🔎 Graphene – GraphQL на Python

Graphene — это мощная Python-библиотека, предоставляющая полную реализацию GraphQL-спецификации с поддержкой типизированных схем, мутаций и интеграции с популярными ORM-системами.

GraphQL представляет собой декларативный подход к получению данных, где клиент точно описывает, какие данные ему нужны.

➡️ pythonlib.ru

Просто Python

🪶 Жадный алгоритм с примерами на Python

Термин «жадный алгоритм» ввел информатик и математик Эдсгер Дейкстра, он хотел вычислить минимальное остовное дерево, а Роберт Прим и Джозеф Крускал придумали методы оптимизации для минимизации стоимости графов.

🔹В статье рассмотрим пример, допустим, у вас есть граф с разными весами и вам нужно определить максимальное значение в дереве, вы начнете с поиска узлов и проверки веса каждого, чтобы узнать, является ли его значение наибольшим.

➡️ pythonist.ru

Просто Python

📈 Лучшие практики написания кода на Python (2026)

При разработке на Python следует руководствоваться философией The Zen of Python (PEP 20) – набором принципов, подчеркивающих важность простоты и ясности кода.

🔘Один из ключевых афоризмов Zen of Python гласит: “Readability counts.”(«Читаемость кода имеет значение»), и действительно, код читается гораздо чаще, чем пишется. Поэтому чистый код – это код, который легко читать и поддерживать.

➡️ uproger.com

Просто Python

🪶 Шаблонные строки в Python 3.14: полное руководство по использованию t-строк

Python 3.14 представляет мощную новую функцию: шаблонные строки (template strings), формализованные в PEP 750.

В то время как f-строки (f"") предлагают удобную встроенную интерполяцию, они сразу же преобразуются в обычные строки, что делает невозможным извлечение метаданных, управление поведением рендеринга или проверку того, какие выражения были интерполированы.

➡️ python-scripts.com

Просто Python

🔒 Аудит алгоритмов: как реализация Boyer-Moore с 190K звёзд на GitHub оказалась brute-force

В 2015 году группа исследователей (Flouri et al.) решила проверить реализации классического алгоритма Готоха (1982) для выравнивания биологических последовательностей.

Из 10 проверенных реализаций только 2 давали правильный результат. 8 из 31 учебных материалов содержали математическую ошибку.

🔹Автор решил проверить, насколько это типично для других классических алгоритмов. Начал с Boyer-Moore (1977), одного из самых известных алгоритмов поиска подстроки.

➡️ habr.com

Просто Python

🔎 Понимание наследования и полиморфизма в Python: создание и использование подклассов для расширения функциональности

Наследование — это механизм ООП, позволяющий создавать новый класс на основе существующего.

🔹Дочерний класс автоматически получает все атрибуты и методы родительского класса, а также может добавлять собственные или переопределять унаследованные.

➡️ pythonlib.ru

Просто Python

📰 Как организовать архитектуру большого Python-проекта?

Разработка крупного Python-проекта требует продуманной архитектуры, правильная структура кода упрощает развитие, тестирование и поддержку приложения.

🔘В этой статье мы рассмотрим ключевые принципы архитектурной организации для разных типов проектов – веб-приложений, библиотек, микросервисов и систем обработки данных.

➡️ uproger.com

Просто Python

✨ Установка Python и pip на Windows

В данном разделе мы научимся устанавливать Python и менеджер пакетов pip на Windows 10 с нуля.

Лучший способ установить Python на Windows — это скачать официальный установщик с сайта python.org.

➡️ python-scripts. ru

Просто Python

🔎 Современный MQTT-сервис на Python

В Python при выборе библиотеки для работы с MQTT почти всегда приходишь к paho-mqtt, это зрелый и самый популярный клиент, но его API построен на колбэках, а современное Python-приложение живёт в asyncio: FastAPI, фоновые воркеры, асинхронные клиенты и всё это в одном общем event loop.

В этой статье автор покажет , как теперь выглядит MQTT-сервис на Python: асинхронные обработчики, управляемые подписки, тестирование без реального брокера и AsyncAPI-документация, а заодно кратко расскажет, зачем под это пришлось написать новый драйвер.

➡️ habr.com

Просто Python

📖 Создание локального HTTP-сервера

В Python для этого есть встроенный модуль http.server, который позволяет развернуть сервер без установки сторонних библиотек (вроде Flask или Django).

Этот модуль идеально подходит для таких задач, как:

🔘Быстрого обмена файлами в локальной сети.
🔘Тестирования простых HTML/JS страниц.
🔘Создания "заглушек" (mock-серверов) для тестирования API.
🔘Обучения основам HTTP-протокола.

— В то же время стоит учитывать, http.server НЕ предназначен для полноценного использования в продакшене (Production) в виду некоторых ограничений безопасности.

➡️ metanit.com

Просто Python

😃 Как работает Fail2ban в Asterisk?

Fail2ban - это система предотвращения вторжений (Intrusion Prevention System), которая защищает сервер от атак типа Brute-force (Полный перебор).

Написанный на языке программирования Python, Fail2ban может работать поверх систем POSIX, которые оперируют локально установленным брандмауэром (Firewall) или системой контроля пакетов, таких как TCP Wrapper или IPTABLES

— В сегодняшней статье расскажем о первичной защите Вашего Asterisk’a - Fail2ban.

На самом деле Fail2ban - это стандартный функционал любой операционной системы на базе Linux, который сканирует лог-файлы и блокирует подозрительные IP –адреса.

➡️ wiki.merionet.ru

Просто Python

🤯 Python-бэкенд в 2026: полный стек — фреймворки, БД, брокеры, линтеры и зависимости

В Python-разработке негласно существует два стека.

Первый используют компании здесь и сейчас: проверенный, скучный и стабильный. Второй активно пушат медийные разработчики на конференциях и в своих тг-каналах — свежий, интересный и почти нигде не используемый.

Но что реально нужно Python-разработчику из этого всего в 2026?

— Сегодня разберём инструменты из обеих категорий: что реально требуют в вакансиях, что только набирает обороты, а что пока можно не учить, но вместо этого прокачать базу.

➡️ thecode.media

Просто Python

🔍 Модуль math в Python: что это такое и как его использовать

При решении математических задач в Python стандартных арифметических операций — сложения, вычитания, умножения, деления и возведения в степень — не всегда достаточно. Для более сложных вычислений используют модуль math.

В нём собраны готовые математические функции: вычисление логарифмов, извлечение корня, тригонометрические операции, округление и многие другие.

🔹В этой статье мы разберём, как подключить модуль math, какие функции он содержит и в каких случаях они пригодятся.

➡️ skillbox.ru

Просто Python

👍 10 полезных Python библиотек, о которых вы не слышали

Пакетов для Python создано уже очень много, поэтому ни один человек физически не может изучить их все. Только PyPi насчитывает 47 000 пакетов.

В то время как pandas, scikit-learn или numpy у многих на слуху, про перечисленные здесь — уже достаточно старые, но всё ещё полезные — библиотеки часто забывают.

Эта статья — часть нашего полного путеводителя по Python.

➡️ tproger.ru

Просто Python