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.

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.

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.

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.

uv-ship: A CLI-tool for Shipping With uv
https://github.com/floRaths/uv-ship

holm - Next.js Dev Experience in Python
https://volfpeter.github.io/holm/

DIY Observability для автотестов, используя Pytest, ClickHouse и Grafana
https://habr.com/ru/companies/ozonbank/articles/956834/

Я занимаюсь разработкой и поддержанием инструментов тестирования, которыми пользуется весь банк. Сегодня я хотел бы поделиться опытом сбора технических метрик pytest и их анализа в целях выявления узких мест и ускорения выполнения тестов.

aiohttp - 3.13.1
https://pypi.org/project/aiohttp/3.13.1/

http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp

Против рынка: что получилось, когда я заменил спекуляции математикой
https://habr.com/ru/articles/956974/

Paradox: что если заменить финансовые рынки математической моделью? В статье я смоделирую экономику блокчейн-протокола, где цена токена вычисляется по формуле, и покажу, как разные стратегии поведения влияют на доходность участников. Полный разбор механики и результатов.

Свой оффлайн-ассистент на Phi-3-mini: Разворачиваем локальную модель нейросети для анализа данных с открытым кодом
https://habr.com/ru/articles/957204/

В этой статье я хочу поделиться опытом создания полностью локального AI-ассистента на основе Microsoft Phi-3-mini — компактной, но мощной модели, способной анализировать данные из CSV, JSON и TXT файлов. Весь проект представляет собой набор Python-скриптов с открытым исходным кодом, которые автоматизируют установку и предоставляют интуитивно понятный чат-интерфейс.

Пул интерпретаторов в Python 3.14. Что, зачем и почему?
https://habr.com/ru/articles/957058/

Как все знают, GIL (Global Interpreter Lock) не позволяет нескольким потокам CPython выполнять CPU-bound задачи параллельно. Глобальная блокировка интерпретатора предоставляет каждому потоку лишь небольшой интервал времени для работы. При этом планирование работы потоков (какому именно потоку из ожидающих предоставить разрешение на выполнение) осуществляется планировщиком операционной системы. Интерпретатор не является полноценным планировщиком работы потоков, он делегирует эту функцию операционной системе. GIL использует мьютексы ОС для блокировки работы потоков так, чтобы в один момент времени мог выполняться только один поток из нескольких.

psutil - 7.1.1
https://pypi.org/project/psutil/7.1.1/

Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/

Декораторы. Продвинутый уровень. Шаблон универсального декоратора
https://habr.com/ru/articles/957052/

Сегодня я хочу рассказать об универсальном декораторе, который может принимать аргументы, а также вызываться без их приема. Для тех кто хорошо знает тему декораторов - ничего нового они тут не увидят! Этот пост для тех, кто, возможно, хочет более подробно понять тему декоратора. Итак, поехали.Для начала приведу пример конструкции универсального декоратора:

Face Detection in Python Using OpenCV HAAR CASCADE Method
https://dev.to/ddebajyati/face-detection-in-python-using-opencv-haar-cascade-method-1iml

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

Часть материалов из выпуска Python Дайджест:

- Декларативное программирование на Python

- Когда чёрное золото становится умным: нефтегаз в эпоху AI
- Как мы обучили нейросеть распознавать игральные кости
- AI-генерация тестов: как превратить 3 месяца работы в 1 неделю
- Почему ИИ рисует каракули вместо текста
- Пул интерпретаторов в Python 3.14. Что, зачем и почему?
- Python 3.14: 3 asyncio Changes
- [Видео] Почему Python выбирают для масштабирования
- holm - Next.js Dev Experience in Python
- uv-ship: A CLI-tool for Shipping With uv


Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/618/

lada - Restore videos with pixelated/mosaic regions
https://github.com/ladaapp/lada

pylint - 4.0.2
https://pypi.org/project/pylint/4.0.2/

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

[Видео] Почему Python выбирают для масштабирования
https://www.youtube.com/watch?v=AsmOErP05DQ

Как мы обучили нейросеть распознавать игральные кости
https://habr.com/ru/articles/957386/

Могут ли игральные кости быть нечестными? Чтобы ответить на этот вопрос, недостаточно просто бросить кости пару раз. Нужны тысячи, а лучше сотни тысяч бросков. Делать это вручную — путь в никуда. Поэтому мы решили научить компьютер делать это за нас. В этой статье — история о том, как мы создали систему, способную распознавать игральные кости в реальном времени, и с какими трудностями столкнулись.

Python Bytes: #453 Python++
https://pythonbytes.fm/episodes/show/453/python

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes