Мелочь, но приятно: copier-astral — шаблон, который генерит для нового проекта настройки для ruff, uv, pytest, CI/CD одной командой. Как вы поняли, всё для любителей Astral-стека (а кто сейчас не такой?).
​
Что внутри:
🔘uv — пакетный менеджер
🔘ruff — линтер + форматтер (замена black/isort/flake8)
🔘ty — новый тайпчекер от Astral на Rust
🔘pytest + hatch — тесты с матрицей версий
🔘MkDocs Material — документация
🔘prek — Rust-альтернатива pre-commit (быстрее)
🔘GitHub Actions — CI/CD из коробки
🔘git-cliff — changelog по Conventional Commits

Опционально: Typer CLI scaffold, Docker
​
Установка:

# сначала uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# затем copier через uv
uv tool install copier --with copier-template-extensions

# создать новый проект
copier copy --trust gh:ritwiktiwari/copier-astral my-project

Почему Copier, а не cookiecutter?

Copier умеет обновлять уже созданные проекты при изменении шаблона — не нужно руками мержить новые best practices.

📎 Код в репо, доки, пример проекта
​
@zen_of_python

⚡️ Вышли критические обновления безопасности Django — 6.0.2, 5.2.11 и 4.2.28.

Закрыты три SQL-инъекции высокой критичности:

CVE-2026-1207 — инъекция через raster lookups в PostGIS при использовании пользовательских данных как индексов band.

CVE-2026-1287 — инъекция через управляющие символы в алиасах колонок при использовании FilteredRelation со специально сформированными словарями.

CVE-2026-1312 — инъекция через order_by() и FilteredRelation при использовании точки в алиасах колонок.

Также исправлены: DoS через повторяющиеся заголовки в ASGI (CVE-2025-14550), DoS через незакрытые HTML-теги в Truncator (CVE-2026-1285), timing-атака для перечисления пользователей в mod_wsgi (CVE-2025-13473).

Если используете PostGIS или FilteredRelation — обновляйтесь срочно.

@zen_of_python

И ещё один свежий релиз: вышел Python 3.14.3 с несколькими крупными фичами.

🔘Free-threading (PEP 779)

Официальная поддержка потоков без GIL. Теперь можно собрать Python без глобальной блокировки интерпретатора и получить настоящую многопоточность. Для большинства это пока не актуально — требует пересборки и совместимых библиотек. Но направление задано.

🔘T-strings (PEP 750)

Новый синтаксис t"..." — как f-strings, но без автоматической интерполяции. Возвращает шаблон, который можно обработать отдельно. Полезно для безопасной работы со строками в SQL, HTML, логах.

query = t"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}"
# query — не строка, а Template объект

🔘Отложенная оценка аннотаций (PEP 649)

Аннотации типов теперь вычисляются лениво. Можно писать def foo() -> Bar до определения класса Bar. Это упрощает работу с циклическими импортами и forward references.

Практический совет

Если у вас 3.14 на продакшене — обновляйтесь осторожно. А вот для экспериментов с free-threading — самое время попробовать.

@zen_of_python

«У Python только один реальный конкурент» — и это не Rust, не Go, не Julia

Это Clojure. Автор (Ethan McCue) объясняет логику:

Для реальной конкуренции с Python в Data Science нужно два условия:
1️⃣Иметь аналогичную экосистему
3️⃣Превосходить Python в чём-то важном

Экосистема: У Clojure есть полные аналоги numpy (dtype-next), pandas (tech.ml.dataset), ML-пайплайны (metamorph.ml), плоттинг (Tableplot), ноутбуки (Clay). А чего нет — можно вызвать Python напрямую через libpython-clj.

Превосходство: Python медленный, и это не починить. CPython не может оптимизироваться, потому что детали его реализации стали частью API — сломаешь numpy/pandas. Отсюда вечное «есть быстрый способ и медленный способ» делать одно и то же.

Clojure работает на JVM, которая агрессивно оптимизирует рантайм. Можно писать логику на самом языке, а не убегать в C. Поясню тут логику автора: Python структурно не может стать быстрым — его внутренности (reference counting, GIL, C API) стали частью контракта с экосистемой. У JVM таких ограничений нет.

Станет ли Clojure массовым — вопрос удачи, но по набору характеристик это единственный язык, у которого есть шанс.

@zen_of_python

Ну и еще немного про ИИ! 😁

Одни компании недолюбливают нейросети за риск утечки конфиденциальной информации. Судя по комменту к предыдущему посту вы тоже от него устали 🤪 Но каким-то образом у разных компаний получается приручить эту химеру и выуживать из нее пользу.

Как, например, у этих ребят. Команда хотела облегчить работу коллег и создала то, что стало ключом к корпоративному ИИ. Они хотели доступ к мощным нейросетям, но так, чтобы ни байта данных не вышло за порог компании. И чтобы запускал это не только технарь, но и обычный менеджер.

Главный стоппер был предсказуем: как заставить прожорливые модели стабильно работать в облаке под нагрузкой? Решение оказалось элегантным.

Это девятый артефакт — для тех, кто побаивается нейросетей, но явно на них облизывается. Покажите вашему начальнику, скажите, что все не так страшно 👻