Python *

Python часто называют языком, где «всё просто работает». Но за этой простотой скрываются агрессивные механизмы оптимизации, о которых разработчики часто узнают только в момент отладки странных багов.
Сегодня поговорим о том, как CPython управляет памятью для малых целых чисел (почему диапазон выбран именно от -5 до 256?), как работает паттерн Flyweight на уровне ядра языка и почему две одинаковые строки могут иметь разные id. А также разберем неочевидную разницу работы компилятора в интерактивной оболочке (REPL) и при запуске скриптов.

Это история о том, как написать компилятор Python, генерирующий оптимизированные ядра и при этом позволяющий сохранить простоту кода.

Небольшой опыт использования модели для определения эмоций. Я пытался найти эмоции у Цветаевой с помощью Python. Да не смог.

Представьте: ваш Python-код работает на 30% быстрее благодаря JIT-компиляции, обработка запросов масштабируется на все ядра процессора без ограничений GIL, а отладка высоконагруженных систем происходит в реальном времени, без остановки продакшена. Это не футуристический сценарий “what-if” — это реальность Python 3.14, релиза, который переосмысливает саму природу разработки с высокой производительностью на Python.

Попросили Claude Code CLI сделать AI-чатбот для нашей платформы. Через 4 часа получили рабочее решение: контекстно-зависимый виджет, база знаний на markdown, эскалация в Telegram, автоматический сбор багов. Работает в production, выложили в open source.

GitHub
Лицензия: MIT

В начале ноября после очередной шок-статьи, оказавшейся пустышкой, у меня появилась идея сервиса, который будет анализировать новости при помощи ИИ — рассказываю, что я делаю, и что из этого всего получается.

Это реальная история, не байт.

Написать API на FastAPI легко. Написать поддерживаемое API — сложнее. Часто новички (и не только) игнорируют структуру проекта, сваливая всё в кучу или создавая циклические зависимости.

В этой статье разбираем эталонную структуру REST API сервиса на стеке 2025 года:

• Уходим от main.py к модульной системе через APIRouter.
• Разбираем, почему нельзя путать Pydantic Schemas и SQLAlchemy Models (и как их подружить через from_attributes).
• Настраиваем честную асинхронность с aiosqlite и Dependency Injection.
• 5 практических задач для закрепления материала.

За 18 часов вместо 120 создал production-ready ETL-инструмент с 30-кратным ускорением. За 6 часов вместо 40 — фреймворк статистического анализа. Экономия времени: 85-88%. Улучшение качества: +48%.

Rust все популярней, а вместе c этим создается много библиотек для Python на Rust.
В данной статье узнаем, как создать простенькую библиотеку для Python на Rust на примере кодирования данных в Base 64.

Заключительная (но ещё не последняя) статья из цикла про диффузные модели, где мы наконец отбросим примитивную модель из полносвязных слоёв и напишем работающий генератор изображений c архитектурой Diffusion Transformer (DiT). Разберёмся зачем нарезать изображения на квадратики и увидим, что произойдёт с вашей генерацией, если проигнорировать главную "слабость" трансформеров - неспособность понимать порядок.

Рынок процентных производных инструментов представляет собой крупнейший сегмент мирового финансового рынка. В основе корректной оценки практически любого финансового инструмента, от простых облигаций до сложных структурных продуктов, лежит дисконтная кривая. Она представляет собой фундаментальную рыночную конструкцию, определяющую временну́ю стоимость денег и позволяющую корректно оценивать денежные потоки.

От красивых демок к законченным проектам: что я понял за полтора года работы с Claude Code

Я не программист. Я гуманитарий, который научился использовать ИИ для создания рабочих приложений. Но если эта статья поможет и вам господа разработчики, то моя гуманитарная тушонка будет вопить от счастья.

В общем с чем я столкнулся. С тем, что с виду все в ИИ кодинге красиво, но по факту большой проект, например свою LMS ты не соберешь, ИИ сдохнет.

Проблема была не в промптах и не в архитектуре. Просто процесс разработки с ИИ постоянно буксовал: Claude выдавал код с API прошлого года, поиск нужной функции занимал по 15 минут, после третьего рефакторинга я терял нить и бросал проект, начинал терять что было сделано, сколько не суй ему to-do листы.

Потом я нашёл свой стек из MCP-серверов, которые действительно повысили эффективность в разных случаях от 2 до 8 раз, позволили экономить до 80% токенов, не терять контекст и совершать на 8 из 10 ошибок меньше.

Привет, дорогие BIM/ТИМ-энтузиасты! Меня зовут Сайыына Колесова, я BIM-координатор в компании КРОК. Я в BIM с 2020 года, реализую проекты для корпоративных задач компании, разрабатываю разные семейства оборудования, арматуры и устройств для корпоративной библиотеки. За это время создала ряд полезных скриптов для проектировщиков и координаторов. В статье расскажу про некоторые из скриптов, а именно, как мы из BIM-модели здания формируем схемы и получаем максимальный профит в программном обеспечении Revit.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как делать код на Python быстрее без переписывания проектов с нуля. В статье 10 практичных приёмов — от sets и bisect до локальных функций и предвыделения памяти — которые дают реальный прирост скорости в типовых сценариях.

Привет, Хабр!

Время от времени я возвращаюсь к своему pet-проекту голосового ассистента с кодовым именем «Альфа», который разрабатывался как приватный голосовой интерфейс (а-ля «умная колонка») для управления своим «Умным домом». И в этот раз — так сошлись звезды или под влиянием магнитных бурь — мне очень захотелось добавить новый навык. А что из этого вышло, читайте далее.

Всем привет! С пылу с жару: мы только что вернулись с одного из главных митапов n8n в Сан-Франциско, где выступали сами основатели.

Внутри статьи: 3 инсайда о будущем n8n (новые фичи, ИИ-интеграции) и наш эксклюзивный бонус. Спойлер: Мы вывезли 1000 премиум-доступов к n8n, которые они выдали эксклюзивно для вас. Эти ключи очень ценны, и мы готовы подарить их нашим читателям.

Вы пишите age: int, а Python спокойно пропускает туда строку. Программа падает, но не сразу, а в самый неподходящий момент.

Я расскажу, почему пора переходить на Pydantic V2. Он теперь работает на Rust (очень быстро), сам исправляет типы и спасает от глупых ошибок. Внутри: сравнение кода, работа с .env и немного практики.

Привет, Хабр! И тебе, случайный читатель, который зашёл сюда в перерыве между поиском ответа на очередную ошибку в типовой конфигурации — возможно, с горящим взором и трясущимися от гнева руками.

Сегодня поговорим о феномене: странной, почти мазохистской привязанности 1С-разработчиков к своему инструменту. Это как брак, в котором ты ежедневно угрожаешь разводом, но остаёшься — потому что «а куда деваться?».

Как мы построили DCN-R: новую гибридную модель рекомендаций на Cross Network и ResNet-блоках

Современные рекомендательные системы сталкиваются с парадоксом: модели умеют либо отлично «запоминать» закономерности, либо хорошо «обобщать» новые случаи — но почти никогда не делают это одновременно. В этой статье я показываю, как гибридная архитектура DCN-R, сочетающая Cross Network и Residual Blocks, смогла обойти это ограничение и превзойти классические подходы.

Мы провели серия экспериментов, автоматический подбор гиперпараметров, абляции и построили продакшн-готовый сервис, чтобы проверить, действительно ли DCN-R работает лучше, или это просто красивая идея.

А ещё — без бюджета на мощную инфраструктуру, опыта работы в команде и прокаченных софтов.

В этой статье — путь наших студентов, которые разработали приложение для деловых знакомств на базе Python и TypeScript. Сами выбрали стек, организовали командную работу, проводили ретро, учились распределять неинтересные задачи и ошибались в оценке сложности тасков. Кому интересно почитать про нюансы создания такого проекта и что в итоге получилось, приглашаем под кат. 👇