Где в IT в 2026-м зарплаты разгоняются быстрее всего

Жиза такая: принято думать, что в айти жирнее всех кормят разработчиков. Не спорим. Но вот незадача — именно кодеры в этом году плетутся в хвосте по приросту. Маркетинг и саппорт за полугодие накинули себе 9–10%, а у девелоперов — жалкий +1%.

Хабр Карьера покопались в первой половине 2026-го: медиана по IT поднялась на 4%, а ЦБ прогнозирует инфляцию 4,5–5,5%. То есть в реальных деньгах рынок либо топчется на месте, либо почти стоит.

Зато внутри разбивка по спецам, языкам и городам даёт совсем другие числа. В статье разбирают, где зарплаты действительно подросли. Читать далее

👉 About Python

Как пролезть в ответы Perplexity AI — и почему модель не жрёт страницу целиком

Автор взял 20 промптов, прогнал их через Perplexity API по три раза — на выходе 60 ответов. Каждую сноску [N] он привязал к странице-источнику, куда она ведёт. Дальше по каждой такой паре рылся в HTML и искал кусок текста, максимально похожий на фразу из ответа. Из 1355 сносок 948 тыкали в страницы, которые ещё открываются, и на 448 из них отыскался пассаж — абзац, пункт списка или ячейка таблицы, — накрывающий хотя бы треть слов из утверждения.

Что это даёт тому, кто пишет страницы: на странице, которая выстрелила, реально задействовано медианно два пассажа из 85, примерно по 49 слов каждый. В штуках это 2%, в словах побольше — медиана 6,4% текста страницы, в среднем 11,6%: сработавший пассаж длиннее типичного. Так что закладываться надо не на «страницу прочитают целиком», а на то, что из неё выдернут один самодостаточный абзац. Что это значит для конкретного текста — подробно разложено в разделе про работу с Perplexity, он стоит посередине, ещё до разбора ошибок в коде. А границы, за которыми эти числа отваливаются, вынесены в отдельный раздел — там же расписано, как проверить то же самое на своей нише.

С чего всё началось: в логе замера видно, какие URL Perplexity суёт в источники, а вот что именно со страницы уехало в ответ — весь текст, абзац или одна строчка из списка — уже не видно.

Читать далее

👉 About Python

Жуткая и офигенная одновременно — такой формы ввода ты ещё не видел. С добрым утром!

👉 About Python

Тридцать-сорок лет IT-менеджмент молился на утилизацию дорогих человеко-часов: чем жирнее диффы у разработчика, тем красивее выглядела эффективность в отчётах. Потом пришёл ИИ, кодинг подешевел — и внезапно выяснилось, что горлышко бутылки всё это время торчало не в разработке, а в идеях, которые вообще стоит катить в прод.

Теперь бизнес может клепать MVP, фичи и рефакторинги не кварталами, а неделями. И тут же всплыло: дохрена этих MVP нафиг никому не сдались. Отсюда и вопросик: «А точно ли узким местом была разработка?» Ну а как иначе — если MVP штампуются быстро, но спроса не находят, косяк в них самих, а не в том, как шустро ты пишешь код.

Читать далее

👉 About Python

Сборка Python в 20 раз быстрее: как мы это провернули

Людей, которым в кайф тупо ждать, я не встречал ни разу. Хотя само ожидание и то, к чему оно потом приводит, — истории совсем разные.

Когда мы взялись за своего ИИ-помощника, того самого, что пишет и правит код, а дальше гоняет его на сервере, стало ясно одно: сборка обязана быть шустрой. Не просто шустрой, а очень.

В статье рассказываю, как мы разогнали сборку Python аж до 20 раз.

Читать далее

👉 About Python

Разгоняем Python в два раза — ставка на типизацию

В статье на живом примере показывают, как h11 (та самая HTTP/1.1 библиотечка, 710k юзеров на Github) удалось ускорить примерно вдвое, прогнав её через mypyc.

Заодно автор делится, какие любопытные баги ему довелось вылавливать, пока он приспосабливал кодовую базу под mypyc.

Читать далее

👉 About Python

Как ИИ прикручивали к конторе, которая не про IT и уже почти всё

Когда-то эта компания вынесла демпингом 99% рынка. А дальше шесть лет кряду продажи только падали. Целый год попыток затащить ИИ дал ноль — ответственный свалил, деньги кончились. Меня выдернули на месяц, оплата по факту.

Держи, что успел: один агент по фоткам проверяет сборку заказов, второй менеджерит и закрывает 95% переписок с клиентами, третий деплоит мелкие правки аж из рабочего чата, вместо старой логистики на Perl теперь софт на Python, а над всей этой братией сидит главный агент-погонщик. Ну и отдельно — почему сотрудники шли жаловаться на коллег, которых в природе не существовало.

Читать дальше →

👉 About Python

PyCoder’s Weekly #753 — 22 сентября 2026

Номер 753 уже вышел. В превью Python 3.15 завезли frozendict — словари, которые не поменяешь, зато они хешируются, кешируются и спокойно живут в разных потоках. Плюс разбор того, где вся эта «заморозка» заканчивается — материал от Real Python и квиз к нему. Там же Python 3.15 аккуратно хоронит re.match() и тащит re.prefixmatch(), чтобы было как у людей в других языках — это Hugo van Kemenade. На python.org выложили черновики PEP 847 (Problem Details для Simple Repository API), PEP 846 (Docstrings для type aliases) и PEP 845 (Leading-Dot Value Patterns). Спонсор номера — rwx.com.

Отдельная тема — pytest-плагины, которые в 2026-м меняют твой подход к тестам: pytest-httpx для мокинга HTTP, pytest-randomly — чтобы выловить, где тесты зависят от порядка, встроенный anyio для асинхронщины, syrupy для snapshot-тестов, pytest-watch для непрерывной обратной связи, freezegun для предсказуемого времени и pytest-cov для покрытия. Дальше по списку: итоги выборов в совет PSF 2026 и в Python Packaging Council, статья про well-known URL serve-change-password в Django, выпуск Talk Python про Rust для питонистов, материал о повторяемых тестах публичных API на VCR.py, пример с Jinja, разбор UnboundLocalError, заметка о функциональной простоте, руководства по ревью AI-сгенерированного кода и автоматизации EDA с fg-data-profiling, а ещё пять паттернов из приложения-трекера привычек.

Проекты и код: fastapi-security-headers, citry, tonio, django-absurd и securo. События: Django on the Med 2026, PythonCamp Rügen 2026, Python Sheffield, Python Southwest Florida (PySWFL) и PyBay 2026. Полный выпуск: pycoders.com/issues/753

👉 About Python

Qwen выкатила Audio 3.1 — один стек, который закрывает разом ASR, TTS и realtime-аудио.

ASR стал лучше разбирать языки и диалекты, а заодно вычищает повторы и слова-паразиты. ASR-Next уже раскидывает, кто из говорящих кто, проставляет таймкоды, ловит эмоции и звуки вокруг.

TTS умеет переносить голос с языка на язык и крутить стиль, скорость и эмоцию. TTS-Next выдаёт голос, эффекты и фон одним заходом — через связку LM + diffusion. Realtime слушает и говорит одновременно, с нормальными живыми перебиваниями.

И цены срезали прилично: TTS ~−70%, Realtime ~−85%, ASR до −95%.

Qwen-Audio-3.1-ASR
Qwen-Audio-3.1-Realtime

👉 About Python

Джунам только и делают, что раздают советы: учись, не молчи, задавай вопросы, копайся в чужом коде (ну или хотя бы в своём…), расти без остановки. А сам джун в этот момент сидит с единственной мыслью: ну когда уже просто придут те деньги, которые на курсе обещали?

Но есть и другой вариант. Без роста через боль, без признания косяков и прочих радостей трудоустройства. Только вера в себя и шесть незамысловатых правил, с которыми статус новичка можно удержать надолго.

Читать далее

👉 About Python