Python Podcast Archiv

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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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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

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

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

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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

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

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

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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

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

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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

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!

1Password SDKs are now available in beta | Von Python aus 1Password fragen

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

Alternativen

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

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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

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Pandas 2.2.2 Release

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xz

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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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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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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

Python Tools, die in Rust neu geschrieben werden

uv: Python packaging in Rust

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Paying people to work on open source is good actually

OK, this is consuming a bit too much of my brain ever since I saw it. | Rant über GitHub Enterprise

Softwarkskammer

Softwerkskammer Düsseldorf

Coderetreat A community event to practice professional software development

The Mikado Method

Plattformen

cyber‑dojo a place to practice programming

codewars - Achieve mastery through challenge

LeetCode

Freelancing

Plattformen

freelance.de - Die Plattform für Freelancer und Projektanbieter

freelancermap - Projektplattform für Freelancer

GULP - Job & Projektbörse

Fiverr - Find the right freelance service, right away

Django jobs posting for hiring django python developers

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