Python Podcast Archiv
50 Episoden
1 Minute
Was ist neu in Python 3.15? Vom Textadventure über FrozenDict bis zu Djangos CalVer (hier klicken, um zu kommentieren)
16. Oktober 2026, Jochen
Nach längerer Pause melden sich Jochen, Dominik und Johannes zurück. Weil noch einige Aufnahmen unveröffentlicht sind, wissen sie selbst nicht genau, die wievielte Folge das eigentlich ist. Vielleicht wird es Zeit für Kalender-Versionierung? Anlass der Folge ist das frisch erschienene Python 3.15, dessen Neuerungen ausführlich besprochen werden.
Die Neuerungen in Python 3.15
„What's New“ als Textadventure: per uvx startbar, mit Textual gebaut und inklusive Karte. Dazu ein Exkurs zu NetHack, Zork und dem goldenen Zeitalter der Textadventures.
Sentinel-Werte (PEP 661): ein eingebautes, benennbares und typprüfbares Sentinel für Fälle, in denen None ein gültiger Wert ist.
Tachyon: ein statistischer Sampling-Profiler in der Standardbibliothek, der sich ohne Code-Änderungen an laufende Prozesse wie Django oder Celery hängen kann.
UTF-8 als Default-Encoding beim Lesen von Dateien, und warum alle dachten, das sei längst so.
Unpacking in Comprehensions mit dem Stern-Operator: kürzer, aber auch lesbarer?
Lazy Imports für große Codebasen und langsam ladende Bibliotheken wie NumPy oder Pandas.
FrozenDict: endlich ein eingebautes, unveränderliches Dictionary, mehr als zwölf Jahre nach dem ersten Vorschlag von Victor Stinner.
.pth-Dateien: Entry-Point-Angaben statt Import-Zeilen, vermutlich als Antwort auf Supply-Chain-Angriffe.
Experimenteller JIT-Compiler mit etwa 7–8 % mehr Performance auf Standard-Benchmarks.
Bessere Fehlermeldungen (append statt push) und mehr Farben.
Typing: TypedDict, Protocols und das rätselhafte TypeForm, dazu ty und Pyrefly als Alternativen zu mypy.
Free-Threading im macOS-Installer, und warum der GIL-Vorwurf an Python überbewertet ist.
Außerdem in dieser Folge
EVE Online migriert von Stackless Python 2 auf Python 3.
Wie wichtig sind neue Python-Versionen noch? python-podcast.de läuft bereits auf 3.15, getestet und deployt hat das Upgrade ein Agent.
Versionierung: Django wechselt zu Calendar Versioning. Was spricht für CalVer, was für fortlaufende Release-Nummern?
Andere Sprachen dank KI: Jochen schreibt mit Agenten Rust und Swift, Johannes kommt beim Rust-Lernen nie über das erste Kapitel hinaus.
Große Datenbanken und große Zahlen: 2 TB PostgreSQL, die Menge an LLM-Trainingsdaten, Busy Beaver und TREE(3).
Picks
Johannes: interne TLS-Zertifikate mit mkcert, Easy-RSA und Smallstep step-ca
Dominik: Trafilatura, um bereinigten Text oder JSON aus einer URL zu extrahieren
Jochen: herdr, ein Terminal-Multiplexer für Coding-Agents, der viele parallel laufende CLI-Agents danach sortiert, ob sie gerade Input brauchen
Fragen, Feedback oder Lust auf ein Hörertreffen? Schreibt uns eine E-Mail!
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
Jochen, Dominik und Johannes sind zurück und gehen die Neuerungen in Python 3.15 durch: Sentinels, der Sampling-Profiler Tachyon, FrozenDict, Lazy Imports, JIT und Free-Threading. Außerdem geht es um CalVer, Rust und Swift mit KI-Agenten und sehr große Zahlen. Zum Schluss gibt es Picks rund um interne TLS-Zertifikate.
LinksPython 3.15
What's New in Python 3.15 - offizielle Übersicht aller Neuerungen
uv / uvx - damit startet man das „What's New“-Textadventure
Textual - TUI-Framework, mit dem das Textadventure gebaut ist
PEP 661 – Sentinel Values - eingebaute, benennbare und typprüfbare Sentinels
PEP 799 – Profiling-Paket - bringt den statistischen Profiler Tachyon in die Standardbibliothek
PEP 686 – UTF-8 Mode als Default - Dateien werden standardmäßig als UTF-8 gelesen statt nach System-Locale
PEP 798 – Unpacking in Comprehensions - verschachtelte Listen mit * flach machen
PEP 810 – Explicit Lazy Imports - der echte Import passiert erst beim ersten Zugriff
PEP 814 – frozendict - eingebautes, unveränderliches Dictionary
PEP 416 – frozendict (2012) - Victor Stinners erster Vorschlag von vor über zwölf Jahren
site-Modul und .pth-Dateien - der Mechanismus, den Python jetzt entschärft
PEP 744 – JIT Compilation - Hintergrund zum experimentellen JIT
PEP 703 – Free-Threading - Python ohne GIL
PyPy - alternative Python-Implementierung mit JIT
Typing
Python Typing Docs - TypedDict, Protocols & Co.
PEP 747 – TypeForm - die „höhere Magie“, die niemand in der Runde versteht
PEP 544 – Protocols - strukturelles Subtyping, z. B. für Django-Code
mypy - Johannes nutzt es noch aus Gewohnheit
ty - Type-Checker von Astral
Pyrefly - Type-Checker von Meta
Exkurse
NetHack - Jochens Textadventure-Referenz
Zork - der Klassiker unter den Textadventures
EVE Online: The Move to Python 3 Begins - läuft seit 2003 auf Stackless Python 2 und wird jetzt auf Python 3 migriert
Stackless Python - der Python-Fork hinter EVE Online
HexaHunt - Farben anhand ihres Hex-Codes erraten, passend zum Exkurs über Farben in Fehlermeldungen
Celery - ein Beispiel für laufende Prozesse, an die sich Tachyon hängen kann
NumPy und pandas - Bibliotheken mit langsamen Imports
Python Discourse - hier entstehen die langen Diskussionen um neue Features
Versionierung
Django - wechselt per DEP zu Calendar Versioning
CalVer - Calendar Versioning erklärt
SemVer - das Gegenmodell
Ubuntu Releases - Versionsnummer = Release-Datum
Sprachen, Daten und große Zahlen
Rust - schreibt Jochen inzwischen viel mit KI-Agenten
The Rust Book - Johannes kommt nie über das erste Kapitel hinaus
Swift - für native Apps im Apple-Ökosystem
PostgreSQL - 2 TB sind noch lange nicht groß
Fleißiger Biber (Busy Beaver) - ab BB(6) unbekannt
bbchallenge.org - gemeinschaftliche Busy-Beaver-Forschung
Grahams Zahl - kleiner als BB(10)
Kruskals Baumsatz / TREE(3) - passt nicht ins Universum
Picks
mkcert - lokale CA für die Entwicklung (Johannes)
Easy-RSA - etwas besser verwaltbare, aber händische CA (Johannes)
Smallstep step-ca - selbst betriebene, ACME-kompatible CA (Johannes)
Certbot - funktioniert auch mit step-ca
Let's Encrypt - reicht nicht bis in die interne Infrastruktur
Trafilatura (Pick von Dominik) - extrahiert bereinigten Text oder JSON aus einer URL
herdr (Pick von Jochen) - Terminal-Multiplexer für viele parallel laufende CLI-Coding-Agents
tmux und Zellij - die Vergleichsgrößen dazu
Themen
Begrüßung nach langer Pause: Ist das Folge 70, 71 oder 72?
Python 3.15: Textadventure, Sentinels, Tachyon, UTF-8, Unpacking, Lazy Imports, FrozenDict, .pth-Dateien, JIT, Fehlermeldungen, Typing, Free-Threading
Wie wichtig sind neue Python-Versionen noch?
CalVer vs. fortlaufende Release-Nummern
Rust und Swift dank KI-Agenten
Große Datenbanken und große Zahlen
Picks und Abschluss
16. Oktober 2026, Jochen
Nach längerer Pause melden sich Jochen, Dominik und Johannes zurück. Weil noch einige Aufnahmen unveröffentlicht sind, wissen sie selbst nicht genau, die wievielte Folge das eigentlich ist. Vielleicht wird es Zeit für Kalender-Versionierung? Anlass der Folge ist das frisch erschienene Python 3.15, dessen Neuerungen ausführlich besprochen werden.
Die Neuerungen in Python 3.15
„What's New“ als Textadventure: per uvx startbar, mit Textual gebaut und inklusive Karte. Dazu ein Exkurs zu NetHack, Zork und dem goldenen Zeitalter der Textadventures.
Sentinel-Werte (PEP 661): ein eingebautes, benennbares und typprüfbares Sentinel für Fälle, in denen None ein gültiger Wert ist.
Tachyon: ein statistischer Sampling-Profiler in der Standardbibliothek, der sich ohne Code-Änderungen an laufende Prozesse wie Django oder Celery hängen kann.
UTF-8 als Default-Encoding beim Lesen von Dateien, und warum alle dachten, das sei längst so.
Unpacking in Comprehensions mit dem Stern-Operator: kürzer, aber auch lesbarer?
Lazy Imports für große Codebasen und langsam ladende Bibliotheken wie NumPy oder Pandas.
FrozenDict: endlich ein eingebautes, unveränderliches Dictionary, mehr als zwölf Jahre nach dem ersten Vorschlag von Victor Stinner.
.pth-Dateien: Entry-Point-Angaben statt Import-Zeilen, vermutlich als Antwort auf Supply-Chain-Angriffe.
Experimenteller JIT-Compiler mit etwa 7–8 % mehr Performance auf Standard-Benchmarks.
Bessere Fehlermeldungen (append statt push) und mehr Farben.
Typing: TypedDict, Protocols und das rätselhafte TypeForm, dazu ty und Pyrefly als Alternativen zu mypy.
Free-Threading im macOS-Installer, und warum der GIL-Vorwurf an Python überbewertet ist.
Außerdem in dieser Folge
EVE Online migriert von Stackless Python 2 auf Python 3.
Wie wichtig sind neue Python-Versionen noch? python-podcast.de läuft bereits auf 3.15, getestet und deployt hat das Upgrade ein Agent.
Versionierung: Django wechselt zu Calendar Versioning. Was spricht für CalVer, was für fortlaufende Release-Nummern?
Andere Sprachen dank KI: Jochen schreibt mit Agenten Rust und Swift, Johannes kommt beim Rust-Lernen nie über das erste Kapitel hinaus.
Große Datenbanken und große Zahlen: 2 TB PostgreSQL, die Menge an LLM-Trainingsdaten, Busy Beaver und TREE(3).
Picks
Johannes: interne TLS-Zertifikate mit mkcert, Easy-RSA und Smallstep step-ca
Dominik: Trafilatura, um bereinigten Text oder JSON aus einer URL zu extrahieren
Jochen: herdr, ein Terminal-Multiplexer für Coding-Agents, der viele parallel laufende CLI-Agents danach sortiert, ob sie gerade Input brauchen
Fragen, Feedback oder Lust auf ein Hörertreffen? Schreibt uns eine E-Mail!
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
Jochen, Dominik und Johannes sind zurück und gehen die Neuerungen in Python 3.15 durch: Sentinels, der Sampling-Profiler Tachyon, FrozenDict, Lazy Imports, JIT und Free-Threading. Außerdem geht es um CalVer, Rust und Swift mit KI-Agenten und sehr große Zahlen. Zum Schluss gibt es Picks rund um interne TLS-Zertifikate.
LinksPython 3.15
What's New in Python 3.15 - offizielle Übersicht aller Neuerungen
uv / uvx - damit startet man das „What's New“-Textadventure
Textual - TUI-Framework, mit dem das Textadventure gebaut ist
PEP 661 – Sentinel Values - eingebaute, benennbare und typprüfbare Sentinels
PEP 799 – Profiling-Paket - bringt den statistischen Profiler Tachyon in die Standardbibliothek
PEP 686 – UTF-8 Mode als Default - Dateien werden standardmäßig als UTF-8 gelesen statt nach System-Locale
PEP 798 – Unpacking in Comprehensions - verschachtelte Listen mit * flach machen
PEP 810 – Explicit Lazy Imports - der echte Import passiert erst beim ersten Zugriff
PEP 814 – frozendict - eingebautes, unveränderliches Dictionary
PEP 416 – frozendict (2012) - Victor Stinners erster Vorschlag von vor über zwölf Jahren
site-Modul und .pth-Dateien - der Mechanismus, den Python jetzt entschärft
PEP 744 – JIT Compilation - Hintergrund zum experimentellen JIT
PEP 703 – Free-Threading - Python ohne GIL
PyPy - alternative Python-Implementierung mit JIT
Typing
Python Typing Docs - TypedDict, Protocols & Co.
PEP 747 – TypeForm - die „höhere Magie“, die niemand in der Runde versteht
PEP 544 – Protocols - strukturelles Subtyping, z. B. für Django-Code
mypy - Johannes nutzt es noch aus Gewohnheit
ty - Type-Checker von Astral
Pyrefly - Type-Checker von Meta
Exkurse
NetHack - Jochens Textadventure-Referenz
Zork - der Klassiker unter den Textadventures
EVE Online: The Move to Python 3 Begins - läuft seit 2003 auf Stackless Python 2 und wird jetzt auf Python 3 migriert
Stackless Python - der Python-Fork hinter EVE Online
HexaHunt - Farben anhand ihres Hex-Codes erraten, passend zum Exkurs über Farben in Fehlermeldungen
Celery - ein Beispiel für laufende Prozesse, an die sich Tachyon hängen kann
NumPy und pandas - Bibliotheken mit langsamen Imports
Python Discourse - hier entstehen die langen Diskussionen um neue Features
Versionierung
Django - wechselt per DEP zu Calendar Versioning
CalVer - Calendar Versioning erklärt
SemVer - das Gegenmodell
Ubuntu Releases - Versionsnummer = Release-Datum
Sprachen, Daten und große Zahlen
Rust - schreibt Jochen inzwischen viel mit KI-Agenten
The Rust Book - Johannes kommt nie über das erste Kapitel hinaus
Swift - für native Apps im Apple-Ökosystem
PostgreSQL - 2 TB sind noch lange nicht groß
Fleißiger Biber (Busy Beaver) - ab BB(6) unbekannt
bbchallenge.org - gemeinschaftliche Busy-Beaver-Forschung
Grahams Zahl - kleiner als BB(10)
Kruskals Baumsatz / TREE(3) - passt nicht ins Universum
Picks
mkcert - lokale CA für die Entwicklung (Johannes)
Easy-RSA - etwas besser verwaltbare, aber händische CA (Johannes)
Smallstep step-ca - selbst betriebene, ACME-kompatible CA (Johannes)
Certbot - funktioniert auch mit step-ca
Let's Encrypt - reicht nicht bis in die interne Infrastruktur
Trafilatura (Pick von Dominik) - extrahiert bereinigten Text oder JSON aus einer URL
herdr (Pick von Jochen) - Terminal-Multiplexer für viele parallel laufende CLI-Coding-Agents
tmux und Zellij - die Vergleichsgrößen dazu
Themen
Begrüßung nach langer Pause: Ist das Folge 70, 71 oder 72?
Python 3.15: Textadventure, Sentinels, Tachyon, UTF-8, Unpacking, Lazy Imports, FrozenDict, .pth-Dateien, JIT, Fehlermeldungen, Typing, Free-Threading
Wie wichtig sind neue Python-Versionen noch?
CalVer vs. fortlaufende Release-Nummern
Rust und Swift dank KI-Agenten
Große Datenbanken und große Zahlen
Picks und Abschluss
1 Stunde 41 Minuten
Data Science (hier klicken, um zu kommentieren)
8. Dezember 2025, Jochen
️ Zu Gast: Mira – Data Scientist, Geschäftsführerin einer Berliner Data-Science-Beratung und Host des Podcasts Data Science Deep Dive.
Dominik und Jochen sprechen mit ihr darüber, was Data Science in der Praxis heute bedeutet: weniger Machine-Learning-Magie, mehr solides Datenhandwerk – von der Problemanalyse über Feature Engineering bis hin zu Deployment, Monitoring und Drift. An konkreten Projekten (u. a. einer Luftschadstoff-Prognose für die Berliner Senatsverwaltung) wird klar, wo die echten Herausforderungen liegen – und wo die spannendsten Hebel sind.
In dieser Episode:
Was "Data Science" eigentlich umfasst – Skills, Rollen und warum man dafür nicht unbedingt Informatik studiert haben muss
CRISP-DM in der Praxis – vom Use-Case bis Wartung und Drift, und warum die Modellierung oft nur ein kleiner Teil ist
️ Tooling & Architektur – Pandas, Scikit-Learn, Polars, Kubernetes, ClickHouse, REST-API, MLflow und Alerting mit Redash
XGBoost vs. TabPFN – warum Gradient Boosting immer noch der Klassiker ist und was Transformer-Modelle für tabulare Daten können
Feature Engineering & Interpretierbarkeit – mit SHAP verstehen, was das Modell gelernt hat
Performance in der Realität – Spark vs. Polars, Sampling, vektorisierte Operationen und warum "verteilen" nicht automatisch schneller heißt
LLMs für Vorhersagen – Experimente mit Gebrauchtwagenpreisen und warum Finetuning hier Sinn macht
Unsere Picks:
Mira: Pandas UDFs für Parallelisierung in Spark – von Stunden auf Minuten
Dominik: just – Hynek erklärt, warum just der bessere Taskrunner ist als make
Jochen: ccusage / ccusage for codex – Token-Kosten im Blick behalten bei claude code / codex
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
Data Science
Data Science Beratung inwt
Cross-industry standard process for data mining CRISP-DM
Visualisierungen: ggplot2 / Redash
pandas / polars / PySpark
mlflow
ClickHouse
XGBoost / CatBoost / LightGBM / TebPFN / SHAP
ibis / arrow
Picks
pandas_udf
uv: Making Local Python Workflows FAST and BORING in 2025 | Starts at the justfile part..
ccusage / ccusage for codex
ElevenLabs / NobebookLM | Um sich Podcasts zu generieren..
Data Science Deep Dive
8. Dezember 2025, Jochen
️ Zu Gast: Mira – Data Scientist, Geschäftsführerin einer Berliner Data-Science-Beratung und Host des Podcasts Data Science Deep Dive.
Dominik und Jochen sprechen mit ihr darüber, was Data Science in der Praxis heute bedeutet: weniger Machine-Learning-Magie, mehr solides Datenhandwerk – von der Problemanalyse über Feature Engineering bis hin zu Deployment, Monitoring und Drift. An konkreten Projekten (u. a. einer Luftschadstoff-Prognose für die Berliner Senatsverwaltung) wird klar, wo die echten Herausforderungen liegen – und wo die spannendsten Hebel sind.
In dieser Episode:
Was "Data Science" eigentlich umfasst – Skills, Rollen und warum man dafür nicht unbedingt Informatik studiert haben muss
CRISP-DM in der Praxis – vom Use-Case bis Wartung und Drift, und warum die Modellierung oft nur ein kleiner Teil ist
️ Tooling & Architektur – Pandas, Scikit-Learn, Polars, Kubernetes, ClickHouse, REST-API, MLflow und Alerting mit Redash
XGBoost vs. TabPFN – warum Gradient Boosting immer noch der Klassiker ist und was Transformer-Modelle für tabulare Daten können
Feature Engineering & Interpretierbarkeit – mit SHAP verstehen, was das Modell gelernt hat
Performance in der Realität – Spark vs. Polars, Sampling, vektorisierte Operationen und warum "verteilen" nicht automatisch schneller heißt
LLMs für Vorhersagen – Experimente mit Gebrauchtwagenpreisen und warum Finetuning hier Sinn macht
Unsere Picks:
Mira: Pandas UDFs für Parallelisierung in Spark – von Stunden auf Minuten
Dominik: just – Hynek erklärt, warum just der bessere Taskrunner ist als make
Jochen: ccusage / ccusage for codex – Token-Kosten im Blick behalten bei claude code / codex
Shownotes
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Data Science
Data Science Beratung inwt
Cross-industry standard process for data mining CRISP-DM
Visualisierungen: ggplot2 / Redash
pandas / polars / PySpark
mlflow
ClickHouse
XGBoost / CatBoost / LightGBM / TebPFN / SHAP
ibis / arrow
Picks
pandas_udf
uv: Making Local Python Workflows FAST and BORING in 2025 | Starts at the justfile part..
ccusage / ccusage for codex
ElevenLabs / NobebookLM | Um sich Podcasts zu generieren..
Data Science Deep Dive
1 Stunde 29 Minuten
Platonismus und Python - Data Class Builders (hier klicken, um zu kommentieren)
30. Juni 2025, Jochen
Willkommen zu Episode 66! Heute geht's um Data Class Builders (nächstes Kapitel aus "Fluent Python"), aber wie immer schweift das Gespräch auch mal ab - von der Frage, ob Mathematik entdeckt oder erfunden wird, bis zu gefährlichen Default-Argumenten.
Johannes, Dominik und Jochen diskutieren, warum Martin Fowler Data Classes für einen code smell hält (spoiler: sie sind anderer Meinung), warum if not foo manchmal besser ist als if foo is None, und warum Pattern Matching das coolste Feature ist, das niemand benutzt.
Zwischendurch gibt's Stories vom Podcast-Barcamp in der Düsseldorfer Zentralbibliothek, und am Ende picken die drei ihre aktuellen Lieblings-Tools - von agent based Gedöns bis Docker-Hacks.
PS: Das Hörertreffen kommt! Irgendwann zwischen August und September, versprochen.
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
News
Podcamp 2025 in Düsseldorf
Working Draft - der Frontend-Podcast
WWSIV - ja, wir planen
Python: The Documentary [OFFICIAL TRAILER]
Zentralbibliothek Düsseldorf
Vibe-code it today, UnFuckIt.AI tomorrow
Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task
Kagi Search is a fast, user-centric and private web search engine
Kleiner Matheexkurs
#472 – Terence Tao: Hardest Problems in Mathematics, Physics & the Future of AI
Lean - Programming Language and Theorem Prover
Equational Theories Project - wo dann irgendwann das Paper mit den 50 Koautoren rausfallen wird
Chicken Chicken Chicken: Chicken Chicken - Videoversion
Mira Murati’s Thinking Machines Lab closes on $2B at $10B valuation
MCP Co-Creator on the Next Wave of LLM Innovation David Soria Parra and Yoko Li
Data Class Builders
Fluent Python - Kapitel 5
Named Tuples
Data Classes
Zitat von Linus: "Bad programmers worry about the code. Good programmers worry about data structures and their relationships."
Value Objects and Entities
pydantic
attrs
msgspec is a fast serialization and validation library
Design Pressure | Hyneks PyConUS 2025 Vortrag inklusive einem Haufen Quellen
TypedDict
The Auto sentinel | Will man vielleicht verwenden statt foo: str|None = None
Picks
Claude Code | Benutzt Jochen in letzter Zeit echt häufig und ist relativ begeistert
n8n - Flexible AI workflow automation for technical teams | Dominks Pick: nocode tool, das ausnahmsweise mal gut ist
Unregistry is a lightweight container image registry that stores and serves images directly from your Docker daemon's storage | Johannes Pick
30. Juni 2025, Jochen
Willkommen zu Episode 66! Heute geht's um Data Class Builders (nächstes Kapitel aus "Fluent Python"), aber wie immer schweift das Gespräch auch mal ab - von der Frage, ob Mathematik entdeckt oder erfunden wird, bis zu gefährlichen Default-Argumenten.
Johannes, Dominik und Jochen diskutieren, warum Martin Fowler Data Classes für einen code smell hält (spoiler: sie sind anderer Meinung), warum if not foo manchmal besser ist als if foo is None, und warum Pattern Matching das coolste Feature ist, das niemand benutzt.
Zwischendurch gibt's Stories vom Podcast-Barcamp in der Düsseldorfer Zentralbibliothek, und am Ende picken die drei ihre aktuellen Lieblings-Tools - von agent based Gedöns bis Docker-Hacks.
PS: Das Hörertreffen kommt! Irgendwann zwischen August und September, versprochen.
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
News
Podcamp 2025 in Düsseldorf
Working Draft - der Frontend-Podcast
WWSIV - ja, wir planen
Python: The Documentary [OFFICIAL TRAILER]
Zentralbibliothek Düsseldorf
Vibe-code it today, UnFuckIt.AI tomorrow
Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task
Kagi Search is a fast, user-centric and private web search engine
Kleiner Matheexkurs
#472 – Terence Tao: Hardest Problems in Mathematics, Physics & the Future of AI
Lean - Programming Language and Theorem Prover
Equational Theories Project - wo dann irgendwann das Paper mit den 50 Koautoren rausfallen wird
Chicken Chicken Chicken: Chicken Chicken - Videoversion
Mira Murati’s Thinking Machines Lab closes on $2B at $10B valuation
MCP Co-Creator on the Next Wave of LLM Innovation David Soria Parra and Yoko Li
Data Class Builders
Fluent Python - Kapitel 5
Named Tuples
Data Classes
Zitat von Linus: "Bad programmers worry about the code. Good programmers worry about data structures and their relationships."
Value Objects and Entities
pydantic
attrs
msgspec is a fast serialization and validation library
Design Pressure | Hyneks PyConUS 2025 Vortrag inklusive einem Haufen Quellen
TypedDict
The Auto sentinel | Will man vielleicht verwenden statt foo: str|None = None
Picks
Claude Code | Benutzt Jochen in letzter Zeit echt häufig und ist relativ begeistert
n8n - Flexible AI workflow automation for technical teams | Dominks Pick: nocode tool, das ausnahmsweise mal gut ist
Unregistry is a lightweight container image registry that stores and serves images directly from your Docker daemon's storage | Johannes Pick
43 Minuten
Live von der DjangoCon Europe 2025 in Dublin - Tag 3 (hier klicken, um zu kommentieren)
25. April 2025, Jochen
Wir melden uns wieder von der DjangoCon Europe 2025 aus der Hotellobby. Diesmal haben wir Sebastian dabei, der am ersten Tag einen Vortrag über die Feinheiten in den Django Release Notes gehalten hat, den wir leider nicht sehen konnten, weil wir da noch mit Podcastaufnehmen beschäftigt waren. Er kommt auch aus dem Rheinland und betreibt in Köln eine Agentur für Softwareentwicklung und Beratung.
In dieser Episode diskutieren wir:
Django für Data Science - William Vincent zeigt, warum Django auch für Data Scientists interessant ist
Sebastians Vortrag zu Django 5.2 LTS - Kleine aber wichtige Verbesserungen zwischen den Releases 4.2 und 5.2, die euren Code besser machen
Dynamic Models - Ein Blick auf einen spannenden (und etwas gewagten) Ansatz
Passkeys und Multi-Factor-Authentication - Sind Passkeys die Zukunft der Authentifizierung?
Außerdem:
️ Ein Blick hinter die Kulissen des RealPython-Podcasts - was wir von deren Produktion lernen können
Lightning Talks - Von Accessibility über Lint-Rules bis hin zu Film-Biases
️ Datenbankoperationen unter der Haube - Was passiert eigentlich, wenn man Model.objects.all() ausführt?
1001 Django-Seiten - Erfahrungen und Herausforderungen beim Hosting zahlreicher Django-Anwendungen
Hört rein für technische Einblicke, lebhafte Diskussionen und einen Rückblick auf drei intensive Konferenztage in Dublin! ️
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
Links
DjangoCon Europe 2025
The fine print in Django release notes
{% querystring %} template tag
Dynamic models without dynamic models
Passkeys in Django: the best of all possible worlds
Steering Council introduction
Foxley Talent | Django / Python Recruiter
Django for Data Science: Deploying Machine Learning Models with Django
Feature Flags: Deploy to some of the people all of the time, and all of the people some of the time!
Just-in-Time Development with Django and HTMX: Faster, Leaner, and Smarter
Anatomy of a Database Operation
One Thousand and One Django Sites
Europe, Django and two-factor authentication
Django Admin at Scale: From Milliseconds to Microseconds
25. April 2025, Jochen
Wir melden uns wieder von der DjangoCon Europe 2025 aus der Hotellobby. Diesmal haben wir Sebastian dabei, der am ersten Tag einen Vortrag über die Feinheiten in den Django Release Notes gehalten hat, den wir leider nicht sehen konnten, weil wir da noch mit Podcastaufnehmen beschäftigt waren. Er kommt auch aus dem Rheinland und betreibt in Köln eine Agentur für Softwareentwicklung und Beratung.
In dieser Episode diskutieren wir:
Django für Data Science - William Vincent zeigt, warum Django auch für Data Scientists interessant ist
Sebastians Vortrag zu Django 5.2 LTS - Kleine aber wichtige Verbesserungen zwischen den Releases 4.2 und 5.2, die euren Code besser machen
Dynamic Models - Ein Blick auf einen spannenden (und etwas gewagten) Ansatz
Passkeys und Multi-Factor-Authentication - Sind Passkeys die Zukunft der Authentifizierung?
Außerdem:
️ Ein Blick hinter die Kulissen des RealPython-Podcasts - was wir von deren Produktion lernen können
Lightning Talks - Von Accessibility über Lint-Rules bis hin zu Film-Biases
️ Datenbankoperationen unter der Haube - Was passiert eigentlich, wenn man Model.objects.all() ausführt?
1001 Django-Seiten - Erfahrungen und Herausforderungen beim Hosting zahlreicher Django-Anwendungen
Hört rein für technische Einblicke, lebhafte Diskussionen und einen Rückblick auf drei intensive Konferenztage in Dublin! ️
Shownotes
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DjangoCon Europe 2025
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{% querystring %} template tag
Dynamic models without dynamic models
Passkeys in Django: the best of all possible worlds
Steering Council introduction
Foxley Talent | Django / Python Recruiter
Django for Data Science: Deploying Machine Learning Models with Django
Feature Flags: Deploy to some of the people all of the time, and all of the people some of the time!
Just-in-Time Development with Django and HTMX: Faster, Leaner, and Smarter
Anatomy of a Database Operation
One Thousand and One Django Sites
Europe, Django and two-factor authentication
Django Admin at Scale: From Milliseconds to Microseconds
1 Stunde 6 Minuten
Live von der DjangoCon Europe 2025 in Dublin - Tag 2 (hier klicken, um zu kommentieren)
24. April 2025, Jochen
Wir melden uns erneut von der DjangoCon Europe und sprechen über die Highlights des zweiten Konferenztages – mit jeder Menge technischer Einblicke, spannenden Talks und persönlichen Eindrücken.
Diesmal mit dabei: Ronny als Gast in unserer Runde!
Gemeinsam diskutieren wir über große und kleine Themen aus der Django-Welt – von tiefen technischen Details bis zu Community-Aspekten.
Diesmal im Fokus:
Haki Benitas Talk „How to get foreign keys horribly wrong“ – wie man Fallstricke rund um Foreign Keys in Django vermeidet und worauf man bei Migrations achten sollte
„The Most Bizarre Software Bugs in History“ – von gescheiterten Mars-Missionen über Flugzeugabstürze bis hin zu fehlerhaften Excel-Formeln bei JPMorgan
Strategien fürs Debugging in Produktionssystemen – Karen Tracy zeigt, wie man auch unter Realbedingungen noch den Überblick behält
️ „100 Million Parking Transactions per Year with Django“ – ein spannender Einblick in ein System für Parktickets, das mit kleinem Team und viel Django läuft
Außerdem:
Das erste öffentliche DSF-Member-Meeting zum 20. Geburtstag von Django (mit Kuchen!)
Diskussionen zur Entscheidungsfindung im Django-Projekt – was bedeutet eigentlich „Konsens“ im Open-Source-Kontext?
️ Unsere eigenen Best Practices: Status-Modelle für Celery-Tasks, warum Custom User Models nicht immer die beste Idee sind und welche Rolle JSON-Fields (nicht) spielen sollten
Eine Episode voller technischer Insights, Community-Geschichten und einem Hauch irischer Konferenzstimmung. Direkt aus Dublin – schaltet ein! ️
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
Links
DjangoCon Europe 2025
Django + HTMX: Patterns to Success
The fine print in Django release notes
DjangoCologne Meetup
It’s always TCP_NODELAY. Every damn time.
bpftrace
Bulletproof Data Pipelines: Django, Celery, and the Power of Idempotency
django-taskq
Logs, shells, caches and other strange words we use daily
django-migration-zero - the holistic implementation of "migration zero" pattern for Django / Cleaning Up Your Django repo — A Holistic Approach to Managing Migration Files
Annual meeting of DSF Members at DjangoCon Europe
The Most Bizarre Software Bugs in History
How to get Foreign Keys horribly wrong in Django
How we make decisions in Django
django-removals — A maintainers best friend
How to Enjoy Debugging in Production
100 Million Parking Transactions Per Year with Django
GlitchTip
24. April 2025, Jochen
Wir melden uns erneut von der DjangoCon Europe und sprechen über die Highlights des zweiten Konferenztages – mit jeder Menge technischer Einblicke, spannenden Talks und persönlichen Eindrücken.
Diesmal mit dabei: Ronny als Gast in unserer Runde!
Gemeinsam diskutieren wir über große und kleine Themen aus der Django-Welt – von tiefen technischen Details bis zu Community-Aspekten.
Diesmal im Fokus:
Haki Benitas Talk „How to get foreign keys horribly wrong“ – wie man Fallstricke rund um Foreign Keys in Django vermeidet und worauf man bei Migrations achten sollte
„The Most Bizarre Software Bugs in History“ – von gescheiterten Mars-Missionen über Flugzeugabstürze bis hin zu fehlerhaften Excel-Formeln bei JPMorgan
Strategien fürs Debugging in Produktionssystemen – Karen Tracy zeigt, wie man auch unter Realbedingungen noch den Überblick behält
️ „100 Million Parking Transactions per Year with Django“ – ein spannender Einblick in ein System für Parktickets, das mit kleinem Team und viel Django läuft
Außerdem:
Das erste öffentliche DSF-Member-Meeting zum 20. Geburtstag von Django (mit Kuchen!)
Diskussionen zur Entscheidungsfindung im Django-Projekt – was bedeutet eigentlich „Konsens“ im Open-Source-Kontext?
️ Unsere eigenen Best Practices: Status-Modelle für Celery-Tasks, warum Custom User Models nicht immer die beste Idee sind und welche Rolle JSON-Fields (nicht) spielen sollten
Eine Episode voller technischer Insights, Community-Geschichten und einem Hauch irischer Konferenzstimmung. Direkt aus Dublin – schaltet ein! ️
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
Links
DjangoCon Europe 2025
Django + HTMX: Patterns to Success
The fine print in Django release notes
DjangoCologne Meetup
It’s always TCP_NODELAY. Every damn time.
bpftrace
Bulletproof Data Pipelines: Django, Celery, and the Power of Idempotency
django-taskq
Logs, shells, caches and other strange words we use daily
django-migration-zero - the holistic implementation of "migration zero" pattern for Django / Cleaning Up Your Django repo — A Holistic Approach to Managing Migration Files
Annual meeting of DSF Members at DjangoCon Europe
The Most Bizarre Software Bugs in History
How to get Foreign Keys horribly wrong in Django
How we make decisions in Django
django-removals — A maintainers best friend
How to Enjoy Debugging in Production
100 Million Parking Transactions Per Year with Django
GlitchTip
36 Minuten
Live von der DjangoCon Europe 2025 in Dublin - Tag 1 (hier klicken, um zu kommentieren)
23. April 2025, Jochen
In dieser Sonderausgabe melden wir uns live von der DjangoCon Europe in Dublin! Wir sitzen in der Hotellobby und berichten von unseren ersten Eindrücken - inklusive des typisch irischen Wetters.
Unser besonderer Gast ist diesmal Sarah, aktuell Django Fellow der DSF, die uns Einblicke gibt in:
Warum PR-Reviews für Django so wichtig sind
Wie man als Einsteiger bei der Django-Entwicklung mitmachen kann
Die Herausforderungen der Open-Source-Finanzierung
Wir sprechen außerdem über spannende Konferenzvorträge:
Erfahrungen mit Testing von HTMX und Django-Anwendungen mit Playwright
Datenbank-War-Stories und komplexe Migrationsstrategien bei großen Datenmengen
Data-Oriented Django: Optimierungstechniken für Datenbankabfragen
Schaltet ein für ein Stückchen Konferenzstimmung im Ohr!
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
Links
DjangoCon Europe 2025
Django needs you! (to do code review)
Support the Django Software Foundation!
Fundraising Working Group
End-to-end testing Django applications using Pytest with Playwright
pgMustard - Helps you review Postgres query plans quickly
PydanticAI Agents
Talbot Hotel Stillorgan
23. April 2025, Jochen
In dieser Sonderausgabe melden wir uns live von der DjangoCon Europe in Dublin! Wir sitzen in der Hotellobby und berichten von unseren ersten Eindrücken - inklusive des typisch irischen Wetters.
Unser besonderer Gast ist diesmal Sarah, aktuell Django Fellow der DSF, die uns Einblicke gibt in:
Warum PR-Reviews für Django so wichtig sind
Wie man als Einsteiger bei der Django-Entwicklung mitmachen kann
Die Herausforderungen der Open-Source-Finanzierung
Wir sprechen außerdem über spannende Konferenzvorträge:
Erfahrungen mit Testing von HTMX und Django-Anwendungen mit Playwright
Datenbank-War-Stories und komplexe Migrationsstrategien bei großen Datenmengen
Data-Oriented Django: Optimierungstechniken für Datenbankabfragen
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DjangoCon Europe 2025
Django needs you! (to do code review)
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PydanticAI Agents
Talbot Hotel Stillorgan
1 Stunde 50 Minuten
Bytes und Strings (hier klicken, um zu kommentieren)
18. April 2025, Jochen
In dieser Episode werfen wir einen Blick auf das nächste Kapitel von "Fluent Python" über "Bytes und Strings". Johannes erklärt die wichtigsten Konzepte und warum UTF-8 fast immer die richtige Wahl ist.
In unseren News sprechen wir über:
DeepSeek und aktuelle Entwicklungen bei Sprachmodellen
Tailwind CSS v4.0 ist draußen
Unsere Eindrücke von der Fosdem und PyCon+Web
Das geplante Hörerinnentreffen im Köln-Düsseldorfer Raum
Unsere Picks:
Johannes: Ein faszinierendes Paper über schwarze Löcher und ein Erfahrungsbericht zu uv nach einem Jahr
Dominik: "Sketch A Day" – tägliche visuelle Ideen in Python
Jochen: Fish 4.0, die Shell wurde großen Teilen in Rust neu geschrieben
Hört rein und lasst euch von uns erzählen, warum es mehr als 1,1 Millionen Zeichen gibt und wieso das für Programmierer wichtig ist!
Shownotes
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News
Tailwind CSS v4.0
Teergrube (Informationstechnik)
Postgres in the time of monster hardware
DeepSeek
On DeepSeek and Export Controls | Chef von Anthropic über die Kosten, LMMs zu trainieren
DeepSeek-V3 Technical Report
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
Alec Radford verlässt OpenAI
OpenAI o3
OpenAI o3 Breakthrough High Score on ARC-AGI-Pub
FrontierMath
SWE-bench / Introducing SWE-bench Verified
Model Context Protocol
PyCon Austria | 6. und 7. April Eisenstadt
Microsoft’s Majorana 1 chip carves new path for quantum computing
I’m Sorry for Python’s tail-calling Interpreter’s Results | Leider doch kein easy Performcewin via tail-calling..
Konferenzen (Pyconweb / Fosdem)
You're (probably) Using UUIDs Wrong
Fosdem - Python Devroom
Jochens Fosdem Weeknotes
JSON Resume The open source initiative to create a JSON-based standard for resumes. For developers, by developers
DjangoCon.eu Dublin
PyCon DE & PyData 2025
Shifting DX expectations: keeping Django relevant
PyScript - Python in the Browser
Sovereign Tech Fund
Strings und Unicode
ASCII /Unicode / UTF-8 / Characters, Symbols and the Unicode Miracle - Computerphile
Unicode Normalization Forms
Big List of Naughty Strings
Unicode Support für Java war doch nicht von Anfang an drin, sondern kam erst mit Version 1.1 1997
Learn Code the Hard Way
EBCDIC
Picks
Johannes
Gravitational Effects of a Small Primordial Black Hole Passing Through the Human Body
A year of uv: pros, cons, and should you migrate
uv IS the Future of Python Packaging!
migrate-to-uv
Dominik
sketch-a-day | Ah, Jochen folgt dem Autor auf Mastodon - wahrscheinlich daher
Jochen
fish shell
Fish 4.0: The Fish Of Theseus
Ship of Theseus
Machines of Loving Grace1
Self Models of Loving Grace
18. April 2025, Jochen
In dieser Episode werfen wir einen Blick auf das nächste Kapitel von "Fluent Python" über "Bytes und Strings". Johannes erklärt die wichtigsten Konzepte und warum UTF-8 fast immer die richtige Wahl ist.
In unseren News sprechen wir über:
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Unsere Picks:
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Hört rein und lasst euch von uns erzählen, warum es mehr als 1,1 Millionen Zeichen gibt und wieso das für Programmierer wichtig ist!
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News
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DeepSeek
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DeepSeek-V3 Technical Report
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Alec Radford verlässt OpenAI
OpenAI o3
OpenAI o3 Breakthrough High Score on ARC-AGI-Pub
FrontierMath
SWE-bench / Introducing SWE-bench Verified
Model Context Protocol
PyCon Austria | 6. und 7. April Eisenstadt
Microsoft’s Majorana 1 chip carves new path for quantum computing
I’m Sorry for Python’s tail-calling Interpreter’s Results | Leider doch kein easy Performcewin via tail-calling..
Konferenzen (Pyconweb / Fosdem)
You're (probably) Using UUIDs Wrong
Fosdem - Python Devroom
Jochens Fosdem Weeknotes
JSON Resume The open source initiative to create a JSON-based standard for resumes. For developers, by developers
DjangoCon.eu Dublin
PyCon DE & PyData 2025
Shifting DX expectations: keeping Django relevant
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Sovereign Tech Fund
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ASCII /Unicode / UTF-8 / Characters, Symbols and the Unicode Miracle - Computerphile
Unicode Normalization Forms
Big List of Naughty Strings
Unicode Support für Java war doch nicht von Anfang an drin, sondern kam erst mit Version 1.1 1997
Learn Code the Hard Way
EBCDIC
Picks
Johannes
Gravitational Effects of a Small Primordial Black Hole Passing Through the Human Body
A year of uv: pros, cons, and should you migrate
uv IS the Future of Python Packaging!
migrate-to-uv
Dominik
sketch-a-day | Ah, Jochen folgt dem Autor auf Mastodon - wahrscheinlich daher
Jochen
fish shell
Fish 4.0: The Fish Of Theseus
Ship of Theseus
Machines of Loving Grace1
Self Models of Loving Grace
1 Stunde 17 Minuten
Auphonic (hier klicken, um zu kommentieren)
25. Februar 2025, Jochen
️ Wie Auphonic entstand – Ein Blick hinter die Kulissen mit Gründer Georg.
In dieser Episode haben wir Georg, den Gründer von Auphonic, zu Gast und sprechen mit ihm darüber, wie alles begann. Früher gab es für die Nachbearbeitung von Audio fast ausschließlich Echtzeit-Tools – aber warum eigentlich? Für Podcasts, bei denen die gesamte Aufnahme bereits vorliegt, wäre eine leistungsfähige Batch-Verarbeitung viel naheliegender gewesen. Genau hier setzte Auphonic an!
Natürlich sind auch Johannes, Dominik und Jochen wieder mit dabei! Gemeinsam werfen wir einen Blick auf die Entwicklung der letzten zehn Jahre: Während frühere Machine-Learning-Modelle hauptsächlich dazu dienten, die Parameter klassischer Audioprozessoren wie Kompressoren und Limitern automatisch einzustellen, setzen moderne Systeme zunehmend auf End-to-End-Deep-Learning. Heute sind Audio-to-Audio-Modelle der Stand der Technik, die das Signal direkt transformieren – ohne den Umweg über klassische Audiotools. ️️
Außerdem gibt Georg spannende Einblicke in die technische Infrastruktur von Auphonic:
️ Django im Backend, Vue.js für den Transkripteditor, ein bisschen htmx und alpine.js
Celery als Task-Queue, das seit zehn Jahren treue Dienste leistet
Eigenes Training von Machine-Learning-Modellen auf On-Premise-GPUs, Inferenz über GPU-Instanzen bei Hetzner.
Und natürlich diskutieren wir darüber, warum es kein „One-Size-Fits-All“-Modell für Podcasts gibt – schließlich will ein True-Crime-Podcast vielleicht Atemgeräusche entfernen, während ein Yoga-Podcast genau diese beibehalten möchte.
Hört rein – viel Spaß bei dieser Episode!
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
Auphonic
Auphonic
scikit-learn / NumPy / SciPy
Schnelle Fourier-Transformation (FFT)
Levelator
TensorFlow / keras / PyTorch
podcast-transcript | Das command line tool, das ich auf dem PyDDF-Herbstsprint geschrieben habe, mit dem ich den Podcast hier transkribiere
Django / Vue.js / htmx / Alpine.js / tailwindcss
Celery - Distributed Task Queue / NVIDIA Triton Inference Server
Thoughts on my first machine learning project | OCR für Noten - geht das eigentlich auch umgekehrt - Notentranskripte aus Musik?
Picks
Boost Your Django DX update out now
25. Februar 2025, Jochen
️ Wie Auphonic entstand – Ein Blick hinter die Kulissen mit Gründer Georg.
In dieser Episode haben wir Georg, den Gründer von Auphonic, zu Gast und sprechen mit ihm darüber, wie alles begann. Früher gab es für die Nachbearbeitung von Audio fast ausschließlich Echtzeit-Tools – aber warum eigentlich? Für Podcasts, bei denen die gesamte Aufnahme bereits vorliegt, wäre eine leistungsfähige Batch-Verarbeitung viel naheliegender gewesen. Genau hier setzte Auphonic an!
Natürlich sind auch Johannes, Dominik und Jochen wieder mit dabei! Gemeinsam werfen wir einen Blick auf die Entwicklung der letzten zehn Jahre: Während frühere Machine-Learning-Modelle hauptsächlich dazu dienten, die Parameter klassischer Audioprozessoren wie Kompressoren und Limitern automatisch einzustellen, setzen moderne Systeme zunehmend auf End-to-End-Deep-Learning. Heute sind Audio-to-Audio-Modelle der Stand der Technik, die das Signal direkt transformieren – ohne den Umweg über klassische Audiotools. ️️
Außerdem gibt Georg spannende Einblicke in die technische Infrastruktur von Auphonic:
️ Django im Backend, Vue.js für den Transkripteditor, ein bisschen htmx und alpine.js
Celery als Task-Queue, das seit zehn Jahren treue Dienste leistet
Eigenes Training von Machine-Learning-Modellen auf On-Premise-GPUs, Inferenz über GPU-Instanzen bei Hetzner.
Und natürlich diskutieren wir darüber, warum es kein „One-Size-Fits-All“-Modell für Podcasts gibt – schließlich will ein True-Crime-Podcast vielleicht Atemgeräusche entfernen, während ein Yoga-Podcast genau diese beibehalten möchte.
Hört rein – viel Spaß bei dieser Episode!
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Auphonic
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Celery - Distributed Task Queue / NVIDIA Triton Inference Server
Thoughts on my first machine learning project | OCR für Noten - geht das eigentlich auch umgekehrt - Notentranskripte aus Musik?
Picks
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1 Stunde 57 Minuten
Python 3.13 (hier klicken, um zu kommentieren)
12. November 2024, Jochen
Python 3.13 ist endlich da, und wir nehmen die neuen Features genau unter die Lupe!
In unserer neuesten Podcast-Episode begrüßen wir CF, Python-Core-Entwickler und einer der Maintainer von PyPy. ️ Wenn euch unsere frühere Episode über PyPy gefallen hat, wird diese sicherlich auch interessant für euch sein! PyPy passt hervorragend ins Bild, denn viele der neuen Funktionen in CPython 3.13 wurden direkt oder indirekt von PyPy inspiriert (REPL, JIT).
Natürlich sind auch Johannes, Dominik und Jochen wieder mit dabei. Neben den technischen Themen haben wir diesmal auch einige Meta-Themen:
Hörerinnentreffen geplant! Wenn ihr Interesse an einem Treffen im Köln-Düsseldorfer Raum oder in Stuttgart habt, lasst es uns wissen - wir arrangieren dann mal was.
Unser nicht ganz so neuer Discord-Channel ist live! Schaut mal rein und diskutiert mit uns: Hier ist der Invite-Link.
Neu: Offizielles Transkript verfügbar! Ab dieser Episode ist erstmals ein offizielles Transkript im Podlove Web Player sichtbar (siehe unten, es ist das Icon, das aussieht wie eine Datei). Ist noch nicht multitrack, aber das kommt dann auch demnächst.
Also macht es euch bequem und hört rein in unsere neue Episode zu Python 3.13! Wir freuen uns darauf, euch persönlich oder im Discord zu treffen. Viel Spaß beim Hören!
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
Python 3.13
Python 3.13 - Release Notes
REPL
REPL / Changelog-Eintrag
PYTHONSTARTUP | Wenn da ein Pfad zu einer Python-Datei drin steht, wird die ausgeführt, bevor die REPL startet
Live coding music with PyREPL in Python 3.13 — Łukasz Langa
Tracebacks
colorized displaying tracebacks
Improved error messages
JIT
An experimental just-in-time (JIT) compiler
Copy-and-Patch Compilation | Paper von Haoran Xu
Unterstützte Platformen
Support for mobile platforms | iOS, Android und Webassembly
Black Swan Talk PyCon 2019 Russel Keith Magee
Profiling
Python support for the Linux perf profiler
py-spy: Sampling profiler for Python programs
VMProf Python
core.py | Python core development podcast
Free Threading / NOGIL
mimalloc (pronounced "me-malloc") is a general purpose allocator with excellent performance characteristics
Typing
class types.SimpleNamespace
Debugger
Tomorrow Corporation Tech Demo
John Regehr
Meta
Hörertreffen: Hier für Hörertreffen melden
Invite-LInk für Discord: #python-podcast
Picks
Dominik
Rembg is a tool to remove images background
Johannes
2136279841-1 is the New Largest Known Prime Number
Can humans say the largest prime number before we find the next one?
Jochen
SUBSCRIBE 11 / SUBSCRIBE 12 ist im Mai nächsten Jahres.. gleicher Ort in Berlin
CF
return in finally considered harmful
The Design of a Self-Compiling C Transpiler Targeting POSIX Shell
12. November 2024, Jochen
Python 3.13 ist endlich da, und wir nehmen die neuen Features genau unter die Lupe!
In unserer neuesten Podcast-Episode begrüßen wir CF, Python-Core-Entwickler und einer der Maintainer von PyPy. ️ Wenn euch unsere frühere Episode über PyPy gefallen hat, wird diese sicherlich auch interessant für euch sein! PyPy passt hervorragend ins Bild, denn viele der neuen Funktionen in CPython 3.13 wurden direkt oder indirekt von PyPy inspiriert (REPL, JIT).
Natürlich sind auch Johannes, Dominik und Jochen wieder mit dabei. Neben den technischen Themen haben wir diesmal auch einige Meta-Themen:
Hörerinnentreffen geplant! Wenn ihr Interesse an einem Treffen im Köln-Düsseldorfer Raum oder in Stuttgart habt, lasst es uns wissen - wir arrangieren dann mal was.
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Neu: Offizielles Transkript verfügbar! Ab dieser Episode ist erstmals ein offizielles Transkript im Podlove Web Player sichtbar (siehe unten, es ist das Icon, das aussieht wie eine Datei). Ist noch nicht multitrack, aber das kommt dann auch demnächst.
Also macht es euch bequem und hört rein in unsere neue Episode zu Python 3.13! Wir freuen uns darauf, euch persönlich oder im Discord zu treffen. Viel Spaß beim Hören!
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Python 3.13
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REPL
REPL / Changelog-Eintrag
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Copy-and-Patch Compilation | Paper von Haoran Xu
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Black Swan Talk PyCon 2019 Russel Keith Magee
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VMProf Python
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CF
return in finally considered harmful
The Design of a Self-Compiling C Transpiler Targeting POSIX Shell
1 Stunde 16 Minuten
Arrays und Sequenzen (hier klicken, um zu kommentieren)
15. Oktober 2024, Jochen
Wir sind zurück mit einer neuen Episode und stürzen uns erneut in die Tiefen von "Fluent Python" ! Nachdem wir vor einiger Zeit schon über Listen gesprochen haben, nehmen wir heute das Kapitel über Arrays und Sequenzen unter die Lupe . Aber keine Sorge, wir betrachten das Ganze aus einem etwas anderen Blickwinkel.
Habt ihr euch schon mal gefragt, was eigentlich der Unterschied zwischen Listen, Tupeln und Arrays ist? Oder wann ihr welche Datenstruktur am besten einsetzt?
Mit dabei sind diesmal wieder Johannes , Dominik und Jochen . Wir freuen uns auf euer Feedback und eure Gedanken zum Thema.
Viel Spaß beim Zuhören!
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
News
Python 3.13.0 - Release Notes
core.py | Python core development podcast
Django 5.1 release notes
Introducing OpenAI o1-preview
Arrays und Sequenzen
Casey Muratori
Producer-Consumer Problem
Picks
Prompt engineering overview | Anthropic prompting guide
uv
uv - An extremely fast Python package and project manager, written in Rust
Informativer Fediverse-Thread über uv
The Nature of Code | Javascript anhand von Simulationsbeispielen
Evolving JavaScript with Douglas Crockford
Bespoke - A modular DAW for Mac, Windows, and Linux
Live coding music with PyREPL in Python 3.13 — Łukasz Langa
15. Oktober 2024, Jochen
Wir sind zurück mit einer neuen Episode und stürzen uns erneut in die Tiefen von "Fluent Python" ! Nachdem wir vor einiger Zeit schon über Listen gesprochen haben, nehmen wir heute das Kapitel über Arrays und Sequenzen unter die Lupe . Aber keine Sorge, wir betrachten das Ganze aus einem etwas anderen Blickwinkel.
Habt ihr euch schon mal gefragt, was eigentlich der Unterschied zwischen Listen, Tupeln und Arrays ist? Oder wann ihr welche Datenstruktur am besten einsetzt?
Mit dabei sind diesmal wieder Johannes , Dominik und Jochen . Wir freuen uns auf euer Feedback und eure Gedanken zum Thema.
Viel Spaß beim Zuhören!
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Evolving JavaScript with Douglas Crockford
Bespoke - A modular DAW for Mac, Windows, and Linux
Live coding music with PyREPL in Python 3.13 — Łukasz Langa
1 Stunde 23 Minuten
Das Python Data Model (hier klicken, um zu kommentieren)
19. Juli 2024, Jochen
Seit einiger Zeit bekommen wir das Feedback, dass wir mehr über Python direkt sprechen sollten – und dass es nicht schaden könnte, wenn die Themen wieder mehr für Anfänger geeignet wären. Wir haben zugehört!
Heute quatschen Dominik und Jochen mit Johannes über das Python Data Model . Was passiert eigentlich hinter den Kulissen, wenn man len(collection) aufruft? Oder warum zeigt print(foo) etwas anderes an als repr(foo)? Spoiler: Das ist kein Bug, sondern ein Feature! Die richtige Balance zwischen theoretischer Reinheit und praktischer Nützlichkeit zu finden, ist knifflig, aber Python meistert das ziemlich gut.
Falls euch das Thema interessiert, schaut mal ins erste Kapitel von "Fluent Python" . Da wird das alles ziemlich gut erklärt, inklusive eines UML-Diagramms, das wir echt nützlich fanden – kommt auch nicht jeden Tag vor ️.
Mit dieser Episode verabschieden wir uns in die Sommerpause . Bleibt dran und bis bald!
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
News
Live coding music with PyREPL in Python 3.13 | Talk auf der EuroPython 2024
Packaging mal wieder
The Catch in Rye: Seeding Change and Lessons Learned | Talk auf der EuroPython 2024 über Packaging etc
eGenix PyRun is an Apache licensed, open-source, compressed, single file Python compatible run-time, which fits into merely 5-6 MB on disk
PEP 665 – A file format to list Python dependencies for reproducibility of an application | Das war der PEP, der irgendwann abgelehnt wurde. Die Diskussion darum hat bei mir dazu geführt, dass ich recht pessimistisch bin, was die Möglichkeit einer einfachen Lösung des Packaging-Problems angeht
Astral / Prefix.dev
Autoformat
Light Table | Code Editor, der Dinge so anzeigt, wie man sie sehen möchte
DjangoCon Europe 2024 - Talks sind online!
iPad16,6 - Geekbench 6 Scores
Neue Modelle
Mistral NeMo
Claude 3.5 Sonnet
Microsoft Research Introduces AgentInstruct: A Multi-Agent Workflow Framework for Enhancing Synthetic Data Quality and Diversity in AI Model Training | Schlägt GPT 3.5 Turbo auf Consumer-Hardware
Python Data Model
Fluent Python, 2nd Edition | Mein Lieblingsbuch über Python
Execution in the Kingdom of Nouns
Data model - Aus der Referenzdokumentation
Aspektorientierte Programmierung | Aha!
Picks
Animations from first principles / Animating a rotating spiral / (More) Animations from first principles (in 5 minutes)
Django 5 By Example
dramatiq - Cookbook
Django Tasks
Nikon NX Studio
19. Juli 2024, Jochen
Seit einiger Zeit bekommen wir das Feedback, dass wir mehr über Python direkt sprechen sollten – und dass es nicht schaden könnte, wenn die Themen wieder mehr für Anfänger geeignet wären. Wir haben zugehört!
Heute quatschen Dominik und Jochen mit Johannes über das Python Data Model . Was passiert eigentlich hinter den Kulissen, wenn man len(collection) aufruft? Oder warum zeigt print(foo) etwas anderes an als repr(foo)? Spoiler: Das ist kein Bug, sondern ein Feature! Die richtige Balance zwischen theoretischer Reinheit und praktischer Nützlichkeit zu finden, ist knifflig, aber Python meistert das ziemlich gut.
Falls euch das Thema interessiert, schaut mal ins erste Kapitel von "Fluent Python" . Da wird das alles ziemlich gut erklärt, inklusive eines UML-Diagramms, das wir echt nützlich fanden – kommt auch nicht jeden Tag vor ️.
Mit dieser Episode verabschieden wir uns in die Sommerpause . Bleibt dran und bis bald!
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1 Stunde 39 Minuten
DjangoCon Europe 2024 (hier klicken, um zu kommentieren)
6. Juli 2024, Jochen
Ronny ist zurück von der DjangoCon Europe 2024 in Vigo und hat einiges zu berichten. Zusammen mit Dominik und Jochen spricht er über die Highlights der Konferenz und seine Erfahrungen als Speaker . Besonders interessant waren diesmal die DEP 14 Background Workers, HTMX und komponentenbasierte Ansätze in Django. Außerdem gab Ronny Einblicke in seinen Vortrag über klassenbasierte E-Mails in mit seinem Projekt Django Pony Express . Wir freuen uns sehr, endlich wieder mit ihm zu sprechen - das letzte Mal ist schon eine Weile her!
Update 2024-07-11:
Die Konferenztalks sind jetzt online!
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
News
DjangoCon Europe 2024!
EuroPython 2024 | Bisschen kurz, die Vorwarnzeit
Google lays off its Python team | Und versucht ein neues in München anzuheuern..
Python 3.13.0 beta 3 released | Yay!
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Enormous news! the Python Software Foundation now has a 5 year commitment with Fastly to deliver @pypi | PyPi wird weitere 5 Jahre von fastly gehosted
NumPy 2.0 release date: June 16
Announcing Polars 1.0
Psycopg 3.2 released
htmx 2.0.0 has been released!
Django 5.1 release notes - UNDER DEVELOPMENT
DjangoCon Europe
Ronnys Talk
Tying up a loose end - How class-based emails will save your day | Video of the talk
django-pony-express - class-based emails for Django shipping with a full test suite
Thread im Django-Forum | Django 5.2 Contribution
Django Meetup Cologne
DEP 14 Background Workers
Django Enhancement Proposal 14: Background Workers
Django Tasks - die Referenzimplementation
Fediverse Thread zum Thema
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Using Celery with Django
Django Q - A multiprocessing task queue / Django Q2 is a fork of Django Q
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Layered Django project structure for large-scale collaboration | Video zum Talk kommt noch
MonkeyType collects runtime types of function arguments and return values, and can automatically generate stub files or even add draft type annotations directly
6. Juli 2024, Jochen
Ronny ist zurück von der DjangoCon Europe 2024 in Vigo und hat einiges zu berichten. Zusammen mit Dominik und Jochen spricht er über die Highlights der Konferenz und seine Erfahrungen als Speaker . Besonders interessant waren diesmal die DEP 14 Background Workers, HTMX und komponentenbasierte Ansätze in Django. Außerdem gab Ronny Einblicke in seinen Vortrag über klassenbasierte E-Mails in mit seinem Projekt Django Pony Express . Wir freuen uns sehr, endlich wieder mit ihm zu sprechen - das letzte Mal ist schon eine Weile her!
Update 2024-07-11:
Die Konferenztalks sind jetzt online!
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DEP 14 Background Workers
Django Enhancement Proposal 14: Background Workers
Django Tasks - die Referenzimplementation
Fediverse Thread zum Thema
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Using Celery with Django
Django Q - A multiprocessing task queue / Django Q2 is a fork of Django Q
django-huey
autocron is a Python background task library
Carlton Gibson
The Stack Report | Der Newsletter
django-template-partials - Reusable named inline partials for the Django Template Language
neapolitan | Bisschen mehr als CRUD-Vanille
django-components - A way to create simple reusable template components in Django
slippers - Build reusable components in Django without writing a single line of Python
Hyperview: A Mobile Hypermedia
django-migration-zero - the holistic implementation of "migration zero" pattern
Django Girls Tutorial
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MonkeyType collects runtime types of function arguments and return values, and can automatically generate stub files or even add draft type annotations directly
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Devops Redux (hier klicken, um zu kommentieren)
16. April 2024, Jochen
In dieser Episode begrüßen wir Sujeevan , der als Solutions Architect bei GitLab arbeitet und Autor eines kürzlich erschienenen Buches über DevOps ist. Zusammen mit Dominik und Jochen konzentrieren wir uns diesmal besonders auf die kulturellen Herausforderungen bei der Transformation von Unternehmenskulturen in Richtung DevOps.
Eigentlich hatten wir ja schon eine Folge zum Thema DevOps ️, aber das ist schon eine Weile her .
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
News
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Wagtail 6 Release
xz
Techies vs spies: the xz backdoor debate
Everything I know about the XZ backdoor
On the critical path to implant backdoors and the effectiveness of potential mitigation techniques: Early learnings from XZ
PyPI New User Registration and New Project Creation Temporarily Suspended
Welcome our new Fellow - Sarah Boyce / Django Meetup Cologne
View Transitions in der Safari Technology Preview 192
HTMX
Hypermedia Systems - das Buch vom htmx-Autor
Sujeevan
TILpod mit Dirk Deimeke | Podcast von Sujeevan
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Data Science Weiterbildung: Deine Data Karriere beginnt hier! / Tag der offenen Tür - DataScientest Germany
Devops
Devops - Link zum Buch
DevOps Research and Assessment (DORA) metrics
CALMS: A Principle-based DevOps Framework | Hmm, irgendwie gibt es zu DORA und CALMS nur superschrottige Quellen
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LazyVim
emvoice - Create vocal music with just a few clicks
MIT License text becomes viral “sad girl” piano ballad generated by AI
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2 Stunden 17 Minuten
Freelancing (hier klicken, um zu kommentieren)
29. Februar 2024, Jochen
Ein ungewöhnlich hoher Anteil der Hosts dieses Podcasts war oder ist Freelancer im Bereich Softwareentwicklung . Aber was ist das eigentlich?
Zeit, dass wir diesem Thema mal eine Folge widmen. Zu Gast ist diesmal Birgit , eine erfahrene freiberufliche Softwareentwicklerin und Mitorganisatorin der Softwerkskammer Meetings in Köln und Düsseldorf.
Gemeinsam mit Dominik und Jochen gehen wir der Frage nach, wie man den Sprung in die Selbstständigkeit schafft und was man dabei beachten sollte . Auf welche Probleme man unterwegs immer wieder stößt und wie man trotzdem Spaß haben kann . Und schließlich, wie man aus der Nummer wieder rauskommt und was man sonst noch so machen kann .
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
News
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codewars - Achieve mastery through challenge
LeetCode
Freelancing
Plattformen
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freelancermap - Projektplattform für Freelancer
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Fiverr - Find the right freelance service, right away
Django jobs posting for hiring django python developers
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29. Februar 2024, Jochen
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1 Stunde 51 Minuten
Typescript und Typisierung (hier klicken, um zu kommentieren)
11. Januar 2024, Jochen
In der letzten Folge️ ging es ja um Tests. Diesmal geht es um eine weitere Möglichkeit, formal zu spezifizieren, wie sich Software verhalten soll, um dann automatisch überprüfen zu können, ob sich die Implementierung noch in Übereinstimmung mit der Prophezeiung befindet: Typisierung.
Dazu blicken wir diesmal ein wenig über den Tellerrand von Python und sprechen dafür mit Stefan, einem Experten für Typescript . Natürlich sind auch Dominik, Johannes und Jochen wieder mit von der Partie. Hört mal rein, wenn ihr mehr über die Rolle von Typisierung in der Softwareentwicklung mit Python erfahren wollt.
Shownotes
Unsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.de
News
Python 3.12.1 Release
Ruby 3.3.0 Released
Rewriting the Ruby parser | Using a recursive descent parser like PEG in Python
Performance improvements / yjit - gegenüber 3.2.0 etwa 12%
Python 3.13 gets a JIT / Episode 1 - Core Sprint in Brno & Python 3.13 / copy-and-patch JIT
Pydantic Upgrade auf v2 nicht problemlos: Consider releasing Pydantic V2 under a different python package name
Typing Quadrants aus Fluent PythonTyping
FastAPI async? -> uvloop
PyO3 | Rust bindings für Python
Bücher von Stefan
TypeScript in 50 Lessons / Rob Draper | Schön gemachtes Buch - sehr beliebt bei den Machern dieses Podcasts
TypeScript Cookbook | 2023 erschienen - noch nicht gelesen, klingt aber gut!
Beispiele aus der Praxis (bzgl "sind häßlich")
CNLabelContactRelationYoungerCousinMothersSiblingsDaughterOrFathersSistersDaughter | Apple, reenacting "Design is my passion"
_Application.Run Method | Funktion mit Arg1-30 🫣
HasThisTypePatternTriedToSneakInSomeGenericOrParameterizedTypePatternMatchingStuffAnywhereVisitor
finally, a monitor that will fit the entire name of my Java classes
Fast inverse square root in programming languages | Bit fiddling durch Typkonversion
Safer, Not Later | Glyphs take on "move fast and break things"
Ada als Beispiel für "Design by contract" / Idris
Type Checker für Python
mypy (Dropbox)
pytype (Google)
pyright (Microsoft) / pylance
pyre (Facebook)
Ein proprietärer von JetBrains...
Generics Considered Harmful | Von einem der Autoren von "The Java Programming Language" und von rogue, fortune und ctags: "Enum is actually a generic class defined as Enum. This circular definition is probably the most confounding generic type definition you are likely to encounter. We're assured by the type theorists that this is quite valid and significant, and that we should simply not think about it too much, for which we are grateful."
PEP 544 – Protocols: Structural subtyping (static duck typing)
typeshed | Annotation für die standard library und diverse andere
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@functools.singledispatch
Python Type Hints - How to Use @overload
Co / Contra / Invarianz
Covariance and Contravariance of Hosts and Visitors
What are covariance and contravariance?
Covariance and contravariance in PEP 484
flow type annotations / optional types für javascript
Zod - TypeScript-first schema validation with static type inference
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LLM - Ein Kommandozeilenclient zur Interaktion mit LLMs, via remote apis oder lokal
Jochen
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Dokku - An open source PAAS alternative to Heroku
Johannes
Fly.io / Django Beats (fly.io) / Vercel
What Colour are your bits?
zdf recommendation engine
Stefan
What Color is Your Function?
11. Januar 2024, Jochen
In der letzten Folge️ ging es ja um Tests. Diesmal geht es um eine weitere Möglichkeit, formal zu spezifizieren, wie sich Software verhalten soll, um dann automatisch überprüfen zu können, ob sich die Implementierung noch in Übereinstimmung mit der Prophezeiung befindet: Typisierung.
Dazu blicken wir diesmal ein wenig über den Tellerrand von Python und sprechen dafür mit Stefan, einem Experten für Typescript . Natürlich sind auch Dominik, Johannes und Jochen wieder mit von der Partie. Hört mal rein, wenn ihr mehr über die Rolle von Typisierung in der Softwareentwicklung mit Python erfahren wollt.
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