async def во view не делает Django быстрее автоматически. Разбираем, где асинхронность даёт выигрыш, где вредит и почему один синхронный ORM-запрос убивает всю выгоду.
Переход на ASGI не ускоряет обычные CRUD-запросы и иногда замедляет их. Разбираем, на каких нагрузках async в Django реально помогает, а где вы платите за него временем ответа и стабильностью.
Сервис на Django начинает отдавать 502 на нескольких сотнях одновременных запросов, а CPU при этом простаивает. Разбираем, где искать узкое место и почему виноват чаще всего не Python.
Стриминг токенов из OpenAI или Anthropic легко завести на демо и мучительно чинить в проде: обрыв соединения посреди ответа, невалидный JSON, повисшие соединения. Разбираем, что проверить до релиза.
Модель отдаёт токены по одному, а ваш код собирает их в строку и показывает результат целиком. Разбираем, как обрабатывать поток на лету и чем один способ платит за другой.
Как собрать устойчивый Python-клиент для LLM: обработка ошибок и таймаутов, повторы с экспоненциальной задержкой и подсчёт стоимости запросов по токенам.
Пошагово поднимаем семантический поиск на Python: считаем эмбеддинги, кладём их в PostgreSQL с расширением pgvector и ищем по смыслу, а не по совпадению слов. От пустой базы до рабочего запроса за 30–40 минут.
Пошаговый разбор: как обучить и проверить модель классификации на реальном датасете с помощью scikit-learn, не вникая в математику под капотом.
Как правильно вызывать ffmpeg из Python-кода: почему subprocess зависает на больших файлах, как читать прогресс и не оставлять зомби-процессы при обрыве.
Как вызывать ffmpeg из Python так, чтобы процесс не завис на большом файле, ошибка не потерялась, а прогресс был виден. Разбор подходов и типичных ловушек subprocess.
Скрипт зависает на длинном видео, звук рассинхронизируется, а stderr съедает всю память. Разбираем, где ломается вызов ffmpeg из Python и как обходить каждую ловушку.
Как за полчаса собрать распознавание текста на Python: установить Tesseract, подключить pytesseract, добавить русский язык и вытащить текст из скана — с проверкой на каждом шаге.