📄 Gemini научился создавать любые документы.

Теперь прямо в чате нейронка может:

🟡Создавать документы с вложениями, гиперссылками и оформлением;
🟡Делать отчеты, планы, сметы и договоры;
🟡Генерировать PDF-файлы с правильным оформлением;
🟡Раскладывать данные в таблицу;
🟡Делать презентации и многое другое.

👀 Уже доступно всем бесплатно — тестим.

😀 NEUROHUB

OpenAI встроили ChatGPT прямо в Excel и Google Sheets 😳

Теперь можно просить сделать финансовую модель, объяснить формулы, найти ошибки и создать трекер расходов, не выходя из таблиц!

🟢 В Excel: Главная → Надстройки → ChatGPT.

🟢 В Google Sheets: Главная → Расширения → Дополнения → Установить дополнение ChatGPT.

Поддерживаются большие таблицы, несколько вкладок и формулы.

Аналитики, вам 😎

@xor_journal

🖥 Что нового в Python 3.14 и почему стоит перейти

Python 3.14 вышел 7 октября 2025 года. Это новый стабильный релиз, который содержит как изменения в самом языке, так и улучшения в реализации, стандартной библиотеке, отладке и взаимодействии с многопоточностью.

Ниже - обзор ключевых нововведений, их смысла, применимости и возможных подводных камней.

🟠Основные нововведения (Release highlights)

- Отложенная (ленивая) оценка аннотаций - теперь аннотации не вычисляются сразу, что уменьшает накладные расходы.
- Поддержка нескольких интерпретаторов в рамках одного процесса через новый модуль.
- Новый синтаксис шаблонных строк (t-strings), который даёт больше контроля над статической и интерполированной частью.
- Более информативные сообщения об ошибках (например, подсказки для опечаток в ключевых словах).
- Поддержка формата сжатия Zstandard в стандартной библиотеке.
- Улучшенные возможности для отладки и профилирования, в том числе подключение к живому процессу без остановки.
- Улучшения в asyncio — команды для визуализации и диагностики задач, стеков ожидания и зависимостей.
- Уменьшение пауз сборщика мусора (gc) через инкрементальный сбор.
- Подсветка синтаксиса и автодополнение модулей в интерактивном режиме (REPL) по умолчанию.

🟠 Подробности и примеры

Ленивые аннотации - deferred evaluation of annotations

Раньше аннотации (для типов, документации, подсказок) могли вызывать вычисления прямо при определении функции или класса. Теперь они хранятся в виде «ленивых» структур и вычисляются по надобности. Это снижает накладные расходы на загрузку кода, особенно если аннотации сложные или содержат много forward-ссылок.

Есть модуль annotationlib, который позволяет исследовать аннотации программно и выбирать формат их получения — строки, объекты или отложенные ссылки.

Когда это особенно помогает:
- большие фреймворки, генерация кода, ORM, библиотеки с множеством аннотаций;
- ускорение импорта при старте приложений;
- уменьшение накладных расходов при работе с типами.

Что проверить при миграции:
- код, использующий __annotations__ напрямую, может требовать адаптации;
- убедитесь, что сторонние библиотеки, работающие с аннотациями, поддерживают новый формат.

Несколько интерпретаторов (subinterpreters)

Теперь в Python можно запускать несколько независимых интерпретаторов внутри одного процесса (модуль `concurrent.interpreters`).

Преимущества:
- изоляция между интерпретаторами (отдельная память, отдельный GIL);
- параллелизм на многоядерных системах;
- меньше накладных расходов, чем при использовании multiprocessing.

Ограничения:
- не все C-расширения поддерживают мультиинтерпретацию;
- коммуникация между интерпретаторами требует явных каналов (очереди, сообщения).

Это даёт реальную возможность распараллеливания CPU-задач без запуска отдельных процессов.

Template string literals (t-strings)

Новое синтаксическое средство — префикс t перед строкой, аналогично f'...'.
Результат — объект Template, который хранит текст и вставки по отдельности.

variety = 'Stilton'
template = t'Try some {variety} cheese!'

- Подробности
- Скачать
- Видеообзор

@pythonl

🖥 Если вы вдруг пропустили в Python 3.14 можно отключить GIL!

Это огромное обновление: раньше, даже если вы писали многопоточный код, Python выполнял только один поток за раз, и вы не получали прироста производительности.

Теперь же Python способен реально выполнять потоки параллельно.

И библиотека uv уже полностью поддерживает эту возможность!

Посмотрите сравнение скорости на прикрепленном видео.

@pythonl

🖥 Python 3.15 - что нового

Вышла новая версия Python 3.15, и в ней несколько заметных обновлений, особенно для тех, кто работает с производительностью и отладкой.

🔧 Главные изменения:
- Добавлен новый модуль profiling.sampling — инструмент статистического профилирования,
который позволяет анализировать производительность кода без пауз и overhead’а.
- Оптимизирована стандартная библиотека: многие функции теперь работают быстрее.
- Улучшен сборщик мусора и работа с памятью.
- Расширена поддержка аннотаций типов.
- Повышена стабильность и снижена нагрузка на интерпретатор при многопоточности.

📈 Зачем обновляться:
- Новый профайлер поможет находить узкие места в коде без остановки приложения.
- Версия стабильна и готова для продакшена.
- Меньше задержек, меньше overhead, лучше работа с async-кодом и большими данными.

Подробнее: https://docs.python.org/3.15/whatsnew/3.15.html

#Python #Update #Performance #Developers

@pythonl

✔️ CPython может получить обязательную зависимость от Rust к версии Python 3.17.

Эмма Смит и Кирилл Подопригора из core-team Python опубликовали предварительное предложение (Pre-PEP), в котором описывается план постепенного внедрения Rust в кодовую базу CPython.
На первом этапе Rust хотят использовать для необязательных модулей стандартной библиотеки, находящихся в каталоге Modules/.

Дальше — больше: если эксперимент окажется успешным, то к выходу Python 3.17 Rust может стать обязательной сборочной зависимостью. Это позволит улучшить безопасность, производительность и надёжность низкоуровневых частей интерпретатора.

Подробнее: https://peps.python.org/pep-0011/

@pythonl