Вход на сайт

Просмотр новости

Найдите то, что Вас интересует

Python-digest #658. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [20 июля 2026 — 26 июля 2026]

Дата публикации: 26-07-2026 21:00:00

Сборник IT новостей про Python. Самые актуальные новости про Python на одной странице.Читайте нас через Telegram @py_digest, RSS
Попробуйте наш тренажер IT инцидентов https://app.incidenta.tech. Вы научитесь диагностировать самые популярные сбои в IT.

Основное содержимое страницы с новостью.

  Первый опыт малоресурсного перевода: Data dojo 2026

Месяц назад закончилась тренировка DATA DOJO от Яндекса. Здесь я бы хотел рассказать про ключевые аспекты соревнования, моё решение на топ-6%, авторские идеи и, конечно, про реальный путь к победе. Погрузиться в машинный перевод

  Как мы заменили Teradata RTIM: миграция правил с использованием AST

Много лет решения о том, что показать клиенту, у нас принимал Teradata RTIM (Real-Time Interaction Manager) - движок real-time маркетинга. Если вы когда-нибудь получали смс-сообщение или заходили в личный кабинет в 99% случаев сообщение для вас было подобрано этой системой. Вы заходите на сайт или в приложение, и за миллисекунды решается, какое предложение показать. Логика выбора описывается деревьями принятия решений: запрос проходит по веткам дерева, а условия переходов в узлах - критерии - определяют, к какому сегменту отнести клиента и какое предложение ему подобрать.В какой-то момент перед командой встала задача перейти на собственное решение.

  Apple Intelligence в Python для агента Hermes

Apple выпустила Foundation Models SDK for Python ещё в феврале 2026. Эта Python-библиотека предоставляет прямой доступ к локальной модели Apple Intelligence: модель грузится в процесс, KV-кеш лежит в памяти, инференс идёт на Apple Silicon. Библиотека получила 1,2 тыс. звёзд на GitHub, последнюю версию 0.2.0 с поддержкой изображений представили на WWDC26.

  История корутин: появление, развитие, спад и возрождение

В какой‑то момент мне захотелось разобраться — что такое корутина и откуда они вообще взялись. Погрузившись в различные статьи и видео, я узнал много нового, рассказал коллегам внутри команды, а теперь решил рассказать и вам. Все, что важно знать о корутинах, по моему скромному мнению

  Git for Data Scientists

A practical Git walkthrough for data scientists, focused on real workflows like branching for experiments, reverting mistakes, and keeping project history clean with small, focused commits. It also explains merge vs. rebase, why you should not rebase shared branches, and how to set up .gitignore for data-heavy projects.

  Открытая АСУТП – это реальность для бизнеса. Что мы показали на ЦИПР 2026

Мы решили показать, что Открытая АСУТП — это не просто концепция, а работающий инструмент, который можно взять и внедрить уже сегодня. Мы привезли стенд, который демонстрирует полный производственный цикл: от разработки модели управления и компьютерного зрения на контроллере до выдачи производственных заданий через MES и их отработки на реальном оборудовании. И всё это — на отечественных и open-source компонентах

  Как искать проблемы производительности в Python

У каждого бывают ситуации, когда сервис в проде начинает тормозить. Клиенты жалуются, дашборды пестрят красными графиками, а перед глазами открывается бездна метрик, логов и трейсов. В этот момент возникает непреодолимое желание открыть профайлер и начать оптимизировать наугад. И это главная ошибка. В статье расскажу, почему не стоит начинать расследование с профайлера и какие метрики помогают сузить область поиска. Всё это — на примере двух реальных кейсов с высоконагруженными проектами.

  Credit Scoring: Одинокое дерево, целый лес и разочарование в нейросетях

В этой статье я расскажу, как решающее дерево, случайный лес, бустинг и даже многослойная нейросеть упираются в один и тот же потолок на данных кредитного скоринга. Ход экспериментаВ качестве датасета были взяты данные кредитного скоринга с https://www.kaggle.com/competitions/GiveMeSomeCredit. Сначала мы обучили решающее дерево, с кросс-валидацией.  График зависимости roc-auc от количества элементов выборки (Ореол вокруг кривой – это дисперсия (разброс) при кроссвалидации):

  В CSV было 11 строк, до BI дошло 7. Куда пропали остальные четыре?

В исходном orders.csv было 11 строк. До BI-витрины дошло 7, а валовая сумма 4720.30 после применения бизнес-правил превратилась в 2200.30 выручки. Четыре строки не исчезли: каждая попала в rejects с конкретной причиной.На этом небольшом примере покажу весь путь данных через RAW, STG, CORE и MARTS. Разберём, где меняются строки и суммы, как пережить повторную доставку файла и какие проверки позволяют доверять итоговому дашборду. Внутри MinIO, Postgres и Airflow.

  Интеграция компьютерного зрения в АСУ ТП. IEC 61499 + python + CV = OpenFb

В июле вышла новая версия OpenFB - открытой среды исполнения для IEC 61499, позволяющая вести разработку на python. OpenFB предназначена для разработки и интеграции приложений компьютерного зрения и ML алгоритмов в АСУ ТП.В статье рассмотрен пример включения базовых алгоритмов компьютерного зрения в систему управления.

  Playwright не спасает от флапающих тестов: разбираемся, как он ждёт на самом деле

Локально тесты проходят стабильно, а в CI начинают падать в случайных местах — знакомая картина даже для проектов на Playwright. В статье разберём, где заканчивается встроенное автоожидание, какие привычные конструкции возвращают гонки и как выстроить тесты так, чтобы результат меньше зависел от скорости окружения и состояния данных.

  Как отменять задачи в asyncio без зависаний и незавершённой очистки

Отмена задачи кажется простой, пока сервис не зависает при остановке, таймаут не оставляет запрос работать в фоне, а CancelledError исчезает внутри обработчика исключений. Разберём, как устроена кооперативная отмена в asyncio, где ставить точки ожидания и как использовать TaskGroup, timeout и shield, чтобы задачи завершались предсказуемо.

  12K+ JPEGs From NASA’s Artemis II Mission

Mark writes articles on data analysis. This one is all about the images NASA released from the Artemis II mission. It includes step-by-step instructions that you can follow along.

  LLM-судье нельзя верить на слово: как построить надёжный гейт и проверить сами тесты

Как перестать доверять LLM-судье на слово и построить безопасную двухконтурную систему оценки?Внутри статьи:Архитектурный паттерн сдерживания: почему у классической нормализации должно быть право вето.CI-инварианты: как ловить галлюцинации моделей с помощью враждебных фикстур в grounded-judge-gate.Разбор факапов: три реальных бага проектирования, которые едва не увели систему в ложноположительное пике.

Схожие новости

#Наименование новостиТональностьИнформативностьДата публикации
1Python-digest #656. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [6 июля 2026 — 12 июля 2026]015.5112-07-2026
2Python-digest #659. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [27 июля 2026 — 2 августа 2026]016.1602-08-2026
3Python-digest #657. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [13 июля 2026 — 19 июля 2026]015.5119-07-2026
4Python-digest #655. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [29 июня 2026 — 5 июля 2026]016.0805-07-2026
5Python-digest #654. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [22 июня 2026 — 28 июня 2026]015.5128-06-2026
6Python-digest #653. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [15 июня 2026 — 21 июня 2026]015.5121-06-2026
7Python-digest #652. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [8 июня 2026 — 14 июня 2026]015.5114-06-2026
8Python-digest #651. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [1 июня 2026 — 7 июня 2026]015.5107-06-2026
9Python-digest #650. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [25 мая 2026 — 31 мая 2026]015.5131-05-2026
10Python-digest #662. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [17 августа 2026 — 23 августа 2026]015.5823-08-2026

Классификация: Мнения. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 15.58. Источник: pythondigest.ru.