pip - 26.1
https://pypi.org/project/pip/26.1/

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

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

Часть материалов из выпуска Python Дайджест:

- Почему Whisper и другие плохо слышат русских айтишников
- Создание языка программирования с нуля ради одной игры и Telegram-бота
- LLM как декодер в ASR для спонтанной русскоязычной речи
- Как мы заставили vLLM «лениться» под нагрузкой и спасли Time-to-First-Token
- Как я сделал Variables в Airflow 3 удобнее
- Python Executor: как мы встроили Python в автоматизацию, не пуская его в ядро
- Nuitka 4.0: как я разогнал свой Python-скрипт на 335% и почему JIT-будущее уже на пороге
- django-modern-rest: REST With Types and Async Support
- django-freeze: Convert Django Sites to Static Ones

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/645/

Архитектура тестового фреймворка
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1026132/

Красные тесты на CI, зелёные локально, time.sleep в каждом втором тесте, а после смены селектора всё равно всё падает? Знакомо. Это не судьба, а отсутствие архитектуры. Разбираем, как превратить хаос из автотестов в промышленный фреймворк: слои, паттерны (POM, Builder, DI), анти-паттерны и работу с окружениями. С примерами на Python.

Сводка pythonz 19.04.2026 — 26.04.2026
https://pythonz.net/articles/642/

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

Nuitka 4.0: как я разогнал свой Python-скрипт на 335% и почему JIT-будущее уже на пороге
https://habr.com/ru/articles/1027354/

Представьте себе: вы запускаете свой старый добрый Python-скрипт, он привычно задумывается на пару секунд, а потом начинает работать. А теперь представьте, что тот же самый скрипт без единого изменения в коде — просто после прогона через одну утилиту — стартует почти мгновенно и работает втрое быстрее. Никакой магии, просто вышел Nuitka 4.0.22 апреля 2026 года проект, который когда-то начинался как нишевый компилятор, дорос до мажорной версии 4.0. 

greenlet - 3.5.0
https://pypi.org/project/greenlet/3.5.0/

Модуль для легковесных потоков в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/greenlet/

virtualenv - 21.3.0
https://pypi.org/project/virtualenv/21.3.0/

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

Перенос данных из отчетов 1С в PostgreSQL в два клика
https://habr.com/ru/articles/1028016/

Все началось с того, что мне поставили задачу: «У менеджеров есть большой телевизор. Сделай так чтобы у них там крутились красивые циферки и графики с результатами продаж».

scrapy - 2.15.2
https://pypi.org/project/scrapy/2.15.2/

Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy

django-grappelli - 4.0.4
https://pypi.org/project/django-grappelli/4.0.4/

Альтернативный базирующийся на сетке дизайн админ панели Django. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-grappelli/

Пишем быстрые UI-автотесты без флаков, стендов и боли: изоляционный подход в CI/CD
https://habr.com/ru/articles/982296/

Большинство UI-тестов флакают, медленно работают и в итоге отключаются в CI. Показываю альтернативу — изоляционные UI-тесты без стендов, таймингов и боли.

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

Альтернативный базирующийся на сетке дизайн админ панели Django. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-grappelli/

Semantic Caching for LLMs: FastAPI, Redis, and Embeddings
https://pyimagesearch.com/2026/04/27/semantic-caching-for-llms-fastapi-redis-and-embeddings/

Как проводить нагрузочное тестирование на Python
https://habr.com/ru/articles/1028950/

Помните момент, когда сервис работал нормально, но после рассылки, рекламной кампании или наплыва пользователей начал тормозить? В такие секунды и выясняется, что без нагрузочного тестирования команда на самом деле не знает, где у системы потолок, как проседает производительность и в какой точке критично растёт время отклика.

Building a Python Library in 2026
https://stephenlf.dev/blog/python-library-in-2026/

So you want to build a Python library in 2026? Here’s everything you need to know about the state of the art.

vibescore: One-Command Quality Score for Any Python Project
https://github.com/stef41/vibescore

Методы обнаружения контуров в изображении: пространственные фильтры
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1022270/

Большинство современных CV-алгоритмов невозможно представить без выделения границ объектов. В этой статье разбираем, как работают пространственные фильтры — от простейших масок 2×2 до полноценного детектора Канни. Рассмотрим математическую базу: производные первого и второго порядка, градиент, дискретный Лапласиан.

Using Bag-of-Words
https://blog.jetbrains.com/pycharm/2026/04/using-bag-of-words-with-pycharm/

Have you ever wondered how machine learning models actually work with text? After all, these models require numerical input, but text is, well, text. Natural language processing (NLP) offers many ways to bridge this gap, from the large language models (LLMs) that are dominating headlines today all the way back to the foundational techniques of […]

OpenWebUI: System Prompt vs Skills vs MCP Tools — разбираем на живом примере валидации URL
https://habr.com/ru/companies/hostkey/articles/1029730/

System Prompt учит модель что говорить, Skills — как проверить сказанное, MCP Tools — как сделать это в реальном мире. Разбираем трёхуровневую архитектуру на примере бота техподдержки с валидацией ссылок.

z.ai GLM 5.1: Как я научил слепую модель видеть
https://habr.com/ru/articles/1029682/

Сегодня доступны отличные недорогие модели для кодинга и архитектуры. Например, GLM-5.1 (реферальная ссылка +10% бонус на пополнение) умеет генерировать, рефакторить, отлаживать код, строить архитектуру – в десятки раз дешевле фронтит моделей или вообще бесплатно при локальном развёртывании.Но у всех таких моделей часто есть общая слепая зона: они не видят результат своей работы. В этой статье я рассказываю, как "научить модель видеть".

Как мы переписывали логику очередей: Celery => aio-pika => FastStream
https://habr.com/ru/articles/1030082/

Наш путь активной работы с очередями RabbitMQ начался с классического Celery. Осознав критичность низкоуровневого контроля системы, принялись работать с aio-pika. Но и этот уровень слишком местами сложный (далее расскажу почему), и нашли отличное решение, на текущий момент, в лице FastStream. Сразу оставлю такую пометку, что каждый инструмент подходит для решения своей задачи. Мы больше хотели сделать акцент на удобство и скорость разработки относительно затрачиваемого времени на миграции решений.