Django - 5.2.10
https://pypi.org/project/django/5.2.10/

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/

virtualenv - 20.36.0
https://pypi.org/project/virtualenv/20.36.0/

Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv

pymongo - 4.16.0
https://pypi.org/project/pymongo/4.16.0/

Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

jsonschema - 4.26.0
https://pypi.org/project/jsonschema/4.26.0/

Валидатор JSON данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/jsonschema

Werkzeug - 3.1.5
https://pypi.org/project/werkzeug/3.1.5/

Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/

Кроим ДНК на Python — CRISPR gRNA finder, Часть II: Скоринг, off-target и реальный ген
https://habr.com/ru/articles/982876/

В первой части мы написали базовый поиск gRNA с фильтрацией по GC-составу. Работает, но тупо: все кандидаты в диапазоне 40-60% считаются равнозначными. В реальности это не так. Сегодня добавим систему скоринга — будем ранжировать gRNA по качеству, учитывая позицию нуклеотидов и особенности U6-промотора.

Выбор статистического метода для A/B-теста: практическое руководство
https://habr.com/ru/articles/983060/

На практике большинство ошибок происходит не на этапе запуска эксперимента, а при анализе результатов. Чаще всего причина в том, что статистический метод выбирается «по привычке», без учёта типа метрики и свойств данных. В этой статье я собрал практическую логику выбора методов анализа A/B-тестов. Без углубления в теорию, но с пониманием, почему в одном случае работает χ², а в другом t-test может привести к неверным выводам.

River: учим модель по одной строчке данных
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/980256/

Сегодня я расскажу про библиотеку Python River, которая позволяет обучать модели машинного обучения в потоковом режиме. В классическом варианте мы собираем весь датасет целиком, делим на обучающую и тестовую выборки, обучаем модель, измеряем качество — и внедряем в прод. Здорово, если данных немного и они разом доступны. А если данные льются непрерывно?

Python Bytes: #464 Malicious Package? No Build For You!
https://pythonbytes.fm/episodes/show/464/malicious-package-no-build-for-you

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

Чиним Home Assistant, который окирпичился без интернета
https://habr.com/ru/articles/983106/

Home Assistant позиционирует себя как локальную систему. Но я столкнулся с ситуацией, когда локальная функция (Samba) не работает из-за облачного сбоя. При этом я вообще не использую облако. В статье описываю как обошёл эту проблему за 5 минут, когда за день разобрался в причине.

Тестирование gRPC на Python в системах промышленной автоматизации
https://habr.com/ru/articles/983292/

В данной статье опишу пример тестирования gRPC и подготовки авто-тестов на примере программного обеспечения для сбора, обработки и передачи данных в системах промышленной автоматизации.

virtualenv - 20.36.1
https://pypi.org/project/virtualenv/20.36.1/

Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv

FastAPI: 5 практичных архитектурных решений, о которых я знал раньше
https://habr.com/ru/articles/983254/

Сегодня я хочу поделиться конкретными архитектурными паттернами и приёмами, которые я неоднократно использовал в своих проектах. Они не усложняют простые задачи, но делают жизнь в долгосрочной перспективе несоизмеримо легче.

Python 3.6-3.14 Performance
https://crewtech.se/b/1/index.html

One of the maintainers of Knave has been tracking Python performance data for a while and a recent upgrade of one of their machines meant they now had more info across different hardware. This post compares their performance test across Apple M1 & M5, Zen2 and Cascade Lake chips.

vresto: Interface for Copernicus Sentinel Data
https://github.com/kalfasyan/vresto

onlymaps: A Python Micro-ORM
https://github.com/manoss96/onlymaps

Все об устройстве Q65 с примерами на Python (часть 2)
https://habr.com/ru/articles/983286/

Q65 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2021 году для проведения минимальных связей в условиях сложных трасс прохождения радиосигнала.В предыдущей части части были рассмотрены общая структура протокола и алгоритмы формирования сигнала. В этой части статьи рассматриваются принципы цифровой обработки сигналов и синхронизации в протоколе Q65.

Python⇒Speed: Unit testing your code's performance, part 1: Big-O scaling
https://pythonspeed.com/articles/big-o-tests/

numpy - 2.4.1
https://pypi.org/project/numpy/2.4.1/

Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/

WebAssembly as a Python Extension Platform
https://nullprogram.com/blog/2026/01/01/

Pyspread, a Spreadsheet in Python
https://pyspread.gitlab.io/