🖥 ال httpdbg هي أداة مفتوحة المصدر لتصحيح أخطاء طلبات HTTP(S) في برامج Python!

✨ إنه يسمح للمطورين باعتراض وتحليل طلبات عميل HTTP(S) التي تقدمها تطبيقاتهم دون الحاجة إلى تغيير الكود المصدر الخاص بهم. لاستخدامه، قم ببساطة بتشغيل البرنامج باستخدام الأمر pyhttpdbg بدلاً من Python القياسي، وبعد ذلك يمكنك عرض الطلبات التي تم اعتراضها عبر واجهة الويب على http://localhost:4909

🔐 الترخيص: Apache-2.0

🐼 يموت الباندا موتًا بطيئًا ومؤلمًا⚰️.

إنها مكتبة معالجة البيانات الأكثر شهرة في العالم، لكنها بطيئة ويتفوق عليها العديد من المكتبات بشكل كبير😔.

المشكلة مع بدائل Pandas هي أن لا أحد يريد تعلم API جديدة🤚.

لنواجه الأمر: فمن الأكيد أنهُ لن يقوم الأشخاص بنقل مشاريعهم إلى أطر عمل أخرى دون سبب وجيه☹️.

ولكن بعد أن تعلمتُ FireDucks وعملت فيها مشاريع لفترة لا بأس بها الآن🦆.

تبين لي أن هذه المكتبة أسرع بعدة مرات من Pandas ، والأفضل فيها أنهُ لن تحتاج إلى تغيير كود مشاريعك القديمة التي على pandas للتبديل إليها☕️.

يمكنك تغيير سطر واحد من الكود على pandas وسيعمل باقي الكود على FireDucks :

import fireducks.pandas as pd

يمكنك أيضًا تشغيل الكود الذي كان على pandas الخاص بك دون تغيير السطر باستخدام أمر :

$ python -mfireducks.imhook yourfile[.]py

مكتبة FireDucks عبارة عن مكتبة متعددة الخيوط مع تسريع المترجم وAPI متوافقة تمامًا مع pandas🤝.


فاز فريق FireDucks🦆 بأغلبية ساحقة🍸.

🖥 NiceGUI
هو إطار عمل Python مفيد لإنشاء واجهات ويب يتم عرضها مباشرة في متصفحك🖥!

⭐️ إنه يجعل من السهل إنشاء عناصر مثل الأزرار🖱 والحوارات🗯 وعلامات Markdown🔤 والمشاهد ثلاثية الأبعادℹ️ والرسوم البيانية📊 والمزيد⭐️.

يعد NiceGUI مناسبًا بشكل خاص لتطوير تطبيقات الويب الصغيرة🖥 ولوحات المعلومات⌨️ ومشاريع الروبوتات🌐 وحلول المنزل الذكي🏘 والمهام المماثلة⭐️.

🔐 الترخيص : MIT

🎲 تلعب نظرية الاحتمالات دورًا رئيسيًا في التعلم الآلي والإحصاء وتحليل البيانات.

في هذه المقالة📰، ستُتناول 12 مشكلة ستساعدك على فهم التطبيق العملي لنظرية الاحتمالات باستخدام Python بشكل أفضل🎲.

🖥 نسخة Python التفاعلية.

إذا كنت قد عملت مع أطر عمل الواجهة الأمامية الحديثة مثل 🖥React أو Vue أو Angular🖥 ، فأنت على دراية بقوة إدارة الحالة التفاعلية⭐️.

هذا هو السحر وراء واجهات المستخدم الديناميكية وأنظمة الوقت الحقيقي🫡.

ولكن لماذا يجب على بايثون أن يفوت فوائد التفاعلية☹️؟

توفر لك reaktiv من Python هذه الفوائد من البرمجة التفاعلية لمشاريع Python الخاصة بك🍸.

pip install reaktiv

🖥 Mail0
هو مشروع مفتوح المصدر يهدف إلى إنشاء بديل لـ Gmail يسمح للمستخدمين بإدارة بريدهم الإلكتروني دون الاعتماد على مقدمي خدمات كبار!

🌟 إنه يوفر القدرة على استضافة خادم بريد ذاتي، والتكامل مع الخدمات الخارجية (مثل Gmail وOutlook)، ويضمن الخصوصية حيث تظل البيانات تحت سيطرة المستخدم الكاملة. يركز المشروع على الشفافية والخصوصية ومرونة التخصيص.

.
🖥Vanna

🐍إطار عمل في Python مفتوح المصدر يهدف إلى تسهيل عملية توليد استعلامات SQL💻 من النصوص باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي📱.

👀 الأمر بسيط : أولاً، قم بتدريب النموذج على بياناتك🖥، وبعد ذلك يمكنك طرح الأسئلة بلغتك العادية🙂 ؛ عندها يقوم Vanna بتحويل الأسئلة النصية📰 إلى إستعلامات 🖥 (بإستخدام تقنيات ال📱) يتم تنفيذها على قاعدة البيانات💻.

🔗يدعم Vanna التكامل مع نماذج الذكاء الإصطناعي المختلفة مثل OpenAI و Anthropic و HuggingFace🤝.


⬇️ التثبيت :

pip install vanna

.
Jupyter on VS Code👩‍💻

يمكنك إستخدام Jupyter على VS Code بسلاسة ، كل ماعليك هو عمل بعض الخطوات البسيطة🙂.

بكل بساطة : قم بتحميل ال Extension الخاصة ب Jupyter على VS Code ، يمكنك تحميلها من الموقع الرسمي ، أو يمكنك البحث عليها في قائمة ال Extensions على VS Code .

للتكامل مع Python🐍 :
تأكد من أن Python مثبتاً على جهازك أو قم بتثبيته من الموقع الرسمي ل Python📱.

قم بتحميل Extension الخاص بPython على VS Code 📂.

تثبيت Jupyter عن طريق الأمر :

pip install jupyter

وأخيراً عند إنشاء ملف لانقوم بإنشائه بصيغة py.كالمعتاد ؛ بل نقوم بإنشاء ملف بصيغة ipynb.ويمكنك العمل عليه بشكل طبيعي جداً🤝.
#Tools

.
ERD Lab

هي أداة مجانية عبر الإنترنت مصممة لتصميم قاعدة البيانات وتصورها بشكل احترافي باستخدام مخططات الكيانات والعلاقات (ERD)📇🔅.

إنه يسمح لك باستيراد نصوص SQL💻 الموجودة أو إنشاء قواعد بيانات جديدة دون الحاجة إلى كتابة التعليمات البرمجية👨‍💻 ، مما يبسط عملية تطوير وتوثيق قواعد البيانات🧠.
#Tools

.
🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🅰️🔤🔤🔤

تُعتبر Cryptography واحدة من أهم المكتبات في لغة Python لتوفير أدوات التشفير🏆.

تهدف المكتبة إلى تسهيل عملية التشفير وفك التشفير للمطورين من خلال توفير واجهات برمجية عالية المستوى وأخرى منخفضة المستوى😈.

نظرة مختصرة عن المكتبة📖.

#python

.
Draw.io
هي أداة مجانية ومفتوحة المصدر تُستخدم لإنشاء المخططات والرسومات البيانية بسهولة🖌.

توفر واجهة بسيطة وفعالة لإنشاء مجموعة متنوعة من الرسومات مثل :

📈 مخططات تدفق (Flowcharts): لإنشاء تصورات للعمليات📈.
📇 مخططات العلاقات الكيانية (ERD): لتصميم قواعد البيانات💻.
🗓 مخططات تنظيمية (Org Charts): لتوضيح الهيكل التنظيمي⚙️.
🗺 خرائط ذهنية (Mind Maps): لتوضيح الأفكار والعصف الذهني🧠.
👨‍🎨 تصميمات واجهة المستخدم (Mockups): لتصميم واجهات التطبيقات🖥.


💯تُعتبر Draw.io أداة مثالية للمطورين، ومحللي الأنظمة ، وحتى الطلاب الذين يحتاجون إلى أداة مرنة وسهلة لإنشاء المخططات📊.

⬇️يمكنك إستخدامها أون لاين على الويب🌐أو يمكنك تحميل النسخة الخاصة بأجهزة الكمبيوتر👨‍💻.
#Tools

.
Roadmap.sh

هي منصة تعليمية تقدم خرائط طريق شاملة وموجهة للمطورين والمهتمين بجميع مجالات التكنولوجيا👨‍💻.

الهدف من الموقع هو مساعدة الأفراد على تعلم المهارات التقنية بطريقة منظمة وموجهة بناءً على أدوارهم أو اهتماماتهم🤝.

خرائط طريق حسب الأدوار: مثل مطور الواجهة الأمامية (Frontend), الخلفية (Backend), DevOps, الذكاء الاصطناعي، الأمن السيبراني، وغيرها الكثير🐍.

خرائط طريق حسب المهارات: تعلم تقنيات محددة مثل :
APIs👣, Node.js🖥, Git👩‍💻 & Github👩‍💻, AWS👩‍💻, وغيرها.

مشاريع وأفكار: يوفر الموقع أفكارًا لمشاريع عملية لتطبيق ما تم تعلمه🔰.

مجتمع تعليمي: يتم تحديث المحتوى باستمرار بناءً على مساهمات المجتمع📇.

يمكنك اختيار خارطة الطريق المناسبة لمجالك أو التقنيات التي ترغب في تعلمها ، واتباع الخطوات الموصى بها لتعلم الأدوات والتقنيات بشكل تدريجي🗺.
#Tools

.
فيDjango👩‍💻

🛍هذا قالب متجر إلكتروني مبني على Django 4.x ويوفر مجموعة كاملة من الميزات للإدارة🛒.

🖥يوفر واجهة سهلة الاستخدام ولوحة إدارة قوية😂.

🤝يتضمن دعمًا لإدارة المنتجات🗓، وإدارة الفئات، وعربة التسوق🛒، وقائمة الطلبات📝، وإنشاء فواتير PDF🧾، وتحليلات المبيعات التفصيلية📊.

🔐 الترخيص: MIT
#python

⚡كيف يُسرّع Duolingo👋 خدماته المصغرة بنسبة 40% باستخدام Python غير المتزامن 🐍

👋شاركت Duolingo على مدونتها كيف تمكنت من تحسين أداء خدمات Python الخاصة بها بشكل كبير عن طريق تحويلها إلى async/await ، ولم تفعل ذلك من أجل الضجة الحاصلة على Python الغير متزامن ، ولكن لتوفير المال💲.

💸الدافع: الإنتاجية وخفض التكاليف
يعمل Duolingo على عدد كبير من الخدمات المصغرة التي تتعامل مع أحجام هائلة من حركة المرور. وعلى الرغم من الحمل المرتفع، ظلت العديد من خدمات Python الخاصة بهم خاملة في انتظار عمليات الإدخال/الإخراج، مثل طلبات الشبكة أو عمليات قاعدة البيانات. وهذا يعني استخدامًا غير فعال لوحدة المعالجة المركزية، مما يعني إهدار الأموال التي تم إنفاقها على الاستضافة السحابية🔄.

🔤يُعد الكود غير المتزامن طريقة "للتبديل" بين المهام أثناء الانتظار، مما يجعل استخدام وحدة المعالجة المركزية أفضل. كان هذا هو الدافع الرئيسي: ليس "مجرد أن نكون غير متزامنين"، ولكن لتقليل التكاليف😎.

⚙️ كيف تمت الهجرة؟
وكانت العملية تدريجية ومتعمدة. وفيما يلي الخطوات الرئيسية:

✅ الانتقال ليس "كل شيء أو لا شيء"
ولم يتعجل الفريق في إعادة كتابة الخدمة بأكملها من الصفر. لقد بدأوا بتحويل المسارات الفردية إلى تعريف غير متزامن، وإضافة دعم غير متزامن قطعة قطعة🧩.

✅ تم تكييف الأدوات تدريجيا
كان لا بد من تحديث المكتبات والأدوات داخل الشركة:
⚪️ أعدنا كتابة عميل HTTP الخاص بنا لاستخدام aiohttp،
⚪️ تم جعل نظام المصادقة متوافقًا مع السياقات غير المتزامنة،
⚪️ تم تحديث التسجيل والتتبع والقياسات للهندسة المعمارية غير المتزامنة🔰.

✅ الاختبارات والبنية التحتية
تتطلب التغييرات غير المتزامنة إعادة الاختبار. لقد قاموا بتنفيذ دعم pytest-asyncio وأعادوا التفكير في النهج المتبع تجاه المحاكاة الساخرة والتجهيزات📃.

✅ الإطلاق في الإنتاج - خطوة بخطوة
في البداية، كانت الطرق تعمل في وضع متزامن. وبعد ذلك تم تحويلهم إلى الوضع غير المتزامن وتم قياس الفرق. وقد أتاح هذا إمكانية تحديد "الاختناقات" قبل التنفيذ الجماعي🧠.

📈 النتائج: +40% أداء لكل مثيل
🟢 بدأت كل مثيلات الخدمة المصغرة في استخدام وحدة المعالجة المركزية بكفاءة أكبر.
🟢 انخفض متوسط ​​زمن الاستجابة.
🟢 تقليل عدد الحالات المطلوبة - توفير $$$.
🟢 أصبح الكود أسهل في التوسع والصيانة في بيئة تعتمد بشكل مكثف على الإدخال/الإخراج.

✅بينما ينتظر أحد الطلبات، يمكن للمعالج تنفيذ مهام أخرى⭐️.

🔍 الاستنتاجات
👋يؤكد دولينجو على:
لا حاجة للتزامنية "فقط لأنها عصرية".
ولكن إذا كان لديك خدمة بها الكثير من عمليات الإدخال/الإخراج وكان الأداء مهمًا، فيمكن أن يوفر لك Python غير المتزامن مكاسب ومدخرات حقيقية🤝.
#python

.
👾pygame🐍
هي واحدة من أشهر المكتبات في لغة Python لتطوير الألعاب ثنائية الأبعاد (2D Games)، وتُستخدم بشكل واسع في المشاريع التعليمية والتجريبية بسبب سهولة استخدامها وبساطتها🤝.

كود بسيط لتحويل النص إلى كلام بإستخدام pygame🗣️.

import pygame
from gtts import gTTS

def speak(text):
    # إنشاء ملف صوتي باللغة العربية
    tts = gTTS(text=text, lang="ar")
    tts.save("temp.mp3")  # حفظ الملف مؤقتاً

    # تشغيل الصوت باستخدام pygame
    pygame.mixer.init()
    pygame.mixer.music.load("temp.mp3")
    pygame.mixer.music.play()

    # الانتظار حتى ينتهي الصوت
    while pygame.mixer.music.get_busy():
        pygame.time.Clock().tick(10)


print("ماذا تريد أن أقول؟")
text = input(" >>")
speak(text)

.
📱 Groovy 📱
جسر بين Python و JavaScript

في عالم البرمجة، كثيرًا ما نحتاج إلى دمج قدرات Python القوية مع إمكانيات JavaScript على الويب🔗.

هنا يأتي دور Groovy – مشروع مفتوح المصدر من فريق Gradio، يتيح لك تحويل دوال Python إلى JavaScript بسهولة وسرعة🐬.

ماهو Groovy ؟
هو محول (transpiler) ذكي يقوم بتحويل دوال Python🔰 البسيطة إلى مكافئاتها بلغة JavaScript📱.
تم تطويره لتسهيل تشغيل كود Python على واجهات الويب دون الحاجة لإعادة كتابة الدوال بلغة مختلفة🔄.

يوفر الوقت: لا حاجة لإعادة كتابة الأكواد بلغتين🕘.

يعمل مباشرة مع Gradio: مثالي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التفاعلية📱.

تقارير واضحة للأخطاء: يساعد المطور على فهم سبب فشل التحويل إن وجد❌.

رغم قوته، لا يدعم Groovy جميع ميزات Python، مثل:

الدوال المعقدة أو المتداخلة🚘.

أوامر الطباعة ( )print🖨.

بعض المكتبات الخارجية🚪.

تُعتبر Groovy أداة مبتكرة لكل مطور يريد دمج قوة Python مع مرونة JavaScript، خاصة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي والمجالات التفاعلية🤝.
#python