PythonDigest
1.9K subscribers
23 photos
1 video
16.8K links
Сборник Python новостей: https://pythondigest.ru

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

Создано в @incidenta_tech
Download Telegram
Гайд по правильным ожиданиям в UI — тестах. SeleniumWebDriverWait и Expected Conditions
https://habr.com/ru/articles/935900/

Разбираем, как правильно использовать ожидания в автотестах при использовании Selenium, какие типы ожиданий существуют, когда их лучше применять.
Как научиться программированию разрабатывая игры
https://habr.com/ru/articles/932262/

Если вы учились программировать в конце 80x-начале 90х, то наверняка делали это на ZX Spectrum, БК-0010 или MSX. Во всех этих компьютерах был встроенный язык програмирования. Кто-то начинал сразу с машинных кодов Радио-86РК. В любом случае первыми программами скорее всего были игры.Но любительское программирование началось задолго до 90х. Посмотрим, какие игры предлагались раньше для начинающих программистов и что из этого мы могли бы извлечь для себя сегодня.
Оптимизация инференса больших языковых моделей
https://habr.com/ru/articles/936110/

В процессе разработки RAG-системы для обработки видеоконтента передо мной встала задача генерации качественных описаний для большого объема видео-клипов с использованием мультимодальных языковых моделей. Клипы имели продолжительность около 10 секунд, в отдельных экспериментах мы тестировали материал длиной в несколько десятков секунд. Финальные описания составляли от 300 до 2000 токенов и после генерации разбивались на чанки для индексации в векторной базе данных.
Python Bytes: #444 Begone Python of Yore!
https://pythonbytes.fm/episodes/show/444/begone-python-of-yore

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
uv - 0.8.10
https://pypi.org/project/uv/0.8.10/

Актуальная утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.org/project/uv/
1
virtualenv - 20.34.0
https://pypi.org/project/virtualenv/20.34.0/

Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
1
Test and Code: 237: FastAPI Cloud - Sebastián Ramírez
https://testandcode.com/episodes/fastapi-cloud

Audio
Talk Python to Me: #515: Durable Python Execution with Temporal
https://talkpython.fm/episodes/show/515/durable-python-execution-with-temporal

Audio
Расширение известного трюка с XOR на миллиарды строк: введение в обратимые фильтры Блума
https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/936354/

Можно ли применить известный трюк с операцией XOR, используемый для поиска в списках одного или двух пропущенных чисел, сделав так, чтобы он подошёл бы для поиска тысяч отсутствующих идентификаторов в таблицах, содержащих миллионы строк?
Разработка Битрикс-бота: история о том, как документация врала, а облака смеялись
https://habr.com/ru/articles/936252/

Сегодня я расскажу вам историю о том, какая задача посетила меня на этот раз и как я сделал «корпоративного бота с возможностью оценки сотрудников» — казалось бы, простая задача, но…
Решаем задачи международной математической олимпиады у себя на домашнем компьютере
https://habr.com/ru/articles/931198/

Двое ученых из университета Лос-Анжелеса повторили результат OpenAI и Google с золотой медалью IMO, но с помощью обычной публичной Gemini 2.5 Pro.В статье я рассказал о хронологии событий июля, а также нашёл репозиторий с проектом этих учёных, так что теперь каждый может попробовать решать олимпиадные задачи у себя дома.
Python Text Matching Beyond Regex
https://codecut.ai/text-similarity-fuzzy-matching-guide/

Text similarity is a fundamental challenge in data science. For data that contains duplicates, clustering content, or building search systems, this article explores using 4 different tools to solve this Regex, difflib, RapidFuzz, and Sentence Transformers
1
Erys: Terminal Interface for Jupyter Notebooks
https://github.com/natibek/erys
1
Голос клиента на автомате: разбираем, как анализировать звонки с помощью речевой аналитики и LLM
https://habr.com/ru/companies/exolve/articles/936594/

Самую честную обратную связь бизнес получает не из опросов, а из живых разговоров — когда клиент сам звонит и рассказывает, что его раздражает, что не работает или чего не хватает. Мы хотим извлекать эту ценность автоматически.Сегодня покажу, как собрать простую систему фонового анализа звонков. Она забирает расшифровки разговоров через API, отправляет их в GigaChat для обработки, а результаты сохраняет в базу SQLite.
Python Wheels: from Tags to Variants
https://labs.quansight.org/blog/python-wheels-from-tags-to-variants

The story of how the Python Wheel Variant design was developed
Асинхронные тесты для UI и API на Python: примеры, подводные камни и трезвый вывод
https://habr.com/ru/articles/933652/

Асинхронность в тестах выглядит как способ «бесплатно» ускорить прогон: пока один тест ждёт ответа сервера, другой мог бы выполняться. Я переписал UI (Playwright) и API (HTTPX) тесты на async/await, прогнал их в CI/CD и посмотрели на результат. Спойлер: магического ускорения не произошло — разбираемся, почему так и когда асинхронность всё-таки нужна.
HRM - Hierarchical Reasoning Model
https://github.com/sapientinc/HRM
mini-swe-agent - The 100 line AI agent
https://github.com/SWE-agent/mini-swe-agent