A (biased) Pure Python Performance Comparison
http://shed-skin.blogspot.com/2025/12/a-biased-pure-python-performance.html
The following is a performance comparison of several (pure) Python implementations, for a large part of the Shed Skin example set. I left out some of the examples, that would result in an unfair comparison (mostly because of randomization), or that were too interactive to easily measure. Obviously this comparison is very biased, and probably unfair in some way to the other projects (though I've tried to be fair, for example by letting PyPy stabilize before measuring).
http://shed-skin.blogspot.com/2025/12/a-biased-pure-python-performance.html
The following is a performance comparison of several (pure) Python implementations, for a large part of the Shed Skin example set. I left out some of the examples, that would result in an unfair comparison (mostly because of randomization), or that were too interactive to easily measure. Obviously this comparison is very biased, and probably unfair in some way to the other projects (though I've tried to be fair, for example by letting PyPy stabilize before measuring).
Ручное управление не делает нас сильнее: как я написал клиент для автоматизации тестирования
https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/977142/
Однажды мне стало лень вручную проставлять статусы тестов PASSED/FAILED в TestY TMS, и я написал свое клиент-серверное приложение ATS Studio. Как мне это удалось, если я не пишу код на Python, и чему я научился в процессе, узнаете под катом.
https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/977142/
Однажды мне стало лень вручную проставлять статусы тестов PASSED/FAILED в TestY TMS, и я написал свое клиент-серверное приложение ATS Studio. Как мне это удалось, если я не пишу код на Python, и чему я научился в процессе, узнаете под катом.
Talk Python to Me: #532: 2025 Python Year in Review
https://talkpython.fm/episodes/show/532/2025-python-year-in-review
Audio
https://talkpython.fm/episodes/show/532/2025-python-year-in-review
Audio
svc-infra: Bundled FastAPI Infrastructure
https://github.com/nfraxlab/svc-infra
https://github.com/nfraxlab/svc-infra
PySDR: A Guide to SDR and DSP Using Python
https://pysdr.org/content/intro.html
https://pysdr.org/content/intro.html
Сервисы — место, где живет бизнес-логика
https://habr.com/ru/articles/981950/
Я работаю в компании и, так сложилось, что нас имеет мы имеем DRF монолит на писят два миллиона строк кода. И вот однажды, чью-то светлую голову посетила мысль — «а давайте писать код одинаково». Идея прозвучала чертвоски просто и соблазнительно. С этого момента мы завели себе ишака по имени «Django Service Layer», и все дружно начали на него наваливать
https://habr.com/ru/articles/981950/
Я работаю в компании и, так сложилось, что нас имеет мы имеем DRF монолит на писят два миллиона строк кода. И вот однажды, чью-то светлую голову посетила мысль — «а давайте писать код одинаково». Идея прозвучала чертвоски просто и соблазнительно. С этого момента мы завели себе ишака по имени «Django Service Layer», и все дружно начали на него наваливать
И еще немного о QR кодах
https://habr.com/ru/articles/981968/
Изначально я хотел написать статью про коды Рида-Соломона с иллюстрацией на примере работы QR кодов, в процессе подготовки сделал инструмент для визуализации промежуточных этапов построения QR кодов и обнаружил что у меня уже есть достаточно отсутствующего на хабре материала, в связи с чем немного поменял план.
https://habr.com/ru/articles/981968/
Изначально я хотел написать статью про коды Рида-Соломона с иллюстрацией на примере работы QR кодов, в процессе подготовки сделал инструмент для визуализации промежуточных этапов построения QR кодов и обнаружил что у меня уже есть достаточно отсутствующего на хабре материала, в связи с чем немного поменял план.
Подземелье c LLM-экспертами: используем PocketFlow и MCP для объяснения настолок
https://habr.com/ru/companies/raft/articles/981760/
Сегодня я расскажу об своем pet проекте по объяснению правил для настольных игр. Цель данного проекта — понять, как можно собрать RAG агента без использования больших библиотек.
https://habr.com/ru/companies/raft/articles/981760/
Сегодня я расскажу об своем pet проекте по объяснению правил для настольных игр. Цель данного проекта — понять, как можно собрать RAG агента без использования больших библиотек.
Локальный Tool Calling или «У нас есть BFCL-V4 дома»
https://habr.com/ru/articles/982156/
Когда дело касается локального запуска, думаю, далеко немногие из нас запускают модели в BF16 через vLLM на Nvidia H100. А значит, все эти красивые результаты по бенчмаркам на практике, вероятнее всего, очень далеки от того, что мы получим на практике.И я решил это проверить.
https://habr.com/ru/articles/982156/
Когда дело касается локального запуска, думаю, далеко немногие из нас запускают модели в BF16 через vLLM на Nvidia H100. А значит, все эти красивые результаты по бенчмаркам на практике, вероятнее всего, очень далеки от того, что мы получим на практике.И я решил это проверить.
profiling.sampling: Statistical profiler
https://docs.python.org/3.15/library/profiling.sampling.html
https://docs.python.org/3.15/library/profiling.sampling.html
Как интегрировать аудит-логи с SIEM: от теории к практике на Wazuh и RuSIEM
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/981796/
Важным фактором для удобства расследований и анализа является формат самих аудит-логов. Он должен быть структурированным и единообразным вне зависимости от части системы, где происходит события. Но чтобы начать анализировать события, которые происходят в системе, нужно сначала эти события получить и передать анализатору — SIEM-системе.
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/981796/
Важным фактором для удобства расследований и анализа является формат самих аудит-логов. Он должен быть структурированным и единообразным вне зависимости от части системы, где происходит события. Но чтобы начать анализировать события, которые происходят в системе, нужно сначала эти события получить и передать анализатору — SIEM-системе.
PyPI in 2025: A Year in Review - The Python Package Index Blog
https://blog.pypi.org/posts/2025-12-31-pypi-2025-in-review/
PyPI strengthened security and organization features in 2025, adding trusted publishing, attestations, improved 2FA, malware response, and organization management enhancements.
https://blog.pypi.org/posts/2025-12-31-pypi-2025-in-review/
PyPI strengthened security and organization features in 2025, adding trusted publishing, attestations, improved 2FA, malware response, and organization management enhancements.
Nano-PDF - Edit PDF files with Nano Banana
https://github.com/gavrielc/Nano-PDF
https://github.com/gavrielc/Nano-PDF
DOOM in Django: testing the limits of LiveView at 600.000 divs/seconds
https://en.andros.dev/blog/7b1b607b/doom-in-django-testing-the-limits-of-liveview-at-600000-divssegundo/
Yep, DOOM in Django. That's right. Django LiveView streams ViZDoom as 100x100 pixel frames mapped to 10,000 divs at 60 FPS, sustaining about 600000 divs per second reliably.
https://en.andros.dev/blog/7b1b607b/doom-in-django-testing-the-limits-of-liveview-at-600000-divssegundo/
Yep, DOOM in Django. That's right. Django LiveView streams ViZDoom as 100x100 pixel frames mapped to 10,000 divs at 60 FPS, sustaining about 600000 divs per second reliably.
aiohttp - 3.13.3
https://pypi.org/project/aiohttp/3.13.3/
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
https://pypi.org/project/aiohttp/3.13.3/
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Базовый RAG-компонент для локального семантического поиска на Питоне
https://habr.com/ru/articles/982476/
quad_rag_core — лёгкое Python-ядро для локального RAG, которое автоматически отслеживает изменения в папках, индексирует их в Qdrant и поддерживает эмбеддинги в актуальном состоянии.
https://habr.com/ru/articles/982476/
quad_rag_core — лёгкое Python-ядро для локального RAG, которое автоматически отслеживает изменения в папках, индексирует их в Qdrant и поддерживает эмбеддинги в актуальном состоянии.
celery - 5.6.2
https://pypi.org/project/celery/5.6.2/
Распределенная очередь задач. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/celery/
https://pypi.org/project/celery/5.6.2/
Распределенная очередь задач. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/celery/
Универсальный автогенератор тестов API на базе Schemathesis
https://habr.com/ru/articles/982616/
В этой статье я расскажу, как мы разработали универсальный автогенератор тестов, который, как нам кажется, подходит для любого сервиса API. Ну и, конечно, расскажу, как он работает и как мы его планируем развивать.
https://habr.com/ru/articles/982616/
В этой статье я расскажу, как мы разработали универсальный автогенератор тестов, который, как нам кажется, подходит для любого сервиса API. Ну и, конечно, расскажу, как он работает и как мы его планируем развивать.
Параметры Python, которые должен знать питонист
https://habr.com/ru/articles/982432/
Есть числа, которые полезно знать программистам на Python. Насколько быстро добавляется элемент в список? Как насчет открытия файла? Это занимает меньше миллисекунды? Если ваш алгоритм зависит от производительности, какую структуру данных вы должны использовать? Сколько памяти занимает число с плавающей запятой, один символ или пустая строка? Насколько быстр FastAPI по сравнению с Django?
https://habr.com/ru/articles/982432/
Есть числа, которые полезно знать программистам на Python. Насколько быстро добавляется элемент в список? Как насчет открытия файла? Это занимает меньше миллисекунды? Если ваш алгоритм зависит от производительности, какую структуру данных вы должны использовать? Сколько памяти занимает число с плавающей запятой, один символ или пустая строка? Насколько быстр FastAPI по сравнению с Django?
❤2