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, Хаброжители!

Сейчас отличное время, чтобы погрузиться в серию книг «Грокаем»!

Серия книг «Грокаем» ориентирована на разработчиков и содержит доступные руководства по сложным технологиям, используя визуальный подход и реальные примеры для лучшего понимания.

Команда нейробиологов из Кембриджского университета в Великобритании определила пять общих фаз развития структуры мозга в течение средней продолжительности жизни человека. Эти этапы происходят по мере того, как человеческий мозг перестраивается, чтобы поддерживать различные способы мышления, пока мы растём, созреваем и, в конечном итоге, стареем. Пять основных переломных моментов подробно описаны в исследовании, опубликованном в журнале Nature Communications.

В ходе исследования они сравнили мозг 3802 человек в возрасте от 0 до 90 лет, используя наборы данных диффузионной МРТ. Этот тип МРТ отображают нейронные связи, отслеживая движение молекул воды через ткани мозга. Они обнаружили пять общих фаз развития структуры мозга в течение средней продолжительности жизни человека, которые разделены четырьмя ключевыми переломными моментами между рождением и смертью, когда наш мозг перестраивается.

Попытка разобраться, почему учебники девяностых и нулевых сформировали целое поколение инженеров, и можно ли применить их прагматичный подход сегодня, не приукрашая, не оптимизируя и не заменяя оригинальную логику.

Я давно живу в США и уже много лет работаю в IT на удалёнке – часть времени из дома, часть из коворкинга. Мне этот формат казался уже достаточно стандартным для всего мира. Но недавно наткнулся на исследование форматов занятости в России, и сильно удивился: кажется, «эпоха удалёнки» в России действительно подходит к концу.

Решил посмотреть на факты, сравнить с тем, что происходит в США, и обсудить с сообществом Хабра: удалёнка действительно теряет позиции – или просто меняет форму?

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.

На днях меня посетил вопрос: «Почему радиочастоты и сигналы не мешают друг другу? И был ли момент, когда их стало так много, что эфир прям ломился?». Хотя ответ кажется интуитивно понятным, далеко не все понимают, как работает, например, полоса пропускания, как распределяется спектр и как используется один канал радиочастот.

Да, сегодня все меньше и меньше людей слушают радио, и вспоминают о нем разве что в поездке на машине. Зато мобильная связь, Wi-Fi, спутниковые сервисы и миллионы IoT-устройств работают постоянно. В этой статье я отвечу на возникший вопрос и разберу основные принципы радиочастот. Детали под катом.

Меня зовут Евгений Котухов, я эксперт по внедрению и оптимизации ITSM/ITAM решений, официальный технологический партнер SimpleOne с 10-летней экспертизой в автоматизации ИТ-процессов. Реализовал десятки ESM-проектов для компаний госсектора, энергетики, торговли и финансов.

В этом материале я хочу поделиться опытом, как выбрать ITSM/ESM систему и что, на мой взгляд, нужно учесть. За 10+ лет внедрений я видел, как компании выбирают решения и мне есть, что сказать по этому поводу.

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.

Все началось с того, что я хотел включить свет в туалете, а он включился через три секунды.

У меня стоял шлюз Xiaomi, датчик движения Aqara и какая-то ноунейм релешка. Схема работала так: датчик видит меня -> сигнал летит в Китай на сервер Xiaomi -> там скрипт думает -> сигнал летит обратно ко мне в квартиру -> свет включается.

В тот момент я понял две вещи.

Первая: я не хочу, чтобы товарищ майор из Пекина знал, как часто я хожу в туалет.

Вторая: мой дом не должен превращаться в тыкву, когда провайдер проводит плановые работы.

Ниже рассказ о том, как я выкинул все проприетарные шлюзы, купил один свисток и поднял Home Assistant.

Всем привет, это Тимур. Сейчас в YADRO я разрабатываю сетевую операционную систему для коммутаторов KORNFELD. В ходе этого проекта летом я получил сложную задачу: реализовать установку опции PROTO_DOWN для Ethernet-интерфейсов в ядре Linux. «Из коробки» ядро поддерживает эту опцию только для vxlan и macvlan-интерфейсов, а для Ethernet поддержка определяется драйвером сетевого устройства.

В статье я подробно расскажу о той части задачи, что касается непосредственно ядра Linux. На реализацию требования я потратил много сил, времени и хочу, чтобы мой опыт остался в сообществе. Постараюсь максимально подробно объяснить каждый шаг, чтобы вы смогли построить собственный процесс разработки на этой основе, даже если никогда не занимались разработкой для ядра. Статья будет полезна не только программистам, но и любителям Linux, так как в большей степени она посвящена тонкостям работы с этой ОС, а не программированию.

В интернете есть много статей на тему «как перевести старую систему с Oracle на PostgreSQL». Как мигрировать схему данных, сами данные и логику. Не буду повторять это, просто сравню две СУБД на небольшом вымышленном учебном примере. Я расскажу про то, как организовать процесс написания и проверки кода системы для PostgreSQL, чтобы на выходе получился продукт даже более качественный, чем он мог быть без смены СУБД.

Чтобы было интереснее, я решил объединить два жанра и сделать техническую статью в виде фантастического рассказа. Тут будет и мультивселенная, и путешествия во времени. Вся фантастика оформлена в виде цитат, чтобы те, кто хочет просто факты, могли не терять время.

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.

Меня зовут Максим Седов, я корпоративный архитектор. Хочу рассказать о  проблемах, с которыми мы (а может быть и вы) сталкиваемся в архитектуре, и подумать, как их можно побороть. Для этого я затрону проблемы, с которыми столкнулась архитектура до 2023 года.

Вчера (27 ноября) Хабр устроил «Авторский огонёк».

Было очень интересно, и меня задело одно утверждение докладчика. Оно заключалось в том, что ИИ может помочь писать простые куски кода, но не работает со сложными вещами. Таким образом, большие языковые модели уподобляются программисту-джуну.

Решил с утра накатать об этом статью, опираясь на свои знания и опыт в вычислительной математике (в прошлом занимался моделированием, а последние несколько лет преподаю вычислительную математику в МФТИ), оцените, что получилось.

Я думаю, что это главный миф вайб-кодинга. Всё ровно наоборот — ИИ нередко хорошо пишет довольно сложные вещи и достает важную информацию, которую самостоятельно трудно найти. Но путается как раз таки в самых элементарных вещах. Это джун наоборот.

Проблема в том, что это опасная иллюзия и я вам сейчас наглядно объясню, почему, и чем это может быть опасно. Заваривайте кофе и готовьтесь к разоблачению, которое, может быть, в будущем спасет ваши миллионы, карьеру или даже человеческие жизни.

Давайте начистоту. Большинство Angular-приложений пишутся по инерции. Мы используем паттерны, которые выучили на заре второй версии, и продолжаем тащить их за собой, игнорируя всё, что фреймворк предложил за последние годы. 

Фреймворк постоянно обновляется и дополняется, и уследить за всеми лучшими практиками почти нереально. В итоге даже опытные разработчики продолжают делать ошибки, которые когда-то не считались ошибками. В небольшом проекте это не страшно, но в крупном такие просчеты накапливаются и превращают код в трудноподдерживаемый легаси. Проблема в том, что фреймворк меняется, а привычки остаются.

В этой статье мы не будем говорить о базовых синтаксических ошибках или разбирать, где вы точку с запятой забыли. Речь пойдёт о более глубоком уровне, об архитектурных просчётах и антипаттернах, которые тиражируются из проекта в проект. Многие из этих привычек были допустимы в прошлом, но с приходом новых версий, вроде Angular 20, от них пора избавляться.

Если вы задаётесь вопросом, что лучше — Apache Kafka или RabbitMQ, или думаете, что RabbitMQ надёжнее Apache Kafka, хочу сразу остановить вас. Эта статья рассматривает обе системы с более широкой точки зрения и сосредоточится на функциональности, которую они предоставляют. Это поможет вам принять обоснованное решение о том, какую систему использовать и в каких случаях.

Продолжая цикл статей о российском ценообразовании, я решил рассказать о странных предрассудках, сложившихся в России вокруг важнейшей части строительной сметы — сметной прибыли. Этот вопрос регулярно возникает при составлении смет, порождая забавные коллизии.

Согласование сметы — отдельная печальная песня. Наличие базы государственных расценок приводит к тому, что у заказчиков процветает магическое мышление: если смета показывает, что выделенных денег не хватает на строительство, то проблема не в проекте, а в смете. Вместо того чтобы изменять проект, сокращая расходы и заменяя материалы на более дешёвые, заказчик требует изменить смету — применить другие расценки, выбросить обязательные расходы… действует, как козлёнок из советского мультика, который считал до десяти. Там корабль перестал тонуть, когда умный козлёнок всех сосчитал.

В реальной жизни так не происходит. Если заказчик выбросил из сметы уборку строительной площадки, то он всё равно потребует её убирать. Без этого заказчик не примет работы. Поэтому оплачивать эту работу подрядчику придётся из собственной прибыли. При этом заказчик жутко обижается, когда эта тема всплывает в разговоре. Тема коммерческой прибыли в России табуирована. Самый простой способ потерять заказчика — честно признаться, что твоя компания собирается на нём заработать. Серьёзно.

Ученые совершили значительный прорыв в понимании того, как жировые клетки увеличиваются в размерах, вмещая в себя больше капель жира. Это открытие предлагает новый путь в борьбе с ожирением, а именно – в уменьшении количества жира, который наши клетки могут запасать.

В данной статье я хочу сделать попытку обоснования выбора реализуемой мною системы «Умный дом». Это уже третий вариант разработанного мной «Умного дома» (вообще эта тема меня заинтересовала с середины 90-х годов).