🚀 Переход с pip на uv: полное руководство
Python много лет жил с pip как стандартным менеджером пакетов. Но на сцену вышел uv — сверхбыстрый менеджер зависимостей на Rust, который меняет правила игры.
В свежем гайде разобраны:
🆕 что такое uv и как его установить
🆕 работа с виртуальными окружениями
🆕 замена pip для управления зависимостями
🆕 управление версиями Python через uv
🆕 создание и ведение проектов
🆕 пошаговый гид по миграции с pip на uv
👉 Полный разбор: https://clc.to/TFihIw
🐸 Библиотека питониста
#буст
Python много лет жил с pip как стандартным менеджером пакетов. Но на сцену вышел uv — сверхбыстрый менеджер зависимостей на Rust, который меняет правила игры.
В свежем гайде разобраны:
👉 Полный разбор: https://clc.to/TFihIw
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7😁5❤3🙏1
👾 AI-агенты — настоящее, о котором все говорят!
Уже 3 октября стартует второй поток нашего нового курса «AI-агенты для DS-специалистов».
Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи.
На обучении вы соберёте полноценные LLM-системы с учётом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph и агентов.
🎓 В рамках курса вы научитесь:
1️⃣ адаптировать LLM под разные предметные области и данные
2️⃣ собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
3️⃣ строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд.
🗓️ Завтра первый вебинар, успевайте залететь в ряды ИИ-первопроходцев 👈🏻
Уже 3 октября стартует второй поток нашего нового курса «AI-агенты для DS-специалистов».
Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи.
На обучении вы соберёте полноценные LLM-системы с учётом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph и агентов.
🎓 В рамках курса вы научитесь:
1️⃣ адаптировать LLM под разные предметные области и данные
2️⃣ собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
3️⃣ строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд.
🗓️ Завтра первый вебинар, успевайте залететь в ряды ИИ-первопроходцев 👈🏻
❤5🔥2👍1
🌐 Crawlee для Python — библиотека для веб-скрапинга и автоматизации браузера
Crawlee v1.0 — открытый инструмент для веб-скрапинга и автоматизации, который позволяет разработчикам собирать данные с сайтов и управлять браузером без лишних сложностей.
Что умеет Crawlee:
➡️ Эффективное и масштабируемое сканирование сайтов
➡️ Скрейпинг данных и сохранение в удобные для машин форматы
➡️ Работа через HTTP и браузер (использует BeautifulSoup4 и Playwright под капотом)
➡️ «Человечоподобные» запросы, которые обходят защиту от ботов
➡️ Адаптивный браузерный краулер для динамических JavaScript-сайтов
➡️ Поддержка Sitemap и Robots Exclusion для этичного и быстрого сканирования
➡️ Fingerprinting: каждый запуск выглядит как реальный пользователь
➡️ Интеграция с OpenTelemetry для мониторинга и анализа производительности
📱 GitHub
🐸 Библиотека питониста
#буст
Crawlee v1.0 — открытый инструмент для веб-скрапинга и автоматизации, который позволяет разработчикам собирать данные с сайтов и управлять браузером без лишних сложностей.
Что умеет Crawlee:
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🔥3
🚀 Telelog — библиотека структурированного логирования с визуализацией компонентов
Telelog — это библиотека с Rust-подложкой, которая объединяет структурированное логирование, профилирование производительности и визуализацию архитектуры.
Основные возможности:
👉 Профилирование производительности — автоматическое измерение времени выполнения с помощью RAII-guard и менеджеров контекста
👉 Отслеживание компонентов — мониторинг архитектурных компонентов и их взаимосвязей
👉 Визуализация — генерация Mermaid-диаграмм, таймлайнов и диаграмм Ганта
👉 Контекст логов — добавление постоянного контекста ко всем сообщениям
👉 Красивый вывод в консоль — чистый, цветной и информативный
👉 Python bindings — использовать с Python с производительностью Rust
👉 Минимальные накладные расходы — эффективное логирование с возможностью мониторинга системы
📱 GitHub
🐸 Библиотека питониста
#буст
Telelog — это библиотека с Rust-подложкой, которая объединяет структурированное логирование, профилирование производительности и визуализацию архитектуры.
Основные возможности:
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🔥3❤1
Начиная с Django 6.0 (релиз запланирован на конец 2025 года), в ядро фреймворка добавлена поддержка фоновых задач через django.tasks. Это одна из самых крупных и важных обновлений Django после внедрения ASGI в 3.0.
Теперь больше не нужно использовать специфичные для бэкенда API или переписывать задачи при масштабировании. Пример использования:
from django.core.mail import send_mail
from django.tasks import task
@task(priority=2, queue_name="emails", enqueue_on_commit=True)
def email_users(emails, subject, message):
return send_mail(
subject=subject, message=message, from_email=None, recipient_list=emails
)
result = email_users.enqueue(
emails=["user@example.com"],
subject="You have a message",
message="Hello there!",
)
Особенности релиза:
— Основные интерфейсы и бэкенды «Immediate» и «Dummy» уже включены.
— Сложные бэкенды (например, база данных или RQ) будут добавлены позже.
— django.tasks совместим с django-tasks, который пока остаётся отдельным пакетом для пользователей старых версий и тестирования новых функций.
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13👍3
Гвидо ван Россум в интервью однажды сказал, что Python — это…
Anonymous Quiz
7%
«Инструмент для инженеров»
6%
«Язык для слепых»
77%
«Язык для людей, а не для машин»
10%
«Программа должна быть как можно более короткой»
❤4
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁23❤2🌚1
🚀 Курс «ИИ-агенты для DS-специалистов» уже стартовал
Первый вебинар успешно прошёл, участники уже начали разбираться, как использовать ИИ-агентов в реальных проектах.
Но всё самое интересное только начинается!
🔥 Впереди 4 мощных занятия — с практикой, инсайтами и разбором кейсов от экспертов.
💸 Сейчас действует специальная цена → 69.000 ₽ вместо79.000 ₽.
⏳ Осталось всего 4 места.
Не упустите шанс прокачаться в том, что будет определять будущее индустрии.
👉 Забронировать место на курсе
Первый вебинар успешно прошёл, участники уже начали разбираться, как использовать ИИ-агентов в реальных проектах.
Но всё самое интересное только начинается!
🔥 Впереди 4 мощных занятия — с практикой, инсайтами и разбором кейсов от экспертов.
💸 Сейчас действует специальная цена → 69.000 ₽ вместо
⏳ Осталось всего 4 места.
Не упустите шанс прокачаться в том, что будет определять будущее индустрии.
👉 Забронировать место на курсе
❤2👍1😁1
📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»
Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!
🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas
Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!
🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas
👍9❤5
🧩 Практика и обучение
— Создаём Сапёр на Python с нуля — пошаговый гайд по созданию классической игры.
— Изучаем модуль random в Python — простое введение в генерацию случайных чисел + домашнее задание для закрепления.
— Pytest для тех, кто впервые слышит — мини-гайд по самому популярному фреймворку для тестирования в Python.
⚙️ Инструменты и продвинутая практика
— Создание пользовательских обработчиков логов — как писать свои логгеры и правильно структурировать логи для крупных проектов.
— Python и Go — идеальный дуэт — почему Python и Go отлично сочетаются в продакшене и как использовать их вместе.
🧠 Новости и размышления
— Устаревшие версии Python обходятся компаниям в миллионы — почему медленный переход на новые релизы приводит к высоким затратам.
— Трюк, который раньше ускорял Python, теперь лишь мешает — о старых оптимизациях, которые потеряли смысл в новых версиях языка.
#свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤2
Forwarded from Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Forwarded from Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
👍4😢2
Миграция большого кода с одного языка на другой может быть утомительной. ИИ-инструменты способны взять на себя «тяжёлую работу».
В статье описывается, как команда перенесла тестовый набор для контейнеров container-common-scripts с Bash на новую Python-базированную CI-систему container-ci-suite с помощью редактора кода Cursor AI.
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍1
💨 Air — новый фреймворк, который вдохнёт свежий воздух в Python-разработку
Air — это современный веб-фреймворк, построенный на основе FastAPI, Starlette и Pydantic, который объединяет скорость, простоту и выразительность. Он позволяет разрабатывать API и веб-приложения в одном стиле и с минимальным количеством шаблонного кода.
Основные возможности:
➡️ Работает на FastAPI — API и HTML-страницы из одного приложения
➡️ Air Tags — декларативное создание HTML прямо на Python
➡️ Поддержка Jinja — можно использовать Jinja-шаблоны или Air Tags, или даже комбинировать их
➡️ Интеграция с HTMX — создание динамичных интерфейсов без JavaScript
➡️ Валидация форм через Pydantic — строгая типизация и проверка данных прямо из HTML
➡️ Минимализм и расширяемость — фреймворк задуман как лёгкое ядро, расширяемое через пакеты
💡 Air сейчас находится в alpha-версии, поэтому возможны изменения в API.
Пример:
Устанавливается одной командой:
📘 Документация
📱 Репозиторий
🐸 Библиотека питониста
#буст
Air — это современный веб-фреймворк, построенный на основе FastAPI, Starlette и Pydantic, который объединяет скорость, простоту и выразительность. Он позволяет разрабатывать API и веб-приложения в одном стиле и с минимальным количеством шаблонного кода.
Основные возможности:
💡 Air сейчас находится в alpha-версии, поэтому возможны изменения в API.
Пример:
import air
app = air.Air()
@app.get("/")
async def index():
return air.Html(air.H1("Hello, world!", style="color: blue;"))
Устанавливается одной командой:
pip install -U air
📘 Документация
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁7👍6❤5❤🔥1🤔1
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2🤔1👾1
🧠 Новые Python type checker’ы: насколько хорошо они соответствуют стандартам
В 2025 году экосистема Python-инструментов для статической типизации переживает всплеск инноваций.
Сразу три новых инструмента — Ty (от Astral), Pyrefly (от Meta) и Zuban (от David Halter) — были написаны на Rust и привнесли новую скорость, стабильность и интеграцию в экосистему Python.
🚩 Ty (Astral)
Создан командой Astral, разработчиками
🚩 Pyrefly (Meta*)
Новый инструмент от Meta, преемник
🚩 Zuban (David Halter)
Проект автора
🧭 Как выбрать инструмент
— Для новых проектов: любой из трёх подойдёт — все обеспечивают современный уровень типизации.
— Для больших кодовых баз: Zuban и Pyrefly обеспечивают лучшую совместимость и глубину анализа.
— Для ежедневной разработки: Ty предлагает идеальный баланс скорости, UX и интеграции с линтером
👉 Подробная статья с разбором
🐸 Библиотека питониста
#буст
* признана экстремистской организацией в России
В 2025 году экосистема Python-инструментов для статической типизации переживает всплеск инноваций.
Сразу три новых инструмента — Ty (от Astral), Pyrefly (от Meta) и Zuban (от David Halter) — были написаны на Rust и привнесли новую скорость, стабильность и интеграцию в экосистему Python.
Создан командой Astral, разработчиками
ruff
. Основан на принципах постепенного внедрения и высокой отзывчивости. Использует Rust-библиотеку salsa
для инкрементальных вычислений, что делает проверку мгновенной в IDE.Новый инструмент от Meta, преемник
pyre
. Улучшен в плане автоматического вывода типов и глубокой аналитики. Разрабатывается с упором на производительность и масштабируемость, подходящую для крупных компаний.Проект автора
jedi
, с упором на совместимость с mypy
. Недавно стал open source (AGPL). Отличается плавным переходом с других проверяющих систем и ориентацией на корпоративное использование.🧭 Как выбрать инструмент
— Для новых проектов: любой из трёх подойдёт — все обеспечивают современный уровень типизации.
— Для больших кодовых баз: Zuban и Pyrefly обеспечивают лучшую совместимость и глубину анализа.
— Для ежедневной разработки: Ty предлагает идеальный баланс скорости, UX и интеграции с линтером
ruff
.👉 Подробная статья с разбором
#буст
* признана экстремистской организацией в России
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤2😁1
💥 Весь октябрь -40% на курсы для разработчиков в proglib.academy
Бери знания под свой стек:
Python | алгоритмы | математика для Data Science | архитектура кода.
⚡️ Пока скидка действует, апдейтни свои навыки
Бери знания под свой стек:
Python | алгоритмы | математика для Data Science | архитектура кода.
Пока одни ждут «идеальный момент», другие просто учатся.
А потом берут ваши офферы.
⚡️ Пока скидка действует, апдейтни свои навыки
👍1
— Template string literals — более мощная и безопасная работа со строками.
— Отложенная оценка аннотаций — улучшает производительность и совместимость.
— Subinterpreters в стандартной библиотеке — шаг к эффективному использованию многопоточности в Python.
— Free-threaded сборка теперь официально поддерживается: можно запускать Python без GIL.
— Новый модуль
compression.zstd
для поддержки Zstandard.— Улучшенная introspection в asyncio.
— Подсветка синтаксиса прямо в REPL.
— Множество доработок, улучшений юзабилити и удалённых устаревших функций.
💡 С релизом Python 3.14 официально завершается поддержка Python 3.9 — теперь можно спокойно использовать возможности, начиная с 3.10 (включая pattern matching и оператор
|
в аннотациях типов).Установить Python 3.14 можно с помощью uv:
uv self update
uv python upgrade 3.14
uvx python@3.14
# или версия без GIL:
uvx python@3.14t
#свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍20❤4⚡1👏1
⚙️ Компиляция Python, которая запускается везде
Python любим за простоту. Но его слабое место известно всем — производительность.
Что, если можно было бы оставить язык таким, как он есть, и при этом запускать его код так же быстро, как C++, на любой платформе — без интерпретатора и без контейнеров?
Новый экспериментальный компилятор превращает обычный Python-код в самодостаточные бинарные файлы — программы, которые работают где угодно:
✅ на сервере, в мобильном приложении, на десктопе и даже в браузере.
✅ Без JIT.
✅ Без переписывания.
✅ Без Python под капотом.
История началась с банальной боли:
И тогда родилась идея:
Так появился подход, при котором Python-код компилируется полностью ahead-of-time, превращаясь в нативные программы без зависимостей и без интерпретатора.
🔍 Подробнее: https://clc.to/CBk8YA
🐸 Библиотека питониста
#буст
Python любим за простоту. Но его слабое место известно всем — производительность.
Что, если можно было бы оставить язык таким, как он есть, и при этом запускать его код так же быстро, как C++, на любой платформе — без интерпретатора и без контейнеров?
Новый экспериментальный компилятор превращает обычный Python-код в самодостаточные бинарные файлы — программы, которые работают где угодно:
История началась с банальной боли:
Как удобно распространять и запускать AI-модели?
Контейнеры казались очевидным решением — но оказались тупиком.
Они громоздкие, медленные и тянут за собой целую мини-ОС.
И тогда родилась идея:
«А что если не упаковывать систему в контейнер, а собрать исполняемый файл, который сам запускает модель — без ничего лишнего?»
Так появился подход, при котором Python-код компилируется полностью ahead-of-time, превращаясь в нативные программы без зависимостей и без интерпретатора.
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🤔5🔥1
🛠 Тестируем Python-проекты с разными версиями с помощью `uv` и `uv-test`
Удобная комманда для запуска тестов проекта против нескольких версий Python. Ключевой приём:
Например, для проекта с
▶️
▶️
▶️
uv-test: скрипт для упрощения
Чтобы не вводить длинную команду каждый раз, можно использовать простой helper-скрипт:
▶️ По умолчанию использует Python 3.14.
▶️ Можно указать версию через
▶️ Все дополнительные аргументы передаются в
Скрипт проверяет наличие
💡 Результат: быстрое тестирование проекта на любых версиях Python без лишнего геморроя с окружениями и контейнерами.
🐸 Библиотека питониста
#буст
Удобная комманда для запуска тестов проекта против нескольких версий Python. Ключевой приём:
uv run --with-editable .[test]
Например, для проекта с
[test]
extras:cd /tmp
git clone https://github.com/simonw/datasette
cd datasette
uv run --python 3.14 --isolated --with-editable '.[test]' pytest -n auto
--isolated
— чтобы окружение было чистым.--with-editable '.[test]'
— ставит проект в editable mode, чтобы изменения сразу отражались.-n auto
— pytest-xdist использует все CPU автоматически.uv-test: скрипт для упрощения
Чтобы не вводить длинную команду каждый раз, можно использовать простой helper-скрипт:
uv-test -p 3.14 -k permissions -vv
-p
.pytest
.Скрипт проверяет наличие
uv
и pyproject.toml
/setup.py
, чтобы не запускать тесты не из корня проекта.💡 Результат: быстрое тестирование проекта на любых версиях Python без лишнего геморроя с окружениями и контейнерами.
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤1