⚡️ Qwen-Image за 6 шагов: Viggle ускорили генерацию и редактирование в 5 раз

Viggle выложили Qwen-Image-2.1-viggle-turbo v0.2, дистиллированную версию Qwen-Image-2.1. Вместо 40 шагов модели хватает 6 проходов, и end-to-end это примерно в 5 раз быстрее. Умеет text-to-image и редактирование по инструкции с 1–3 референсами, причём без CFG.

Дистиллировали через DMD2 с distribution matching в стиле SenseFlow. Распространяется как LoRA поверх базовой модели: rank 256 на 1,3 ГБ или rank 128 на 680 МБ.

По качеству на 96 пользовательских запросах разнообразие держится на 0,98 от базы, а композиция ни разу не разошлась с оригиналом. Пик памяти в ComfyUI около 26 ГБ VRAM на 1248×832.


https://huggingface.co/Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo

🐍 В Python 3.15 решили мягко «похоронить» re.match()

re.match() никуда не удаляют, но для нового кода его теперь рекомендуют не использовать.

Причина простая: название функции часто сбивает с толку. re.match() проверяет совпадение только с начала строки, хотя по имени это неочевидно.

В Python 3.15 появился более явный вариант:

re.prefixmatch()

Теперь логика выглядит понятнее:

- re.search() — ищет совпадение в любом месте;
- re.prefixmatch() — только с начала строки;
- re.fullmatch() — вся строка должна совпасть полностью.

re.match() получил статус soft deprecated: он остаётся рабочим, без warning и без планов на удаление, но новый код лучше писать без него.

Проверять старое использование можно через Ruff и правило TID251.

Статья: https://hugovk.dev/blog/2026/soft-deprecating-re-match/

🔥 Бесплатный курс по Claude Code на русском: от установки до команды агентов

На GitHub выложили Claude Code PRO Course, бесплатный практический курс по Claude Code на русском языке. Он ведёт от первого запуска до настройки многоагентной работы в команде.

Внутри 12 модулей в четырёх уровнях сложности: основы, рабочий процесс, расширения и масштабирование. Сначала установка, промптинг, память проекта через CLAUDE.md, настройки и права доступа. Потом профессиональный рабочий процесс, скиллы и слэш-команды, сабагенты и хуки.

Дальше идут MCP, плагины и маркетплейсы, а в конце headless-режим, CI и GitHub Actions плюс продвинутые техники. Основной упор сделан на управление контекстом, разработку через тесты и автоматизацию через конфигурацию как код.

Теорией курс не ограничивается: есть 8 практических лабораторных, готовый стартовый набор, библиотека промптов и пример собственного плагина. Лицензия MIT.

https://github.com/justxor/claude-code-pro-course

@machinelearning_interview

webAI выпустила TwIL-LM3-Pro - компактную модель на 3,66B параметров специально для формальной логики.

Модель построена на базе IBM Granite 4.2 3B и дообучена для задач вроде:

- проверки, следует ли вывод из заданных предпосылок
- перевода текста в формальную логику
- semantic parsing
- формализации и критики доказательств в Lean

По тестам webAI, TwIL-LM3-Pro примерно на уровне Qwen3-8B по главному composite-метрику формальной логики, при этом параметров у неё меньше чем вдвое. Также она обходит публичный VibeThinker-3B по всем шести заявленным formal-задачам.

- 3,66B параметров
- Q4 GGUF весит всего 2,09 GiB
- достаточно около 4 GB VRAM
- можно запускать через llama.cpp
- данные остаются локально

Это не универсальный чат-бот, а узкоспециализированная reasoning-модель. Лицензия — non-commercial.

https://huggingface.co/webAI-Official/TwIL-LM3-Pro

🐍 Python тормозит? В 3.15 добавили инструмент, который покажет где

Tachyon (`profiling.sampling`) периодически снимает стек вызовов и определяет, где программа тратит время.

Работает отдельным процессом, с минимальным влиянием на приложение. Можно подключиться к запущенному сервису без перезапуска и изменения кода.

Что умеет:

• Строить flame graphs и тепловые карты строк.
• Показывать нагрузку в реальном времени.
• Анализировать asyncio, ожидание I/O и удержание GIL.

Подключение к процессу по PID:

python3.15 -m profiling.sampling attach 12345

🎙 В Talk Python разработчики рассказывают, как устроен профилировщик и как применять его на практике:

https://talkpython.fm/episodes/show/565/tachyon-python-3.15s-built-in-sampling-profiler

🐍 Какая зависимость держит ваш Django на старой версии?

django-upgrade-report читает зависимости проекта, проверяет заявленную совместимость на PyPI и составляет план обновления:

- Какие пакеты блокируют переход.
- Что можно обновить заранее.
- Что нужно обновлять одновременно с Django.
- Где потребуется ручная проверка.

Поддерживает lock-файлы uv, Poetry, PDM, Pipenv и requirements.txt. Подбирает минимальную подходящую версию пакета, чтобы сократить масштаб изменений.

Запуск из папки проекта:

uvx django-upgrade-report

Отчёт можно сохранить в HTML, Markdown или JSON и подключить к CI. Совместимость оценивается по метаданным пакетов, поэтому тесты проекта всё равно нужны.

https://github.com/derblub/django-upgrade-report

🐍 Python Workers в Cloudflare вышли в GA

Cloudflare официально сделала Python полноценным поддерживаемым языком для Workers. Теперь Python-код можно запускать в production на edge-инфраструктуре Cloudflare и напрямую связывать с Workers AI, R2, D1, Hyperdrive, Durable Objects, Queues и Workflows.

Что добавили:

- поддержка FastAPI, Django, Flask и других ASGI/WSGI-фреймворков;
- нативные Python bindings без ручной конвертации объектов в JavaScript;
- работа с PostgreSQL и MySQL через Hyperdrive;
- поддержка сетевых библиотек и TCP-сокетов;
- возможность запускать OpenAI SDK, LangChain и MCP прямо внутри Python Workers.

Под капотом Python запускается через Pyodide/WebAssembly, а для пакетов с C/C++/Rust-расширениями Cloudflare продвигает стандарт PyEmscripten / PEP 783.

Можно собирать на Python API, AI-агентов, MCP-серверы, RAG и event-driven пайплайны без отдельного сервера.

Анонс Cloudflare - https://blog.cloudflare.com/python-workers-ga/

Python 3.15 почти готов: вышел RC3, финальный релиз 9 октября

Python 3.15.0rc3 вышел 2 октября. Третий кандидат понадобился из-за нескольких блокирующих багов в ленивых импортах, которые решили обязательно закрыть до релиза. Финальная версия ожидается 9 октября. ABI больше не изменится, так что мейнтейнерам библиотек самое время собирать колёса под 3.15.

Главное, что войдёт в релиз:

lazy import torch            # PEP 810: модуль загрузится только при первом обращении

cfg = frozendict(lr=3e-4)    # PEP 814: неизменяемый и хешируемый словарь

flat = [*row for row in matrix]   # PEP 798: распаковка прямо в генераторах списков

Ленивые импорты вслепую ускоряют запуск CLI и скриптов, где тянется тяжёлый стек вроде torch или pandas. Для ML-кода это, пожалуй, самое заметное изменение.

UTF-8 стал кодировкой по умолчанию на всех платформах, включая Windows, и проблема с open() без encoding= наконец уходит в прошлое.

Ещё в релизе встроенный тип sentinel, новый семплирующий профайлер Tachyon в отдельном пакете для профилирования и улучшенные сообщения об ошибках. Экспериментальный JIT даёт 7–8% прироста на x86-64 Linux, а frame pointers включены по умолчанию, поэтому профилировать через perf станет проще.

Для free-threaded сборок появился стабильный ABI, то есть шаг к Python без GIL в продакшене. В типизации добавили TypedDict с типизированными дополнительными ключами и TypeForm.

Это всё ещё релиз-кандидат, так что в прод пока не стоит. Но погонять тесты своих проектов на нём самое время.

https://www.python.org/downloads/release/python-3150rc3/

@pythonl

🦙 Ollaya: запуск моделей принятия решений в стиле Ollama.

Скачиваете модель, поднимаете локальный сервер и получаете через API категорию, оценку или вероятность «да». Без генерации текста и разбора ответа LLM.

Подходит для сортировки обращений, модерации, определения намерений и маршрутизации запросов.

Что есть:

• Laya, Decider, NLI, GLiClass и другие модели.
• Работа на CPU и GPU.
• API, совместимый с TypeSafe.
• MCP для подключения к Claude Code, Cursor и другим агентам.
• Windows, Linux и macOS, включая Apple Silicon.

Для старта без NVIDIA GPU автор рекомендует Laya. Есть мультиязычная версия с поддержкой более 100 языков.

Проект написан на Rust, лицензия Apache 2.0. У самих моделей сохраняются собственные лицензии.

https://github.com/ollaya-dev/ollaya

Вышел Python 3.15: ленивые импорты, frozendict, UTF-8 по умолчанию и JIT, который наконец ускоряет код

Состоялся стабильный релиз Python 3.15. Над ним поработали 1012 контрибьюторов, в версию вошло 5643 коммита.

Самое заметное для повседневной работы это явные ленивые импорты из PEP 810. Тяжёлые модули вроде torch или transformers теперь можно подгружать только в момент первого обращения, и CLI-утилиты и скрипты стартуют заметно быстрее. Ещё одно долгожданное изменение: UTF-8 наконец стал кодировкой по умолчанию на всех платформах, так что сюрпризы с open() на Windows уходят в прошлое.

В языке появились встроенные типы frozendict и sentinel, а в генераторах списков и словарей теперь работает распаковка через звёздочку. Сообщения об ошибках снова стали понятнее.

Экспериментальный JIT серьёзно доработали. На x86-64 Linux он даёт в среднем 7-8% прироста к стандартному интерпретатору, на Apple Silicon 11-12%. Официальные сборки под Windows перешли на tail-calling интерпретатор, а установщик для macOS по умолчанию ставит поддержку free-threading. Для сборок без GIL появился стабильный ABI, это откроет дорогу бинарным пакетам под многопоточный Python.

Для тех, кто ищет узкие места в коде, в стандартной библиотеке появился отдельный пакет profiling и высокочастотный сэмплирующий профайлер Tachyon. Указатели фреймов теперь включены по умолчанию, и системные профайлеры видят Python-стек без танцев с бубном.

В типизации добавили TypedDict с типизированными дополнительными ключами, TypeForm и disjoint bases.

Один нюанс для маководов: на macOS 27.0 приложения на tkinter, включая IDLE, могут зависать при открытии диалогов. Если работаете с Tk, с обновлением системы лучше подождать.

Бонус от Барри Уорсо: текстовый квест whatsnewt, где каждая из 18 головоломок решается реальной фичей 3.15. Запускается командой uvx --python 3.15 whatsnewt.

https://discuss.python.org/t/python-3-15-0-final-is-here/109415

🐍 Ротация прокси в Python может обходиться без списка IP и `random.choice()`

Если провайдер поддерживает ротацию на шлюзе, скрипт обращается к одному адресу. Выходные IP меняет сам сервис по выбранному режиму. Именно такой подход разобран в статье.

Минимальный пример проверки:

import os
import requests

# PROXY_URL: адрес шлюза с учётными данными
proxy = os.environ["PROXY_URL"]
proxies = {"http": proxy, "https": proxy}

for _ in range(5):
    r = requests.get(
        "https://httpbin.org/ip",
        proxies=proxies,
        timeout=(5, 15),
    )
    r.raise_for_status()
    print(r.json()["origin"])

Нюанс: ключ "https" обозначает протокол целевого сайта. Сам адрес прокси при этом может начинаться с http://. Это корректная настройка для HTTP-прокси.

Ещё важно различать два режима:

• Ротация меняет выходной IP согласно настройкам провайдера.
• Sticky session закрепляет IP на некоторое время.

При этом requests.Session() сохраняет cookies и переиспользует соединения, но самостоятельно IP не меняет. Политику ротации нужно проверять у провайдера.

https://unlimitedresidentialproxy.com/blog/how-to-rotate-proxies-python