⚙️ Библиотека Python: PySnooper

PySnooper — это простая отладочная библиотека, которая автоматически логирует выполнение функций построчно.

Полезна для отслеживания значений переменных без необходимости вручную расставлять print() или запускать полноценный отладчик.

⚙️ Пример использования

import pysnooper

@pysnooper.snoop()
def calculate_total(prices):
    total = 0
    for price in prices:
        total += price
    return total

result = calculate_total([10, 20, 30])
print("Итог:", result)

📋 Вывод в терминал будет включать:

• Текущее значение переменных,
• Каждую выполняемую строку,
• Финальный результат функции.

➕ Преимущества:

🟢 Автоматический трейс без необходимости менять логику функции
🟢 Удобен для отладки чужого кода или при работе с циклами и рекурсией
🟢 Можно логировать в файл (@snoop("log.txt"))

✔️ Установка

pip install pysnooper

➡️ Ссылка на документацию

😎 PyLinux | #python_libs

⚙️ Библиотека Python: icecream

icecream — это минималистичная библиотека для отладки, которая выводит переменные и выражения вместе с их именами.

Полезна при быстрой проверке значений без написания дополнительных print() и форматирования.

⚙️ Пример использования

from icecream import ic

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

result = divide(10, 2)
ic(result)

ic| a: 10, b: 2
ic| result: 5.0

➕ Преимущества:

🟢 Отображает не только значение, но и имя переменной
🟢 Можно включать/отключать вывод без удаления кода
🟢 Работает с любыми типами данных и выражений

✔️ Установка

pip install icecream

➡️ Ссылка на документацию

😎 PyLinux | #python_libs

⚙️ Библиотека Python: sorcery

sorcery — это удобная отладочная библиотека, которая позволяет печатать переменные с их именами с помощью магического print(expr) — без необходимости вручную писать имена.

Полезна, когда нужно быстро выводить значения переменных для отладки, но лень писать f"{var=}" или использовать ic().

⚙️ Пример использования

from sorcery import spell

@spell
def test():
    name = "Alice"
    age = 30
    print(name, age)  # Автоматически напечатает: name='Alice', age=30

test()

name='Alice', age=30

➕ Преимущества:

🟢 Не требует вручную писать имена переменных
🟢 Работает как print() — просто и быстро
🟢 Можно использовать как декоратор или контекстный менеджер

✔️ Установка

pip install sorcery

➡️ Ссылка на документацию

😎 PyLinux | #python_libs

⚙️ Библиотека Python: cloup

cloup — это расширение для Click, добавляющее поддержку группировки опций, взаимных зависимостей и контекстных ограничений.

Полезно, если ты создаёшь сложные CLI-инструменты с множеством параметров и хочешь сделать интерфейс логичным и защищённым от ошибок пользователя.

⚙️ Пример использования

import cloup
from cloup import option_group

@cloup.command()
@option_group(
    "Авторизация",
    cloup.option("--user", help="Имя пользователя"),
    cloup.option("--token", help="API токен")
)
@option_group(
    "Настройки вывода",
    cloup.option("--verbose", is_flag=True),
    cloup.option("--json", is_flag=True)
)
def cli(user, token, verbose, json):
    print(f"👤 User: {user}, Token: {token}")
    print(f"🔧 Verbose: {verbose}, JSON: {json}")

if __name__ == "__main__":
    cli()

➕ Преимущества:

🟢 Группировка опций по смыслу прямо в --help
🟢 Валидация зависимых и исключающих опций
🟢 Поддержка ограничений и логических условий

✔️ Установка

pip install cloup

➡️ Ссылка на документацию

😎 PyLinux | #python_libs

⚙️ Библиотека Python: PyFunctional

PyFunctional — это мощная библиотека для декларативной обработки коллекций в стиле функционального программирования. Позволяет применять map, filter, reduce и другие операции к потокам данных с лаконичным синтаксисом.

Идеально подходит, если ты хочешь работать с данными в цепочках и писать код, близкий к Scala или LINQ.

⚙️ Пример использования

from functional import seq

# Работа с коллекцией: фильтрация, преобразование, агрегация
data = seq([1, 2, 3, 4, 5]) \
    .filter(lambda x: x % 2 == 0) \
    .map(lambda x: x * 10) \
    .reduce(lambda x, y: x + y)

print(data)  # 60

# Обработка строк и списков словарей
names = seq(["Alice", "Bob", "Charlie"]).map(str.upper).to_list()
print(names)  # ['ALICE', 'BOB', 'CHARLIE']

users = [
    {"name": "Alice", "age": 30},
    {"name": "Bob", "age": 20},
    {"name": "Charlie", "age": 25}
]

youngest = seq(users).min_by(lambda u: u["age"])
print(youngest)  # {'name': 'Bob', 'age': 20}

➕ Преимущества:

🟢 Цепочки обработки данных без промежуточных переменных
🟢 Поддержка генераторов, списков, JSON и CSV
🟢 Функции как в Scala: filter, map, group_by, sum, reduce, flatten

✔️ Установка

pip install PyFunctional

➡️ Ссылка на документацию

😎 PyLinux | #python_libs