⌨️ XML ещё жив? Работаем со "старыми" API

Несмотря на доминирование JSON, многие корпоративные и банковские API до сих пор отдают данные в XML — и работать с ними на Python не так сложно, как кажется.

В статье разбирают практический кейс: отправляем POST-запросы с кастомными заголовками, парсим XML-ответы через lxml/etree, ищем данные с помощью XPath и даже оборачиваем логику в Flask-сервис с валидацией через Pydantic.

Если столкнулись с XML-API — не паникуйте. Инструменты для работы есть, а подходы из статьи актуальны и в 2025, особенно для интеграций с legacy-системами.

📄 Читать

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Устали от сложных запросов к базе данных? Вот решение

Ormar — это инструмент, который делает работу с базой данных в Python очень простой.

Вы описываете ваши таблицы как обычные классы, а библиотека сама создает правильные SQL-запросы, проверяет данные и работает быстро.

Установка библиотеки:

pip install ormar

Она отлично подходит для современных асинхронных приложений, особенно для проектов на FastAPI.

⚙️ Документация

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Факт, не требующий доказательств

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ 15 типичных ошибок начинающих автоматизаторов (и как их избежать)

В этой статье мы разберем самые распространенные архитектурные и методологические промахи, которые приводят к хрупким, нестабильным и сложным в поддержке автотестам.

Вы узнаете, как правильно структурировать код, использовать фикстуры, Page Object и модели данных, чтобы писать тесты, которые легко поддерживать.

📄 Читать

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Хотите раздать вашу Python-программу бабушке или коллеге без Python?

PyInstaller упаковывает ваш скрипт со всеми зависимостями и интерпретатором в единый исполняемый файл.

Это решает вечную проблему «у меня не установлена эта библиотека» и «а какая версия Python нужна?», позволяя запускать программу на любой Windows, macOS или Linux машине простым двойным кликом.

Установка библиотеки:

pip install pyinstaller

Если пишете на Python десктопные утилиты, инструменты для коллег или просто хотите упростить запуск своего кода — PyInstaller ваш обязательный инструмент. Это мост между вашим кодом и реальными пользователями.

⚙️ Документация

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Парсинг цен и данных о товарах конкурентов на Wildberries

В этой статье мы разберем, как автоматически собирать данные о товарах и ценах с Wildberries через внутреннее API, визуализировать их для анализа рынка и запускать готовый парсер в облаке.

Рассмотрим практические шаги: от поиска JSON-ответов в DevTools до создания Telegram-бота, который по запросу строит графики распределения цен и топов брендов. Всё реализовано на Python с использованием requests, pandas и matplotlib.

Статья будет полезна разработчикам и аналитикам, которые хотят автоматизировать сбор рыночных данных для исследования конкурентов или отслеживания цен.

📄 Читать

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Ставим проверку орфографии на стероиды

PyEnchant — это не просто словарь, а полноценный движок проверки орфографии для Python.

Он умеет работать с десятками языков, предлагать варианты исправлений и даже позволяет кастомизировать словари. Интеграция простая, а мощность — отличная замена для базовых решений.

Установка библиотеки:

pip install pyenchant

Проще некуда: ставьте через pip и сразу подключайте словарь. Всё есть в README

Если в вашем проекте есть текстовый ввод от пользователей — этот инструмент спасет репутацию. Проверьте, как легко добавить профессиональную проверку правописания.

⚙️ Документация

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Как провалить собеседование в IT? Семь типичных ошибок (и как их избежать)

В этой статье мы разбираем семь фатальных ошибок на IT-собеседованиях: от накрутки опыта и споров с интервьюером до заливания водой и попыток гуглить в процессе.

Автор, опираясь на опыт проведения сотен интервью, объясняет, почему эти шаблоны поведения приводят к отказу.

Ключевая мысль: даже технически сильному кандидату могут помешать слабые софт-скиллы и неадекватная подготовка.

📄 Читать

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Вытаскиваем данные из текста

Библиотека parse парсит текст по шаблонам, похожим на f-строки Python. Пишешь шаблон — получаешь данные, не мучаясь с регулярками.

Пример:

from parse import parse

text = "Ошибка в файле main.py на строке 42"
result = parse("Ошибка в файле {} на строке {}", text)
# result → ['main.py', '42']

Установка:

pip install parse

Идеально для разбора логов, ответов CLI и системных сообщений. Проще некуда.

⚙️ Документация

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Python: неочевидное и вероятное

В этой статье разбираем несколько неочевидных тонкостей Python, которые полезно знать.

Рассмотрим, как работает побитовый оператор ~ и почему bool(~-True) возвращает False.

Объясним парадоксальное поведение all([]) и any([]), а также покажем эффективное использование isinstance() с кортежем типов.

Кроме того, раскроем «двуличную» природу булевых значений True и False как подтипа int.

📄 Читать

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Легко запутаться в асинхронном коде?

Asyncer — это мини-библиотека от создателя FastAPI, которая упрощает работу с асинхронным кодом. Это не фреймворк, а набор хелперов, которые делают ваш код чище и улучшают подсказки в IDE.

Она помогает легко смешивать асинхронный и синхронный код, избегая ошибок через проверку типов.

Установка библиотеки:

pip install asyncer

Отличный инструмент для тех, кто хочет писать асинхронный код проще и надёжнее.
Советую глянуть.

⚙️ Документация

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Пять листингов для лучшего понимания Python

В статье автор разбирает пять сложных листингов, которые наглядно демонстрируют важные нюансы Python.

В ней объясняется, почему повторение изменяемых последовательностей может привести к неожиданным багам, как работают глобальные переменные и оператор global, а также почему не стоит использовать изменяемые объекты в качестве значений по умолчанию аргументов функций.

Отдельное внимание уделено работе с лямбда-функциями в цикле и фабрикам для их корректного создания.

Статья поможет избежать скрытых ошибок и лучше понять механику языка.

📄 Читать

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Когдa обычные парсеры ломаются о сложный PDF

Pdfplumber — это инструмент для хирургически точного извлечения текста, таблиц и метаданных из PDF-документов.

Он работает на низком уровне, предоставляя доступ к координатам каждого символа и графического элемента, что позволяет восстанавливать даже самую сложную структуру документа, которую другие библиотеки превращают в кашу.

Установка библиотеки:

pip install pdfplumber

Библиотека не просто вытаскивает текст, а сохраняет его пространственное расположение, позволяя легко конвертировать таблицы в pandas DataFrame и применять кастомную логику для обработки.

⚙️ Документация

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Менеджер контекста это просто

В этой статье мы разберем, что такое контекстные менеджеры в Python (with), зачем они нужны для безопасной работы с файлами, БД и сетевыми соединениями, и как написать свой собственный — даже асинхронный.

Статья объясняет, как использовать встроенные менеджеры для упрощения кода, и показывает сферы их применения. Также в материале разбирается, как создать собственный контекстный менеджер для решения специфических задач.

📄 Читать

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Как перестать постоянно проверять файлы вручную?

Библиотека Watchdog помогает вашему Python-скрипту «видеть», когда в папке что-то происходит: создали файл, удалили или изменили.

Он сразу сообщит вам об этом, чтобы вы могли автоматически запустить нужное действие — например, пересобрать проект, загрузить данные или отправить уведомление.

Установка библиотеки:

pip install watchdog

Watchdog — это тот незаметный инструмент, который делает работу с файлами умнее. Он избавляет от бесконечных циклов с time.sleep(), предоставляя чистый и кроссплатформенный API.

⚙️ Документация

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Симулятор Солнечной системы на Python

В этой статье мы создадим гравитационный симулятор N тел на Python, реализуя расчёт сил по закону Ньютона и метод Эйлера для интегрирования.

Вы получите готовый рабочий код с визуализацией движения планет, который можно использовать как основу для собственных проектов.

Также мы кратко рассмотрим продвинутые подходы вроде метода Барнса-Хата для работы с большими системами.

Этот материал будет особенно полезен разработчикам, интересующимся научными вычислениями, физическим моделированием и алгоритмической оптимизацией.

📄 Читать

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Умный дом без облака и со своими правилами

Библиотека python-kasa позволяет управлять розетками, лампами и другими девайсами напрямую через Python-код, минуя официальное облако.

Вы получаете полный локальный контроль: можно включать свет по расписанию, собирать данные об энергопотреблении или интегрировать устройства в свои системы автоматизации, например, в Home Assistant. Всё работает по локальной сети и зависит только от ваших скриптов.

Установка библиотеки:

pip install python-kasa

Возьмите управление умным домом в свои руки и создавайте гибкие сценарии без оглядки на обновления приложений и доступность серверов производителя.

⚙️ Документация

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Вебсокеты на FastAPI: Реализация простого чата с комнатами за 20 минут

В этой статье мы разберем практическую реализацию группового чата на FastAPI с использованием WebSocket-соединений.

Вы узнаете, как создать серверную часть для управления комнатами и рассылки сообщений, а также напишете клиентский интерфейс на JavaScript.

Статья проведёт вас через все этапы — от настройки WebSocket-эндпоинтов до деплоя готового приложения.

📄 Читать

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Вот почему мне нравится программировать на Python

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Валидация данных в Python с помощью Pandera

Pandera — это удобный инструмент для проверки структуры и содержимого данных в Python.

Он работает как дополнительный слой валидации поверх pandas DataFrame и других структур данных, помогая выявлять ошибки на ранних этапах обработки.

Установка библиотеки:

pip install pandera

Основная задача Pandera — гарантировать соответствие данных ожидаемой схеме: типам, диапазонам значений и бизнес-правилам.

⚙️ Документация

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧