Django Python

🚀 AgentCPM-Explore - первый open-source агент на 4B, который реально тащит GAIA и сложные реальные задачиOpenBMB выкатили AgentCPM-Explore - модель всего на 4B параметров, но по агентным метрикам она выглядит как зверь.✅ SOTA среди 4B агент-моделейПо агентным бенчмаркам модель:- обгоняет всех на своём масштабе- превосходит часть 8B моделей- и даже конкурирует с некоторыми 30B+ и closed-source LLM🧠 Deep Research как у “исследователя”Модель умеет:- длинные цепочки рассуждений (long-horizon reasoning)- 100+ ходов автономного диалога- проверять себя через несколько источников (cross-validation)- делать самокоррекцию как человек- динамически менять стратегию и использовать инструментыТо есть это уже не “чатбот”, а мини-исследователь, который реально может вести задачу до конца.🔓 Открыт не только модельный вес - открыт весь стекИ это самое жирное: OpenBMB выкладывают не “голую модель”, а весь pipeline агентности:- AgentRL - асинхронный RL-фреймворк для обучения агентов - AgentDock - безопасная песочница инструментов (tool sandbox) - AgentToLeaP - платформа оценки tool-learning (в один клик) - полный датапайплайн и воспроизводимые training workflowsЭто полноценная open-source платформа для создания агентов, где можно реально учиться, экспериментировать и собирать своих автономных “ресёрчеров”.Кто уже тестил GAIA на своих агентах ?🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/openbmb/AgentCPM-Explore 🔗 GitHub: https://github.com/OpenBMB/AgentCPM

🖥 FastAPI для клиента: как должны выглядеть API-клиенты в PythonPython-сообщество отлично научилось делать API-серверы.FastAPI / DRF дают идеальный опыт разработчика:- типы- валидация- понятные эндпоинты- документация по OpenAPI- минимум рутиныНо есть проблема.Серверы стали удобными и “правильными”, а вот клиентская сторона до сих пор часто выглядит как кустарщина.Что часто встречается в проектах на базе python: - везде раскиданы httpx.get/post- URL собираются руками- параметры и headers копируются по коду- ответы парсятся вручную- ошибки обрабатываются как попало- нет нормальных типов и автодополненияИ именно тут часто появляется 80% проблем.API может быть идеально спроектирован, но пользоваться им неудобно.Да, можно сгенерировать кода клиента.Но чаще всего генератор выдаёт огромный неудобный код:- странные имена методов- перегруженные классы- нечитаемый boilerplate- всё равно приходится писать обёртки рукамиВ итоге клиенты либо не генерируют вообще, либо генерируют и потом ненавидят.API-клиенты должны быть сделаны как фреймворк.Как FastAPI, только наоборот.То есть ты описываешь клиент красиво и декларативно:- функция описывает intent (что мы делаем)- типы описывают контракт- библиотека берёт на себя HTTP-рутинуВместо кода “на коленке”httpx.get("https://api.site.com/users/123")Должно бытьget_user(123)И дальше библиотека сама:- соберёт URL- подставит параметры- сериализует запрос- выполнит HTTP- распарсит ответ- кинет нормальную ошибку- даст типы и автодополнение в IDEИменно эту идею автор статье и продвигает (проект Clientele)Сделать API-клиенты удобными, чистыми и типобезопаснымитак же, как мы привыкли делать серверыПроблема не в HTTP.Проблема в том, что API-клиенты в Python до сих пор не стали “первоклассным кодом”.А должны стать.Подробности: paulwrites.software/articles/python-api-clients

⚡️ Базовая аутентификация в Django: как сделать правильноВ статье рассматривается, как настроить базовую (Basic) аутентификацию в Django для API и защищённых ресурсов.Что такое Basic Authentication Это самый простой способ аутентификации по HTTP: клиент отправляет логин и пароль в заголовке Authorization: Basic …, закодированные в base64. Подходит для API, но требует HTTPS, так как пароль передаётся в каждом запросе.Django по умолчанию не предоставляет Basic Auth для view-функций. Он есть только в Django REST Framework. Если нужен собственный API или простая защита эндпоинтов без DRF — придётся реализовать самому.Подход из статьи Автор показывает, как создать middleware или декоратор, который:- проверяет заголовок Authorization- декодирует базу64- валидирует логин/пароль- возвращает 401 Unauthorized, если аутентификация не прошлаПример (упрощённо):1) Извлекаем заголовок 2) Проверяем, что он начинается с Basic 3) Декодируем base64 4) Сравниваем с нужными учёткамиДля Django-view это можно обернуть в декоратор и использовать так:@basic_auth_requireddef my_view(request): …Плюсы– очень лёгкий способ защитить API– работает без дополнительных библиотек– гибко настраиваетсяМинусы– нет сессий, токенов, CSRF и других продвинутых схем– подходит только под HTTPS– пароль передаётся в каждом запросеКому полезноЕсли нужен простой API или внутренняя служба, где полноценный OAuth/JWT: https://adamj.eu/tech/2025/12/08/django-basic-authentication/

🖥 Django 6.0 вышел - крупное обновление фреймворкаВышел Django 6.0, и это одно из самых насыщенных обновлений за последнее время. Релиз добавляет функциональность, которую разработчики долго закрывали сторонними библиотеками или кастомными решениями.Что нового и действительно важно:Поддержка template partials из коробки Теперь Django умеет частичные шаблоны на уровне фреймворка. Это упрощает структуру HTML, повышает переиспользуемость и делает шаблоны чище и понятнее без лишних include-хаков.Нативный фреймворк для фоновых задач В Django появился встроенный механизм для background tasks. Для многих проектов это означает, что Celery или RQ больше не обязательны для базовых задач — отложенные и асинхронные операции можно реализовать стандартными средствами.Встроенная система Content Security Policy (CSP) Django 6.0 получил полноценную поддержку CSP. Это серьёзный шаг в сторону безопасности по умолчанию и защита от XSS и других атак без внешних middleware.Современный email API с нормальной Unicode-поддержкой Работа с email стала более предсказуемой и дружелюбной к Unicode, что особенно важно для международных проектов и сложных шаблонов писем.Жизненный цикл версий Django 5.2 больше не имеет mainstream-поддержки. Разработчикам рекомендуется переходить на 6.0, чтобы получать новые возможности, обновления безопасности и улучшения платформы. Django продолжает двигаться в сторону «batteries included», но делает это аккуратно и прагматично. Django 6.0 снижает зависимость от внешних библиотек, усиливает безопасность и делает повседневную разработку заметно удобнее.Это релиз, который стоит внимательно изучить и запланировать апгрейд.https://www.djangoproject.com/weblog/2025/dec/03/django-60-released/

📌 Первые впечатления от системы фоновых задач в DjangoВ свежем разборе объясняется, как Django наконец получает встроенный инструмент для фоновой обработки заданий без необходимости тянуть сторонние библиотеки вроде Celery.🔹 Что это такоеDjango Background Tasks - новый официально поддерживаемый механизм для:- отложенного выполнения задач (delayed jobs),- периодических задач (cron-style),- асинхронной фоновой обработки в рамках приложения.🔹 Почему это важноРаньше разработчикам приходилось выбирать сторонние решения (Celery, RQ, Dramatiq) с дополнительной инфраструктурой (Redis/RabbitMQ и т.п.). Теперь у Django будет собственный, простой и интегрированный способ:- выполнять задачи после ответа пользователю,- обрабатывать тяжёлые операции вне запроса,- запускать периодические задачи без внешних кронов.🔹 Как это работает- Вы определяете задачу как обычную Python-функцию.- Django регистрирует её в очереди внутреннего раннера.- Фоновый воркер выполняет такие задачи по расписанию или сразу - без внешнего брокера.🔹 Плюсы по сравнению с альтернативами✔ встроенная интеграция с ORM и Django-экосистемой ✔ нет необходимости настраивать отдельный брокер ✔ ожидаемая простота и знакомый синтаксис для Django-разработчиков🔹 О чём ещё в статье- примеры кода с определением фоновых задач;- как запускать и мониторить воркеры;- ограничения и когда всё же стоит использовать более мощные системы.📌 В сумме: Django делает шаг к тому, чтобы базовая фонвая обработка стала простой и доступной из коробки - это ускоряет разработку и снижает операционную сложность для большинства проектов.https://roam.be/notes/2025/a-first-look-at-djangos-new-background-tasks/

🖥 Как организовать архитектуру большого Python-проекта?Разработка крупного Python-проекта требует продуманной архитектуры. Правильная структура кода упрощает развитие, тестирование и поддержку приложения.В этой статье мы рассмотрим ключевые принципы архитектурной организации для разных типов проектов - веб-приложений, библиотек, микросервисов и систем обработки данных. Обсудим разделение системы на слои (domain, service, infrastructure), использование популярных шаблонов проектирования (Dependency Injection, Repository, Facade), организацию кода по модулям и пакетам, примеры структуры каталогов, работу с зависимостями и конфигурацией (Pydantic, dotenv), логгирование и мониторинг, обеспечение тестируемости, поддержку расширяемости и модульности. Также приведем примеры кода и структуры каталогов, а в конце – общие советы и распространенные ошибки, которых следует избегать.https://uproger.com/kak-organizovat-arhitekturu-bolshogo-python-proekta/

🚀 django-keel - мощный стартовый шаблон для Django-проектов💡 Что это такое Готовый современный каркас для Django-приложений, который позволяет запускать новый проект за минуты — с правильной архитектурой, CI, Docker и продуманной конфигурацией.🔥 Что внутри - Поддержка Python 3.12+ и Django 5.2+ - Несколько видов проектов: SaaS, API-backend, web-app, internal tools - Docker + Docker Compose - Настроенные линтеры, тесты, coverage и GitHub Actions - 12-factor конфигурация, разделённые settings (dev/test/prod) - Варианты API: DRF или GraphQL - Поддержка фронта: Next.js или HTMX + Tailwind🎯 Почему стоит использовать - Экономит недели рутинной настройки - Даёт единообразную и поддерживаемую архитектуру - Ускоряет разработку MVP, внутренних сервисов и SaaS-продуктов 🛠 Быстрый стартcopier copy gh:CuriousLearner/django-keel my-projectРепозиторий: https://github.com/CuriousLearner/django-keel

🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов.Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!AI: t.me/ai_machinelearning_big_dataPython: t.me/pythonlLinux: t.me/linuxacademiyaDevops: t.me/DevOPSitsecСобеседования DS: t.me/machinelearning_interviewC++ t.me/cplusplucDocker: t.me/DevopsDocker Хакинг: t.me/linuxkaliiData Science: t.me/data_analysis_mlJavascript: t.me/javascriptvC#: t.me/csharp_1001_notesJava: t.me/java_libraryБазы данных: t.me/sqlhubPython собеседования: t.me/python_job_interviewМобильная разработка: t.me/mobdevelopGolang: t.me/Golang_googleReact: t.me/react_tgRust: t.me/rust_codeИИ: t.me/vistehnoPHP: t.me/phpshkaAndroid: t.me/android_itsFrontend: t.me/frontBig Data: t.me/bigdataiМАТЕМАТИКА: t.me/data_mathKubernets: t.me/kubernetcРазработка игр: https://t.me/gamedevHaskell: t.me/haskell_tgФизика: t.me/fizmat💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2ViПапка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFiПапка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIyПапка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgyПапка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2IyПапка Linux:https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers🧠ИИ: t.me/vistehno🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEyСохрани себе, чтобы не потерять!

Почему «Async Django» часто решает не ту проблемуDjango теперь умеет ASGI и async-views, но автор статьи отмечает: переход на async сам по себе почти ничего не ускоряет. Чтобы получить выгоду, весь код должен быть переписан под асинхронность, а в реальных проектах прирост обычно минимальный.Где async реально нужен?В задачах с большим количеством ожидания: внешние API, WebSockets, стриминг ответов. Там async даёт ощутимую экономию.Но есть нюанс:Django стал «двухрежимным» фреймворком - синхронные и асинхронные части живут рядом, усложняя архитектуру. ORM всё ещё в основном синхронная, и это становится бутылочным горлышком.Поэтому для большинства проектов выгоднее оставить sync Django и вынести тяжёлые операции в фоновые задачи (Celery, RQ). Это проще, надёжнее и предсказуемее.Итог:Async Django - круто с инженерной точки зрения, но бизнес-ценность есть далеко не в каждом сценарии. Для большинства приложений классический Django остаётся лучшим выбором.https://www.loopwerk.io/articles/2025/async-django-why/

👩‍💻 django-cors-headers — Django-приложение для обработки заголовков Cross-Origin Resource Sharing (CORS)!🌟 Этот инструмент позволяет вашему Django-приложению принимать запросы из браузеров, отправленные с других доменов. Это особенно полезно для API-серверов или приложений, которые обслуживают фронтенд и бэкенд с разных доменов или портов. 🌟 Инструмент позволяет гибко управлять настройками CORS, включая поддержку конкретных методов, заголовков и настроек безопасности. Например, вы можете настроить разрешение только для определённых доменов или включить временный доступ для локальной разработки. Однако важно понимать риски, связанные с CORS, поскольку неправильная конфигурация может открыть доступ к вашим данным для нежелательных источников.🔐 Лицензия: MIT🖥 Github@python_job_interview

Профессиональный гайд по работе с ChatGPT (2025)Как использовать ChatGPT не просто как «умного собеседника», а как полноценного помощника для программирования, маркетинга, аналитики и обучения?Мы разберём, какие версии модели существуют, какие плагины открывают новые возможности, как строить промпты так, чтобы получать точные и полезные ответы, и как интегрировать ChatGPT в рабочие процессы.Если у вас нет доступа к chatgpt можете использовать бесплатного бота в телеге, чтобы потестить все техники из статьи или воспользоваться обычной версией с помощью всем известного обхода блокировки.Не будем тянуть время, Поехали!📌 Гайд

🚀 Django 6.0 — уже в пути! ✨ Главное в Django 6.0- Content Security Policy (CSP) Новый ContentSecurityPolicyMiddleware, теги csp() и настройки SECURE_CSP / SECURE_CSP_REPORT_ONLY. - Фоновые задачи Декоратор @task и метод enqueue() для простого запуска background jobs. - Template Partials Теги {% partialdef %} и {% partial %} для переиспользуемых фрагментов в шаблонах. - Обновлённое Email API Современный EmailMessage вместо устаревших MIME-классов. - Другие улучшения • В админке — иконки Font Awesome • В auth увеличены итерации PBKDF2 • Улучшения в Postgres, GeoDjango, миграциях и др. 🔄 Изменения без обратной совместимости- Минимальная версия MariaDB — 10.6 - Поддержка Python ≥ 3.12 - DEFAULT_AUTO_FIELD теперь всегда BigAutoField - Удалены устаревшие API и внутренние методы 👉 Подробнее: https://docs.djangoproject.com/en/dev/releases/6.0/#django #python

🔥 Как я пишу Django viewsАвтор предлагает использовать базовый класс Django View вместо generic class-based views (CBV) или function-based views (FBV). Такой подход даёт простоту и гибкость при работе с HTTP-запросами. Отказ от сложных миксинов и использование понятных вспомогательных методов делает код более читаемым и сопровождаемым, снижая когнитивную нагрузку на разработчика.Ключевые идеи- В Django есть два популярных способа писать views: FBV (функции) и CBV (классы, включая generic views). - Generic CBV часто содержат слишком много "магии": базовые классы, миксины, переопределяемые методы — их трудно держать в голове. - FBV наглядны, но при усложнении логики код превращается в большие конструкции if request.method == .... - Автор выбирает компромисс: использовать базовый класс View. - Код остаётся простым. - Логика neatly разделяется по методам (`get`, post и др.). - Неподдерживаемые методы автоматически возвращают 405 (Method Not Allowed). ПримерВместо функции с if request.method:class CommentFormView(View): def get(self, request, post_id, *args, **kwargs): post = get_object_or_404(Post, pk=post_id) form = CommentForm() return TemplateResponse(request, "form.html", {"form": form, "post": post}) def post(self, request, post_id, *args, **kwargs): post = get_object_or_404(Post, pk=post_id) form = CommentForm(data=request.POST) if form.is_valid(): comment = form.save(commit=False) comment.post = post comment.save() return redirect(post) return TemplateResponse(request, "form.html", {"form": form, "post": post})👉 Источник: https://loopwerk.io/articles/2025/django-views/

🖥 rest-filters — фильтрационный бэкенд для Django REST framework Что это: Новый инструмент для фильтрации в DRF, который расширяет возможности стандартного django-filter. Особенности - Использует serializer-поля для разбора и валидации (без Django-форм и виджетов) - Поддержка группировки фильтров для гибкой логики - Constraint system — проверка взаимозависимостей между параметрами - Вложенные фильтры (nested filters) для работы со сложными структурами Последний релиз — v0.6.0 (21 августа 2025) - Возможность указывать группу по умолчанию для всего FilterSet (в том числе глобально) - Поддержка subgroups для более сложных связей между фильтрами - Новый метод FilterSet.get_combinator() для динамического выбора способа объединения фильтров - ⚠️ Breaking change: теперь Entry нельзя создавать без указания группы Почему стоит попробовать Если стандартные фильтры Django REST кажутся ограниченными, rest-filters даёт: - фильтрацию через сериализаторы, - сложные сценарии с группировками и вложенностью, - гибкость и расширяемость. 🔗 Репозиторий: https://github.com/realsuayip/rest-filters

🕸️ Django Tip — ускоряй сложные запросы с помощью `only()` + `defer()` В Django ORM часто делают Model.objects.all(), вытаскивая все поля модели. Но если таблица тяжёлая, это съедает кучу памяти и тормозит. 💡 Лайфхак: загружай только нужные поля: # Вместо этогоusers = User.objects.all() # Сделай такusers = User.objects.only("id", "username") А если нужно отложить подгрузку дорогих полей (например, JSON или TextField):users = User.objects.defer("profile_data", "settings_blob")🟢 Что это даёт⚡ Сильно ускоряет SQL-запросы (SELECT только нужные столбцы).📉 Экономит память, так как Django не держит ненужные данные.🔄 Поля можно подгрузить позже — при первом обращении Django сделает отдельный запрос.💡 Совет: комбинируй only() и defer() для тонкого контроля — так можно оптимизировать даже очень «тяжёлые» модели без переписывания логики.