scrapy - 2.13.3
https://ift.tt/5l8THsg

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

httpx - 1.0.dev1
https://ift.tt/3GeIxF2

HTTP-клиент нового поколения. Поддерживает HTTP/1.1 и HTTP/2 и имеет синхронный + асинхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/httpx/

Django - 5.2.4
https://ift.tt/MYRZru9

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

Python Bytes: #438 Motivation time
https://ift.tt/FKNy45T

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

От работяги до айтишника
https://ift.tt/qic3FhR

Наткнулся на журнал «Мир Робототехники» и загорелся узнать подробнее за какие навыки и знания платят в айти. Знакомый посоветовал обучаться на базе конструктора с микроконтроллерами, чтобы тот был полигоном для творчества. Так что спустя несколько месяцев проб и ошибок решил поделиться своим опытом со всеми соискателями.

KEKS кодек и криптографические сообщения
https://ift.tt/BVF5l1n

Данная статья напоминает о проблемах X.509 PKI и реализаций ASN.1. Предлагает компактный, быстрый, детерминированный, потоковый и простой формат кодирования данных KEKS, а также криптографические сообщения для подписи и шифрования данных с поддержкой пост-квантовых алгоритмов.

coverage - 7.9.2
https://ift.tt/0w9Ktem

Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/

From AI Hype to Durable Reality: Why Agentic Flows Need Distributed-Systems Discipline
https://ift.tt/Rs1EKLl

How to Think About Time in Programming
https://ift.tt/nM7ohRq

Time is a complex thing to code. This article is a very deep dive, covering absolute measurement, civil time, modern time keeping, the mess that are timezones, and much more.

tyro: CLI Interfaces From Types
https://ift.tt/iJ21ObU

Как я собираю AI-интервьюера, чтобы имитировать собеседования
https://ift.tt/8XoM9bw

Несколько месяцев назад я поймал себя на мысли: я знаю свою профессию, читаю статьи, работаю в команде — но сто́ит заговорить о собеседованиях, появляется напряжение. Да, я не один такой: стресс, туманные ожидания от интервьюеров, неочевидные слабые места в знаниях. Решил попробовать подойти к подготовке иначе — с помощью AI. Ну все сейчас хотят ко всяким GPT по разным нуждам.

Python⇒Speed: 500× faster: Four different ways to speed up your code
https://ift.tt/EeNH9yT

[Видео] Новости мира Python за июнь 2025
https://www.youtube.com/watch?v=4nQ_QQkVSJE

Статус: в неточном поиске (fuzzy match)
https://ift.tt/pLe2gy8

Задача нахождения неточных дубликатов текстовых строк - удивительно часто встречается на практике.Нахождение неточных дубликатов позволяет лучше понять структуру списка, повысить его качество (удаление дубликатов), провести техническую кластеризацию (выделить группы похожих). Всё это видно на графе выше.Но приключения начинаются, когда список становится размером несколько миллионов строк. 

Talk Python to Me: #512: Building a JIT Compiler for CPython
https://ift.tt/eclnXHr

Audio

Сравнение форматов PNG: от первой до третьей редакции
https://ift.tt/J53TBCe

Недавно опубликованная третья редакция спецификации Portable Network Graphics (PNG) 2025 года, разработанная World Wide Web Consortium (W3C), привлекла внимание к эволюции этого формата (W3C PNG Specification (Third Edition, 2025)). Ранее я, как и многие, использовал PNG, не задумываясь о его развитии и различных редакциях. Углубившись в изучение спецификаций PNG (1996, 2003, 2025), я решил подготовить данную статью, чтобы обобщить ключевые изменения и их значение для веб-дизайна, разработки игр и мультимедиа.

Процедурная генерация воксельных рогаликовых уровней
https://ift.tt/TmzLQjw

Процедурная генерация воксельных рогаликовых уровней с использованием клеточных автоматов и алгоритмов работы с сеткой ячеек на Python. Описана начальная генерация уровней, их упорядочивание, прокладка путей.

Работа с данными в DuckDB или не pandas’ом единым сыт DS
https://ift.tt/mVYXsLG

В проектах по разработке ML-моделей я регулярно сталкиваюсь с тем, что значительная часть времени уходит не на саму модель, а на приведение данных в нужный формат: очистку, трансформацию, агрегацию.Этот этап требует не только времени, но и вычислительных ресурсов, особенно когда речь идет о больших объемах информации. В этой статье я расскажу о своем небольшом исследовании DuckDB — инструменте, который может значительно упростить и ускорить работу с данными.

Intro to GIS Programming: A Practical Python Guide to OSS Geospatial Tools
https://ift.tt/tWNH7fq

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

Часть материалов из выпуска Python Дайджест:

- Как понять что свинюшка готова к любви? Определяем через ML
- Как я проектирую и разрабатываю реальные расширения для Python на Rust
- Как мы научили ИИ читать PDF и экономить сотни рабочих часов
- Как я собираю AI-интервьюера, чтобы имитировать собеседования
- Оживляем данные Strava: от парсинга GPX до карты
- Электронный курвиметр
- KEKS кодек и криптографические сообщения
- Django - 5.2.4
- coverage - 7.9.2

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/603/