#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.

Часть материалов из выпуска Python Дайджест:

- Декларативное программирование на Python

- Когда чёрное золото становится умным: нефтегаз в эпоху AI
- Как мы обучили нейросеть распознавать игральные кости
- AI-генерация тестов: как превратить 3 месяца работы в 1 неделю
- Почему ИИ рисует каракули вместо текста
- Пул интерпретаторов в Python 3.14. Что, зачем и почему?
- Python 3.14: 3 asyncio Changes
- [Видео] Почему Python выбирают для масштабирования
- holm - Next.js Dev Experience in Python
- uv-ship: A CLI-tool for Shipping With uv


Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/618/

lada - Restore videos with pixelated/mosaic regions
https://github.com/ladaapp/lada

pylint - 4.0.2
https://pypi.org/project/pylint/4.0.2/

Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/

[Видео] Почему Python выбирают для масштабирования
https://www.youtube.com/watch?v=AsmOErP05DQ

Как мы обучили нейросеть распознавать игральные кости
https://habr.com/ru/articles/957386/

Могут ли игральные кости быть нечестными? Чтобы ответить на этот вопрос, недостаточно просто бросить кости пару раз. Нужны тысячи, а лучше сотни тысяч бросков. Делать это вручную — путь в никуда. Поэтому мы решили научить компьютер делать это за нас. В этой статье — история о том, как мы создали систему, способную распознавать игральные кости в реальном времени, и с какими трудностями столкнулись.

Python Bytes: #453 Python++
https://pythonbytes.fm/episodes/show/453/python

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

Как мы сделали бота для знакомств в чатах
https://habr.com/ru/articles/957450/

Я состою в айтишном чате — человек двести, может, чуть больше. Там всё как обычно: обсуждаем новости, спорим про фреймворки, кидаем мемы.Сообщений очень много, и когда новички приходят, пишут интро о себе — через пару минут их уже никто не видит, всё уходит в ленту. В какой-то момент стало интересно: можно ли эту проблему решить алгоритмом?Так появилась идея бота, который помогает людям знакомиться по интересам, а не случайно. В этой статье я расскажу, как мы с командой его сделали.

django-postgres-anonymizer - PostgreSQL Anonymizer extension.
https://github.com/CuriousLearner/django-postgres-anonymizer

Элегантно и идиоматично обходим двоичное дерево поиска на Python 3
https://habr.com/ru/articles/957050/

Недавно увидел на просторах телеграмма заметка о том как решать алгоритмические задачи на деревья. Вспомнил, что в свое время у меня тоже были некоторые наработки, при этом они непохожи на то что описывается по умолчанию в статьях и курсах. Поэтому делюсь ими с вами и очень рассчитываю на ваш фидбэк, вдруг вам эта информация пригодится во время подготовки к собеседованиям.

Разработка MCP-сервера на примере CRUD операций
https://habr.com/ru/articles/957836/

Model Context Protocol (MCP) — это единый стандарт разработки API для сервисов, с которыми могут взаимодействовать LLM.В этой статье на простом примере разберем, как создать свой MCP-сервер и как использовать его в связке с LLM.

django-tinymce - 5.0.0
https://pypi.org/project/django-tinymce/5.0.0/

Интеграция редактора TinyMCE в админ панель Django. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-tinymce/

redis - 7.0.0
https://pypi.org/project/redis/7.0.0/

Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/

pip - 25.3
https://pypi.org/project/pip/25.3/

Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/

psutil - 7.1.2
https://pypi.org/project/psutil/7.1.2/

Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/

Автоматическая ферма видеоконтента на основе Sora 2
https://habr.com/ru/articles/958178/

Статья посвящена автоматической генерации видеороликов на основе нейросети Sora с автоматическим монтажём и созданием сюжета без участия человека.

Практическое тестирование приложений
https://habr.com/ru/companies/pt/articles/958014/

Эта статья — продолжение материала про универсальный прототип бэкенд-приложений. В ней я поделюсь практическим опытом написания тестов и покажу, как выбранная архитектура упрощает этот процесс.

Как добавить AI-ревью и ответы ассистента в Pull Request всего за 30 минут
https://habr.com/ru/articles/957738/

В этом материале я покажу, как всего за 30 минут встроить в ваш CI/CD пайплайн полноценное AI-кодревью и ассистента на базе открытого инструмента AI Review — без платных API и лишней инфраструктуры.

Goodbye GIL - Exploring Free Threaded Python 3.14
https://blog.adarshd.dev/posts/exploring-free-threaded-python-314/

itertools для тех, кто думал, что знает itertools
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/958068/

Модуль itertools мне известен многим вдоль и поперёк. Ну действительно, что там сложного? Пара функций вроде chain да product, и кажется, что ничего нового для себя уже не найти. Однако стоит копнуть глубже, и выясняется, что у itertools есть немало нюансов и даже новых возможностей, появившихся в свежих версиях. В этой статье рассмотрим многие функции itertools: от базовых до самых интересных

SmolVLM в браузере при помощи Transformers.js
https://pyimagesearch.com/2025/10/20/running-smolvlm-locally-in-your-browser-with-transformers-js/

Python 3.14's new t-string syntax
https://www.pythonmorsels.com/t-strings-in-python/