Эволюция ForeignKey в Django: от наивной модели до продакшена
https://habr.com/ru/articles/942252/

Как легко «сломать» внешние ключи в Django и что с этим делать. Если кратко, то unique_together больше не нужен, индексы на ForeignKey работают не так, как вы думаете, миграции могут блокировать продакшен, а правильный порядок операций и частичные индексы экономят гигабайты и спасают нервы.

Preparing the BLIP Backend for Deployment with Redis Caching and FastAPI
https://pyimagesearch.com/2025/09/01/preparing-the-blip-backend-for-deployment-with-redis-caching-and-fastapi/

Django - 5.2.6
https://pypi.org/project/django/5.2.6/

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

Django - 4.2.24
https://pypi.org/project/django/4.2.24/

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

Django - 5.1.12
https://pypi.org/project/django/5.1.12/

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

Как локально и бесплатно распознать текст лекции или совещания и делать это регулярно
https://habr.com/ru/articles/942232/

В новостях всё чаще говорят об «ИИ‑диктофонах» — гаджетах, которые записывают каждый ваш разговор в течение дня, отправляют аудио в облако, превращают его в текст и даже готовят краткую сводку по итогам. Звучит футуристично, но такие решения стоят дорого, требуют постоянной подписки и вызывают вопросы о приватности.

Клик без промаха: комбинированный подход в автоматизации Windows-приложений на примере UWP
https://habr.com/ru/companies/infowatch/articles/942538/

В мире web и тонких клиентов по-прежнему приходится тестировать классические приложения: Office apps, Explorer, Telegram, WhatsApp. Сегодня для примера мы возьмем WhatsApp. Погрузившись в автоматизацию ручных кликов в приложениях Windows с помощью Python, я попробовал несколько известных библиотек, каждая из которых поодиночке оставляла ощущение «чего-то не хватает».

Как НЕ нужно писать автотесты на Python
https://habr.com/ru/articles/942532/

Разбираем самые странные антипаттерны в автотестах на Python: от sleep(0.1) и стрелочек вниз до глобальных курсоров и "фреймворков" на 3500 строк. Почему так делать не стоит и какие есть взрослые альтернативы.

Случаи из разработки на асинхронных фреймворках в Python. Часть 1. FastAPI
https://habr.com/ru/articles/942942/

Асинхронность в Python кажется простой — добавил async/await, и всё летает. Но на практике синхронные вызовы внутри асинхронного кода превращаются в «бутылочное горлышко», блокируя event loop и приводя к непредсказуемым последствиям: от подвисших запросов до деградации производительности. Как разбираться в таком случае и почему важно знать особенности фреймворков в подкате...

40 млн GitHub-репозиториев: открытый датасет метаданных для анализа и обучения
https://habr.com/ru/articles/942930/

Я собрал датасет метаданных по ~40 млн публичных репозиториев GitHub. Внутри — звёзды, форки, лицензии, язык, описание, размер, дата создания и др. Схема по смыслу максимально совместима с GH Archive/GitHub API.

Как подружить MISP и Python? Мой опыт
https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/943538/

Если вы работаете в сфере кибербезопасности или интересуетесь ей, то, скорее всего, знаете о существовании индикаторов компрометации. «Да, они есть, и что дальше?» — скажете вы. Ответ: их нужно где-то хранить. Для этой задачи есть различные платформы, одни платные, другие — нет. Сегодня мы сфокусируемся на MISP

5 Common Bottlenecks in pandas Workflows
https://developer.nvidia.com/blog/how-to-spot-and-fix-5-common-performance-bottlenecks-in-pandas-workflows/

Fan screaming? Laptop grinding to a halt? You’re probably running pandas on more data than your CPU wants to handle. This post breaks down five common bottlenecks in pandas (slow reads, memory-heavy joins, sluggish groupbys), typical CPU workarounds, and how a one-line cudf.pandas extension unlocks GPU acceleration—with example code and Colab links to try.

SyntaxWarning: return in a finally Block
https://adamj.eu/tech/2025/08/29/python-fix-syntaxwarning-finally/

ㅤ

Real-Time Reports With pytest
https://ponderinglion.dev/posts/real-time-reports-with-pytest/

This article describes how you can use custom Pytest hooks to generate real-time reports.

Самый быстрый способ читать Excel в Python
https://habr.com/ru/articles/942320/

В статье результаты тестирования pandas, openpyxl, Tablib, DuckDB, LibreOffice и даже связки с Rust. Кто справился лучше всех и как за 4 секунды Python «проглотил» полмиллиона строк — читайте в статье.

colour: Colour Science for Python
https://github.com/colour-science/colour

pytest - 8.4.2
https://pypi.org/project/pytest/8.4.2/

Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/

alive-progress: Progress Bar With Real-Time Throughput
https://github.com/rsalmei/alive-progress

Python Bytes: #447 Going down a rat hole
https://pythonbytes.fm/episodes/show/447/going-down-a-rat-hole

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

Двойное дно: реализуем свой формат шифрования .CHA на Python и прячем его в стеганографии
https://habr.com/ru/articles/943402/

Когда речь заходит о защите конфиденциального файла, на ум приходят два пути: шифрование и стеганография. Первый делает файл нечитаемым для посторонних. Второй — делает сам факт существования файла незаметным. А что, если объединить эти два подхода, создав по-настоящему надежное "двойное дно" для ваших данных?