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Python Podcast
Hosted by Jochen Wersdörfer / Dominik Geldmacher · DE
Wir wollten über Python reden. Meistens tun wir das auch.
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Data Science
Dec 801:41:14Tap to summarizeData Science (click here to comment) 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 machtUnsere Picks:Mira: Pandas UDFs für Parallelisierung in Spark – von Stunden auf Minuten 🚀Dominik: just – Hynek erklärt, warum just der bessere Taskrunner ist als makeJochen: ccusage / ccusage for codex – Token-Kosten im Blick behalten bei claude code / codex ShownotesUnsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.deData ScienceData Science Beratung inwtCross-industry standard process for data mining CRISP-DMVisualisierungen: ggplot2 / Redashpandas / polars / PySparkmlflowClickHouseXGBoost / CatBoost / LightGBM / TebPFN / SHAPibis / arrowPickspandas_udfuv: Making Local Python Workflows FAST and BORING in 2025 | Starts at the justfile part..ccusage / ccusage for codexElevenLabs / NobebookLM | Um sich Podcasts zu generieren..Data Science Deep Dive
Transcribe →Platonismus und Python - Data Class Builders
Jun 3001:29:56Tap to summarizePlatonismus und Python - Data Class Builders (click here to comment) 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. 📅 ShownotesUnsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.deNewsPodcamp 2025 in DüsseldorfWorking Draft - der Frontend-PodcastWWSIV - ja, wir planen 😀Python: The Documentary [OFFICIAL TRAILER]Zentralbibliothek DüsseldorfVibe-code it today, UnFuckIt.AI tomorrowYour Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing TaskKagi Search is a fast, user-centric and private web search engineKleiner Matheexkurs#472 – Terence Tao: Hardest Problems in Mathematics, Physics & the Future of AILean - Programming Language and Theorem ProverEquational Theories Project - wo dann irgendwann das Paper mit den 50 Koautoren rausfallen wirdChicken Chicken Chicken: Chicken Chicken - VideoversionMira Murati’s Thinking Machines Lab closes on $2B at $10B valuationMCP Co-Creator on the Next Wave of LLM Innovation David Soria Parra and Yoko LiData Class BuildersFluent Python - Kapitel 5Named TuplesData ClassesZitat von Linus: "Bad programmers worry about the code. Good programmers worry about data structures and their relationships."Value Objects and Entitiespydanticattrsmsgspec is a fast serialization and validation libraryDesign Pressure | Hyneks PyConUS 2025 Vortrag inklusive einem Haufen QuellenTypedDictThe Auto sentinel | Will man vielleicht verwenden statt foo: str|None = NonePicksClaude Code | Benutzt Jochen in letzter Zeit echt häufig und ist relativ begeistertn8n - Flexible AI workflow automation for technical teams | Dominks Pick: nocode tool, das ausnahmsweise mal gut istUnregistry is a lightweight container image registry that stores and serves images directly from your Docker daemon's storage | Johannes Pick
Transcribe →Live von der DjangoCon Europe 2025 in Dublin - Tag 3
Apr 25, 202500:42:53Tap to summarizeLive von der DjangoCon Europe 2025 in Dublin - Tag 3 (click here to comment) 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-AnwendungenHört rein für technische Einblicke, lebhafte Diskussionen und einen Rückblick auf drei intensive Konferenztage in Dublin! 🎙️🍀 ShownotesUnsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.deLinksDjangoCon Europe 2025The fine print in Django release notes{% querystring %} template tagDynamic models without dynamic modelsPasskeys in Django: the best of all possible worldsSteering Council introductionFoxley Talent | Django / Python RecruiterDjango for Data Science: Deploying Machine Learning Models with DjangoFeature 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 SmarterAnatomy of a Database OperationOne Thousand and One Django SitesEurope, Django and two-factor authenticationDjango Admin at Scale: From Milliseconds to Microseconds 🚀
Transcribe →Live von der DjangoCon Europe 2025 in Dublin - Tag 2
Apr 24, 202501:06:15Tap to summarizeLive von der DjangoCon Europe 2025 in Dublin - Tag 2 (click here to comment) 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 läuftAußerdem:🎂 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 solltenEine Episode voller technischer Insights, Community-Geschichten und einem Hauch irischer Konferenzstimmung. Direkt aus Dublin – schaltet ein! 🎙️🍀 ShownotesUnsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.deLinksDjangoCon Europe 2025Django + HTMX: Patterns to SuccessThe fine print in Django release notesDjangoCologne MeetupIt’s always TCP_NODELAY. Every damn time.bpftraceBulletproof Data Pipelines: Django, Celery, and the Power of Idempotencydjango-taskqLogs, shells, caches and other strange words we use dailydjango-migration-zero - the holistic implementation of "migration zero" pattern for Django / Cleaning Up Your Django repo — A Holistic Approach to Managing Migration FilesAnnual meeting of DSF Members at DjangoCon EuropeThe Most Bizarre Software Bugs in HistoryHow to get Foreign Keys horribly wrong in DjangoHow we make decisions in Djangodjango-removals — A maintainers best friendHow to Enjoy Debugging in Production100 Million Parking Transactions Per Year with DjangoGlitchTip
Transcribe →Live von der DjangoCon Europe 2025 in Dublin - Tag 1
Apr 23, 202500:36:14Tap to summarizeLive von der DjangoCon Europe 2025 in Dublin - Tag 1 (click here to comment) 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! 🎧 ShownotesUnsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.deLinksDjangoCon Europe 2025Django needs you! (to do code review)Support the Django Software Foundation!Fundraising Working GroupEnd-to-end testing Django applications using Pytest with PlaywrightpgMustard - Helps you review Postgres query plans quicklyPydanticAI AgentsTalbot Hotel Stillorgan
Transcribe →Bytes und Strings
Apr 18, 202501:50:33Tap to summarizeBytes und Strings (click here to comment) 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 JahrDominik: "Sketch A Day" – tägliche visuelle Ideen in PythonJochen: Fish 4.0, die Shell wurde großen Teilen in Rust neu geschriebenHört rein und lasst euch von uns erzählen, warum es mehr als 1,1 Millionen Zeichen gibt und wieso das für Programmierer wichtig ist! 🎧 ShownotesUnsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.deNewsTailwind CSS v4.0Teergrube (Informationstechnik)Postgres in the time of monster hardwareDeepSeekOn DeepSeek and Export Controls | Chef von Anthropic über die Kosten, LMMs zu trainierenDeepSeek-V3 Technical ReportDeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement LearningAlec Radford verlässt OpenAIOpenAI o3OpenAI o3 Breakthrough High Score on ARC-AGI-PubFrontierMathSWE-bench / Introducing SWE-bench VerifiedModel Context ProtocolPyCon Austria | 6. und 7. April EisenstadtMicrosoft’s Majorana 1 chip carves new path for quantum computingI’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 WrongFosdem - Python DevroomJochens Fosdem WeeknotesJSON Resume The open source initiative to create a JSON-based standard for resumes. For developers, by developersDjangoCon.eu DublinPyCon DE & PyData 2025Shifting DX expectations: keeping Django relevant 😬PyScript - Python in the BrowserSovereign Tech FundStrings und UnicodeASCII /Unicode / UTF-8 / Characters, Symbols and the Unicode Miracle - ComputerphileUnicode Normalization FormsBig List of Naughty StringsUnicode Support für Java war doch nicht von Anfang an drin, sondern kam erst mit Version 1.1 1997 😁Learn Code the Hard WayEBCDICPicksJohannesGravitational Effects of a Small Primordial Black Hole Passing Through the Human BodyA year of uv: pros, cons, and should you migrateuv IS the Future of Python Packaging! 🐍📦migrate-to-uvDominiksketch-a-day | Ah, Jochen folgt dem Autor auf Mastodon - wahrscheinlich daherJochenfish shellFish 4.0: The Fish Of TheseusShip of TheseusMachines of Loving Grace1Self Models of Loving Grace
Transcribe →Auphonic
Feb 25, 202501:17:36Tap to summarizeAuphonic (click here to comment) 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! 🎧 ShownotesUnsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.deAuphonicAuphonicscikit-learn / NumPy / SciPySchnelle Fourier-Transformation (FFT)LevelatorTensorFlow / keras / PyTorchpodcast-transcript | Das command line tool, das ich auf dem PyDDF-Herbstsprint geschrieben habe, mit dem ich den Podcast hier transkribiereDjango / Vue.js / htmx / Alpine.js / tailwindcssCelery - Distributed Task Queue / NVIDIA Triton Inference ServerThoughts on my first machine learning project | OCR für Noten - geht das eigentlich auch umgekehrt - Notentranskripte aus Musik?PicksBoost Your Django DX update out now
Transcribe →Python 3.13
Nov 12, 202401:57:17Tap to summarizePython 3.13 (click here to comment) 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! ShownotesUnsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.dePython 3.13Python 3.13 - Release NotesREPLREPL / Changelog-EintragPYTHONSTARTUP | Wenn da ein Pfad zu einer Python-Datei drin steht, wird die ausgeführt, bevor die REPL startetLive coding music with PyREPL in Python 3.13 — Łukasz LangaTracebackscolorized displaying tracebacksImproved error messagesJITAn experimental just-in-time (JIT) compilerCopy-and-Patch Compilation | Paper von Haoran XuUnterstützte PlatformenSupport for mobile platforms | iOS, Android und WebassemblyBlack Swan Talk PyCon 2019 Russel Keith MageeProfilingPython support for the Linux perf profilerpy-spy: Sampling profiler for Python programsVMProf Pythoncore.py | Python core development podcastFree Threading / NOGILmimalloc (pronounced "me-malloc") is a general purpose allocator with excellent performance characteristicsTypingclass types.SimpleNamespaceDebuggerTomorrow Corporation Tech DemoJohn RegehrMetaHörertreffen: Hier für Hörertreffen meldenInvite-LInk für Discord: #python-podcastPicksDominikRembg is a tool to remove images backgroundJohannes2136279841-1 is the New Largest Known Prime NumberCan humans say the largest prime number before we find the next one?JochenSUBSCRIBE 11 / SUBSCRIBE 12 ist im Mai nächsten Jahres.. gleicher Ort in BerlinCFreturn in finally considered harmfulThe Design of a Self-Compiling C Transpiler Targeting POSIX Shell
Transcribe →Arrays und Sequenzen
Oct 15, 202401:16:19Tap to summarizeArrays und Sequenzen (click here to comment) 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! ShownotesUnsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.deNewsPython 3.13.0 - Release Notescore.py | Python core development podcastDjango 5.1 release notesIntroducing OpenAI o1-previewArrays und SequenzenCasey MuratoriProducer-Consumer ProblemPicksPrompt engineering overview | Anthropic prompting guideuvuv - An extremely fast Python package and project manager, written in RustInformativer Fediverse-Thread über uvThe Nature of Code | Javascript anhand von SimulationsbeispielenEvolving JavaScript with Douglas CrockfordBespoke - A modular DAW for Mac, Windows, and LinuxLive coding music with PyREPL in Python 3.13 — Łukasz Langa
Transcribe →Das Python Data Model
Jul 19, 202401:23:23Tap to summarizeDas Python Data Model (click here to comment) 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! ShownotesUnsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.deNewsLive coding music with PyREPL in Python 3.13 | Talk auf der EuroPython 2024Packaging mal wiederThe Catch in Rye: Seeding Change and Lessons Learned | Talk auf der EuroPython 2024 über Packaging etceGenix PyRun is an Apache licensed, open-source, compressed, single file Python compatible run-time, which fits into merely 5-6 MB on diskPEP 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 angehtAstral / Prefix.devAutoformatLight Table | Code Editor, der Dinge so anzeigt, wie man sie sehen möchteDjangoCon Europe 2024 - Talks sind online!iPad16,6 - Geekbench 6 ScoresNeue ModelleMistral NeMoClaude 3.5 SonnetMicrosoft 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-HardwarePython Data ModelFluent Python, 2nd Edition | Mein Lieblingsbuch über PythonExecution in the Kingdom of NounsData model - Aus der ReferenzdokumentationAspektorientierte Programmierung | Aha!PicksAnimations from first principles / Animating a rotating spiral / (More) Animations from first principles (in 5 minutes)Django 5 By Exampledramatiq - CookbookDjango TasksNikon NX Studio
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