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.
Создание умных AI-агентов: полный курс по LangGraph от А до Я. Часть 2. Диалоговые агенты: память, сообщения и контекст
https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/948000/
Во второй части курса по созданию ИИ-агентов превращаем безжизненные схемы в настоящих цифровых собеседников: подключаем нейросети к LangGraph, учим их запоминать контекст на сотни сообщений и гарантированно получать валидный JSON вместо творческой "болтовни". Создаем умные системы, которые сами определяют тип сообщения — отзыв это или вопрос — и автоматически направляют в нужную ветку обработки.
https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/948000/
Во второй части курса по созданию ИИ-агентов превращаем безжизненные схемы в настоящих цифровых собеседников: подключаем нейросети к LangGraph, учим их запоминать контекст на сотни сообщений и гарантированно получать валидный JSON вместо творческой "болтовни". Создаем умные системы, которые сами определяют тип сообщения — отзыв это или вопрос — и автоматически направляют в нужную ветку обработки.
Qwen3-ASR-Toolkit: бесплатный инструмент для транскрипции аудио любой длительности
https://habr.com/ru/articles/949096/
Команда Alibaba Cloud выпустила Qwen3-ASR-Toolkit — открытый инструмент для транскрипции аудио- и видеофайлов любой длительности. Решение построено на базе модели Qwen3-ASR (ранее Qwen3-ASR-Flash) и устраняет ключевую проблему большинства API для распознавания речи — ограничение по длительности файла.
https://habr.com/ru/articles/949096/
Команда Alibaba Cloud выпустила Qwen3-ASR-Toolkit — открытый инструмент для транскрипции аудио- и видеофайлов любой длительности. Решение построено на базе модели Qwen3-ASR (ранее Qwen3-ASR-Flash) и устраняет ключевую проблему большинства API для распознавания речи — ограничение по длительности файла.
Как запустить свою LLM для инференса. Руководство по запуску: Ollama, vLLM, Triton, LM Studio, llama.cpp, SGLang
https://habr.com/ru/articles/948934/
В этой статье будет приведено практическое руководство по базовой настройке и запуску следующих инструментов для работы с LLM: Ollama, LM Studio, vLLM, Triton, llama.cpp, SGLang.
https://habr.com/ru/articles/948934/
В этой статье будет приведено практическое руководство по базовой настройке и запуску следующих инструментов для работы с LLM: Ollama, LM Studio, vLLM, Triton, llama.cpp, SGLang.
[Видео] Генератор байткода и байткод генератора
https://www.youtube.com/watch?v=04-WWqdGaQ0
Поговорим о том, что такое Python-байткод, зачем он нужен, как создается из исходного кода. Расскажу про внутреннее устройство генераторов и генераторных выражений, а также про взаимосвязь генераторов и фреймов исполнения.
https://www.youtube.com/watch?v=04-WWqdGaQ0
Поговорим о том, что такое Python-байткод, зачем он нужен, как создается из исходного кода. Расскажу про внутреннее устройство генераторов и генераторных выражений, а также про взаимосвязь генераторов и фреймов исполнения.
[Видео] Чего вы не знали о строках в Python?
https://www.youtube.com/watch?v=VkJKzQVj90c
Всё знали? А вот и нет! Про Юникод будет и база, и разные приколы. А потом заглянем внутрь строки и ужаснёмся, и вдохновимся, и засучим рукава.
https://www.youtube.com/watch?v=VkJKzQVj90c
Всё знали? А вот и нет! Про Юникод будет и база, и разные приколы. А потом заглянем внутрь строки и ужаснёмся, и вдохновимся, и засучим рукава.
Хочу ИИ помощника. Как я к сайту настольных игр GigaChat и Ollama+OpenWebUI прикручивал
https://habr.com/ru/articles/949068/
Так как мои настольные игры не совсем простые (а именно обучающие и научные), то вопросы по правилам у родителей возникают регулярно. И как хорошо правила не напиши, научная тематика делает свое «черное» дело и даже минимальное вкрапление методики ставит игроков в ступор по тем или иным моментам правил.
https://habr.com/ru/articles/949068/
Так как мои настольные игры не совсем простые (а именно обучающие и научные), то вопросы по правилам у родителей возникают регулярно. И как хорошо правила не напиши, научная тематика делает свое «черное» дело и даже минимальное вкрапление методики ставит игроков в ступор по тем или иным моментам правил.
Сводка от pythonz 14.09.2025 — 21.09.2025
https://pythonz.net/articles/609/
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
https://pythonz.net/articles/609/
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
[Видео] Внутреннее устройство сборки мусора в CPython 3.14+
https://www.youtube.com/watch?v=bkwObR9KnoA
Поговорим (в очередной раз) про устройство сборщика мусора, про инкрементальную сборку, про различные эффекты. Расскажу как реализована сборка мусора в CPython и почему именно так, расскажу о взаимосвязи с другими частями рантайма.
https://www.youtube.com/watch?v=bkwObR9KnoA
Поговорим (в очередной раз) про устройство сборщика мусора, про инкрементальную сборку, про различные эффекты. Расскажу как реализована сборка мусора в CPython и почему именно так, расскажу о взаимосвязи с другими частями рантайма.