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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

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
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
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
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

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