Какие темы обсудим

Backend

Как строить распределенную карту для автономного транспорта?
Как в 2ГИС ускорили эксперимент в 1000 раз?
Как Bestplace создает высокопроизводительный сервис для расчета геофакторов?
Как создать свой сервис, «воруя» чужие данные?

Библиотеки и инструменты

gRPC: максимально упростим кодогенерацию.
Taskiq: решим проблему межсервисного взаимодействия через распределенные очереди.
PydanticAI: упростим создание LLM-агента.
onETL: узнаем, зачем в МТС Диджитал прикручивают батарейки к Apache Spark.
Внедрить Observability: выясним, как минимизировать поток пользовательских жалоб и оперативно узнавать о багах.
mypy, Pyright и red_knot: «скрестим» их со всеми версиями Python + JIT, nogil, tail-call и PyPy, чтобы работать с большой кодовой базой.

Практики разработки

Как проводить рефакторинг больших сервисов.
Почему Python [не] умеет работать с CPU-bound задачами.
Как оптимизировать и ускорять код на Python.
Как сделать быстрое и масштабируемое расчетное ядро на Python?
Как AI упростит поиск метрик в BI.

Core Python

Зачем PyPy, если в CPython есть JIT.
Почему критика Airflow часто необоснованная.
Как эволюционные алгоритмы помогают автоматизировать проектирование линейных протяженных объектов.

Архитектура и паттерны

FastStream: построим дизайн фреймворка с нуля, примем ключевые архитектурные решения, глубоко погрузимся в кодовую базу проекта.
Что, если функции будут знать, в каком контексте они были вызваны, и изменять в зависимости от этого свое поведение.

Fundamentals

Как оптимизировать PostgreSQL-запросы.

Бонус: IML

На сайте PiterPy есть также доклады конференции IML. Мы поместили их в отдельный тематический блок – IML

Время брать билеты

Все доклады уже известны, а цены пока не достигли максимума — отличный момент, чтобы запросить билет у компании или приобрести его самому. В мае цены вырастут.