requests - 2.32.5
https://pypi.org/project/requests/2.32.5/

Простая библиотека для создания HTTP запросов. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/requests/

Your MCP Doesn’t Need 30 Tools: It Needs Code
https://lucumr.pocoo.org/2025/8/18/code-mcps/

QTune — open-source решение для быстрого файн-тюнинга моделей
https://habr.com/ru/articles/937866/

Сегодня я хочу рассказать о своем проекте QTune. Это open-source приложение с графическим интерфейсом, которое превращает сложный и требовательный процесс файнтюнинга в понятный и управляемый процесс, доступный каждому. Это не просто набор скриптов, а полноценная студия, охватывающая весь цикл: от создания датасета до запуска готовой модели локально.

LLM на прокачку: практический гайд по Alignment
https://habr.com/ru/companies/tochka/articles/933380/

Делаем свою LLM. Чтобы она работала хорошо, недостаточно просто обучить её на куче текстов. Для получения осмысленного и предсказуемого поведения модели, нужен Alignment — дообучение с учётом предпочтений и ограничений. В статье расскажу, какие методы применяют в современных моделях, и как мы адаптировали их под себя.

Эксперимент: может ли AI реально помочь с рефакторингом легаси-кода на Python
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/938156/

Показываем на практике, как с помощью ChatGPT можно за несколько минут преобразить реально существующие фрагменты легаси-кода на Python.

pymongo - 4.14.1
https://pypi.org/project/pymongo/4.14.1/

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

Flask - 3.1.2
https://pypi.org/project/flask/3.1.2/

Web-фреймворк на основе Werkzeug, Jinja2 и благих намерениях. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Flask/

Synthetic Data Generation Using the VLM-as-Judge Method
https://pyimagesearch.com/2025/08/18/synthetic-data-generation-using-the-vlm-as-judge-method/

The State of Python 2025
https://blog.jetbrains.com/pycharm/2025/08/the-state-of-python-2025/

Тренды в Python, какие технологии и подходы более популярны относительно других.

Анализ лиц с домофона: как я победил несовместимости
https://habr.com/ru/articles/935098/

Каждый день мимо двери моего подъезда проходят десятки людей. Иногда это знакомые соседи, но чаще - курьеры или случайные гости. Домофонная камера всё записывает, но вручную пересматривать часы видео бессмысленно. Мне стало интересно: можно ли разово прогнать архив записей через алгоритмы компьютерного зрения и посмотреть, как быстро GPU справится с такой задачей. Это был чисто экспериментальный проект

Python Bytes: #445 Auto-activate Python virtual environments for any project
https://pythonbytes.fm/episodes/show/445/auto-activate-python-virtual-environments-for-any-project

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

Хамелеон в цифровых джунглях: Пишем десктопное приложение для стеганографии на Python и PyQt6
https://habr.com/ru/articles/938684/

Хочу поделиться историей создания одного из моих проектов — десктопного приложения для стеганографии, которое я назвал "ChameleonLab". Это не просто очередной скрипт для LSB-метода, а полноценный инструмент с графическим интерфейсом, поддержкой разных типов файлов, шифрованием и, что самое интересное, встроенными утилитами для стегоанализа

Subinterpreters and Asyncio
https://blog.changs.co.uk/subinterpreters-and-asyncio.html

Subinterpreters are new and not well understood by the community, a library to abstract away some of the complexities is needed, and asyncio is one way to do that.

Часть 2: ChameleonLab — не просто утилита, а учебная лаборатория
https://habr.com/ru/articles/938868/

Сегодня мы хотим поделиться тем, что нового появилось в ChameleonLab, во многом благодаря вам. А для всех, кто хочет опробовать новые функции прямо сейчас, мы собрали свежую версию.

lxml - 6.0.1
https://pypi.org/project/lxml/6.0.1/

Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/

Паттерны проектирования в Python, о которых следует забыть
https://habr.com/ru/companies/piter/articles/939022/

Попробуйте поискать в Интернете «Паттерны проектирования на Python» - и получите целую простыню туториалов, демонстрирующих, как в точности воспроизвести на Python паттерны проектирования из книги «Банды четырёх». Там же будут диаграммы классов, иерархии фабрик и столько шаблонного кода, что выхлопа хватит, чтобы отопить маленькую деревню. Так вам внушают, будто вы пишете «серьёзный» код. Умно. Профессионально. Готово для корпоративного использования.Но вот в чём проблема

Subinterpreters в Python 3.14: альтернатива multiprocessing с честным мультикором
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/938292/

В C/C++ давно принято встраивать Python в приложения для скриптовой логики и плагинов. Именно эта экосистема много лет давала повод развивать в CPython идею нескольких изолированных интерпретаторов в одном процессе.

coverage - 7.10.5
https://pypi.org/project/coverage/7.10.5/

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

supervisor - 4.3.0
https://pypi.org/project/supervisor/4.3.0/

Система контроля и управления процессами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/supervisor/

Linux для начинающих: WSL — это читерство. Как Microsoft дал нам Linux без головной боли. Часть 2
https://habr.com/ru/companies/ntechlab/articles/938816/

WSL2 — удобный инструмент, но, как и любая технология, он не идеален. В этой статье я хочу рассказать о нескольких подводных камнях, с которыми столкнулся сам, и о том, как их можно обойти (или хотя бы минимизировать их влияние на рабочий процесс). Также поговорим, как можно использовать графические приложения, и немного о том, как работать с контейнерами.