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Python Podcast

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著者： Jochen Wersdörfer / Dominik Geldmacher
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Wir wollten über Python reden. Meistens tun wir das auch.
エピソード
  • Was ist neu in Python 3.15? Vom Textadventure über FrozenDict bis zu Djangos CalVer

    Was ist neu in Python 3.15? Vom Textadventure über FrozenDict bis zu Djangos CalVer
    2026/10/16
    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 FolgeEVE 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).PicksJohannes: interne TLS-Zertifikate mit mkcert, Easy-RSA und Smallstep step-caDominik: Trafilatura, um bereinigten Text oder JSON aus einer URL zu extrahierenJochen: herdr, ein Terminal-Multiplexer für Coding-Agents, der viele parallel laufende CLI-Agents danach sortiert, ob sie gerade Input brauchenFragen, Feedback oder Lust auf ein Hörertreffen? Schreibt uns eine E-Mail! ShownotesUnsere E-Mail für Fragen, Anregungen & Kommentare: hallo@python-podcast.deJochen, 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 3.15What's New in Python 3.15 - offizielle Übersicht aller Neuerungenuv / uvx - damit startet man das „What's New“-TextadventureTextual - TUI-Framework, mit dem das Textadventure gebaut istPEP 661 – Sentinel Values - eingebaute, benennbare und typprüfbare SentinelsPEP 799 – Profiling-Paket - bringt den statistischen Profiler Tachyon in die StandardbibliothekPEP 686 – UTF-8 Mode als Default - Dateien werden standardmäßig als UTF-8 gelesen statt nach System-LocalePEP 798 – Unpacking in Comprehensions - verschachtelte Listen mit * flach machenPEP 810 – Explicit Lazy Imports - der echte Import passiert erst beim ersten ZugriffPEP 814 – frozendict - eingebautes, unveränderliches DictionaryPEP 416 – frozendict (2012) - Victor Stinners erster Vorschlag von vor über zwölf Jahrensite-Modul und .pth-Dateien - der Mechanismus, den Python jetzt entschärftPEP 744 – JIT Compilation - Hintergrund zum experimentellen JITPEP 703 – Free-Threading - Python ohne GILPyPy - alternative Python-Implementierung mit JITTypingPython Typing Docs - TypedDict, Protocols & Co.PEP 747 – TypeForm - die „höhere Magie“, die niemand in der Runde verstehtPEP 544 – Protocols - strukturelles Subtyping, z. B. für Django-Codemypy - Johannes nutzt es noch aus Gewohnheitty - Type-Checker von AstralPyrefly - Type-Checker von MetaExkurseNetHack - Jochens Textadventure-ReferenzZork - der Klassiker unter den TextadventuresEVE Online: The Move to Python 3 Begins - läuft seit 2003 auf Stackless Python 2 und wird jetzt auf Python 3 migriertStackless Python - der Python-Fork hinter EVE OnlineHexaHunt - Farben anhand ihres Hex-Codes erraten, passend zum Exkurs über Farben in FehlermeldungenCelery - ein Beispiel für laufende Prozesse, an die sich Tachyon ...
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  • Data Science

    Data Science
    2025/12/08
    Data 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
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  • Platonismus und Python - Data Class Builders

    Platonismus und Python - Data Class Builders
    2025/06/30
    Platonismus 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
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