🐍 Хитрый совет по Python: как ускорить in в 1000 раз

Когда ты проверяешь, есть ли элемент в списке, Python делает это медленно — он пробегает по списку полностью.
А если ты проверяешь элемент в множестве (set), это работает в сотни раз быстрее.

📌 Пример:


data = [1, 2, 3, ..., 1000000] # большой список
queries = [42, 9999, 123456]

# Медленно:
for q in queries:
if q in data:
print(q)


🔁 Каждый q in data проходит весь список → медленно.

✅ Правильный способ:

Преобразуй список в set один раз — и все станет быстро:


data_set = set(data)

for q in queries:
if q in data_set:
print(q)


💡 Проверка in в set работает мгновенно (как в словаре).
Такой трюк особенно полезен, если:

-у тебя много данных
-ты делаешь много проверок на вхождение

📌 Запомни: if x in список: — медленно
Лучше: if x in set(список): — быстро!



@Python_Community_ru

💡 STUMPY — библиотека для анализа временных рядов. Этот проект предлагает мощный инструмент для работы с временными последовательностями через вычисление matrix profile — специальной метрики, которая автоматически находит схожие паттерны в данных.

Инструмент поддерживает распределённые вычисления через Dask и GPU-ускорение через Numba. Технология особенно полезна для обнаружения аномалий, повторяющихся фрагментов и семантической сегментации. Библиотека одинаково хорошо работает как на небольших наборах данных, так и на временных рядах длиной в миллионы точек.

🤖 GitHub (https://github.com/stumpy-dev/stumpy)



@Python_Community_ru

👩‍💻 MegaParse (https://github.com/QuivrHQ/MegaParse) — высокопроизводительный парсер, который способен преобразовывать всевозможные типы документов (Word документы, PDF-файлы или даже презентации PowerPoint)!

🌟 Его основная цель — преобразовывать информацию из документов в текст для LLM, при этом минимизируя различные потери данных.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github (https://github.com/QuivrHQ/MegaParse)



@Python_Community_ru

‍🖥 Что выведет код ниже?


def append_to_list(val, my_list=[]):
my_list.append(val)
return my_list

print(append_to_list(1))
print(append_to_list(2))
print(append_to_list(3))


🤯 Подвох
Многие думают, что каждый вызов append_to_list() создаёт новый список, и ожидают вывод:


[1]
[2]
[3]

Но на самом деле Python выведет:


[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]

🧠 Почему так происходит?
В Python значения аргументов по умолчанию вычисляются один раз — при определении функции, а не при каждом вызове.

Значение my_list=[] создаётся один раз и сохраняется между вызовами. Это работает как статическая переменная внутри функции.

✅ Как это исправить?
Используй None как значение по умолчанию:


def append_to_list(val, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(val)
return my_list

print(append_to_list(1)) # [1]
print(append_to_list(2)) # [2]
print(append_to_list(3)) # [3]

💡 Вывод
Не используйте изменяемые объекты (например, list, dict, set) как значения по умолчанию для аргументов функций в Python.




@Python_Community_ru

🐍 dlt — библиотека для загрузки данных на Python. Этот open-source инструмент упрощает работу с данными — от простых скриптов до сложных ETL-пайплайнов. Автоматически определяет структуру данных и адаптируется под разные источники и хранилища.

Проект удобен для быстрого прототипирования: можно начать в Colab-ноутбуке, а затем масштабировать до production-решения. Поддерживает инкрементальную загрузку и интеграцию с Airflow.

🤖 GitHub (https://github.com/dlt-hub/dlt)



@Python_Community_ru

🖥 Полезный трюк в Python: как отсортировать список по нескольким условиям одновременно

Если вы хотите отсортировать список объектов (например, словарей или кортежей) сразу по нескольким критериям — например, сначала по возрасту по возрастанию, а затем по имени по убыванию — не нужно писать громоздкие функции.

Используйте sorted() с key, комбинируя несколько полей с нужной логикой сортировки. Вот как:


people = [
{"name": "Alice", "age": 30},
{"name": "Bob", "age": 25},
{"name": "Charlie", "age": 25},
{"name": "David", "age": 30},
]

# Сортировка: сначала по age (по возрастанию), затем по name (по убыванию)
sorted_people = sorted(people, key=lambda p: (p["age"], -ord(p["name"][0])))

for person in sorted_people:
print(person)


💡 Работает и с объектами, и с кортежами — главное, правильно составить key. Особенно полезно для фильтрации списков в табличных данных, при выводе результатов или генерации отчётов.

#python

Больше коротких уроков тут (https://www.youtube.com/shorts/VFmdZOYI8qc)

@Python_Community_ru

🐧 Pynguin — генератор юнит-тестов для Python. Инструмент автоматически создаёт тесты для Python-кода, экономя время разработчиков и при этом адаптирован под особенности динамической типизации Python.

Проект пока находится в стадии исследования и требует осторожности — он исполняет тестируемый код, поэтому разработчики рекомендуют использовать изолированные среды вроде Docker. Установка через pip install pynguin, минимальная конфигурация требует указания пути к проекту и модулям для тестирования.

🤖 GitHub (https://github.com/se2p/pynguin)



@Python_Community_ru

🐍 Python Gotcha: как правильно логировать необработанные исключения

В этой статье разбирают частую проблему: программа падает, но в логах — тишина. Необработанные исключения отправляются в stderr, а не в лог-файл, и вы не знаете, что пошло не так.

Пример кода:

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("app.log")
handler.setFormatter(logging.Formatter("%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(message)s"))
logger.addHandler(handler)

def divide(a, b):
return a / b

def main():
logger.info("Start")
logger.info(divide(10, 0)) # ZeroDivisionError
logger.info("End")

if __name__ == "__main__":
main()


📄 В логе:



2025-07-24 12:00:00 __main__ INFO Start

❗ А сам ZeroDivisionError — только в консоли. Лог молчит.

✅ Решение — использовать sys.excepthook:


import sys

def handle_uncaught_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback):
logger.critical("Uncaught exception", exc_info=(exc_type, exc_value, exc_traceback))

sys.excepthook = handle_uncaught_exception

Теперь, если произойдёт ошибка, она попадёт в лог:



CRITICAL Uncaught exception
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: division by zero

📌 Вывод:
— Необработанные исключения не попадут в лог, если явно не подключить sys.excepthook
— Это особенно важно в продакшене: лог покажет, где и почему всё сломалось
— Просто и надёжно

🔗 Подробнее (https://andrewwegner.com/python-gotcha-logging-uncaught-exception.html)



@Python_Community_ru

‍📦 Гайд: “The Step-by-Step Guide to Python Packaging Tools 2025”

Python-инфраструктура сильно изменилась.

Выбор между pip, poetry, uv, hatch, pdm и др. — это уже не просто "pip install", а стратегическое решение.

В этом гайде сравниваются 6 ключевых инструментов, каждый со своими сильными и слабыми сторонами:

1️⃣ uv — самый быстрый и универсальный (написан на Rust)
✅ До 100× быстрее pip
✅ Объединяет pip, virtualenv и pip-tools
✅ Поддержка PyPI-паблишинга и Python-менеджмента
📌 Выбор для CI/CD и monorepo-проектов

2️⃣ Poetry 2 — стандарт для библиотек и модульных приложений
✅ Поддержка semantic versioning, lock-файлов, плагинов
✅ Отлично подходит для open source
📌 Идеален для reproducible builds и PyPI

3️⃣ Hatch — “Cargo для Python”
✅ Поддержка матриц окружений, monorepo, хуков
✅ Интеграция с uv для скорости
📌 Выбор для сложных enterprise-проектов и тестовых фреймворков

4️⃣ PDM — стандартизированный менеджер без virtualenv
✅ Поддержка PEP 582 (__pypackages__), PEP 621
✅ Изоляция без виртуалок, удобен для прототипов
📌 Подходит для rapid dev и экспериментальных сборок

5️⃣ Pipenv — простой интерфейс для приложений
✅ Pipfile, auto-venv, чистый CLI
📌 Хорош для небольших проектов и начинающих

6️⃣ pip — классика
✅ Совместим везде, гибкий
❌ Нет lock-файлов, окружений, требует внешних тулов
📌 Решение для легаси-проектов или скриптов

💡 Выводы:

• uv — лучший выбор для скорости, CI и автоматизации
• Poetry — стандарт для библиотек, особенно с open source
• Hatch — для сложных проектов и продвинутых пайплайнов
• PDM — для быстрой разработки и современных стандартов
• Pipenv — простой, но морально устарел
• pip — базовый минимум, но требует ручной сборки обвязки

Если ты:
🔹 Собираешь ML‑пайплайн → смотри в сторону uv + Hatch
🔹 Работаешь над библиотекой → Poetry 2 будет логичным выбором
🔹 Строишь монорепу или сложный фреймворк → Hatch + workspace
🔹 Пишешь простые скрипты или MVP → подойдёт PDM или Pipenv

🔗 Полный гайд (https://www.datumlabs.io/resources/the-step-by-step-guide-to-python-packaging-tools-2025)



@Python_Community_ru

🧹 ObjectClear — инструмент для удаления объектов с изображений с помощью ИИ

Что умеет:
🖼 Загружаешь изображение
🎯 Выделяешь объект, который хочешь убрать
✨ Модель автоматически удаляет его и восстанавливает фон

Под капотом:
— Segment Anything (SAM) от Meta для выделения объекта
— Inpaint-Anything для генерации фона
— Поддержка работы в браузере (Gradio UI)

Можно запускать локально. Всё open-source.

📎 GitHub: https://github.com/zjx0101/ObjectClear



@Python_Community_ru

🔥 Нашёл 100% open-source AI-агента для задач в разработке ПО!

ByteDance выпустили Trae Agent — LLM-агент для автоматизации задач в области программной инженерии.

✅ Планирование и использование инструментов из коробки
✅ Умеет рефакторить, дебажить, разбираться в коде
✅ Полностью автономный
✅ Абсолютно открытый код

Отличная база, если вы строите что-то с AI.

git clone https://github.com/bytedance/trae-agent.git
cd trae-agent
uv venv
uv sync --all-extras

https://github.com/bytedance/trae-agent



@Python_Community_ru

🖥 Контекстный перехват stdout — как легко отключить или сохранить print

💡 Хотите, чтобы print() не мешал логике и при этом легко отключался или сохранялся в файл?

Вместо того чтобы комментировать все print() в проде, подмените стандартный вывод через контекстный менеджер — и легко направляйте вывод в файл, /dev/null или даже буфер для последующей обработки.

Это особенно полезно при отладке в прод-среде или при генерации логов без сторонних библиотек.


import sys
from contextlib import contextmanager
from io import StringIO
import os

@contextmanager
def capture_stdout(to_file=None, suppress=False):
original_stdout = sys.stdout
try:
if suppress:
sys.stdout = open(os.devnull, 'w')
elif to_file:
sys.stdout = open(to_file, 'w')
else:
buffer = StringIO()
sys.stdout = buffer
yield sys.stdout
finally:
sys.stdout.close() if sys.stdout not in (original_stdout, sys.__stdout__) else None
sys.stdout = original_stdout

# Пример использования:
with capture_stdout(suppress=True):
print("Этого вы не увидите")

with capture_stdout(to_file="output.log"):
print("А это уйдёт в файл")

with capture_stdout() as captured:
print("Это записано во внутренний буфер")

print("Буфер содержит:", captured.getvalue().strip())




@Python_Community_ru

🌐 BrowserOS — операционная система внутри браузера на базе AI

BrowserOS — это экспериментальный проект, превращающий браузер в полноценную AI‑среду с "живущими" агентами. По сути, это OS-слой внутри вкладки браузера, где ИИ-агенты могут взаимодействовать с интерфейсами как пользователи.

🧠 Основные идеи:
— Агент может кликать, печатать, читать и взаимодействовать с окнами внутри браузера
— Поддержка многозадачности: можно открыть несколько окон, как в реальной ОС
— Простое API для создания интерфейсов и запуска ИИ-агентов
— Можно подключать LLM и наделять их возможностью выполнять действия

📦 Особенности:
— UI построен на React
— Использует WebAssembly и Web Workers
— Позволяет тестировать и запускать агента в контролируемой "песочнице"

💡 Подходит для:
— Исследований в области AI-агентов
— Прототипирования мультимодальных систем
— Демонстрации взаимодействия LLM с интерфейсами

🔗 GitHub (https://github.com/browseros-ai/BrowserOS)



@Python_Community_ru

🖥 Хочешь узнать, какие библиотеки в твоём Python‑проекте реально используются?

Многие проекты тянут за собой ненужные зависимости, особенно после десятков итераций.

С помощью vulture ты можешь найти неиспользуемый код и импорты — и легко вычистить проект от мусора.



Установка vulture
pip install vulture

Поиск неиспользуемого кода и импортов
vulture your_project/ > unused.txt

Пример: посмотреть, что не используется
cat unused.txt




@Python_Community_ru