Rye Tables vs Python/Pandas: A Different Way to Wrangle Data
https://ryelang.org/blog/posts/comparing_tables_to_python/
https://ryelang.org/blog/posts/comparing_tables_to_python/
Basics of Equality Saturation
https://egglog-python.readthedocs.io/latest/tutorials/tut_1_basics.html
Equality saturation — это техника для построения оптимизирующих компиляторов с использованием e-графов. Создаем оптимизатор для подмножества линейной алгебры с помощью egglog. Начнём с оптимизации простых арифметических выражений с целыми числами.
https://egglog-python.readthedocs.io/latest/tutorials/tut_1_basics.html
Equality saturation — это техника для построения оптимизирующих компиляторов с использованием e-графов. Создаем оптимизатор для подмножества линейной алгебры с помощью egglog. Начнём с оптимизации простых арифметических выражений с целыми числами.
strix - Open-source AI hackers for your apps
https://github.com/usestrix/strix
https://github.com/usestrix/strix
coverage - 7.10.7
https://pypi.org/project/coverage/7.10.7/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
https://pypi.org/project/coverage/7.10.7/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Градиентный спуск для новичков: когда ты падаешь, но становишься лучше
https://habr.com/ru/articles/948404/
Задавались ли вы когда-нибудь вопросом, что происходит под капотом обучения, например, линейной регрессии? Если вы до сих пор не нашли ответ на этот вопрос, то эта статья для вас. Сегодня простым языком разберём, что такое градиентный спуск — от интуиции до полноценного обучения линейной регрессии с нуля.
https://habr.com/ru/articles/948404/
Задавались ли вы когда-нибудь вопросом, что происходит под капотом обучения, например, линейной регрессии? Если вы до сих пор не нашли ответ на этот вопрос, то эта статья для вас. Сегодня простым языком разберём, что такое градиентный спуск — от интуиции до полноценного обучения линейной регрессии с нуля.
Talk Python to Me: #519: Data Science Cloud Lessons at Scale
https://talkpython.fm/episodes/show/519/data-science-cloud-lessons-at-scale
Audio
https://talkpython.fm/episodes/show/519/data-science-cloud-lessons-at-scale
Audio
The Real Python Podcast – Episode #266: Dangers of Automatically Converting a REST API to MCP
https://realpython.com/podcasts/rpp/266/
When converting an existing REST API to the Model Context Protocol, what should you consider? What anti-patterns should you avoid to keep an AI agent’s context clean? This week on the show, Kyle Stratis returns to discuss his upcoming book, "AI Agents with MCP".
https://realpython.com/podcasts/rpp/266/
When converting an existing REST API to the Model Context Protocol, what should you consider? What anti-patterns should you avoid to keep an AI agent’s context clean? This week on the show, Kyle Stratis returns to discuss his upcoming book, "AI Agents with MCP".
Расширяем базовый функционал n8n: от RAG до кастомного агента с MCP
https://habr.com/ru/companies/raft/articles/948650/
Компании и энтузиасты стремятся автоматизировать процессы, но не каждый готов писать код с нуля. Поэтому в последние годы особую популярность набрала no-code платформа n8n. С её помощью можно быстро собирать пайплайны различной сложности: от простых чат-ботов до умных ассистентов, которые управляют календарем и напоминают о задачах. Обычно в статьях про n8n затрагивают только готовые блоки, собирают из них пайплайны автоматизации, но в то же время упоминают об ограниченности использования этой платформы.
https://habr.com/ru/companies/raft/articles/948650/
Компании и энтузиасты стремятся автоматизировать процессы, но не каждый готов писать код с нуля. Поэтому в последние годы особую популярность набрала no-code платформа n8n. С её помощью можно быстро собирать пайплайны различной сложности: от простых чат-ботов до умных ассистентов, которые управляют календарем и напоминают о задачах. Обычно в статьях про n8n затрагивают только готовые блоки, собирают из них пайплайны автоматизации, но в то же время упоминают об ограниченности использования этой платформы.
lxml - 6.0.2
https://pypi.org/project/lxml/6.0.2/
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/
https://pypi.org/project/lxml/6.0.2/
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Переводим fb2 книжки, с нейронками, для себя
- Как избавиться от проприетарных ETL: кейс миграции на dbt
- Прокачиваем RAG: тестируем техники и считаем их эффективность
- Дженерики в Python, простыми словами
- Обзор WSGI, ASGI и RSGI: лидеры среди веб-серверов в 2025 году
- AVIF: Крепкий орешек для стеганографии. Почему LSB-метод пасует там, где справляется WebP
- Python 3.14 Preview: REPL Autocompletion and Highlighting
- Hexora: статический анализатор против уязвимостей
- memory_graph: Visualize Your Data Structures
- Django 6.0 alpha 1
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/614/
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Переводим fb2 книжки, с нейронками, для себя
- Как избавиться от проприетарных ETL: кейс миграции на dbt
- Прокачиваем RAG: тестируем техники и считаем их эффективность
- Дженерики в Python, простыми словами
- Обзор WSGI, ASGI и RSGI: лидеры среди веб-серверов в 2025 году
- AVIF: Крепкий орешек для стеганографии. Почему LSB-метод пасует там, где справляется WebP
- Python 3.14 Preview: REPL Autocompletion and Highlighting
- Hexora: статический анализатор против уязвимостей
- memory_graph: Visualize Your Data Structures
- Django 6.0 alpha 1
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/614/
Python Дайджест
Выпуск 614
Выпуск еженедельного Python Дайджеста. Самые актуальные новости про Python за 2025-09-15 - 2025-09-21 на одной странице
Chronos и AutoGluon-TimeSeries — мощный инструмент прогнозирования временных рядов
https://habr.com/ru/articles/949062/
Работая в компании, которая занимается автоматизацией складских процессов, мы столкнулись с задачей прогнозирования нагрузки на склад. Это классическая задача предсказания временных рядов, в которой, имея достаточно большой объем исторических данных (минимум 1-2 года), нужно спрогнозировать, как эти данные будут меняться в будущем.
https://habr.com/ru/articles/949062/
Работая в компании, которая занимается автоматизацией складских процессов, мы столкнулись с задачей прогнозирования нагрузки на склад. Это классическая задача предсказания временных рядов, в которой, имея достаточно большой объем исторических данных (минимум 1-2 года), нужно спрогнозировать, как эти данные будут меняться в будущем.
Indoor-локация без дополнительных датчиков: Wi-Fi как единственный источник данных
https://habr.com/ru/articles/949142/
Навигация внутри помещений может быть нетривиальной задачей, учитывая низкую точность GPS из-за искажений сигнала во время его прохождения через стены. Можно по всему помещению развесить маячки, но это требует больших затрат на оборудование и обслуживание. При этом, Wi-Fi роутеры, которые уже есть в помещениях, как раз могут выступать такими маячками. Измеряя мощность сигнала на устройствах, можно определять местоположение с довольно большой точностью.
https://habr.com/ru/articles/949142/
Навигация внутри помещений может быть нетривиальной задачей, учитывая низкую точность GPS из-за искажений сигнала во время его прохождения через стены. Можно по всему помещению развесить маячки, но это требует больших затрат на оборудование и обслуживание. При этом, Wi-Fi роутеры, которые уже есть в помещениях, как раз могут выступать такими маячками. Измеряя мощность сигнала на устройствах, можно определять местоположение с довольно большой точностью.
Автоматизированное машинное обучение с помощью нашего Open Source фреймворка: задача о Титанике
https://habr.com/ru/companies/vsk_insurance/articles/948584/
В статье сегодня мы поговорим не о выборе алгоритмов, а о том, как автоматизировать весь процесс ML — от данных до деплоя и мониторинга, сократив время на подготовку с дней до часов. Мы разберем это на примере классической задачи с Titanic, реализованной на нашем фреймворке.
https://habr.com/ru/companies/vsk_insurance/articles/948584/
В статье сегодня мы поговорим не о выборе алгоритмов, а о том, как автоматизировать весь процесс ML — от данных до деплоя и мониторинга, сократив время на подготовку с дней до часов. Мы разберем это на примере классической задачи с Titanic, реализованной на нашем фреймворке.
Простоту охота навести: как легко тестировать клиент-серверные взаимодействия на примере WebSocket
https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/948178/
При тестировании распределенных систем разработчики сталкиваются с асинхронным взаимодействием с серверами, громоздкими сценариями отправки и сложным входом для новичков. Это приводит к ошибкам, долгой отладке и росту затрат.
https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/948178/
При тестировании распределенных систем разработчики сталкиваются с асинхронным взаимодействием с серверами, громоздкими сценариями отправки и сложным входом для новичков. Это приводит к ошибкам, долгой отладке и росту затрат.
Adopting LLMs in a startup
https://grahamknapp.com/blog/adopting-llms-in-a-startup/
Wise words and practical lessons from gradually increasing usage of LLM tools into production.
https://grahamknapp.com/blog/adopting-llms-in-a-startup/
Wise words and practical lessons from gradually increasing usage of LLM tools into production.
Playwright vs Pydoll
https://albertomh.com/2025/playwright-vs-pydoll-e2e-benchmark/
A deep-dive look at these two popular packages, comparing Pydoll's claims around speed and ergonomics vs Playright.
https://albertomh.com/2025/playwright-vs-pydoll-e2e-benchmark/
A deep-dive look at these two popular packages, comparing Pydoll's claims around speed and ergonomics vs Playright.
Прокачиваем RAG: тестируем техники и считаем их эффективность. Часть 2
https://habr.com/ru/articles/949124/
В прошлой части мы подробно разобрали 11 популярных техник RAG: как они устроены, какие у них есть сильные и слабые стороны, и в каких сценариях они могут быть полезны. Теперь пришло время перейти от теории к практике и посмотреть, как эти подходы показывают себя в деле. В этой статье мы посмотрим на результаты экспериментов: какие техники оказались наиболее эффективными на датасете Natural Questions, где они приятно удивили, а где — наоборот, не оправдали ожиданий.
https://habr.com/ru/articles/949124/
В прошлой части мы подробно разобрали 11 популярных техник RAG: как они устроены, какие у них есть сильные и слабые стороны, и в каких сценариях они могут быть полезны. Теперь пришло время перейти от теории к практике и посмотреть, как эти подходы показывают себя в деле. В этой статье мы посмотрим на результаты экспериментов: какие техники оказались наиболее эффективными на датасете Natural Questions, где они приятно удивили, а где — наоборот, не оправдали ожиданий.
Playwright & pytest techniques that bring me joy
https://www.better-simple.com/django/2025/09/17/playwright-pytest-that-brings-me-joy/
A collection of real-world techniques for Playwright and pytest. As a project grows to do more with HTMX and Alpine in the markup, there’s less unit and integration test coverage and a greater need for end to end tests.
https://www.better-simple.com/django/2025/09/17/playwright-pytest-that-brings-me-joy/
A collection of real-world techniques for Playwright and pytest. As a project grows to do more with HTMX and Alpine in the markup, there’s less unit and integration test coverage and a greater need for end to end tests.
Строим полный граф импортов python на основе статического анализа
https://habr.com/ru/articles/946740/
Эта статья о разработке средства визуализации импортов внутри проекта на python, основное назначение которого построить полный граф связи скриптов между собой и с внешними библиотеками, основываясь только на статическом анализе AST дерева. Код не будет выполняться, а доступность библиотек — проверятся. Цель показать, что было задумано, а не как это будет работать в текущем окружении.
https://habr.com/ru/articles/946740/
Эта статья о разработке средства визуализации импортов внутри проекта на python, основное назначение которого построить полный граф связи скриптов между собой и с внешними библиотеками, основываясь только на статическом анализе AST дерева. Код не будет выполняться, а доступность библиотек — проверятся. Цель показать, что было задумано, а не как это будет работать в текущем окружении.
Невизуальная доступность: опыт незрячего в использовании компьютерного зрения и LLM для взлома цифровых барьеров
https://habr.com/ru/articles/949006/
С развитием LLM моделей AI начали появляться разные ИИ агенты, автоматизирующие задачи.Но есть задачи, типа рутинного создания папок в облаке или удаления файлов, которые хорошо бы автоматизировать, но ручками сделать можно.А есть задачи, где без дополнительной технической помощи никак. Сейчас я говорю например о тех, которые в связи с инвалидностью просто физически не могут осуществлять элементарные для большинства операции.
https://habr.com/ru/articles/949006/
С развитием LLM моделей AI начали появляться разные ИИ агенты, автоматизирующие задачи.Но есть задачи, типа рутинного создания папок в облаке или удаления файлов, которые хорошо бы автоматизировать, но ручками сделать можно.А есть задачи, где без дополнительной технической помощи никак. Сейчас я говорю например о тех, которые в связи с инвалидностью просто физически не могут осуществлять элементарные для большинства операции.