Django: Introducing django-http-compression
https://adamj.eu/tech/2025/10/10/introducing-django-http-compression/
ㅤ
https://adamj.eu/tech/2025/10/10/introducing-django-http-compression/
ㅤ
🔥2
Python in Visual Studio Code – October 2025
https://devblogs.microsoft.com/python/python-in-visual-studio-code-october-2025-release/
https://devblogs.microsoft.com/python/python-in-visual-studio-code-october-2025-release/
Grapth Researcher: инструмент для анализа графиков фазово-химического состава
https://habr.com/ru/articles/955580/
Когда я писал диссертацию по физической химии, этого инструмента мне очень не хватало. Намучившись с Origin, Excel, Matplotlib и Python в голове появился список того функционала, который хотелось бы иметь для анализа зависимостей количества различных химических соединений от температуры.
https://habr.com/ru/articles/955580/
Когда я писал диссертацию по физической химии, этого инструмента мне очень не хватало. Намучившись с Origin, Excel, Matplotlib и Python в голове появился список того функционала, который хотелось бы иметь для анализа зависимостей количества различных химических соединений от температуры.
Как написать собственный класс линейной регрессии для маленьких
https://habr.com/ru/articles/955520/
В этой статье показан простой способ создания собственного класса линейной регрессии с использованием стохастического градиентного спуска. Будет представлен легкий и понятный код с реализацией основных методов: fit, predict и score. Статья будет полезна тем, кто хочет вкратце разобраться, как работает класс LinearRegression из библиотеки sklearn
https://habr.com/ru/articles/955520/
В этой статье показан простой способ создания собственного класса линейной регрессии с использованием стохастического градиентного спуска. Будет представлен легкий и понятный код с реализацией основных методов: fit, predict и score. Статья будет полезна тем, кто хочет вкратце разобраться, как работает класс LinearRegression из библиотеки sklearn
Часть-1. Почему ИИ рисует каракули вместо текста: анатомия проблемы и дорожная карта решений
https://habr.com/ru/companies/datafeel/articles/952664/
Вы уже перепробовали все: и промпты в кавычках, и уговоры на английском, и даже шептали запросы своему GPU. Результат? Очередная вывеска с текстом, напоминающим древние руны, переведенные через пять языков. Знакомо? Это наша общая, фундаментальная боль, и сегодня мы не будем ее заливать кофеином и надеждой. Мы возьмем ее, положим на операционный стол и проведем полную анатомическую диссекцию.
https://habr.com/ru/companies/datafeel/articles/952664/
Вы уже перепробовали все: и промпты в кавычках, и уговоры на английском, и даже шептали запросы своему GPU. Результат? Очередная вывеска с текстом, напоминающим древние руны, переведенные через пять языков. Знакомо? Это наша общая, фундаментальная боль, и сегодня мы не будем ее заливать кофеином и надеждой. Мы возьмем ее, положим на операционный стол и проведем полную анатомическую диссекцию.
💩1
Книга «Программирование бэкенда на Python. Практическое руководство»
https://habr.com/ru/companies/bhv_publishing/articles/956044/
Не секрет, что своей нынешней популярности язык Python добился благодаря огромной экосистеме библиотек и тому, насколько он упростил работу в столь разных сферах как машинное обучение и информационная безопасность. Этот успех стал возможен во многом благодаря возросшей вычислительной мощности компьютеров и либерализации требований к работе с памятью. Тем не менее, базовая экологическая ниша Python, в которой он съел PHP и не даёт как следует закрепиться Golang – это автоматизация рутинных задач, скрипты и в целом чёрная работа на бэкенде.
https://habr.com/ru/companies/bhv_publishing/articles/956044/
Не секрет, что своей нынешней популярности язык Python добился благодаря огромной экосистеме библиотек и тому, насколько он упростил работу в столь разных сферах как машинное обучение и информационная безопасность. Этот успех стал возможен во многом благодаря возросшей вычислительной мощности компьютеров и либерализации требований к работе с памятью. Тем не менее, базовая экологическая ниша Python, в которой он съел PHP и не даёт как следует закрепиться Golang – это автоматизация рутинных задач, скрипты и в целом чёрная работа на бэкенде.
Когда чёрное золото становится умным: нефтегаз в эпоху AI
https://habr.com/ru/articles/955790/
Представьте инженера по добыче на центральном объекте в Permian Basin, которому до рассвета нужно успеть десятки дел. Одна скважина работает ниже нормы. Для другой нужно принять решение о капитальном ремонте. Данные разбросаны по электронным таблицам, SAP, PDF‑документам и полевым логам. Знакомая ситуация?
https://habr.com/ru/articles/955790/
Представьте инженера по добыче на центральном объекте в Permian Basin, которому до рассвета нужно успеть десятки дел. Одна скважина работает ниже нормы. Для другой нужно принять решение о капитальном ремонте. Данные разбросаны по электронным таблицам, SAP, PDF‑документам и полевым логам. Знакомая ситуация?
❤1
Декларативное программирование на Python
https://habr.com/ru/articles/956208/
Рассматриваются встроенные в Python возможности декларативного программирования и их развитие в библиотеках SQLAlchemy, NumPy, Pandas. Показывается применение трех видов декларативного программирования с помощью библиотеки DecPy: аналогов SQL, QBE и Prolog. В том числе приводятся рекурсивные запросы.
https://habr.com/ru/articles/956208/
Рассматриваются встроенные в Python возможности декларативного программирования и их развитие в библиотеках SQLAlchemy, NumPy, Pandas. Показывается применение трех видов декларативного программирования с помощью библиотеки DecPy: аналогов SQL, QBE и Prolog. В том числе приводятся рекурсивные запросы.
💩1
Talk Python to Me: #523: Pyrefly: Fast, IDE-friendly typing for Python
https://talkpython.fm/episodes/show/523/pyrefly-fast-ide-friendly-typing-for-python
Audio
https://talkpython.fm/episodes/show/523/pyrefly-fast-ide-friendly-typing-for-python
Audio
Python lazy imports you can use today
https://pythontest.com/python-lazy-imports-now/
There’s a proposal, PEP 810 – Explicit lazy imports for Python to natively support lazy importing starting in Python 3.15. However, it has not been accepted yet, and even if it is accepted, 3.15 is a year away. What do we do now?
https://pythontest.com/python-lazy-imports-now/
There’s a proposal, PEP 810 – Explicit lazy imports for Python to natively support lazy importing starting in Python 3.15. However, it has not been accepted yet, and even if it is accepted, 3.15 is a year away. What do we do now?
👍1💩1
pylint - 4.0.1
https://pypi.org/project/pylint/4.0.1/
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
https://pypi.org/project/pylint/4.0.1/
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Часть 2. Победа над каракулями: бенчмарки Attention/ControlNet/Canva и готовые рецепты
https://habr.com/ru/companies/datafeel/articles/955532/
Мы детально разобрали природу проблемы и изучили арсенал методов. Теперь перейдем к самому важному — практическим результатам. Я протестировал каждый подход на реальной задаче создания инфографики "Agentic AI Explained" и готов показать, что действительно работает.
https://habr.com/ru/companies/datafeel/articles/955532/
Мы детально разобрали природу проблемы и изучили арсенал методов. Теперь перейдем к самому важному — практическим результатам. Я протестировал каждый подход на реальной задаче создания инфографики "Agentic AI Explained" и готов показать, что действительно работает.
❤1💩1
coverage - 7.11.0
https://pypi.org/project/coverage/7.11.0/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
https://pypi.org/project/coverage/7.11.0/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
numpy - 2.3.4
https://pypi.org/project/numpy/2.3.4/
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
https://pypi.org/project/numpy/2.3.4/
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Сможет ли языковая модель научиться читать биржевые графики? Эксперимент с LLM на данных Московской биржи
https://habr.com/ru/articles/955612/
Представьте опытного трейдера: наверняка он не говорит котировками и не рассказывает про индикаторы — он просто говорит «сильный тренд», «пробой уровня» или «ложный отскок». Для него график это язык: свечи, объёмы и уровни складываются в понятные фразы о том, что сейчас происходит на рынке. Именно от этой человеческой интуиции я и отталкивался в своём эксперименте.
https://habr.com/ru/articles/955612/
Представьте опытного трейдера: наверняка он не говорит котировками и не рассказывает про индикаторы — он просто говорит «сильный тренд», «пробой уровня» или «ложный отскок». Для него график это язык: свечи, объёмы и уровни складываются в понятные фразы о том, что сейчас происходит на рынке. Именно от этой человеческой интуиции я и отталкивался в своём эксперименте.
AI-генерация тестов: как превратить 3 месяца работы в 1 неделю
https://habr.com/ru/companies/moex/articles/956294/
AI генерирует тесты, но 95% из них не работают — галлюцинирует классы, путает поля, использует несуществующие API. Знакомо? Мы в отделе RAPID прошли через это на проекте с биржевым протоколом TWIME. Делимся итеративным подходом: как за 3 шага превратить хаос из 307 тестов в 109 работающих. С конкретными промптами, метриками и выводами.
https://habr.com/ru/companies/moex/articles/956294/
AI генерирует тесты, но 95% из них не работают — галлюцинирует классы, путает поля, использует несуществующие API. Знакомо? Мы в отделе RAPID прошли через это на проекте с биржевым протоколом TWIME. Делимся итеративным подходом: как за 3 шага превратить хаос из 307 тестов в 109 работающих. С конкретными промптами, метриками и выводами.
Все об устройстве MSK144 с примерами на Python (часть 2)
https://habr.com/ru/articles/956582/
MSK144 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2016 году для проведения связей через метеорное рассеивание.В предыдущей части были рассмотрены общие характеристики протокола, а также алгоритмы, формирующие сигнал. В этой части статьи рассматриваются механизмы детектирования и декодирования сигналов в протоколе MSK144. Статья может быть интересна радиолюбителям и людям, интересующимся темой цифровой обработки сигналов.
https://habr.com/ru/articles/956582/
MSK144 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2016 году для проведения связей через метеорное рассеивание.В предыдущей части были рассмотрены общие характеристики протокола, а также алгоритмы, формирующие сигнал. В этой части статьи рассматриваются механизмы детектирования и декодирования сигналов в протоколе MSK144. Статья может быть интересна радиолюбителям и людям, интересующимся темой цифровой обработки сигналов.
Python 3.14: 3 asyncio Changes
https://blog.changs.co.uk/python-314-3-asyncio-changes.html
asyncio changes are often overlooked, in the latest 3.14 release there are 3 new asyncio features and changes.
https://blog.changs.co.uk/python-314-3-asyncio-changes.html
asyncio changes are often overlooked, in the latest 3.14 release there are 3 new asyncio features and changes.
PySpark SQL Guide
https://codecut.ai/pyspark-sql-complete-guide/
PySpark handles large datasets but its syntax has a steep learning curve. PySpark SQL solves this by enabling familiar SQL-style DataFrame operations. This walkthrough teaches you everything from loading data to window functions and pandas UDFs.
https://codecut.ai/pyspark-sql-complete-guide/
PySpark handles large datasets but its syntax has a steep learning curve. PySpark SQL solves this by enabling familiar SQL-style DataFrame operations. This walkthrough teaches you everything from loading data to window functions and pandas UDFs.