🔥 Manim: питон, математика, магия

Если вам когда-то хотелось сделать презентацию, которая выглядит как видео с ютуба «3Blue1Brown», то вот ответ — Manim. Это целый движок, который превращает код в красивые ролики с графиками, фигурами и текстом.

Что умеет:
– Строить абстрактные сцены из линий, кругов и формул.
– Анимировать всё это плавно и «научно красиво».
– Легко комбинировать текст и геометрию.
– Поддерживать и простые проекты «на коленке», и масштабные лекции/курсы.

Интересно, что библиотека выросла из личного проекта блогера (Grant Sanderson aka 3Blue1Brown), а теперь её используют университеты, энтузиасты и даже стартапы для объясняющих видосов. Комьюнити активно пилит фичи, а документация и примеры выглядят уже вполне серьёзно.

Выглядит как инструмент будущего для тех, кто хочет объяснять сложное просто — и при этом не тратить полжизни в Premiere, Davinci и т.д.

Так что да, пора пробовать!

Исходный проект Manim
Manim Community (версия, поддерживаемая сообществом)
Getting Started от создателя

⚡️ Python 3.14: ошибки стали понятнее, чем когда-либо

В новой версии язык стал не просто «ругаться» на ошибки, а объяснять их понятным человеческим языком — с подсказками, где проблема и как её исправить. Т

еперь вместо сухого invalid syntax вы получите конкретное объяснение и даже намёк на решение.

📚 Подробности на Хабр: https://habr.com/ru/articles/953410/

⚡️ Вышел Python 3.14 — теперь с JIT, фритредингом и шаблонными строками

Python наконец официально стал многопоточным по-взрослому — и даже обзавёлся экспериментальным JIT-компилятором. Да, это уже не просто обновление, а настоящий апгрейд эпохи GIL.

Версия Python 3.14.0 вышла как стабильный релиз и принесла массу интересных новшеств — от улучшенной работы аннотаций до встроенной поддержки Zstandard и UUIDv7.
Главные фичи:
• PEP 779 — Free-threaded Python теперь официально поддержан (GIL больше не обязателен).
• PEP 750 — шаблонные строки t"", аналог f"", но для кастомных парсеров.
• PEP 649 — аннотации теперь вычисляются отложенно.
• PEP 784 — новый модуль compression.zstd (поддержка Zstandard).
• PEP 768 — интерфейс для внешних отладчиков без накладных расходов.
• uuid теперь поддерживает версии 6–8 и работает до 40% быстрее.
• macOS и Windows-билды теперь включают экспериментальный JIT.
• Впервые доступны официальные Android-сборки.

Python окончательно перестаёт быть «медленным, но удобным». С фритредингом, JIT’ом и оптимизированной памятью он всё больше приближается к C# и Java по скорости исполнения — сохраняя простоту синтаксиса.

Полный список нововведений

@python_for_devs

😇 PEP 8 как религия: почему Python сам не соблюдает свои же правила?

Мысль проста: споры о стиле в Python часто сводятся к одному — snake_case против camelCase. Даже сам Python не следует своим же правилам.

Так стоит ли вообще относиться к PEP 8 как к догме?

📚 Подробности на Хабр: https://habr.com/ru/articles/953412/

⚡️ Автоматический парсинг чеков с LlamaIndex и Pydantic

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как с помощью LlamaIndex и Pydantic можно превратить сканы чеков в структурированные данные.

Минимум кода — и у вас готовый CSV для анализа.

📚 Подробности на Хабр: https://habr.com/ru/articles/953414/

Как же я устал от тех, кто ссылается на ChatGPT

Вот реально, кажется, наступил новый уровень профессиональной лени. Ставишь задачу, человек уходит, потом приносит результат… а там мешанина из слов и/или кода. Спрашиваешь: “Ты сам то это читал?” — и получаешь в ответ: “Ааа, так это ChatGPT херню нагенерил…”

Ёпта. Я вижу, что это херня. Вопрос не в том, что сделал ChatGPT. Вопрос в том, почему ты решил, что это можно мне отправить не глядя? Неужели ты рельно думаешь, что я не знаю что такое ChatGPT и не в состоянии самостоятельно отправить в него запрос? Если бы мне нужен был ответ от ChatGPT, я бы не обращался к тебе.

Использовать ChatGPT — норм. Но проверять, понимать и фильтровать что он там нагенерил – долг того, кто обратился к ChatGPT. А если к тебе обратился человек, то и проверять он хочет результат от человека, а не от ChatGPT, иначе зачем ему обращаться к тебе?

Мем дня: на сайте AI World Clocks девять ИИ-моделей каждую минуту получают простейшее задание — сделать обычные аналоговые часы на HTML и CSS.

Казалось бы, что может быть сложного?)

🤔 Python 3.14 без GIL: что это значит для веб-разработки?

Последние месяцы в новостях про Python много говорили о скорости: сравнивали 3.14 с 3.13, спорили о бенчмарках, радовались снижению оверхеда. Но почти нигде не было упора на веб-разработку.

Новая статья, которую мы перевели, закрывает этот пробел — и делает это на реальных ASGI и WSGI-приложениях.

Если коротко по фактам: в Python 3.14 free-threaded режим перестал быть экспериментом и почти догнал «обычный» интерпретатор по оптимизациям — провал в производительности сократился с ~35% до 5–10%. Но в вебе абсолютная скорость чистого Python — не главное. Здесь решает конкурентность, а она упиралась в GIL десятилетиями. Масштабирование через воркеры, гигабайты памяти на процессы — всё это было больше про обход ограничений, чем про реальные потребности приложений.

Практические тесты это подтверждают. В ASGI-приложениях free-threaded версия почти не уступает по I/O, зато заметно экономит память: можно держать больше сервисов на одной машине, упираясь в CPU, а не в RAM. В WSGI-сценариях картина смешанная: огромный выигрыш на CPU-нагруженных эндпоинтах, но и заметный рост потребления памяти — возможно, вопрос того, как серверы и GC адаптируются к новой модели исполнения.

Главная мысль: free-threaded Python не столько «ускоряет веб», сколько упрощает и стабилизирует его. Меньше магии с потоками и процессами, меньше компромиссов ради GIL, более предсказуемое масштабирование. Для большинства веб-сервисов это уже сейчас выглядит практичным улучшением, а не экспериментальной фичей.

@python_for_devs