📱 Свежие релизы Python‑пакетов за последние 7 дней

📍 Главные релизы
✅ Python 3.14.0b4 — последний бета-релиз перед финалом
✅ pybind11 3.0.0 — мост между C++11 и Python теперь стабильный
✅ Datasets 4.0.0 — масштабный апдейт библиотеки датасетов от HuggingFace
✅ Modin 0.34.0 — ускоряем Pandas

📦 Полезные библиотеки
✅ SQLGlot 27.0.0 — кастомизируемый SQL-парсер и транспайлер
✅ Pandera 0.25.0 — валидация и тестирование датафреймов

🤖 AI-инфраструктура и агенты
✅ mcp 1.11.0 — Model Context протокол SDK
✅ google-adk 1.6.1 — Agent Development Kit от Google
✅ browser-use 0.5.x — делаем сайты доступными для AI-агентов

🛠 Для разработчиков и железа
✅ pyOCD 0.37.0 — отладка Cortex‑M микроконтроллеров на Python

🔥 Опыт других
✅Изучение Python за 2 недели через боль и дедлайн: личная история
✅Как писать красивый и чистый код питонистам

Библиотека питониста #свежак

📎 Топ-вакансий для питонистов за неделю

Python-разработчик, гибрид (Москва)

Разработчик Python (Junior+ | Middle) — от 150 000 ₽, удалёнка

Разработчик Python / AI — от 150 000 до 250 000 ₽, удалёнка

Разработчик Python (Django, DRF) — до 270 000 ₽, удалёнка

Python Developer — от 250 000 ₽, гибрид (Москва)

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Python jobs

Библиотека питониста

⚡️ Как ускорить Django-запросы: .values() вместо .only()

Если запросы в Django работают медленно, проблема может быть не в базе данных, а в самом ORM.

Один из запросов выполнялся 25 секунд через Django ORM, тогда как тот же SQL-запрос — всего за 2 секунды. После замены .only() на .values() время выполнения тоже сократилось до 2 секунд, а потребление памяти — на 70%.

Что было:

books = (
    Book.objects.filter(published_at__year=2025)
    .select_related("author__publisher")
    .only(
        "title",
        "published_at",
        "author__first_name",
        "author__publisher__name",
    )
)

✅ Итог: ~240 000 записей, но 25 секунд работы.

Что стало:

from django.db.models import F

books = (
    Book.objects.filter(published_at__year=2025)
    .values(
        "title",
        "published_at",
        author_name=F("author__name"),
        publisher_name=F("author__publisher__name"),
    )
)

✅ Те же данные — всего за 2 секунды.

В чём разница:
🚩 .only() не так экономичен, как кажется: Django всё равно создаёт полноценные объекты моделей и подтягивает связанные данные. Это означает лишнюю работу на уровне Python и большее потребление памяти.

🚩 .values(), напротив, возвращает обычные словари и не тратит ресурсы на создание объектов. Особенно эффективно на больших выборках и в read-only сценариях — API, экспорты и отчёты.

Библиотека питониста #буст

🔎PyPy теперь ещё стабильнее: вышел релиз 7.3.20

Команда PyPy выпустила новую версию 7.3.20! Это микро-релиз, совместимый с предыдущими 7.3.x, но с важными улучшениями:

Что нового:
— Исправлены баги в ctypes и OrderedDict
— Поддержка будущей версии Cython для PyPy 3.11
— Обновлён stdlib до CPython 2.7.18+ и 3.11.13

В составе:
— PyPy2.7 — полная поддержка Python 2.7
— PyPy3.11 — быстрая альтернатива Python 3.11

PyPy остаётся одним из самых быстрых интерпретаторов Python благодаря встроенному JIT-компилятору. Отличный выбор для ускорения Python-приложений без переписывания кода.

Поддерживаются сборки для:
— Linux/macOS (x86 и ARM)
— Windows (x64)

➡️ Подробнее: https://clc.to/_uYbNg

Библиотека питониста #свежак

🍝 Почему ваш Python-код превращается в спагетти — и как это исправить

В свежем и полезном видео автор показывает, как даже простой проект на Python может быстро стать нечитаемым… если не использовать абстракции.

Что в ролике:
▶️ Когда и зачем использовать ABC, Protocol и Callable
▶️ Почему абстракции — это не про сложность, а про порядок
▶️ Как снизить связанность и избавиться от «чудовищных импортов»
▶️ Структурная типизация без наследования
▶️ Практические советы даже для маленьких pet-проектов

📹 Смотреть на YouTube: https://clc.to/vt15-w

Библиотека питониста #буст

🧨 Если бы вы могли навсегда удалить ОДНУ вещь из Python…

Один подписчик признался:

«Удалил бы self. Ну серьёзно — Python придумал классы, но заставляет каждый раз напоминать об этом вручную.»

И тут мы задумались... А какие фичи Python вы бы с радостью вычеркнули навсегда?

Вот топ кандидатур на удаление:
❌ self в методах
❌ lambda, которая ничего не объясняет
❌ is vs == (и бесконечные грабли с ними)
❌ GIL, тормозящий многопоточность
❌ typing, который пугает начинающих
❌ async / await, который «ещё чуть-чуть и заработает»
❌ и, конечно, магические __dunder__-методы

🗯 А вы что выберете?
Пишите в комментариях, какую фичу вы бы убрали без сожалений.
Давайте соберём рейтинг самых раздражающих особенностей Python.

Библиотека питониста #междусобойчик

🎂 Django празднует 20 лет — вспоминаем историю

Первый коммит в публичный репозиторий Django состоялся 15 июля 2005 года. Сегодня, 15 июля 2025-го, отмечаем этот важный юбилей!

13 июля 2005 года Джейкоб Каплан-Мосс сделал первый коммит в публичный репозиторий, который позже стал Django. С тех пор прошло 20 лет и более 400 релизов. Сегодня отмечаем круглую дату любимого веб-фреймворка.

К юбилею опубликован доклад Django Origins, впервые показанный 10 лет назад на праздновании десятилетия Django в Лоренсе, Канзас. В нём — история создания фреймворка, ранние идеи и проекты, построенные на нём, а также немного цифровой археологии.

😊Видео: https://clc.to/7IiOaA
⬇️Делимся с вами также чит-шитом по Django: https://clc.to/W0lNxw

💬 А вы помните свой первый проект на Django?
❤️ В честь 20-летия Django ставь лайк — поддержим легенду вместе.

Библиотека питониста #буст

📱 330× быстрее: четыре способа ускорить Python-код

Если ваш Python-код медленный, а нужен быстрый — есть много стратегий ускорения: от распараллеливания до компилируемых расширений. Но если использовать только один подход, легко упустить серьёзный потенциал.

✅ Вместо этого полезно думать в терминах практик — каждая из которых:
— Ускоряет код по-своему;
— Требует отдельных навыков;
— Работает как по отдельности, так и в сочетании.

В статье показан реальный пример, где применяются четыре практики:
✅ Efficiency — устранение лишних и повторяющихся вычислений (+2×).
✅ Compilation — использование компилируемого языка и обход его ограничений (+10×).
✅ Parallelism — задействование нескольких ядер.
✅ Process — рабочие процессы, приводящие к более быстрому коду.

📖 Читаем подробно: https://clc.to/N-dyGA

Библиотека питониста #буст

🔥 Cython и PyPy — реальное спасение производительности Python или маркетинговый хайп

Python часто критикуют за скорость — интерпретатор и глобальная блокировка (GIL) создают узкие места, особенно в вычислительно тяжёлых задачах.

Чтобы решить эти проблемы, появились инструменты:

✅ Cython — позволяет писать части кода на языке, близком к C, компилируется в расширения для Python.
➡️ Может дать значительный прирост скорости, особенно для циклов и численных вычислений. Но требует переписывания части кода и понимания низкоуровневых деталей.

✅ PyPy — альтернативная реализация Python с JIT-компиляцией, которая на лету ускоряет выполнение кода без изменений в исходниках.
➡️ Работает отлично для чистого Python-кода, но может иметь проблемы с совместимостью сторонних C-расширений.

Вопрос в воздухе: действительно ли Cython и PyPy — универсальное решение для ускорения Python, или это просто хайп для узких и редких кейсов?

💬 Многие скажут: зачем заморачиваться с этими костылями, если проще переписать узкие места на нативных библиотеках или просто масштабировать. А переход на Cython или PyPy — это лишь добавление головной боли и сложности поддержки.

Библиотека питониста #междусобойчик