Разбираемся со звёздочками: понятное руководство по *args и **kwargs для начинающих
https://habr.com/ru/articles/958598/

Многие начинающие разработчики обходят *args и **kwargs стороной, считая их чем-то необязательным или слишком сложным. Но на самом деле, понимание этого механизма — это качественный скачок в вашем умении писать чистый, масштабируемый и по-настоящему "пайтонический" код.

Шахматы, которые вас удивят: созданию игры с туманом войны на Python
https://habr.com/ru/articles/958560/

Всё началось с подготовки к финалу RuCode – масштабному соревнованию для всех увлечённых алгоритмическим программированием. Погружаясь в разбор заданий прошлых лет, мне кое-что совершенно случайно попало в руки, интересная задача: реализовать шахматы с "туманом войны" в консолиИдея показалась мне настолько вдохновляющей, что я решил пойти дальше, а что если превратить эту консольную головоломку в настоящую игру с графикой и той самой атмосферой тумана войны, который так знаком игрокам в стратегиях. Идея зацепила сразу, представьте классические шахматы, но с элементом неожиданности.

buttonpad: GUI Toolkit for Grids of Buttons
https://github.com/asweigart/buttonpad

MicroPython Operating System
https://micropythonos.com/

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

Часть материалов из выпуска Python Дайджест:

- Автоматическая ферма видеоконтента на основе Sora 2
- Собираем систему распознавание автомобильных номеров
- Разработка автономного речевого тренажёра
- SmolVLM в браузере при помощи Transformers.js
- Goodbye GIL - Exploring Free Threaded Python 3.14
- Оживляем ESP8266 и ESP32 за 15 минут
- Как добавить AI-ревью и ответы ассистента в Pull Request всего за 30 минут
- Не обижайте Django
- docstrange - extract and convert data from any document
- buttonpad: GUI Toolkit for Grids of Buttons

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/619/

ase: Atomic Simulation Environment
https://gitlab.com/ase/ase

Как я автоматизировал поиск работы на LinkedIn при помощи LLM
https://habr.com/ru/articles/958964/

Эта статья по сути является продолжением моей прошлогодней статьи, в которой я автоматизировал отклики на hh.ru. Кстати, если кому это интересно, тот проект до сих пор живой, недавно проверял :-) В этой статье я расскажу о том, как я сделал тоже самое, но для LinkedIn, и как тоже самое можете сделать вы, потратив примерно полчаса своего времени и 0 рублей (при соблюдении определенных условий, разумеется).

Не обижайте Django
https://habr.com/ru/articles/959114/

Чем популярнее становится FastAPI, тем сильнее критикуют Django. И не просто критикуют. Брезгуют? Пренебрегают? Всего понемножку. Всё чаще слышу, что Django — пережиток прошлого. Любой проект на Django — устаревший мусор. Любой «джанговод» — просто не знает, что тоже устарел. Объективно ли это? Нет, не объективно. Если отвёртка плохо забивает гвозди, это не значит, что отвёртки устарели — просто это не их задача.

Enterprise мониторинг с нуля: Prometheus + Grafana для FastAPI приложения
https://habr.com/ru/articles/959430/

После того как ваше веб-приложение попадает в продакшн, самый важный вопрос — а как оно работает прямо сейчас? Логи дают ответ постфактум, но хочется видеть проблемы до того, как пользователи начнут жаловаться.В этой статье я расскажу, как построил полноценную систему мониторинга для Peakline — FastAPI приложения для анализа Strava данных, обрабатывающего тысячи запросов в день от спортсменов по всему миру.

Why Performance Matters in Python Development
https://blog.jetbrains.com/pycharm/2025/10/why-performance-matters-in-python-development/

llamafarm - deploy any AI model, agent, database, RAG, and pipeline
https://github.com/llama-farm/llamafarm

docstrange - extract and convert data from any document
https://github.com/NanoNets/docstrange

redis - 7.0.1
https://pypi.org/project/redis/7.0.1/

Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/

django-keel - production-ready Django project template
https://github.com/CuriousLearner/django-keel

Собираем ANPR-систему на Python: от YOLOv8 и кастомного OCR до INT8-квантизации
https://habr.com/ru/articles/960048/

Распознавание автомобильных номеров (ANPR) — задача не новая. Существует множество коммерческих решений и open-source библиотек. Но что, если стандартные инструменты не не подходят? А что, если нам нужна система, которая будет молниеносно работать на обычном CPU, без дорогих видеокарт? Недавно я столкнулся именно с такой задачей.

Разработка автономного речевого тренажёра для обучения иностранным языкам на основе больших языковых моделей
https://habr.com/ru/articles/960136/

В статье рассматриваются технические аспекты разработки речевого тренажёра GolosAI, основанного на технологиях генеративного искусственного интеллекта и использовании больших языковых моделей (Large language models).

Оживляем ESP8266 и ESP32 за 15 минут без программистских заморочек с помощью MicroPython
https://habr.com/ru/articles/960102/

Что, если я скажу, что для прошивки ESP8266/ESP32 не нужна Arduino IDE? Покажу, как с помощью портативных программ за 15 минут вдохнуть жизнь в ваш модуль: прошить MicroPython, помигать светодиодом и даже подключиться к Wi-Fi. Без установки гигабайтных программ и лишних телодвижений. Прошить и оживить

Сравнение алгоритмов сортировки на Python с Pygame-визуализацией
https://habr.com/ru/articles/960178/

Когда объясняешь школьникам или студентам, как работает сортировка, графика говорит громче слов. Наверняка, в интернете полно обзоров и сравнительных анализов различных алгоритмов сортировки, но я не нашел ничего что объединяло бы самые популярные алгоритмы в одном сравнительном экстазе. Поэтому я написал визуализатор, который показывает в реальном времени, как разные алгоритмы сортируют один и тот же массив — одновременно.

Путь к Computer Vision: Чему меня научил простой NLP-классификатор на 5 МБ
https://habr.com/ru/articles/960198/

Ретроспектива pet-проекта, который стал полигоном для отладки, архитектуры и оптимизации перед более сложными задачами в CV.

aiohttp - 3.13.2
https://pypi.org/project/aiohttp/3.13.2/

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