🔥 Python новости: рост, кризисы и прощание с pytype

1️⃣ Свежий опрос разработчиков Python

Python Software Foundation (PSF) и JetBrains опубликовали крупнейший опрос (30k+ участников).

Главное:
— 72% используют Python в работе, популярность продолжает расти (+7% по Stack Overflow).
— Версии: 3.12 — лидер (35%), 3.13 пока только у 15%.
— Сферы: Data Science уверенно доминирует (анализ данных 48% + ML 41% + data engineering 31%).
— Фреймворки: FastAPI (38%) обогнал Django (35%) и Flask (34%).
— Инструменты: менеджер пакетов uv уже у 11% пользователей, VS Code усилил лидерство (48%), PyCharm просел (25%).
— Под угрозой поддержка инфраструктуры: PyPI, дистрибуции Python и разработка CPython.

2️⃣ Pytype уходит

Google объявил, что Python 3.12 станет последней поддерживаемой версией pytype.

Причины:
— Архитектура на байткоде мешает внедрять новые PEP’ы.
— Google переключает усилия на новые идеи и инструменты для типизации.
— Сообщество призывают использовать зрелые альтернативы (mypy, Pyright и др.).

Жаль этого добряка... Ведь Pytype прожил долгую жизнь (с 2012 года), подарил сообществу typeshed и десятилетний вклад в экосистему типизации.

🐸 Библиотека питониста

#свежак

🎮 Преобразуем график GitHub-коммитов в играбельный Breakout — на Python

А что если те самые зелёные квадратики смогли бы давать сдачу? Теперь могут!

Скрипт берёт ваш GitHub-график активности и превращает его в набор кирпичиков, которые можно разбивать мячом.

🙃 Получается быстро, чисто и чертовски приятно «рефакторить» свои коммиты прошлого года.

Почему это весело (и просто):
✔️ Вводишь username → запускаешь → играешь
✔️ Стрелками управляешь, пробел — запуск
✔️ Есть счёт, жизни и минималистичный интерфейс
✔️ Открытый исходный код — можно форкнуть и допилить под себя

📱 Репозиторий

🐸 Библиотека питониста

#развлекалово

🐍 Шпаргалка по f-строкам в Python

f-строки — один из самых удобных и быстрых способов форматировать строки в Python.
📌 Сохраняем шпаргалку, чтобы всегда под рукой!

👉 Полная версия тут: https://clc.to/8vhGEQ

🐸 Библиотека питониста

#буст

🔥 Фича в Python-экосистеме, которую стоит сохранить

Свежая фича в uv 0.8.13 — теперь появился свой uv format для автоформатирования кода в Python!

Больше не нужно держать под рукой отдельные тулзы: теперь форматирование встроено прямо в uv и работает через интерфейс Ruff.

Как работает:
• uv format — форматирует все .py файлы в проекте
• uv format --check — проверяет стиль без изменений
• uv format --diff — показывает, что изменится

Можно передавать аргументы напрямую в Ruff:

uv format -- --line-length 100
uv format -- src/mymodule/core.py
uv format -- --line-length 88 --preview

Фича экспериментальная, возможны изменения и шероховатости. Но уже сейчас можно пробовать и давать обратную связь — именно так комьюнити помогает доводить инструменты до идеала.

🐸 Библиотека питониста

#свежак

👇 Python-декоратор — AI-сервис готов

Beam — open-source альтернатива Modal, которая позволяет деплоить любые AI-задачи в serverless-режиме без инфраструктурной боли. Всё, что нужно — декоратор в Python.

Работает очень просто:
1. uv add beam
2. Пишете свой AI-воркфлоу
3. Оборачиваете вызов в метод
4. Добавляете декоратор @endpoint с конфигом сервера

👉 Результат — готовый serverless endpoint.

Ключевые фичи:
→ Запуск контейнеров < 1 секунды
→ Поддержка распределённого хранилища
→ Авто-масштабирование от 0 до сотен контейнеров
→ GPU: 4090, H100 или свои
→ Деплой inference endpoint'ов через декораторы
→ Изолированные песочницы для кода от LLM
→ И главное — 100% open-source + приватность.

Сохраняйте, чтобы попробовать:
📱 Репозиторий

🐸 Библиотека питониста

#буст

по ходу разерусь 😆

🐸 Библиотека питониста

#развлекалово

📱 Новости и релизы Python‑пакетов за последние 7 дней

🔥 Важные обновления популярных пакетов
— fastapi-pagination 0.14.0 — пагинация для FastAPI.
— compressed-tensors 0.11.0 — работа с compressed safetensors для нейросетей.
— browser-use 0.6.0 — делает сайты доступными для AI-агентов.
— mlflow 3.3.0 — платформа для полного ML-цикла.
— diffusers 0.35.0 — state-of-the-art диффузионные модели на PyTorch и JAX.
— pint 0.25.0 — работа с физическими величинами.

📰 Новости
— Крупнейший опрос Python — Python Software Foundation и JetBrains опубликовали результаты опроса более 30 000 участников.
— Pytype прекращает поддержку старых версий — Google объявил, что Python 3.12 станет последней поддерживаемой версией pytype.
— uv 0.8.13: автоформатирование кода — новая возможность uv format для автоформатирования Python-кода.
— LL3M для Blender — ИИ, который пишет Python-код для создания и редактирования 3D-объектов в Blender.
— PyPI борется с атаками на аккаунты — блокировка атак.

✍️ Статьи недели
— Как работает pytest под капотом — глубокое погружение в архитектуру популярного тестового фреймворка.
— Subinterpreters в Python 3.14 — альтернатива multiprocessing с честным мультикором.
— Astral pyx — новая библиотека от Astral, закрывающая определённые боли разработчиков.
— Functools, Itertools, Collections — разбор встроенных утилит Python и примеры использования.

🐸 Библиотека питониста

#свежак

🐸 Библиотека питониста

🏃‍♀️ Новый поток курса — собери своих AI-агентов

7 октября стартует второй поток курса «AI-агенты для DS-специалистов».
За 5 недель вы научитесь собирать агентов, которые уже сейчас будут помогать бизнесу.

В кружке выше Максим Шаланкин, наш преподаватель, рассказывает подробнее — включай, чтобы не пропустить.

👉 Записаться на курс

🔥 10 Python-библиотек, которые должен знать каждый AI Data Scientist в 2025

Сохраняйте как шпаргалку — это полноценный роадмап библиотек, без которых сегодня не построить серьёзные AI/ML проекты.

1️⃣ LangChain — основа для LLM-агентов (reasoning, память, инструменты, API).

2️⃣ LangGraph — DAG + LangChain: условная логика, мультиагентные пайплайны.

3️⃣ Docling — извлечение данных из PDF, контрактов, отчётов.

4️⃣ OpenAI Python SDK — доступ к GPT-5, GPT-4o, DALL·E, Whisper и embeddings.

5️⃣ Markitdown — конвертация PDF/Word/Excel/HTML в Markdown.

6️⃣ Streamlit — быстрые AI-дашборды без фронтенда.

7️⃣ FastAPI — стандарт для продакшн-сервисов и AI-бэкендов.

8️⃣ ChromaDB — векторная БД для RAG-агентов и быстрого поиска.

9️⃣ FAISS — быстрый поиск по embedding'ам для семантического поиска и RAG.

🔟 AI Data Science Team — набор AI-агентов для типовых ML-задач (скоринг, анализ рисков).

📌 Эти библиотеки закрывают весь стек задач: от извлечения данных до построения RAG-систем и деплоя моделей.
Сохраняйте, чтобы не потерять!

🐸 Библиотека питониста

#буст

🟢 Parse, don’t validate в Python — проще, чем кажется

Слышали выражение «Parse, don’t validate», но не до конца понимали, что оно значит? Давайте разберёмся на практике.

Главная идея: вместо того чтобы просто проверять входные данные, лучше их сразу преобразовать (parse) в удобный формат. При этом проверка (validation) часто идёт «сама собой».

Пример на Python:

# Validation
if not user_age.isdigit():
    raise ValueError("Неверный возраст")

# Parsing
try:
    user_age = int(user_age)
except ValueError:
    raise ValueError("Неверный возраст")

Parsing — это не только проверка, но и подготовка данных для дальнейшей работы.

Советы:

➡️ Используйте NewType для меток своих данных:

from typing import NewType

UserId = NewType('UserId', str)

def parse_id(url: str) -> UserId:
    uid = extract_user_id(url)
    validate_user_id(uid)
    return UserId(uid)

➡️ Даже словари и списки можно «пометить» типами:

from typing import TypedDict
from datetime import datetime

class User(TypedDict):
    username: str
    age: int
    last_login_date: datetime

➡️ Для полного парсинга и валидации используйте Pydantic:

from pydantic import BaseModel, TypeAdapter

class User(BaseModel):
    username: str
    age: int
    last_login_date: datetime

users = TypeAdapter(list[User]).validate_json(open("users.json").read())

Главное: парсинг помогает рано обнаруживать ошибки, структурировать данные и устанавливать доверительные границы для остального кода.

🔗 Подробная статья по теме

🐸 Библиотека питониста

#буст