fastapi-radar: Debugging Dashboard for FastAPI Apps
https://github.com/doganarif/fastapi-radar

virtualenv - 20.35.1
https://pypi.org/project/virtualenv/20.35.1/

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

Django 6.0: Ключевые функции, критические изменения
https://habr.com/ru/articles/954390/

В Django 6.0 есть кое-что для вас. Давайте рассмотрим самые важные новые функции и изменения, о которых вам нужно знать.

От нестационарности к прогнозу: пайплайн анализа и моделирования временных рядов
https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/954636/

Мы много предсказываем, классифицируем и прогнозируем. Впервые столкнувшись с последним и проведя исследование по этой теме, я столкнулся с большим количеством неструктурированной информации. Эта статья — одновременно описание моего пути и небольшое упорядоченное наставление по анализу и прогнозированию временных рядов, которое я сам хотел бы получить.

psycopg2 - 2.9.11
https://pypi.org/project/psycopg2/2.9.11/

Python интерфейс для PostgreSQL. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psycopg2/

12 фишек в административной панели Django, которые экономят мне 12 часов в неделю
https://habr.com/ru/articles/954620/

12 способов кастомизации Django admin — поиск, фильтры, инлайны, действия, автодополнение, list_editable и оптимизация запросов — которые значительно повышают продуктивность. Я обожаю функции-бумеранги: сделал работу один раз — и они продолжают приносить тебе пользу. Административная панель Django просто набита ими.

SQLAlchemy - 2.0.44
https://pypi.org/project/sqlalchemy/2.0.44/

Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/

virtualenv - 20.35.2
https://pypi.org/project/virtualenv/20.35.2/

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

Chonkie: революция в RAG-чанкинге — скорость, лёгкость, удобство
https://habr.com/ru/companies/raft/articles/954158/

В эпоху, когда большие языковые модели (LLM) становятся всё более мощными и применяются во многих задачах, одна из ключевых проблем остаётся прежней — как эффективно снабжать их релевантным контекстом. Одним из популярных решений является подход RAG, где качество итогового ответа зависит от целого ряда факторов, одним из которых является качественное чанкирование исходных текстов.

Регулярная катастрофа и как её избежать. Подход к регулярным выражениям
https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/954296/

В свободное время занимаюсь дискретной математикой, поэтому обожаю регулярные выражения — они по сути довольно близки к предмету моих интересов и делают код удобноваримее. В этой статье хочу рассказать о математике регулярных выражений и их интересной особенности, которая возникает внезапно

Вышел Python 3.14. Насколько он быстр?
https://habr.com/ru/articles/954996/

В ноябре 2024 года я написал пост «Действительно ли Python такой медленный?», в котором протестировал множество версий Python и отметил стабильный прогресс производительности языка.Сегодня девятое октября 2025 года, прошла всего пара дней после официального релиза Python 3.14. Давайте снова запустим бенчмарки, чтобы проверить, насколько быстра новая версия Python!Примечание: если вам неинтересны таблицы и графики и вы хотите просто прочитать мои выводы, сразу переходите к концу статьи.

Как мы сделали LLM-сервис, который понимает буровые сводки
https://habr.com/ru/articles/954950/

Мы собрали 507 PDF‑файлов (всего 14 678 страниц) и выделили 23 типа отчётов по признаку компании и структуры.
Но традиционные подходы: ручной ввод, регулярки, rule‑based и классический NLP — оказались или неэффективными, или нежизнеспособными.
Тогда я обратился к LLM

ReVu — Open Source AI-ревьюер для ваших Pull Request
https://habr.com/ru/articles/954860/

Так родился проект ReVu — self-hosted инструмент для автоматического код-ревью в Pull Request с помощью ИИ. Он универсален, легко кастомизируется и не требует доверять исходный код внешним платформам.

Python 3.14 Is Here. How Fast Is It?
https://blog.miguelgrinberg.com/post/python-3-14-is-here-how-fast-is-it

HunyuanImage-3.0 - Model for Image Generation
https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanImage-3.0

ml-simplefold - Folding Proteins
https://github.com/apple/ml-simplefold

pylint - 4.0.0
https://pypi.org/project/pylint/4.0.0/

Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/

Мы решили задачу омографов и ударений в русском языке
https://habr.com/ru/articles/955130/

Мы наконец решили задачу омографов. Конечно, с рядом оговорок, куда без них. Получилось пресловутое приключение на 20 минут. Несмотря на кажущуюся простоту (задача по сути является бинарной классификацией, число кейсов с тремя валидными вариантами ничтожно мало), задача является просто кладезем различных "мин замедленного действия" и типичных граблей в сфере машинного обучения. 

Python Bytes: #452 pi py-day (or is it py pi-day?)
https://pythonbytes.fm/episodes/show/452/pi-py-day-or-is-it-py-pi-day

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

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

Часть материалов из выпуска Python Дайджест:

- Вышел Python 3.14. Насколько он быстр?
- Асинхронность vs. многопоточность: что выживет в эпоху No GIL?
- Django 6.0: Ключевые функции, критические изменения
- Chonkie: революция в RAG-чанкинге — скорость, лёгкость, удобство
- Регулярная катастрофа и как её избежать. Подход к регулярным выражениям
- Мы решили задачу омографов и ударений в русском языке
- [Видео] Дотянуться до кремния. HighLoad Python: SIMD, GPU
- [Видео] Как вайбкодить по-сениорски
- NeuTTS Air: открытая модель синтеза речи, которая работает прямо на вашем устройстве
- fastapi-radar: Debugging Dashboard for FastAPI Apps
- air: New Python Web Framework

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/617/