере FastAPI соберём JSON‑логирование, в котором запрос можно проследить целиком, ошибки — фильтровать по типу, а задержки — анализировать по duration_ms.
labs-OO-Agents - NVIDIA Object Oriented Agents
https://github.com/NVIDIA-NeMo/labs-OO-Agents