Форматирование в f-строках Python

📌 f-строки (f-strings) появились в Python 3.6 и считаются наиболее удобным и читаемым способом форматирования

Преимущества над другими методами:

Лаконичность и наглядность:
(f"Hello {name}") против( "%s" % name) или ("{}".format(name));

Поддержка выражений внутри фигурных скобок (можно вызывать функции, методы, выполнять арифметику прямо в строке);

Универсальность: поддержка всех форматтеров, которые раньше работали через format.

⚡️ f-строки — это гибко, читаемо и современно. Если вы до сих пор используете % или .format(), попробуйте перейти на f-строки: код станет короче и понятнее
#полезные_ресуры

⚡️Форматирование кода — Black
Black — это один из самых популярных и строгих форматтеров Python-кода. Его принцип прост: «Код должен выглядеть одинаково, независимо от автора»

🔹 Что делает форматер:
Форматтер автоматически приводит код к единому стилю — добавляет/убирает пробелы, выравнивает отступы, расставляет кавычки и переносы строк.
Это помогает, когда проект ведёт несколько человек, и все пишут по одному стандарту (PEP8)

🧩 Black и его конкуренты:

autopep8 — базовый форматтер, который просто приводит код к PEP8, но не всегда последовательно

YAPF (Yet Another Python Formatter) — даёт больше гибкости и стилей, но именно из-за этого код может выглядеть по-разному в разных проектах

Ruff — также умеет форматировать, но его сила всё же в линтинге

🧠 Почему Black лучше:

Жёстко стандартизирован — никаких споров в команде

Минимум настроек — разработчики просто доверяют ему

Оптимизирован под большие кодовые базы

Идеально работает в связке с Ruff и Pylance, создавая целостную экосистему для чистого и безопасного кода

Также - легко интегрируется с VS Code и имеет большую скорость работы

⚙️ Подключить можно двумя способами:
1. Установить пакет: pip install black
2. Установить в Visual Studio code расширение Black

Затем добавить в settings.json:

{
    "python.formatting.provider": "black",
    "editor.formatOnSave": true
}

#рекомендации_tech

📢 FastAPI + asyncio в 2025
Свежие данные показывают: FastAPI + asyncio - лидеры 2025 года в мире backend-разработки на Python

❕Вот цифры, которые говорят всё сами за себя:

TechGig сообщает: FastAPI используется 38 % разработчиков Python в 2024 году и прибавил +9 % по сравнению с предыдущим годом

Опрос PyCharm: «Каждый третий разработчик Django также использует Flask или FastAPI, а около 25 % используют FastAPI»

CraftYourStartup приводит числа: FastAPI обрабатывает до 15 000–20 000 RPS в тестах, значительно обгоняя Flask и Django

🔍 Почему именно FastAPI + asyncio растут так быстро:

Асинхронность из коробки. Поддержка async/await позволяет обрабатывать тысячи запросов одновременно, не блокируя поток исполнения

Современный стек. Используется Pydantic для валидации данных и Starlette как асинхронное ядро — это делает API-разработку лаконичной и безопасной

Высокая производительность. FastAPI входит в топ самых быстрых Python-фреймворков, уступая лишь решениям на Rust и Go

Отличная документация и автогенерация Swagger UI. FastAPI сам создаёт интерактивную документацию для вашего API без дополнительного кода

⚡️ Вывод
Если вы выбираете между Flask, Django и FastAPI — эти данные ясно говорят: FastAPI в связке с asyncio сейчас наиболее перспективны в backend-разработке
#IT_новости

Работаем✊🏼

Docker
📌 Docker — это платформа контейнеризации, которая позволяет упаковать приложение со всеми его зависимостями в отдельный контейнер

⚡️Контейнер — это лёгкая изолированная среда, которая гарантирует, что приложение будет работать одинаково на любом устройстве, независимо от настроек системы.

🔍 Зачем нужен Docker:

🔹 Изоляция — каждое приложение живёт в своём контейнере, не мешая другим

🔹 Портативность — “работает у меня” теперь работает везде

🔹 Быстрое развёртывание — контейнер запускается за секунды

🔹 Интеграция с CI/CD — идеален для DevOps и автоматизации сборок

⚙️ Как Docker используется в backend:

Развёртывания приложений (Flask, Django, FastAPI) в контейнерах.

Поднятия сервисов: PostgreSQL, Redis, Nginx, Celery и др.

Создания docker-compose для локальной разработки и продакшена.

📘 Факт:
Docker основан на технологиях Linux (cgroups и namespaces), но при этом кроссплатформенный — отлично работает и на Windows, и на macOS.
#словарь_программиста

Делаем заказ с Бьянкой 🐾

Линтеры: Ruff vs flake8 vs pylint - рекомендации и настройка (наш выбор - Ruff)
💡 Линтер анализирует код до выполнения и помогает находить ошибки, нарушения стиля и потенциальные уязвимости

🔸 flake8
Классика. Проверяет стиль по PEP8, расширяется плагинами, медленный на больших проектах; используется в старых проектах, где важно “не ломать традиции”

🔸 pylint
Строгий и “болтливый”. Проверяет всё - от импортов до докстрингов. Но слишком шумный и нередко требует тонкой настройки. Хорош для образовательных целей, но раздражает в production-коде

🔸 Ruff
Написан на Rust → в десятки раз быстрее flake8/pylint. Поддерживает их правила + форматирование, импорт-сортировку и даже часть функций Black. Интегрируется с VS Code “из коробки” через расширение. Конфигурация простая — можно обойтись без .toml, просто задать параметры в settings.json

📌 Наш выбор: Ruff — современно, быстро, минималистично. Идеален для связки: Ruff + Black + Pylance
#рекомендации_tech

Когда в Тюмени снова заглушили связь:

Python всё ещё доминирует в AI/ML и веб-разработке в 2025 году

📢 По данным блога JetBrains «The State of Python 2025» язык Python остаётся основным выбором разработчиков:

Python занимает второе место по популярности среди языков программирования за последние 12 месяцев, и 57 % разработчиков используют только его

41 % разработчиков используют Python именно для машинного обучения

Python применим в веб-разработке, API-сервисах, автоматизации и аналитике

🔍 Почему это важно для вас - при выборе направления (backend, AI, data) Python остаётся универсальным “мастер-ключом”

💡Если стоит выбор, какой язык учить или совершенствовать — ставьте на Python. Он ещё далёк от заката
#IT_новости