Если ты никогда не слышал про Django Ninja — добро пожаловать, ты дома. Если слышал, но думал «ну очередная обёртка вокруг Django», — брат, присядь, сейчас буде…
Dask: распределённые вычисления без боли, слёз и кластера на миллион долларов
Если ты хоть раз работал с большими данными в Python, то наверняка уже проходил через эти три стадии страдания:
❤️ Это любовь, Django на практике: 10 самых распространённых проблем и как их решать (боевой опыт, шишки, мемы)
Если ты хоть раз запускал Django в прод, то знаешь: он как хороший старый Land Cruiser — надёжный, мощный, вывозит почти всё. Но иногда открываешь капот, а там… ну скажем так — сюрпризы. Причём такие, что ты начинаешь разговаривать с монитором вслух, хотя он тебя никак не слушает.
🧠 GPT-5.1-Codex-Max: модель, которая пишет код так, будто сидит за соседним столом в каворкинге
Представь себе: ты сидишь вечером, смотришь на свой Python-проект, там какой-то ад с асинхронностью, коллбэками, типами, а CI снова упал, потому что «flake8 не согласен с реальностью». Ты такой: «Ну и зачем я вообще всё это?»
HTTP-библиотеки: кто все эти ребята и почему они спорят у тебя в requirements.txt
Если ты когда-нибудь писал бекенд, интеграцию, Telegram-бота, парсер или что-то, что хоть раз делает GET в сторону чужого сервера, то ты уже живёшь в стране HTTP-библиотек. Она похожа на маленький городок: у каждого своя лавочка, свои заморочки, своя философия — и все уверены, что именно их способ отправить запрос «самый правильный».
Litestar: тихий убийца FastAPI или просто новый любимчик питонистов?
Представь себе: сидишь такой вечером, ковыряешь backend, и вдруг ловишь мысль: «А нет ли чего-нибудь новенького в Python-ASGI лесу? Что-то свежее, но без того, чтобы я опять страдал с документацией и кастылями?»
Давай поговорим про FastAPI: быстрый, как кофе на пустой желудок
Если ты хоть раз писал backend на Python, то наверняка ловил эту мысль: «Ну вот бы что-то лёгкое, как Flask, но чтобы шпарило, как Go…» Так вот, друг, у меня хорошие новости: это уже существует, и зовут его FastAPI.
📘 Polars: быстрый DataFrame нового поколения
Работа с большими данными в Python традиционно ассоциируется с pandas. Но реальные ограничения pandas известны всем: низкая скорость на больших наборах данных, высокая нагрузка на RAM, отсутствие оптимизации вычислений.
FlakyDetector — мой путь к созданию инструмента для ловли «нестабильных» тестов в Python
В каждой команде есть те самые тесты, которым никто не верит. Они падают «иногда», часто по причине, которую никто не может воспроизвести.
Ты запускаешь тесты — всё зелёное. CI запускает те же тесты — и внезапно падает какая-то ерунда. Разработчик пишет: «У меня работает». QA отвечает: «У нас — нет».
🧠 BitnetEnv 2077 — новая эпоха DevOps для Bitrix Битрикс Фсё — да здравствует Битрикс!
🚀 Мы не копируем BitrixEnv — мы его переосмыслили. Представляем BitnetEnv 2077 CPVJS Edition — современную контрольную панель для серверов Bitrix, созданную на Python + HTML5 + Vanilla JS, без лишних фреймворков и устаревших зависимостей.
🤖 GPT как backend-разработчик: боль, хаос и одна архитектура, которая всё спасла
TL;DR: Я дал GPT роль бэкенд-разработчика. Это был ад. Но потом пришёл порядок. Через архитектуру. Через боль. Через офигевание.
Присоединяйтесь к обсуждению фреймворков и архитектуры в Python
28 марта соберем экспертов из Selectel, Банка Точка и Яндекс.Облака на митап для разработчиков, техлидов и тимлидов разработки. Обсудим «еще один» быстрый фреймворк, плюсы и минусы чистой архитектуры, опыт перехода с Python на Go.