52806
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks -📚books
В Python 3.15 появился профилировщик, который можно подключить к уже работающему процессу
Tachyon - новый статистический профилировщик в стандартной библиотеке Python. Устанавливать сторонние пакеты не нужно.
В отличие от cProfile, он периодически снимает снимки стека вызовов и по ним оценивает, где программа тратит больше всего времени. Накладные расходы при этом очень небольшие.
Запустить скрипт с профилированием:
python -m profiling.sampling run app.py
python -m profiling.sampling attach 12345
python -m profiling.sampling attach --live 12345
python -m profiling.sampling run --flamegraph app.py
timeit или трассирующие профилировщики.
🔥️️️️ Черная пятница на STEPIK - 55% процентов на курс Вайбкодинг в разработке: от генерации кода до production
ИИ ускоряет написание кода, но ошибки, уязвимости и проверка результата по-прежнему остаются задачей разработчика.
На Stepik вышел практический курс, посвящённый работе с ИИ в реальных проектах.
В программе: работа с ИИ-агентами, архитектура, Python, тестирование, Code Review, SQL, безопасность, CI/CD, отладка и релиз.
Внутри:
- 49 уроков
- 210 тестов
- 53 практические задачи
- 9 модулей
Пройти курс: https://stepik.org/course/296720/
Octop - open-source платформа, где можно запускать сразу несколько AI-агентов для себя, семьи или команды, при этом все данные остаются на вашей машине.
Главное:
- multi-user + multi-agent архитектура;
- Web UI, CLI, Telegram, Feishu, DingTalk, QQ, WeCom;
- собственная память для каждого workspace;
- RAG по вашим документам;
- browser automation через headless Chromium;
- удалённый рабочий стол и управление GUI;
- cron-задачи на естественном языке;
- интеграция с Claude Code и OpenCode через ACP;
- MCP/OAuth connectors и система плагинов;
- SQLite по умолчанию, PostgreSQL опционально.
GitHub - https://github.com/TencentCloud/Octop
🖥️ Python: 4 проекта недели, которые стоит добавить в закладки
В свежем дайджесте Python Hub несколько интересных новинок для Python-разработчиков, Data Engineers и ML-инженеров.
1. SQLBuild - SQL-трансформации с проверками на этапе компиляции
Новый open-source фреймворк для построения SQL и Python-пайплайнов. Проверяет ссылки на таблицы, типы колонок и контракты ещё до выполнения запросов. Поддерживает end-to-end тестирование и безопасное переименование таблиц без потери истории.
Интересная деталь: компилятор и планировщик написаны на Rust, а выполнение задач и расширения используют Python.
GitHub: https://github.com/sqlstack-io/sqlbuild
2. TorchTPU - PyTorch теперь работает нативно на Google TPU
Совместный проект Google и Meta. Разработчики могут запускать PyTorch-модели на TPU с поддержкой eager execution, torch.compile и распределённого обучения.
Перенос существующего кода может сводиться к замене .to("cuda") на .to("tpu").
Документация: https://pytorch.org/blog/introducing-torchtpu/
3. fastpybase64 - декодирование Base64 на скорости 13 ГБ/с
Библиотека Даниэля Лемира использует SIMD-оптимизации на базе simdutf и выступает заменой стандартного модуля Python base64.
В тестах на одном ядре Intel Xeon Gold 6548N она показала 13,3 ГБ/с на блоках размером 64 КБ. Это примерно в 27 раз быстрее стандартной библиотеки Python и в 4 раза быстрее pybase64.
Установка:
pip install fastpybase64
import fastpybase64 as base64
encoded = base64.b64encode(b"hello")
decoded = base64.b64decode(encoded)
torch.compile, распределённое обучение, пользовательские GPU-подобные ядра через NKI и профилирование.
model = MyModel().to("neuron")
🔥 На GitHub появился большой набор нейросетей, полностью реализованных на Keras 3
ZeroModels собирает в одной библиотеке десятки pretrained-моделей для самых разных задач: LLM, VLM, computer vision, генерация изображений, depth estimation и распознавание речи.
Внутри уже есть Qwen, DeepSeek, Llama, Gemma, Stable Diffusion, Qwen-Image, Whisper, SAM, DINO, Depth Anything и много других моделей. Веса конвертируются из Transformers, timm и Diffusers в формат Keras.
Установка одной командой:`pip install -U zeromodels`
Код открыт под Apache 2.0, но лицензии конкретных весов остаются исходными.
GitHub: https://github.com/IMvision12/ZeroModels
👾 Русскоязычный каталог из 2118 проектов по декомпиляции игр: от Ocarina of Time до Xbox 360
На GitHub появился awesome-список, собранный на русском: проекты, которые восстанавливают игры из машинного кода. Это декомпиляции, статические рекомпиляции, порты на исходниках и ремейки движков. Задача простая: помочь найти проект под нужную игру и платформу и объяснить, как всё это устроено.
Масштаб впечатляет. В каталоге около 2118 проектов для примерно 1829 игр, из них 1771 активных. По типам: 786 декомпиляций, 525 статических рекомпиляций, 269 портов на исходниках, 238 ремейков движков, 234 дизассемблирования, 57 браузерных портов и 9 инструментов.
По платформам лидирует ПК с 295 проектами, дальше Nintendo 64 (190), Xbox 360 и PlayStation 1 (по 161). Следом идут DOS, GameCube, PS2, Game Boy Advance и Wii. Среди примеров Zelda (Ocarina of Time, Majora's Mask, Twilight Princess), Mario 64, Sonic, Diablo, Morrowind, OpenRA и OpenRCT2.
Внутри не просто список. В README есть топ-25, отдельный список браузерных портов, каталоги по типам и платформам, раздел о том, как начать декомпилировать самому, FAQ и глоссарий. Из инструментов упоминаются N64Recomp, XenonRecomp, RT64, splat, decomp.me, objdiff и m2c. Каталог обновляется автоматически через GitHub Actions.
Важная оговорка: сами проекты работают с данными из легально купленных копий игр, а в репозитории лежат только ссылки.
Репозиторий: https://github.com/justxor/awesome-decomp-games-ru
🐍 Yokan - компилятор Python в нативные desktop-приложения
Yokan позволяет писать приложение на обычном Python, запускать его через CPython во время разработки, а затем собирать тот же код в нативный machine-code executable.
Что интересного:
- статически типизированное подмножество Python;
- hot reload во время разработки;
- нативная сборка через yokan build;
- без CPython внутри бинарника, если не используется @py;
- можно подключать обычный Python-код и библиотеки через @py;
- есть интеграция с Rust для производительных частей;
- UI на базе GPUI, движка редактора Zed;
- около 36 UI-компонентов и десятки готовых демо.
Для проверки совместимости есть yokan gate: он запускает приложение в CPython и в нативной сборке, повторяет одинаковые действия и сравнивает результат. :
Сейчас поддерживаются macOS Apple Silicon и Linux, Python 3.14+.
По сути, идея похожа на Flutter-подход: быстрая разработка с live reload, затем AOT-сборка в нативное desktop-приложение.
GitHub:
https://github.com/i2y/yokan
⚡ pyfastlogging- быстрый неблокирующий логгер для Pythonpyfastlogging — Python-обёртка над fastlogging, где запись логов вынесена в фоновые потоки. За счёт этого основной код меньше блокируется на I/O.
Что умеет:
- thread-safe логирование
- несколько writers на один logger
- консоль, файлы, TCP, syslog и callbacks
- ротация и сжатие логов
- AES-шифрование сетевого логирования
- multiprocessing и threads
- конфигурация через JSON, XML и YAML
- экспорт логов в OpenTelemetry по OTLP/HTTP
Установка:
pip install pyfastlogging
python
from pyfastlogging import TRACE, Logging, ConsoleWriterConfig
logger = Logging(
TRACE,
"main",
[ConsoleWriterConfig(TRACE, True)],
)
logger.info("Hello")
logger.shutdown()
Python выпустил внеплановые обновления безопасности: 3.15.1, 3.14.9 и 3.13.17. Причина – инцидент с сертификатами eMudhra / emSign.
Во всех трёх релизах встроенный pip обновлён до 26.2.2, включающего certifi 2026.10.19 с обновлённым набором доверенных сертификатов.
Для Python 3.13 сделали исключение: ветка уже перешла в режим исправлений безопасности, но разработчики выпустили специальное обновление с установщиками и новым pip.
Обновить сам Python недостаточно: команда отдельно просит обновить pip и uv во всех существующих виртуальных окружениях.
В анонсе приведена команда безопасного обновления pip по прямой ссылке на wheel с проверкой SHA-256.
Дополнительно установщики для macOS используют предварительную версию Tk, исправляющую возможное зависание приложений с tkinter, включая IDLE, на macOS 27.0.
https://blog.python.org/2026/10/python-3151-3149-31317/
OpenBMB выпустила две OCR-модели: одна распознаёт документы, другая проверяет, насколько результату можно доверять.
MiniCPM-OCR 1.0 – модель на 1,3 млрд параметров для китайских и английских документов. Обрабатывает текст, таблицы, формулы, графики и печати, преобразуя PDF и изображения в Markdown или JSON.
По данным команды, она набирает 93,68 на Real5-OmniDocBench и 54,7 на OCRBench v2. Поддерживает сложные снимки: перекошенные и изогнутые страницы, фотографии и повторно снятые документы.
MiniCPM-OCR Jev – проверяющая модель на 2 млрд параметров. Получает изображение и результат OCR, затем выставляет оценку качества от 0 до 1 для отдельных областей. Помогает находить текст, формулы и таблицы, требующие ручной проверки.
Jev работает и с другими распознавателями. На JevOCRBench её AUROC составляет 93,6 против 93,8 у Qwen3.5-397B-A17B. Это показатель различения правильных и ошибочных результатов, а не процент безошибочно распознанных страниц.
С ускорением DSpark авторы сообщают о пропускной способности в 1,49 раза выше PaddleOCR-VL-1.6 и в 3,62 раза выше MinerU2.5 Pro в своих тестах.
Доступны vLLM, SGLang, llama.cpp и Ollama, квантованные версии, SDK и инструкции по дообучению.
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-OCR
Как собрать ИИ-агента, который учит вас по вашим материалам?
29 октября эксперты факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ проведут бесплатный онлайн-мастер-класс «Эпоха ИИ: новые инструменты для учебы». Разберут, как превратить конспекты, лекции и документацию в базу знаний и подключить к ней агента. Такой агент объясняет темы, гоняет по вопросам и показывает, где у вас пробелы.
В программе:
✅ Скиллы для ИИ-агентов: что это и зачем они нужны
✅ База знаний из учебных материалов: как ее собрать и подключить к агенту
✅ Реальный кейс: повторение материала и подготовка к занятиям с агентом
✅ Академическая этика: где граница между «агент помог разобраться» и «агент сделал за меня»
Пригодится студентам и абитуриентам, преподавателям, а также специалистам, которые хотят собирать скиллы и базы знаний под рабочие задачи, например чтобы быстро погружаться в новый проект.
Ведут академические руководители магистратур по ИИ ФКН НИУ ВШЭ: Руслан Каюмов, Елена Кантонистова и Дмитрий Еременко.
📅 Когда: 29 октября, 18:00 (мск)
💻 Формат: онлайн и бесплатно, запись и презентацию пришлют всем зарегистрированным
🔗 Зарегистрироваться
Иногда самый честный ответ ИИ — «не знаю». Проблема в том, что он так не умеет.
Мы выпустили MCP‑сервер для API 2ГИС и поняли, что дать модели доступ к геоданным — это половина дела.
В новой статье на Хабре подробно разобрали, как работали над MCP, на какие грабли наступили и как всё же обучили не выдумывать адреса.
Другие инженерные инсайты от 2ГИС → в Telegram-канале RnD
Генерировать видео и менять происходящее текстовыми командами прямо на ходу - одна из возможностей LongLive от NVIDIA.
Сейчас репозиторий объединяет четыре исследовательских проекта:
- LongLive 1.0 - интерактивная генерация длинных видео: пользователь меняет промпты по мере появления кадров.
- LongLive 2.0 — инфраструктура обучения и генерации с квантизацией NVFP4 и распределением вычислений между GPU.
- LongLive-Plug — перенос возможностей, полученных при дистилляции базовой модели, на совместимые производные модели без повторного обучения.
- Long-WAM — модели для робототехники, которые используют визуальную историю при выборе действий. Есть обучение, тестирование и демонстрации на реальных роботах.
Для каждого направления опубликованы код, документация и веса моделей. Можно скачать только нужный проект.
Интересно, как здесь сходятся генерация видео и робототехника: модели должны учитывать предыдущие кадры и продолжать последовательность — визуальную сцену или действия робота.
Репозиторий для тех, кто исследует длинные видеопоследовательности, интерактивные миры и обучение роботов.
https://github.com/NVlabs/LongLive
PyTorch экономит память при обучении LLM и лучше использует GPU на Mac
OpenTeams рассказала о своём вкладе в PyTorch за 2026 год. Несколько изменений, которые пригодятся на практике:
- Меньше разрывов в `torch.compile`. Dynamo перестраивают по образцу внутренних механизмов CPython, чтобы он точнее обрабатывал обычный Python-код. Это сокращает ситуации, когда компиляция прерывается и выполнение возвращается в Python.
- До 4 раз меньше пиковой памяти на расчёте loss. В PyTorch 2.13 появился LinearCrossEntropyLoss: он обрабатывает данные частями, не создавая целиком огромный тензор оценок по всему словарю. Особенно полезно при обучении языковых моделей.
- Больше операций на GPU Apple Silicon. MPS получил нативные реализации дополнительных операций. По замерам команды, native_group_norm на M4 ускорился в среднем более чем в 10 раз.
- Экспериментальная компиляция комплексных вычислений. В PyTorch 2.14 комплексные операции можно разложить на операции с вещественными тензорами и передать существующим механизмам оптимизации.
Для PyTorch 2.15 также подготовлены поддержка Python 3.15 в `torch.compile` и API отдельных MPS-потоков. Они позволят отправлять работу в несколько очередей GPU на Mac.
https://openteams.com/engineering-blog/pytorch-year-in-review-2026/
Зачем готовиться к собеседованию вслепую, если можно заранее посмотреть, какие будут вопросы и задачи?
Ребята из Поступашек уже 6 лет собирают реальные задания и разборы собеседований в BigTech. Там можно найти не только сами вопросы, но и разборы технических секций, критерии оценки и рекомендации по подготовке.
Собрали подборку полезных материалов под разные направления:
➡️ Аналитикам:
— Собеседования на продуктового и бизнес-аналитика в Т-Банке 🟨
— Что спрашивают по A/B-тестированию в X5 🌿 , разбор собес на DS в Яндекс 🟥
➡️ Разработчикам:
— Go и System Design в Ozon 🔵, GO в Авито😎
— Банк алгоритмических собеседований из BigTech
➡️ ML/AI-инженерам:
— Все вопросы на ML-собеседование в Яндексе 🟥 и ML в Авито 😎
— 10 кейсов по ML System Design в Т-Банке 🟨
➡️ Тем, кто ищет первую стажировку:
— Как получить стажировку в 2026 году
— Где взять опыт, если его нет
В Поступашках регулярно выходят новые разборы собеседований, карьерные гайды, стажировки и инсайды о найме в BigTech.
Лучше увидеть эти вопросы до собеседования, чем узнать о них после отказа
ПОСТУПАШКИ ПОДПИСАТЬСЯ
🌟 Zyphra опубликовала компактную TTS-модель
ZONOS3-Mini синтезирует речь и клонирует голос по образцу, рассчитана на использование в реальном времени на телефонах, ноутбуках и браузере.
Модель копирует голос по записи длиной до минуты, но также можно собрать новый, задав возраст, акцент и тембр. Эмоции, темп и подачу можно настраивать вплоть до отдельных слов.
Поддерживается девять языков, среди них английский, китайский, японский, немецкий, испанский и французский, русского нет.
🟡Архитектура
Под капотом MoE на 800 млн общих при 100 млн активных параметров, где из 64 экспертов на каждом шаге включаются два.
Из 11 слоёв девять построены на Gated DeltaNet и два на обычном глобальном внимании.
Звук кодирует собственный кодек ZAC-1 с частотой 15 кадров в секунду.
🟡Тесты
Задержка до первого звука в браузере на Pixel 9 меньше 570 мс, на MacBook Air с M3 меньше 150 мс, а на одной H100 при восьми одновременных запросах в среднем 80 мс.
Пиковая выработка на той же H100 - 457 секунд звука за секунду.
По внутреннему бенчмарку ZTTS2-Eval, новинка занимает первое место среди открытых моделей, за ней идут Fish S2 Pro и MOSS TTS v1.5.
Модель запускается в браузере через WebGPU, классическим путём с SGLang и vLLM, на Mac через MLX и на обычных процессорах через ggml.
По API в облаке Zyphra Inference она стоит 10 долларов за мегабайт текста, лимиты - один запрос за раз и 100 генераций в сутки.
📌Лицензирование: Apache 2.0
🟡Блогпост
🟡Веса
🟡Демо
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #TTS #ZONOS3 #Zyphra
🖥️ ИИ нашёл 418 ошибок в CPython, формализовав его на Lean
Исследователи использовали Claude Opus 5.5, чтобы переписать части CPython на Lean - языке программирования для математически проверяемых доказательств.
Масштаб проекта: 613 318 строк Lean, 1 539 файлов и 18 898 теорем и лемм.
Каждую функцию сравнивали с настоящим Python минимум на 50 000 входных данных, а затем проверяли математическими доказательствами и независимыми ИИ-агентами.
Результат: обнаружено 418 ошибок CPython. Около 55 из них могут приводить к падению интерпретатора или повреждению памяти.
Среди найденных проблем:
- dict.setdefault() в определённых сценариях вызывает Segmentation Fault.
- Операции с XML-элементами могут повреждать память.
- Некоторые функции на C и Python возвращают разные результаты.
Есть важный нюанс: математическое доказательство подтверждает корректность формальной модели, но не гарантирует, что сама модель точно повторяет исходный код. Поэтому исследователи дополнительно сравнивают её с реальным CPython.
Пока проверена только часть проекта: 4 071 из 26 004 функций (15,7%).
Проект: https://broyojo.com/python-formalization/
Код: https://github.com/Broyojo/python-formalization
@pythonl
Знать Python сегодня мало
Начинающих разработчиков много, а работодатели ждут больше, чем синтаксис и пару фреймворков: широкий стек, практический опыт и умение работать с ИИ.
МФТИ и Нетология собрали программу профпереподготовки, где к Python добавлены два слоя, которых обычно нет в курсах разработки:
— бэкенд на Python и FastAPI, фронтенд на JavaScript и React, работа с базами данных, командный проект с тестами, Git и CI;
— ИИ в разработке: машинное обучение, нейросети на PyTorch и TensorFlow, работа с LLM через API, собственное ИИ-приложение;
— технологическое предпринимательство: бизнес-модель и экономика продукта, чтобы видеть задачу шире кода.
🎓️️️️️️На выходе — два диплома о профессиональной переподготовке: МФТИ и Нетологии.
Обучение онлайн, его можно совмещать с работой.
Старт — 23 ноября. Скидка 10 000 ₽ по промокоду MFTIPY10.
Подробнее о программе тут
Реклама. ООО “Нетология” ОГРН 1207700135884 Erid:2VSb5yHYyKx
Кто в IT платит выше рынка? И какой оффер считается хорошим?
Предлагаем опытным IT-специалистам поделиться мнением о зарплатах и бенефитах в крупных технологических компаниях.
Кто, на ваш взгляд, платит выше рынка?
У кого привлекательнее премии?
Насколько важны ДМС, спорт, питание и другие бонусы при выборе работы?
👉 Поделиться мнением: https://clck.ru/3WNkEx
🏎 Всю Формулу-1 можно воспроизвести на Python. Нашёл проект с 7000 звёзд на GitHub
F1 Race Replay позволяет заново просматривать реальные гонки Формулы-1 в интерактивном режиме, отслеживая перемещения болидов и телеметрию пилотов.
Проект написан на Python и использует библиотеку FastF1 для получения исторических данных гонок.
Что умеет:
Показывает положение всех болидов на трассе, порядок пилотов, используемые шины и текущий круг.
Позволяет останавливать гонку, перематывать назад и вперёд, а также менять скорость воспроизведения от 0,1x до 256x.
Отображает скорость пилотов, передачи, состояние DRS, времена кругов и секторов. Можно выбирать нескольких гонщиков и сравнивать их телеметрию.
Есть визуализация выезда машины безопасности, графики деградации шин и отдельные окна для анализа гоночной стратегии.
Всё запускается локально:
git clone https://github.com/IAmTomShaw/f1-race-replay
cd f1-race-replay
pip install -r requirements.txt
python main.py
ORM превратила один SQL-запрос в 51. Разработчик даже не заметил
Знакомая ситуация: код выглядит чисто, никаких SQL-запросов вручную, всё через ORM.
Например, в Django:
posts = Post.objects.all()[:50]
for post in posts:
print(post.author.name)
posts = Post.objects.select_related("author")[:50]
JOIN и получает посты вместе с авторами одним запросом.
🖥️ Черная пятница на Stepik на один из лучших курсов по контейнеризации!
Если давно хотел разобраться в теме, но постоянно откладывал или терялся среди десятков материалов, этот курс на Stepik поможет выстроить обучение последовательно.
Что получишь:
- Понятные объяснения без лишней воды.
- Практические задания для закрепления знаний.
- Возможность учиться в удобном темпе.
- Структурированный подход вместо хаотичного поиска информации.
Подойдёт тем, кто начинает с нуля или хочет систематизировать знания.
Начни прокачивать навыки уже сейчас:
https://stepik.org/course/303477/
🔎 Xiaomi открыла модель для разбора документов размером всего 0,8 млрд параметров
Xiaomi-OCR-0 объединяет распознавание текста, разбор структуры документа, извлечение ключевой информации и ответы на вопросы по содержимому.
То есть задача модели шире обычного «перепечатать текст с картинки»: она помогает превратить документ в данные, с которыми можно работать дальше.
По данным разработчиков:
- 95,24 балла на Real5-OmniDocBench.
- 83,2 балла в среднем на пяти тестах вопросов и ответов с опорой на распознавание текста.
- Первое место среди моделей меньше 1B параметров по качеству разбора документов на OmniDocBench v1.6.
В открытый доступ выложили веса, код инференса, интерактивное демо, MCP-сервис и Agent Skill. Последние два компонента позволяют подключать обработку документов к рабочим процессам ИИ-агентов.
Компактный размер делает модель интересной для собственной инфраструктуры. Но качество на конкретных сканах, языках и сложных таблицах стоит проверять отдельно: результаты бенчмарков не гарантируют точность на любых документах.
🤗 Huggingface: https://huggingface.co/xiaomi-research/Xiaomi-OCR-0
🔗 GitHub: https://github.com/xiaomi-research/Xiaomi-OCR-0
📄 Demo: https://huggingface.co/spaces/loongwayX/Xiaomi-OCR-0-demo #XiaomiAI #OCR #OpenSource
Разобраться в коде старой игры без исходников: retro-kit автоматизирует работу с Ghidra
Открытый инструмент помогает исследовать 32-битные игры примерно 1993–2010 годов: DOS-программы на Watcom C/C++ и Windows-игры в формате Win32 PE.
На выходе - C-подобный декомпилированный код, список функций, граф вызовов, строки и таблицы указателей. Это материал для анализа, а не восстановленный оригинальный исходник.
Что умеет retro-kit:
- Показывать имена методов DirectX, вызываемых через COM-таблицы.
- Распознавать библиотеки эпохи: Miles, Smacker, Bink, FMOD, BASS и другие.
- Восстанавливать сведения о C++-классах из MSVC RTTI.
- Переносить найденные имена функций между родственными версиями игры.
Есть MCP-сервер для ИИ-агентов: можно подключить Claude Code, исследовать функции и связи между ними, сохранять заметки и возвращать уточнённые имена в Ghidra.
Базовый запуск:
retrokit info GAME.EXE
retrokit analyze GAME.EXE
Python 3.15: что выведет lazy import? Задача с подвохом
Новая фича Python 3.15: lazy import (PEP 810). Импорт несуществующего модуля не падает при старте, а ошибка всплывает позже. Разбираем задачу с подвохом по шагам и показываем ограничения lazy. Сохрани, чтобы не ошибиться.
https://youtube.com/shorts/LorWGMBuokk?feature=share
🐍 Когда стандартного `sqlite3` в Python становится мало, есть APSW.
Another Python SQLite Wrapper даёт доступ к полному C API SQLite из Python.
Что можно использовать:
• Виртуальные таблицы для подключения собственных источников данных.
• VFS для управления тем, как SQLite работает с файлами.
• Session API для записи и применения наборов изменений.
• Полнотекстовый поиск, JSON и передачу массивов через CArray.
• Синхронный код и поддержку асинхронных фреймворков.
Для обычных SQL-запросов встроенного sqlite3 часто достаточно. APSW полезен, когда нужны расширенные возможности SQLite и более глубокий контроль над движком.
Установка: pip install apsw
https://github.com/rogerbinns/apsw
Вопросы на собеседовании Python Senior: 100 вопросов с ответами (2026)
Вопросы на собеседовании Python Senior с ответами: 100 вопросов и примеры кода — CPython, GIL, asyncio, метаклассы, типизация, производительность, Python 3.14.
https://uproger.com/voprosy-na-sobesedovanii-python-senior/
Нововведения Python 3.15 превратили в игру: чтобы пройти дальше, придётся писать код.
whatsnewt - терминальный квест от Барри Уорсо. Вы просыпаетесь внутри интерпретатора и проходите 15 комнат с 18 головоломками, посвящёнными возможностям Python 3.15.
По пути встретятся ленивые импорты, frozendict, sentinel, распаковка в comprehensions, изменения типизации и другие нововведения.
Ответы запускаются в настоящем Python 3.15. Для заданий на типизацию используется pyrefly. Проверяется не только результат, но и способ решения: обойти новую конструкцию привычным циклом не всегда получится.
Внутри есть карта, инвентарь, подсказки за очки, ссылки на документацию и автосохранение.
Запуск через uv:
uvx --python 3.15 whatsnewt
⚙️ Почему код тормозит, даже если алгоритм хороший?
Причина может скрываться в промахах кэша, предсказании ветвлений, расположении данных или конкуренции потоков за память.
CPU Performance Engineering собирает материалы, которые помогают разобраться в этих ограничениях. Путь идёт от выполнения одной инструкции до запуска ИИ-моделей на CPU.
Внутри:
• Микроархитектура процессоров x86 и Arm.
• Кэши, память, NUMA и false sharing.
• Профилирование, perf и flame graphs.
• SIMD, векторизация и оптимизации компилятора.
• Многопоточность и задержки под нагрузкой.
• Инференс моделей и квантизация.
В 14 разделах есть воспроизводимые бенчмарки на C: исходники, команды сборки, результаты и разбор. Можно проверить поведение на своём железе.
Подборка опирается на первоисточники: статьи, документацию и измерения. Есть и MCP-сервер для подключения материалов к ИИ-ассистенту.
https://github.com/usamahz/cpu-performance-engineering
🌟 SonicBoom: движок инференса без Python
HardenedVault, которая специализируется на безопасности Linux и компиляторов, выложила среду исполнения SonicBoom, написанной с нуля на C++ и CUDA. Python ей не нужен ни для работы, ни для сборки.
Цель проекта – локальный запуск языковых моделей на потребительских видеокартах.
libsonicboom.so, которую можно подключить из любого языка через стандартный интерфейс C, основным языком для работы с ней авторы выбрали Scheme в реализации GNU Guile.llama.cpp.llama.cpp на одних и тех же моделях.llama.cpp.llama.cpp, 73,6 токена в секунду против 78, но его получили на сборке, ещё не настроенной под эту видеокарту.Пока проверены только две модели, Gemma 4 E4B-it и Qwen2.5-0.5B-Instruct, и только видеокарты серии RTX 30.