⌨️ Наконец-то умная работа с датами

Arrow — это библиотека для работы с датами и временем, которая исправляет все недостатки стандартного datetime.

Больше не нужно вспоминать, как парсить строки или делать таймзоны. Arrow предлагает человеческий API, умные парсеры и неизменяемые объекты.

Установка библиотеки:

pip install arrow

Пример использования:

import arrow

# Создание и форматирование
utc = arrow.utcnow()
local = utc.to('Europe/Moscow')
print(local.humanize())  # "in a moment"

Пишем меньше кода, получаем больше функциональности.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться

⌨️ Создание пользовательских обработчиков для логов в Python

В этой статье разберем, как написать кастомный обработчик логов с колбэками для разных уровней ошибок и цветным форматированием.

Научимся настраивать уведомления для критических событий и улучшим читаемость логов в консоли.

📄 Читать

Pro Python
Подписаться

⌨️ Один код — любые хранилища

fsspec — это универсальный ключ ко всем файловым системам. Одинаково работает с локальными файлами, облаками S3, Google Cloud и даже FTP.

Простая установка:

pip install fsspec
# Дополнительно для облаков:
pip install s3fs gcsfs

Примеры для разных хранилищ:

import fsspec

# Локальные файлы
with fsspec.open('data/local.txt', 'r') as f:
    print(f.read())

# Amazon S3
with fsspec.open('s3://my-bucket/data.csv', 'r') as f:
    print(f.read())

# Google Cloud Storage  
with fsspec.open('gcs://project/data.json', 'r') as f:
    print(f.read())

# FTP сервер
with fsspec.open('ftp://server.com/file.txt', 'r') as f:
    print(f.read())

# HTTP файлы
with fsspec.open('https://site.com/data.zip', 'rb') as f:
    content = f.read()

Один раз написал код — работает везде! Больше не нужно изучать отдельные библиотеки для каждого облака.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться

⌨️ 14 интересных фич Python

В этой статье мы разберем 14 продвинутых и малоизвестных возможностей Python, которые выходят за рамки стандартных рекомендаций.

Статья охватывает такие темы как перегрузка типизации с @overload, работа с протоколами для утиной типизации, структурное сопоставление с образцом, менеджеры контекста через contextlib, слоты для оптимизации, расширенные возможности f-строк и кэширование.

Каждая фича сопровождается практическими примерами и ссылками на документацию.

📄 Читать

Pro Python
Подписаться

⌨️ Python под капотом: не просто интерпретатор

Python компилирует код в байт-код (.pyc), который выполняется виртуальной машиной PVM. Байт-код кэшируется для ускорения повтроных запусков, а нативные «C-расширения» выполняются без накладных расходов виртуальной машины.

Что под капотом:

# Ваш код → байт-код → PVM → машинный код

Python - это компилятор + виртуальная машина + мост к нативному коду.

Pro Python
Подписаться

⌨️ Детекция лиц с безупречной точностью

RetinaFace — современная модель для обнаружения лиц с ключевыми точками даже в сложных условиях.

🔎 Находит лица под любыми углами, при плохом освещении и частичных перекрытиях, одновременно определяя положение глаз, носа и рта.

Установка библиотеки:

pip install retina-face

Идеальное решение для систем видеонаблюдения, анализа эмоций и биометрической идентификации.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться

⌨️ Создание персональной системы управления фотоархивом на Python

В этой статье мы разберем, как автор создал систему поиска по личному фотоархиву из 20+ тысяч снимков с помощью трех нейросетей и векторной базы данных.

Рассмотрим практический кейс использования локальных ML-моделей для генерации описаний на русском языке и организации семантического поиска через Django и PostgreSQL с pgvector.

📄 Читать

Pro Python
Подписаться

⌨️ Модуль heapq получил пять новых методов в Python 3.14, которые упрощают работу с элементами высшего приоритета:

🛑heapify_max(iterable)
Преобразует коллекцию в структуру, где первый элемент всегда максимальный

🛑heappush_max(heap, item)
Добавляет новый элемент с сохранением порядка приоритетов

🛑heappop_max(heap)
Извлекает и возвращает элемент с наивысшим приоритетом

🛑heappushpop_max(heap, item)
Добавляет элемент и сразу извлекает максимальный — работает эффективнее двух отдельных операций

🛑heapreplace_max(heap, item)
Извлекает максимальный элемент и добавляет новый за одну операцию

До версии 3.14 heapq поддерживал только минимальные кучи — структуры, где первый элемент всегда наименьший.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться

⌨️ Python для системного администрирования

Пример использования Python для кастомизации загрузчика GRUB.
Скрипт автоматически определяет конфигурацию системы, копирует файлы темы и обновляет настройки. Интересный кейс применения Python вне веб-разработки.

Установка:

git clone https://github.com/Lxtharia/minegrub-theme.git
cd minegrub-theme  
sudo python3 install.py

Наглядный пример, как Python решает низкоуровневые системные задачи!

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться

⌨️ Как тебе собеседование

Pro Python
Подписаться

⌨️ Авторизация (регистрация) по номеру через Telegram-бота на Django

В этой статье разберем, как реализовать верификацию номера телефона через Telegram-бота без затрат на SMS.

Автор показывает рабочую схему с deep link-передачей токена, Redis для временного хранения данных и REST API для опроса статуса авторизации.

📄 Читать

Pro Python
Подписаться

⌨️ Добавляем прогресс-бар в Python за 2 минуты

Этот скрипт превращает скучное ожидание в наглядный прогресс-бар. Всего 4 строки кода — и вы видите точный прогресс выполнения любой задачи.

Ставим библиотеку:

pip install tqdm

Сам скрипт:

from tqdm import tqdm
import time

for i in tqdm(range(100)):
    time.sleep(0.01)

Теперь ваши скрипты выглядят профессионально, а вы всегда в курсе прогресса. Проще не бывает!

Pro Python
Подписаться

⌨️ А в чем вообще проблема с импортами в Python?

Дело в том, что без единого стандарта в команде начинается хаос: каждый разработчик сортирует импорты по-своему.

USort решает это раз и навсегда — он автоматически применяет единый стандарт сортировки, понимая контекст вашего кода.

Установка библиотеки:

pip install usort

Больше не тратьте время на споры о порядке импортов — просто доверьтесь инструменту, который сделает всё за вас!

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться

⌨️ Какой Python-фреймворк выбрать: Django, Flask или FastAPI?

В этой статье мы разберем ключевые различия трех главных Python-фреймворков для веба.

Вы узнаете, когда выбирать монолитный Django для надежности, гибкий Flask для кастомных проектов или современный FastAPI для высокопроизводительных API.

📄 Читать

Pro Python
Подписаться

⌨️ Когда нужно найти отличия "иголки в стоге данных"

DeepDiff — это библиотека, которая автоматически сравнивает любые структуры данных в Python. Просто передайте два объекта, а она покажет все различия.

Установка библиотеки:

pip install deepdiff

Больше не нужно писать сложный код для сравнения словарей, списков или объектов. Библиотека сама найдёт что изменилось, даже в сложных вложенных структурах.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться

⌨️ Продвинутое использование декораторов

В этой статье мы разберем сложные, но практичные примеры использования декораторов в Python. Рассмотрим регистрацию объектов, вложенные декораторы, декорирование классов, работу с методами и сигнатурами функций, а также реализацию декораторов как классов.

Особое внимание уделено особенностям декорирования методов классов и созданию универсальных декораторов через наследование.

Статья будет полезна разработчикам, которые хотят глубже понять механику декораторов и применять их в реальных проектах.

📄 Читать

Pro Python
Подписаться

⌨️ Ваш браузерный автомат весом в 200 строк кода

PyDoll — это простой инструмент для автоматизации действий в браузере, когда не нужны сложные настройки Selenium.

Он очень легкий и работает практически сразу после установки. Вместо сотен строк кода — минимальное API для базовых задач: открыть страницу, найти элемент, кликнуть.

Установка библиотеки:

pip install pydoll

Подходит для быстрого парсинга или тестирования, когда важна скорость разработки, а не мощный функционал.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться

⌨️ Графики в Python с Matplotlib

В этой статье мы разберем возможности библиотеки matplotlib для создания визуализаций — от простых 2D-графиков до трёхмерных анимаций.

Вы узнаете, как настраивать внешний вид диаграмм, добавлять легенды, менять цвета и создавать интерактивные 3D-визуализации с поворотом и анимацией.

Статья будет полезна всем, кто работает с визуализацией данных в Python.

📄 Читать

Pro Python
Подписаться

⌨️ В IT после 30 — это про вас?

👍 — Вам до 30.

❤️ — Вам за 30.

🤯 — Мне ровно 30, и я в панике: в какую категорию меня записывать!

Спасибо за участие! Помните, самый правильный возраст для смены профессии — тот, в котором вы это решили.

Pro Python
Подписаться

⌨️ Ваш цифровой след под контролем

Maigret — это инструмент на Python, который помогает найти все аккаунты человека в интернете по его никнейму.

Результаты оформляются в удобные отчеты с автоматическими пометками и перекрестными ссылками.

Установка библиотеки:

pip install maigret

Отличный инструмент не только для OSINT-расследований, но и для изучения Python — можно анализировать код и адаптировать под свои задачи!

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться