Python 3.13, спустя ровно год с начала разработки, выпущен в релиз. Поддержка версии 3.13 планируется в течение 1.5 лет, и, после окончания этого срока еще 3.5 года версия будет получать критические обновления, связанные с безопасностью.
Ключевые изменения:
–enable-experimental-jit;–without-gil;locals() для функций, генераторов и сопрограмм;mimalloc от Microsoft;docstring;dbm реализован бэкенд dbm.sqlite3 по умолчанию для новых файлов;typing.TypeIs стала более интуитивной, чем typing.TypeGuard;typing.ReadOnly позволяет помечать элементы TypeDicts, доступные только для чтения;warnings.deprecated() добавлена для указания устаревших элементов в системе типов;ifc, audioop, chunk, cgi, cgitb, crypt, imghdr, mailcap, msilib, nis, nntplib, ossaudiodev, pipes, sndhdr, spwd, sunau, telnetlib, uu, xdrlib и lib2to3 из стандартной библиотеки;copy добавлена copy.replace();os добавлены функции для работы с таймером через timerfd;random получил интерфейс CLI;Git выпустил Git 2.47 с функциями и исправлениями ошибок от более чем 83 разработчиков, 28 из которых - новые.
В этой версии основное внимание уделяется повышению производительности и улучшению пользовательского опыта.
Основные изменения:
for-each-ref помогает определять базовую ветвь коммита, сводя к минимуму уникальные коммиты от первого родителя и упрощая идентификацию;DEVELOPER=1 наличие неиспользуемых параметров является ошибкой времени компиляции;reftable, обновление платформы модульного тестирования, усовершенствование git fsck и интеграция кода Visual Studio с git mergetool.@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Python #Git #Release
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Python уже несколько лет уверенно лидирует среди языков программирования, а теперь стал ещё ближе к железу. На GTC 2025 NVIDIA объявила о полноценной интеграции Python в свой CUDA-стек.
Это значит, что писать код для GPU можно будет напрямую на Python — без погружения в C++ или Fortran. Как подчеркнул Стивен Джонс, архитектор CUDA, цель — сделать инструмент естественным для Python-разработчиков: «Это не перевод синтаксиса C на Python. Все должно работать так, как привыкли разработчики».
Раньше CUDA требовала глубокого понимания низкоуровневых языков и это здорово ограничивало аудиторию. Сейчас, когда Python стал стандартом в ML и DS, NVIDIA открывает двери для миллионов программистов. По данным The Futurum Group, в 2023 году CUDA использовали 4 миллиона человек — теперь их число может резко вырасти.
Техническая часть такая же обширная, как и ожидания этого события профессиональным сообществом.
cuPyNumeric — аналог NumPy, который переносит вычисления с CPU на GPU буквально заменой импорта.Но главное — новый подход к параллельным вычислениям. Вместо ручного управления потоками, как в C++, NVIDIA предлагает модель CuTile, которая оперирует массивами, а не отдельными элементами. Это упрощает отладку и делает код читаемым, не жертвуя скоростью. По сути, разработчики получают высокоуровневую абстракцию, скрывающую сложности железа, но сохраняющую гибкость.
Пока CuTile доступен только для Python, но в планах — расширение для C++. Это часть стратегии NVIDIA по поддержке новых языков: Rust и Julia уже на походе.
Python-сообщество уже может экспериментировать — например, интегрировать CUDA-ядра в PyTorch или вызывать привычные библиотеки. Теперь даже те, кто никогда не писал на C++, смогут использовать всю мощь GPU — осталось проверить, как это скажется на скорости создания прекрасных LLM светлого будущего.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Python #CUDA #NVIDIA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новый Function (fxn) — фреймворк, который компилирует Python-функции в нативный код с производительностью, сравнимой с Rust.
🧠 Как это работает?
- Использует символическое трассирование на CPython для анализа функций
- Генерирует промежуточное представление (IR)
- Транслирует IR в C++ или Rust, а затем компилирует в бинарный код
- Поддерживает платформы: Linux, Android, WebAssembly и др.
📦 Пример:
@compile
def fma(x: float, y: float, z: float) -> float:
return x * y + z
После компиляции вы получаете нативный бинарник, который можно запускать без интерпретатора Python.
🔗 Подробнее
🔗 Github
@pythonl
#Python #Rust #fxn #Compiler #Performance #AI #ML #Wasm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Reachy Mini — это выразительный и полностью open-source робот, созданный для взаимодействия с человеком, коммуникации и экспериментов с ИИ.
- Все ПО открыто и написано на Python, а скоро будет достнуо — и на JavaScript и Scratch
- Стоимость от $299
- Открытая архитектура и SDK — идеален для экспериментов с LLM, аудио- и визуальными агентами
С ним можно разрабатывать, тестировать, запускать и делиться реальными ИИ-приложениями — на базе современных LLM-моделей.
Технические характеристики
- Высота: 28 см, в режиме сна — 23 см
- Ширина: 16 см, вес: 1.5 кг
- Поставляется в виде конструктора:
- Lite-версия — базовый функционал
- Полноценная версия — с батареей, Wi-Fi и встроенным компьютером
🔗 Подробнее: http://hf.co/blog/reachy-mini
@ai_machinelearning_big_data
#huggingface #Reachy #opensource #Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python/ django
Python Software Foundation (PSF) совместно с JetBrains опубликовала результаты восьмого, самого крупного в истории опроса разработчиков - в нём приняли участие более 30 000 человек.
Данные, собранные в конце 2024 года, показывают, что 72% респондентов используют Python в рабочих целях и это подтверждает доминирующую роль языка в индустрии. И популярность Python продолжает расти: согласно другому исследованию, от Stack Overflow, использование языка увеличилось на 7%.
Половина опрошенных имеют менее 2 лет профессионального опыта в программировании, а 39% начали использовать Python в течение последних 2 лет. Это говорит о том, что язык активно привлекает новичков и остается ключевой точкой входа в разработку.
Только 15% разработчиков используют последнюю на момент опроса версию, 3.13. В PSF утверждают, что массовый переход на нее мог бы сэкономить миллионы долларов на облачных вычислениях за счет повышения эффективности.
Однако сами разработчики не торопятся: 53% заявляют, что текущая версия полностью удовлетворяет их потребности, 27% ссылаются на проблемы с совместимостью, а 25% - на нехватку времени.
При этом нельзя сказать, что сообщество инертно. Самая популярная версия - 3.12 (35%), выпущенная в конце 2023 года, за ней следует 3.11 (21%), что говорит о довольно быстрой адаптации к не самым последним, но свежим релизам.
Анализ данных (48%) и веб-разработка (46%) идут практически вровень. Но если к анализу прибавить ML (41%) и инжиниринг данных (31%), то доминирование Data Science становится очевидным.
В мире веб-фреймворков происходит смена караула: FastAPI (38%) резко вырвался вперед, обогнав ветеранов: Django (35%) и Flask (34%). Год назад у FastAPI было всего 29%.
Ещё один стремительный взлёт — у написанного на Rust менеджера пакетов uv, который позиционируется как замена pip. Заявляя о кратном превосходстве в скорости, он уже отхватил 11% пользователей.
А вот в лагере IDE плохие новости для спонсора опроса, JetBrains: Visual Studio Code укрепил свое лидерство, набрав 48% (против 41% в прошлом году), а доля PyCharm снизилась до 25% (с 31%).
Ранее в этом месяце PSF объявила о приостановке своей грантовой программы из-за нехватки средств.
Годовой отчет за 2024 год показал чистый убыток в размере 1 462 000 долларов, что значительно больше, чем в 2023 году, там убыток был 225 000 долларов.
Фонд, который поддерживает репозиторий PyPI, дистрибуцию самого Python и нанимает разработчиков для CPython, оказался в сложной ситуации и явно нуждается в большей поддержке и ресурсах от корпораций, которые строят свой бизнес и получают доход на Python.
@pythonl
#news #ai #ml #python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Python Software Foundation (PSF) совместно с JetBrains опубликовала результаты восьмого, самого крупного в истории опроса разработчиков - в нём приняли участие более 30 000 человек.
Данные, собранные в конце 2024 года, показывают, что 72% респондентов используют Python в рабочих целях и это подтверждает доминирующую роль языка в индустрии. И популярность Python продолжает расти: согласно другому исследованию, от Stack Overflow, использование языка увеличилось на 7%.
Половина опрошенных имеют менее 2 лет профессионального опыта в программировании, а 39% начали использовать Python в течение последних 2 лет. Это говорит о том, что язык активно привлекает новичков и остается ключевой точкой входа в разработку.
Только 15% разработчиков используют последнюю на момент опроса версию, 3.13. В PSF утверждают, что массовый переход на нее мог бы сэкономить миллионы долларов на облачных вычислениях за счет повышения эффективности.
Однако сами разработчики не торопятся: 53% заявляют, что текущая версия полностью удовлетворяет их потребности, 27% ссылаются на проблемы с совместимостью, а 25% - на нехватку времени.
При этом нельзя сказать, что сообщество инертно. Самая популярная версия - 3.12 (35%), выпущенная в конце 2023 года, за ней следует 3.11 (21%), что говорит о довольно быстрой адаптации к не самым последним, но свежим релизам.
Анализ данных (48%) и веб-разработка (46%) идут практически вровень. Но если к анализу прибавить ML (41%) и инжиниринг данных (31%), то доминирование Data Science становится очевидным.
В мире веб-фреймворков происходит смена караула: FastAPI (38%) резко вырвался вперед, обогнав ветеранов: Django (35%) и Flask (34%). Год назад у FastAPI было всего 29%.
Ещё один стремительный взлёт — у написанного на Rust менеджера пакетов uv, который позиционируется как замена pip. Заявляя о кратном превосходстве в скорости, он уже отхватил 11% пользователей.
А вот в лагере IDE плохие новости для спонсора опроса, JetBrains: Visual Studio Code укрепил свое лидерство, набрав 48% (против 41% в прошлом году), а доля PyCharm снизилась до 25% (с 31%).
Ранее в этом месяце PSF объявила о приостановке своей грантовой программы из-за нехватки средств.
Годовой отчет за 2024 год показал чистый убыток в размере 1 462 000 долларов, что значительно больше, чем в 2023 году, там убыток был 225 000 долларов.
Фонд, который поддерживает репозиторий PyPI, дистрибуцию самого Python и нанимает разработчиков для CPython, оказался в сложной ситуации и явно нуждается в большей поддержке и ресурсах от корпораций, которые строят свой бизнес и получают доход на Python.
@pythonl
#news #ai #ml #python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🦾 IR-SIM - открытый, легковесный Python-симулятор роботов для навигации, управления и обучения с подкреплением
IR-SIM даёт простой способ моделировать роботов, сенсоры и окружения без сложной инфраструктуры и дорогого железа. Подходит для учебных и исследовательских задач, быстрых экспериментов и прототипирования алгоритмов.
Что умеет:
• Симулировать роботов с разной кинематикой, сенсорами и поведением.
• Настраивать сцены через простые YAML-файлы без долгого программирования.
• Визуализировать результаты через встроенный визуализатор на matplotlib - удобно для отладки и понимания.
• Поддерживать столкновения и кастомные политики поведения объектов.
• Работать в мульти-агентных сценариях и проектах по Reinforcement Learning.
Подойдет, когда нужно быстро испытать алгоритм, обучить модель, протестировать динамику робота или создать учебный проект без тяжёлых фреймворков и симуляторов.
IR-SIM включает примеры использования, показывающие навигацию, взаимодействие объектов, визуализацию и сценарии RL - отличный старт для студентов, исследователей и разработчиков автономных систем.
https://github.com/hanruihua/ir-sim
@ai_machinelearning_big_data
#python #robotics #simulation #RL #reinforcementlearning #ai #opensource
IR-SIM даёт простой способ моделировать роботов, сенсоры и окружения без сложной инфраструктуры и дорогого железа. Подходит для учебных и исследовательских задач, быстрых экспериментов и прототипирования алгоритмов.
Что умеет:
• Симулировать роботов с разной кинематикой, сенсорами и поведением.
• Настраивать сцены через простые YAML-файлы без долгого программирования.
• Визуализировать результаты через встроенный визуализатор на matplotlib - удобно для отладки и понимания.
• Поддерживать столкновения и кастомные политики поведения объектов.
• Работать в мульти-агентных сценариях и проектах по Reinforcement Learning.
Подойдет, когда нужно быстро испытать алгоритм, обучить модель, протестировать динамику робота или создать учебный проект без тяжёлых фреймворков и симуляторов.
IR-SIM включает примеры использования, показывающие навигацию, взаимодействие объектов, визуализацию и сценарии RL - отличный старт для студентов, исследователей и разработчиков автономных систем.
https://github.com/hanruihua/ir-sim
@ai_machinelearning_big_data
#python #robotics #simulation #RL #reinforcementlearning #ai #opensource
🖼️✨ Qwen-Image-Layered: Модель для многослойной обработки изображений
Qwen-Image-Layered позволяет разбирать изображения на несколько RGBA слоев, обеспечивая возможность редактирования каждого слоя независимо. Это открывает новые горизонты для редактирования, позволяя выполнять операции с высоким качеством, такие как изменение размера и перекраска, без влияния на другие элементы.
🚀Основные моменты:
- Декомпозиция изображений на независимые слои.
- Поддержка высококачественного редактирования.
- Гибкость в количестве слоев для декомпозиции.
- Возможность редактирования с сохранением целостности других слоев.
- Интуитивно понятный интерфейс для работы с изображениями.
📌 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered
#python
Qwen-Image-Layered позволяет разбирать изображения на несколько RGBA слоев, обеспечивая возможность редактирования каждого слоя независимо. Это открывает новые горизонты для редактирования, позволяя выполнять операции с высоким качеством, такие как изменение размера и перекраска, без влияния на другие элементы.
🚀Основные моменты:
- Декомпозиция изображений на независимые слои.
- Поддержка высококачественного редактирования.
- Гибкость в количестве слоев для декомпозиции.
- Возможность редактирования с сохранением целостности других слоев.
- Интуитивно понятный интерфейс для работы с изображениями.
📌 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered
#python