Новые инструменты LLM для Python

В новом эпизоде подкаста обсуждаются исследования в области больших языковых моделей (LLM) и их применение в программировании.

Темы выпуска:
✅ Какие модели лучше подходят для Python
✅ Техники и стратегии эффективного промптинга
✅ Возможности и ограничения LLM в программировании

🎙️ Эпизод

⚡️ Если вы вдруг забыли: у нас можно купить рекламу

Библиотека программиста — медиа с миллионной аудиторией из IT-сферы. Что у нас есть:

• 60+ телеграм-каналов по разным IT-направлениям, от Python до DevOps

• 25 000 daily active users на сайте, который поможет усилить продвижение

• Возможность сделать нативную интеграцию, виральный пост и не только

За айтишной аудиторией — к нам 😏

По вопросам рекламы пишите сюда → @proglib_adv

Список основан на обсуждении Reddit о главных событиях в Python за 2024 год:

▪️uv — сверхбыстрый инструмент для управления зависимостями.

▪️ Polars 1.0 — выпуск библиотеки, заменившей Pandas/Numpy в ряде проектов благодаря высокой производительности.

▪️ Python 3.13 & nogil — улучшения в 3.13, включая поддержку nogil (отказ от GIL), что улучшает многопоточное выполнение.

▪️ Writer Framework — открытый фреймворк для drag-and-drop разработки веб-приложений.

▪️ Python как язык для ИИ — Python получил ещё большее признание в сфере ИИ.

▪️ PEP 668 — обновление управления окружениями в Ubuntu 24.04, требующее использования venv.

▪️ dlt (Data Load Tool) — инструмент, упростивший интеграцию с HubSpot и другими сервисами.

▪️ Улучшение AI-инструментов для написания кода — ИИ, включая новый GitHub Copilot, стал намного полезнее при написании кода.

▪️ dict как ordered dict — напоминание, что словари в Python сохраняют порядок с версии 3.7.

А что, по вашему мнению, было самым важным событием?👇

🔥 Пятница! Время закрывать вкладки!

😅 Айтишник поделился скрином рабочего стола в конце дня... И это не для слабонервных.

🔹 50+ открытых вкладок в браузере
🔹 Три разных таск-трекера
🔹 Пара десятков непрочитанных чатов
🔹 Документы, которые «надо почитать позже»

А как выглядит ваш экран в конце недели?👇

✅ Вместо использования цикла for для проверки уникальности элементов, можно применить множества set, что значительно упрощает код.

⚙️ Подпишись на нашу еженедельную email-рассылку, чтобы быть в курсе последних открытий и тенденций в мире бэкенда.

В еженедельных письмах ты найдешь:
● Языки программирования и фреймворки для бэкенда
● Архитектура и проектирование серверных приложений
● Базы данных и управление данными
● Безопасность и защита данных
● Облачные технологии и DevOps
● API и интеграции
● Тестирование и отладка
● Инструменты и утилиты для бэкенд-разработчиков
● Лучшие практики и паттерны проектирования

👉Подписаться👈

🔍 Как использовать регулярные выражения в Python

Статья расскажет об основах регулярных выражений в Python, а также о продвинутых техниках их использования.

🔗 Подробнее по ссылке: https://clc.to/pP5BNA

🚀 Bruin — универсальный инструмент для работы с данными

Bruin объединяет:
✅ Загрузку данных (ingestion)
✅ Трансформацию с SQL и Python
✅ Контроль качества данных

💡 Поддерживает все крупные платформы, работает локально, на EC2 или в GitHub Actions.

Проект на Github: https://clc.to/NxZ0hA

🐍 PEP 773 — новый инструмент установки Python на Windows

PEP 773 предлагает новый способ установки Python на Windows — PyManager. Этот инструмент должен заменить текущие установщики (exe, Microsoft Store, NuGet) и упростить управление версиями Python.

Ключевые изменения:
▪️ Один установщик вместо множества версий.
▪️ Поддержка установки без прав администратора.
▪️ Основной упор на командную строку для автоматизации (py install 3.11).
▪️ Потенциальная интеграция с будущими версиями Windows.

Подробнее: https://clc.to/nd5Jiw

👍 Python в январе: что стоит заметить

▪️ KenobiDB: https://clc.to/iy_fFQ
Хранилище данных, построенное на Python sqlite3, которое предоставляет простой и эффективный способ управления данными в формате JSON.

▪️ Coolify + Django: https://clc.to/593rjA
Узнайте, как развернуть проект Django с помощью Coolify на собственном VPS или виртуальной машине.

▪️ Leviathan: https://clc.to/X2Thrg
Молниеносно быстрый событийный цикл, основанный на Zig, для Python asyncio, который обещает улучшить производительность асинхронных приложений.

▪️ Python + Rust (для тестов): https://clc.to/00A33A
Статья о том, как встраивать Python в Rust для тестирования.

▪️ OpenTelemetry: https://clc.to/9Z3NFQ
Пошаговое руководство по подключению OpenTelemetry в Django и его интеграции с Elastic для мониторинга и наблюдаемости.

▪️ MicroPie: https://clc.to/gf7q9Q
Ультра-микрофреймворк для Python, который минимизирует количество кода.

🛠️ Инструменты, которые помогают избежать ошибок в коде

Даже опытный разработчик не застрахован от опечаток и усталости, которые могут привести к досадным ошибкам. К счастью, есть инструменты, которые помогают избежать подобных проблем.

Если уже пользовались какими-то из них или у вас есть другие фавориты, делитесь в комментариях!

📌 Подробнее в статье: https://clc.to/OaEYtw

Привет! Мы собираем данные о том, какие методы биохакинга действительно помогают разрабам улучшить качество жизни и повысить продуктивность.

Поделитесь своим опытом — это поможет другим сделать осознанный выбор в мире биохакинга.