Мы собрали несколько современных инструментов, которые стоит знать, если вы хотите оставаться на шаг впереди в 2026 году.
1. Polars - молниеносная библиотека DataFrame
Polars - это невероятно быстрая библиотека DataFrame, написанная на Rust, для работы со структурированными данными.
Почему стоит использовать: работает в 10-100 раз быстрее Pandas, поддерживает ленивые вычисления для больших наборов данных и нативно интегрируется с Apache Arrow.
from typing import Iterable
import os
def sum_even_numbers(numbers: Iterable[int]) -> int:
"""Given an iterable of integers, return the sum of all even numbers in the iterable."""
return sum(
num for num in numbers
if num % 2 == 0
)
Добавим Ruff:
uv add --dev ruff
Запуск линтера:
$ uv run ruff check
src/numbers/init.py:3:8: F401 [*] os imported but unused
Found 1 error.
Автоисправление:
$ uv run ruff check --fix
Found 1 error (1 fixed, 0 remaining).
3. PyScript - Python прямо в браузере
PyScript позволяет писать и выполнять Python-код прямо в браузере, аналогично JavaScript.
Почему стоит использовать: можно создавать веб-приложения на Python без бэкенда, код работает прямо в HTML.
Pandera помогает валидировать DataFrame и Series с помощью схем.
Почему стоит использовать: обнаруживает ошибки в данных до обработки, работает по аналогии с Pydantic, но для Pandas, поддерживает тестирование данных.
Если вы только начинаете изучать экосистему Python или хотите систематизировать знания, обратите внимание на курс по Python, который охватывает ключевые инструменты и практики разработки.
5. JAX - ускорение машинного обучения от Google
JAX - это высокопроизводительная библиотека для машинного обучения и численных вычислений от Google.
Почему стоит использовать: быстрее NumPy за счет GPU/TPU, поддерживает автоматическое дифференцирование и используется в AI-проектах Google.
import asyncio
from llama_index.core.agent.workflow import AgentWorkflow
from llama_index.llms.openai import OpenAI
def multiply(a: float, b: float) -> float:
"""Useful for multiplying two numbers."""
return a * b
agent = AgentWorkflow.from_tools_or_functions(
[multiply],
llm=OpenAI(model="gpt-4o-mini"),
system_prompt="You are a helpful assistant that can multiply two numbers.",
)
async def main():
response = await agent.run("What is 1234 * 4567?")
print(str(response))
if name == "main":
asyncio.run(main())
8. Robyn - сверхбыстрый веб-фреймворк
Robyn - это высокопроизводительная альтернатива Flask и FastAPI с поддержкой многопоточности.
Почему стоит использовать: до 5 раз быстрее FastAPI, поддерживает async и использует Rust для ускорения.
