📊 State of Django 2025 — итоги ежегодного опроса разработчиков

Опрос Django Developers Survey 2025 собрал ответы более 4600 разработчиков со всего мира и показал, что экосистема Django продолжает активно развиваться — даже спустя 20 лет с момента появления фреймворка:
🈁 Django остаётся стабильным и зрелым — крупные изменения в обратной совместимости крайне редки.
🈁 Новые релизы выходят каждые 8 месяцев (5.2, 6.0, 6.1 …).
🈁 Активность сообщества: десятки PR еженедельно, рост числа мейнтейнеров и ревьюеров.
🈁 Сила экосистемы — официальная поддержка Redis (с Django 4.0), выход django-mongodb-backend.

🔗 Ссылка на опрос

🐸 Библиотека питониста

#буст

👉 CocoIndex — база знаний о вашем коде для AI и IDE

CocoIndex — это инструмент для построения и обновления индекса кода в реальном времени. Он использует Tree-sitter для точного разбора кода и поддерживает инкрементальную обработку — пересчитывает только изменённые части проекта.

Возможности и кейсы:
— Семантический контекст для AI-агентов (Claude, Codex, Gemini CLI)
— MCP-интеграции с IDE: Cursor, Windsurf, VSCode
— Semantic code search и поиск кода по естественному языку
— Автоматический AI code review, анализ и суммаризация PR
— Масштабные авторефакторинги и миграции кода
— SRE и DevOps сценарии: быстрое RCA, анализ влияния изменений, поиск по IaC и конфигам
— Автогенерация и обновление design-документации из кода

🔍 Реальное время, точность и масштабируемость — всё, что нужно для умных инструментов поверх кода.

📱 Github

🐸 Библиотека питониста

#буст

👏 Конфиги по-человечески: CueLang, Starlark и боль Python-разработчика

Когда проект растёт, обычные .toml, .yaml и .json превращаются в кошмар — без импортов, функций, комментариев и валидации.

CueLang решает почти всё: строгая типизация, DRY, схемы и экспорт в JSON/YAML. Но беда — только Go, без питонячих биндингов.

А вот Starlark неожиданно оказался достойной альтернативой:
— безопасен (песочница, без доступа к FS и сети);
— расширяем (можно подключать Python-функции);
— даёт контроль над импортами и окружением;
— похож на Python, но только внешне — внутри это совсем другой зверь.

Пример:

import starlark

with open("config.star") as f:
    code = f.read()

module = starlark.Module()
stdlib = starlark.Globals.standard()
ast = starlark.parse("config.star", code)
starlark.eval(module, ast, stdlib, None)

Starlark — не замена CueLang, а отличный инструмент, если нужно встроить безопасный DSL в продукт.
Но для личных проектов — Python + Pydantic всё ещё проще и удобнее.

📱 Репозиторий

🐸 Библиотека питониста

#буст

🔥 Официально утверждены два новых PEP: PEP 798 и PEP 810

1️⃣ PEP 798 — Unpacking in Comprehensions

Теперь в Python 3.15 можно будет использовать распаковку прямо в comprehensions (списковых, словарных и генераторных выражениях).
Python Steering Council внёс небольшое уточнение — и потребовал использовать явные циклы вместо yield from, чтобы сохранить простоту и симметрию между синхронными и асинхронными выражениями.

💡 Это сделает comprehensions более мощными и при этом предсказуемыми.

2️⃣ PEP 810 — Explicit Lazy Imports

Наконец-то появятся явные ленивые импорты через ключевое слово lazy.
Теперь можно будет писать:

lazy import numpy  
from pandas lazy import DataFrame

Импорт произойдёт только при первом обращении к модулю, что ускорит запуск и сократит время старта больших проектов.
Также добавят sys.get_lazy_imports() и уточнят приоритет между флагами среды (PYTHON_LAZY_IMPORTS, -X, sys.set_lazy_imports()).

👍 Оба улучшения появятся в Python 3.15 — релиз, который явно принесёт много приятных сюрпризов разработчикам.

🐸 Библиотека питониста

#буст