PythonDigest
1.89K subscribers
23 photos
1 video
17.4K links
Сборник Python новостей: https://pythondigest.ru

Наш IT-тренажер: https://app.incidenta.tech/

Создано в @incidenta_tech
Download Telegram
Django - 5.2.12
https://pypi.org/project/django/5.2.12/

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Django - 4.2.29
https://pypi.org/project/django/4.2.29/

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Как меня опрокинул автоматический скоринг Сбера
https://habr.com/ru/articles/1005464/

Моя ситуация - абсолютно понятная: в связи с рождением ребёнка мы решили улучшить жилищные условия: продать квартиру и взять вторичку в ипотеку в лучшем районе. Учитывая известные события на вторичном рынке, сам по себе процесс покупки квартиры является довольно стрессовым: нужно проверить надёжность продавцов, составить договор, и т.д. То, что сделка у нас проходит по альтернативной схеме с образованием длинной цепочки, добавляет волнений.
💩1
От скалярной тоски к SIMD-эйфории: как подружить IDA Pro с инструкциями RISC-V P Extension
https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/1005630/

В жизни практически каждого исследователя безопасности прошивок однажды наступает момент, когда он или она сталкивается с новым или не особо известным микроконтроллером или свежей процессорной архитектурой с кастомными расширениями. В последнее время такие моменты наступают все чаще — за прошедшие несколько лет рынок наполнился огромным количеством новых чипов из Поднебесной, в частности, на базе RISC-V, со своими собственными расширениями и реализациями ядер. И вот не так давно на анализ нашим исследователям попало устройство c таким чипом на базе RISC-V, c базовым набором инструкций RV32I и расширением P (причем еще и не последней версии), добавляющим короткие SIMD-операции (Packed-SIMD Instructions). То, что наши эксперты видели его впервые — абсолютно нормально.
🔥1
Grep-AST или Как мы заменили векторный поиск всего одной библиотекой
https://habr.com/ru/companies/ecom_tech/articles/1005610/

Сегодня хочу поделиться одной малоизвестной библиотекой, которую мы волей судьбы откопали на просторах github, попробовали использовать для поиска по нашей кодовой базе, и, о чудо! Это ощутимо помогло нам. Казалось бы, такой маленький шаг для человечества, но такой полезный для нашего проекта.
Использование алгоритма Hunt&Kill для создания клеточного лабиринта
https://habr.com/ru/articles/1005970/

Статья про то, как создавать клеточные лабиринты с помощью алгоритма Hunt&Kill + реализация на языке python.
django-cms - 4.1.10
https://pypi.org/project/django-cms/4.1.10/

Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/
Знакомьтесь, Эндрю Кучлинг (цикл заметок о выдающихся питонистах)
https://habr.com/ru/articles/1006200/

Замысел в том, чтобы написать цикл о 10 программистах, чьи имена не особо примелькались, но чьи заслуги невозможно переоценить. Начну я этот цикл с Эндрю Кучлинга (A.M. Kuchling). Я всегда знал его как автора официального туториала по регуляркам в питоне, пожалуй, лучшего по теме. Но масштаб этого человека куда больше.
Unit Testing: Catching Speed Changes
https://pythonspeed.com/articles/speed-unit-tests/

This second post in a series covers how to use unit testing to ensure the performance of your code. This post talks about catching differences in performance after code has changed.
How the Self-Driving Tech Stack Works
https://cardog.app/blog/autonomous-driving-stack-technical-guide

A technical guide to how self-driving cars actually work. CAN bus protocols, neural networks, sensor fusion, and control system with open source implementations, most of which can be accessed through Python.
Managing Shared Data Science Code With Git Submodules
https://codecut.ai/managing-shared-data-science-code-git-submodules/

Learn how to manage shared code across projects using Git submodules. Prevent version drift, maintain reproducible workflows, and support team collaboration with practical examples.
py2many: Transpiler of Python to Many Other Languages
https://github.com/py2many/py2many
Ускоряем pandas, не переписывая код. Мой опыт с FireDucks
https://habr.com/ru/companies/ozontech/articles/1005590/

В своей работе я часто сталкиваюсь с проблемой масштабируемости в pandas. Код, который быстро работает на гигабайте данных, начинает невыносимо тормозить на десяти. Уверен, эта боль знакома многим.
Векторный поиск в PostgreSQL: PGVector, SQLAlchemy и FastAPI
https://habr.com/ru/articles/1006364/

Реализуем сервис семантического поиска на базе PostgreSQL с расширением PGVector. В статье: настройка БД через Docker, миграции Alembic, асинхронный слой на SQLAlchemy и API на FastAPI.
Propensity Score Matching: как строить аналоги A/B-тестов, когда эксперименты невозможны
https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1004060/

В этой статье я расскажу, как мы применяли PSM (Propensity Score Matching) — статистический метод, который позволяет корректно сравнивать группы, уменьшая систематические различия между ними. Подробно разберу, как выровнять группы теста и контроля с помощью PSM, расскажу о типичных ошибках (например, утечке признаков), дам практические рекомендации по сбору и выбору фич для мэтчинга, а также покажу, как валидировать полученные результаты и оценить их достоверность.
Как мы сделали AI code review через Ollama без облака?
https://habr.com/ru/articles/1006258/

Как запустить AI code review по git diff на своей машине через Ollama - без облака и API-ключей? Установка, конфиг и пример отчёта.
🤡1
Научил ИИ-агента помнить важное и забывать лишнее в SQLite
https://habr.com/ru/articles/1006622/

Я делаю локально работающего ИИ-агента и столкнулся с тем, что стандартный подход «закинуть текст в векторную базу, достать по косинусу» для долгоживущего агента не работает: контекст замусоривается, факты конфликтуют, ничего не забывается. Вместо этого реализовал графовую когнитивную память поверх одного файла SQLite
10 900 тестов или почему ваш мониторинг должен быть протестирован
https://habr.com/ru/articles/1006610/

Мониторинг мониторинга - звучит как масло масляное. Ведь наш сервис должен быть надёжнее, чем объекты, которые он отслеживает. Расскажу, как мы дошли до 10 900 автоматических тестов (5100 на бэкенде и 5812 на фронтенде). Все цифры и технологии - строго из нашего репозитория . Без хайпа, только факты, код и архитектурные решения.
redis - 7.3.0
https://pypi.org/project/redis/7.3.0/

Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/
Как я определял дистрибутивы Linux по установленным пакетам, и при чем тут KUMA?
https://habr.com/ru/articles/1006546/

Как определить дистрибутив Linux? А что, если имеется только информация о пакетах, установленных на устройстве? История одного «велосипеда» или мы не нашли готового решения.Представьте, что вам нужно определить дистрибутивы, опираясь исключительно на установленные пакеты.