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!

2025 год. Эпоха, когда ИИ генерирует код, модели меняются каждые полгода, а техлид должен разбираться не только в паттернах, но и в условиях лицензионного соглашения....

В первой половине года мы провели исследование рынка Python-разработки и узнали, как меняются требования работодателей и к чему стоит готовиться джуниору при трудоустройстве. Рассказываем самое важное.

Недавно OpenAi выпустила новую модель Sora 2, которая взорвала интернет благодаря бесплатному доступу и большим лимитом на генерации. Каждый день пользователю доступна генерация 30 видеороликов длительностью по 10 секунд или 15 видеороликов по 15 секунд.

Это привело меня к мысли, что на её основе можно начать раскрутку соцсетей органическим трафиком. Но как выделиться среди других?

Книга «Python и наука о данных для чайников» покажет, как использовать язык Python для создания интересных вещей с помощью науки о данных.

Вы увидите, как установить набор инструментов Anaconda, благодаря которому работа с Python станет очень простой.
Здесь вы откроете для себя инструмент Google Colab, позволяющий писать код в облаке с помощью обычного планшета.
Вы узнаете, как выполнять все виды вычислений, используя последнюю версию языка Python.
Вы также научитесь использовать различные библиотеки, обеспечивающие научный статистический анализ, построение диаграмм, графиков и многое другое.

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.

В 2025 году Python находится на пике: он стандарт в AI и Data Science, его экосистема огромна. Но этот успех построен на его роли «языка-клея», управляющего высокопроизводительными низкоуровневыми библиотеками. Мы получили феноменальную скорость разработки, но заплатили за это производительностью самого интерпретатора....

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.

Эта статья — систематизация того опыта. Это история о том, как, стремясь создать production-ready сервис из простого Kaggle-блокнота, я прошел через несколько этапов отладки, каждый из которых преподал мне ценный урок.

В прошлой статье мы превращали безмолвную плату в говорящее на Python устройство. Теперь научим его не просто выполнять команды, а самостоятельно работать по заданным инструкциям (файлами). Мы перейдем к созданию автономных программ, которые будут выполняться на устройстве.

Сегодня рассмотрим решение одной непростой задачи, как в Django выдавать очень большие объёмы данных, например, выгрузку в CSV или потоковый JSON‑формат NDJSON) так, чтобы сервер не ложился от нагрузки, а пользователи быстрее получали первые данные. Разберём, как использовать StreamingHttpResponse и генераторы (в том числе асинхронные) для стриминга больших ответов и поговорим нюансах.

Вы научились получать и обрабатывать данные. Но что дальше? Как хранить эту информацию надежно, а не в CSV-файлах? Как поделиться результатами своей работы с другими, предоставив им удобный доступ через API? Что делать, если сайт настолько сложен, что Requests не может справиться с его динамическим контентом? И как убедиться, что весь написанный вами код не сломается после очередного изменения?

За последнее десятилетие технологии сильно изменились. Данные стали хитом, облака — вездесущими, и всем организациям понадобилась автоматизация. В ходе таких преобразований Python оказался одним из самых популярных языков программирования. Это практическое руководство научит вас использовать Python для повседневных задач администрирования Linux с помощью наиболее удобных утилит DevOps, включая Docker, Kubernetes и Terraform.

Представьте ситуацию: вы написали шикарного Telegram-бота, отладили его на своем ноутбуке с Python 3.11 и последней версией любимой библиотеки. Вы отправляете код коллеге, а у него падает с ошибкой, потому что у него Python 3.9 и какая-то зависимость встала криво. Или, что еще хуже, вы пытаетесь выкатить это на сервер, а там системный администратор смотрит на ваш requirements.txt и тяжело вздыхает, потому что для установки одной из библиотек нужна системная утилита, которой нет и не будет. Знакомо?

Так вот, Docker — это инструмент, который эту проблему решает раз и навсегда.

Каждый из нас хотя бы раз в жизни писал код, который можно описать фразой: «Ну, оно как-то работает, лучше не трогать». Мы наспех добавляем костыль, чтобы успеть к дедлайну, оставляем переменную с именем data2 или пишем функцию на 200 строк, обещая себе вернуться к ней «позже». И знаете что? Это «позже» никогда не наступает.

Сегодня работа с искусственным интеллектом становится доступнее благодаря удобному инструментарию, упрощающему подготовку и обучение глубоких нейронных сетей. Одним из таких решений является проект Vision Lab — специализированный веб‑сервис, созданный специально для разметки изображений и видеоданных, подготовки набора данных и последующего обучения на серверной инфраструктуре проекта.

Но задумывались ли вы, что на самом деле происходит за кулисами этого простого оператора? И что, если я скажу вам, что эта магия доступна не только для файлов? Что, если with — это один из самых мощных и недооцененных инструментов в арсенале Python-разработчика, способный сделать ваш код чище, надежнее и выразительнее?

22 сентября 2025г. вышла версия 3.10 XGBoost. Основной фишкой новой версии стал "категориальный ре-кодер(categorical re-coder)". Он сохраняет категории в модели и так же может перекодировать данные на этапе инференса. И целью этой статьи является сравнить возможности новой версии XGBoost c лидером обработки категориальных данных, CatBoost.