🦶 Aiometer — управление параллельными запросами в Python

Библиотека для контроля нагрузки при выполнении асинхронных HTTP-запросов или любых других корутин. Позволяет ограничивать количество одновременных операций с гибкими настройками.

👉 Главная функция:
Ограничивает RPS (запросов в секунду) и количество одновременных соединений — защищает сервисы от перегрузки при парсинге или работе с API.

Установка библиотеки:

pip install aiometer

Пример использования:

import aiometer
import httpx

async def fetch(url):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        return await client.get(url)

urls = [...]  # Список URL
results = await aiometer.run_on_each(fetch, urls, max_per_second=5)

💻 GitHub

❕ Преимущество:
Интеграция с asyncio и anyio + поддержка кастомных лимитеров. Замена самописным «костылям» с семафорами.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🔰 Анонимная функция в Python

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

😌 DockerPyze – удобная библиотека для работы с Docker из Python

Позволяет управлять Docker-контейнерами прямо из Python-кода — запускать, останавливать и проверять их статус без сложных команд.

🛑 Зачем нужно:
Чтобы автоматизировать работу с Docker через простые Python-скрипты вместо ручных команд в терминале.

Установка библиотеки:

pip install dockerpyze

Пример использования:

from dockerpyze import DockerClient

# Подключаемся к Docker
docker = DockerClient()

# Получаем список всех контейнеров
containers = docker.list_containers()
print(f"Запущено контейнеров: {len(containers)}")

💻 GitHub

🚨 Преимущества:
🔵Работает со всем, что умеет Docker.
🔵Команды как в Python — понятные и читаемые.
🔵Не нужно самому разбирать ошибки — библиотека сделает это за вас.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

😼 Самое сложное в удалёнке — объяснить коту, что клавиатура — это не грелка

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

💌 Как превратить сложные данные в простые за несколько строк кода

glom – это библиотека для обработки и трансформации данных в Python. Она помогает легко извлекать, преобразовывать и структурировать сложные данные, такие как JSON или вложенные словари.

✅ Ключевая функция:
Позволяет работать с глубоко вложенными структурами данных через простой и читаемый синтаксис, заменяя многострочные операции цепочками .get() или вложенными циклами.

Установка библиотеки:

pip install glom

Пример использования:

from glom import glom

data = {'a': {'b': {'c': 'Hello, glom!'}}}
result = glom(data, 'a.b.c')  # Достаём значение по цепочке ключей
print(result)  # Вывод: 'Hello, glom!'

💻 GitHub

⚡️ Главный плюс:
Уменьшает сложность кода при работе с глубоко вложенными структурами, делая его чище и удобнее для поддержки.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

💃 С понедельником, кодеры

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Codeв

🤓 Топ 10 команд Git, которые должен знать каждый разработчик

🛑 git init – Инициализация репозитория
🛑 git clone – Клонировать удалённый репозиторий
🛑 git add . – Добавить изменения в индекс
🛑 git commit -m "" – Зафиксировать изменения
🛑 git push – Отправить изменения на удалённый репозиторий
🛑 git pull – Получить изменения с удалённого репозитория
🛑 git branch – Просмотр веток
🛑 git checkout -b – Создать и переключиться на ветку
🛑 git merge – Слить ветки
🛑 git log – Просмотр истории

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

👁 EasyOCR – инструмент для оптического распознавания текста

EasyOCR – это библиотека на Python, которая позволяет легко извлекать текст из изображений и PDF. Она поддерживает более 80 языков и идеально подходит для автоматизации обработки документов.

‼️Основная задача:
Распознавание текста на изображениях с высокой точностью, даже в сложных условиях (разные шрифты, низкое качество).

Установка библиотеки:

pip install easyocr

Пример использования:

import easyocr

reader = easyocr.Reader(['ru', 'en'])  # Выбираем языки (русский и английский)  
result = reader.readtext('image.jpg')  # Распознаём текст  
print(result)  # Выводим результат

💻 GitHub

⭐️ Главный плюс:
Поддержка множества языков из коробки и простота интеграции в Python-проекты. Отлично подходит для задач автоматизации, анализа документов и обработки изображений.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

☕️ Это противостояние вечно

Узнал себя?

👍 – да
👀 – нет
❤️ – я не кот))

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

✅ PDFPlumber — продвинутый парсер PDF

Библиотека для точного извлечения текста, таблиц и метаданных из PDF-документов с сохранением структуры и позиционирования элементов.

✔️Главная задача:
Детальный анализ PDF с возможностью вытаскивать таблицы как pandas DataFrame и визуализировать расположение текста на странице.

Установка библиотеки:

pip install pdfplumber

Пример использования:

import pdfplumber
with pdfplumber.open("file.pdf") as pdf:
    first_page = pdf.pages[0]
    table = first_page.extract_table()
    print(table)

💻 GitHub

❗️ Ключевое преимущество:
Поддержка сложных PDF с объединенными ячейками таблиц и точными координатами текста — в отличие от простых текстовых экстракторов.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

📢 Python vs JavaScript vs Java

И вправду говорят: краткость — сестра таланта.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

👅 LLMs-from-scratch — создание языковых моделей с нуля

Практическое руководство по реализации современных языковых моделей (включая GPT) на чистом Python и PyTorch. Идеально для изучения архитектуры LLM без использования готовых библиотек.

🛑Главная задача:
Понять внутреннее устройство трансформеров и механизмов self-attention через построение моделей поэтапно — от токенизации до генерации текста.

Установка (клонирование репозитория):

git clone https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch.git
cd LLMs-from-scratch
pip install -r requirements.txt

Упрощенный пример для наглядности:

from src.model import GPT
# Создание экземпляра модели
model = GPT(vocab_size=10000, n_heads=8, n_layers=6)
# Обучение модели
model.train(text_data, epochs=10)

💻 GitHub

❗️ Ключевое преимущество:
Полная прозрачность реализации — каждый компонент (positional encoding, multi-head attention) написан вручную с пояснениями в Jupyter-ноутбуках.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🐍 Методы списков Python

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🔑 Keyring – безопасное хранение паролей

Библиотека для работы с системным хранилищем учетных данных (Keychain, KWallet, Secret Service). Позволяет безопасно хранить и получать пароли, используя механизмы защиты ОС.

🛑Главная задача:
Устраняет необходимость хранения паролей в конфигах или коде, используя защищенные системные хранилища.

Установка библиотеки:

pip install keyring

Пример использования:

import keyring
# Сохранение
keyring.set_password("my_app", "username", "secret123")
# Получение
password = keyring.get_password("my_app", "username")

💻 GitHub

ℹ️ Ключевое преимущество:
Кроссплатформенная работа с нативными хранилищами (Windows Credential Locker, macOS Keychain, Linux Secret Service) без привязки к конкретной ОС.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🐍 Графическая шпаргалка по Python

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

📗 pdoc – генератор документации для Python с поддержкеи Type Hints

Автоматически создаёт чистую и современную документацию из docstring и аннотаций типов Python. Альтернатива Sphinx с фокусом на простоту и читаемость.

ℹ️ Главная задача:
Превращает docstring и type hints в интерактивную документацию без сложных конфигов.

Установка библиотеки:

pip install pdoc

Пример использования:

# Генерация документации для модуля
pdoc ./my_module --output-dir ./docs

💻 GitHub

✅ Ключевое преимущество:
Поддержка type hints и математических формул в Markdown из коробки.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🚩Как написать ужасный код на Python: 6 смертных грехов

1️⃣ Криптованные имена переменных
x, data, temp — идеально! Пусть коллеги ломают голову, что делает этот код:

def f(a, b):
    return sum(i for i in range(a * 2) if b else a - b

2️⃣ Максимальная сложность в одной строке
Чем больше действий в одном выражении — тем лучше:

result = [x if x % 2 else (y // 2 if y > 10 else None) for x, y in zip(data1, data2) if x or y]

3️⃣ Глобальные переменные и перезапись типов
Меняйте типы на ходу и управляйте состоянием отовсюду:

value = "42"
value = int(value)  # Теперь число!
value = [value] * 3  # А теперь список!

4️⃣ Магические числа и eval()
Без комментариев и с опасными конструкциями:

if user.role == "XYZ_LEVEL_42":
    eval(f"delete_user({user.id})")  # Ничего не может пойти не так!

5️⃣ Игнорирование PEP 8
Отступы? Пробелы? Не, не слышали:

def foo():return 42
if True:print("Да")
else:  print("Нет")

6️⃣ Мёртвый код и копипаста
Никогда не удаляйте старый код. И вот этот шедевр с Stack Overflow тоже оставьте:

def calculate(x):
    # Кто-то на форуме сказал, что это работает...
    return (lambda y: y**2 + 1)(x) if x > 0 else 0

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🙏 You-Get — универсальный загрузчик медиа из командной строки

Популярный Python-инструмент для скачивания видео, аудио и изображений с 1000+ сайтов (YouTube, Twitter, Bilibili и др.). Работает напрямую через командную строку без API-ключей.

Установка библиотеки:

pip install you-get

Пример использования:

# Скачать видео/аудио по ссылке (автоопределение качества)
you-get https://www.youtube.com/watch?v=dQWgXcQ

# Показать доступные форматы без скачивания
you-get --info https://vimeo.com/1236789

# Скачать конкретный формат (по itag)
you-get --itag=137 https://youtu.be/VIDEO_ID  # 4K
you-get --itag=140 https://youtu.be/VIDEO_ID  # Аудио 128kbps

💻 GitHub

‼️ P.S. Хотите выбрать качество? Добавьте --info к команде, чтобы увидеть доступные варианты перед загрузкой.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🚩Пять правил хорошего кода

1️⃣ Читаемые имена переменных

def calculate_discount(price, discount_rate):
    return price * (1 - discount_rate)

2️⃣ Разделяйте логику

def process_data(items):
    filtered = [item for item in items if item.is_valid()]
    return sum(filtered)

3️⃣ Локальные переменные и константы

MAX_RETRIES = 3  # Константа с понятным именем

def connect_to_api():
    retries = 0  # Локальная переменная

4️⃣ Документируйте и соблюдайте PEP 8

def format_user_name(user):
    """Возвращает полное имя пользователя в формате 'Имя Фамилия'."""
    return f"{user.first_name} {user.last_name}"

5️⃣ Удаляйте ненужное
Если код не используется — смело удаляйте. Git сохранит историю при необходимости.

✔️(Пишите код так, будто его будет поддерживать психопат, который знает, где вы живете.)

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code