📱 Python новости за последние 7 дней

Pandas 3.0 почти подъехал — вышел первый релиз-кандидат
Команда наконец выложила pandas 3.0.0rc0, и, если не всплывут сюрпризы, финальный релиз выйдет совсем скоро.

Вышел Django 6.0 — фоновые задачи, partial templates и усиленная безопасность
Фреймворк продолжает аккуратно забирать то, что раньше приходилось решать сторонними пакетами. Фоновые задачи внутри Django — особенно приятный сигнал: меньше бойлерплейта и меньше причин тащить Celery туда, где он явно избыточен.

Первый взгляд на новые фоновые задачи в Django 6.0
Более приземлённый разбор того, как именно эти фоновые задачи выглядят на практике и где у них границы применимости. Полезное чтение, если рука уже тянется переписывать прод.

marimo — реактивный аналог Jupyter Notebook
Ноутбуки без вечной боли с порядком ячеек и «почему оно работает только сверху вниз». Реактивная модель выглядит как логичный эволюционный шаг для тех, кто устал от магии состояния в Jupyter.

context-async-sqlalchemy — аккуратный способ подружить SQLAlchemy с async Python
Минимум магии, понятное управление сессиями и меньше шансов случайно сломать себе event loop. Хороший пример того, как async-экосистема в Python постепенно взрослеет.

От Telegram-бота к AI-агенту: сборка «исполнителя задач» на Python в 2025
Практический туториал на стыке ботов, агентов и автоматизации. Хорошо показывает, как Python по-прежнему остаётся языком «быстро собрать что-то полезное, а потом уже думать».

Регулярные выражения в Python: почему парсеры тормозят
Про backtracking, неоптимальные шаблоны и неожиданные места, где regex начинает есть CPU без зазрения совести. После этой статьи хочется чуть осторожнее смотреть на .*.

Как ускорить автотесты в Pytest в 8,5 раза
Не магия, а системный подход: фикстуры, изоляция и понимание, где тратится время. Полезно всем, у кого тесты «вроде не такие уж большие», но CI почему-то думает иначе.

Python и паттерны GoF: Singleton
Спокойный разбор классического паттерна с оглядкой на реальности Python. Хорошее напоминание, что не всё из GoF одинаково полезно в динамическом мире.

Pydantic v2 и почему dataclasses всё ещё важны
Разговор не столько про библиотеку, сколько про архитектуру и разделение ответственности между данными и валидацией. Особенно актуально, если проект уже перерос один BaseModel.

Книга «Python для инженерных задач»
Про применение Python вне web и data — расчёты, автоматизация, инженерные кейсы. Хорошее противоядие от ощущения, что Python живёт только в Django и pandas.

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека питониста

#свежак