🧨 Если бы вы могли навсегда удалить ОДНУ вещь из Python…

Один подписчик признался:

«Удалил бы self. Ну серьёзно — Python придумал классы, но заставляет каждый раз напоминать об этом вручную.»

И тут мы задумались... А какие фичи Python вы бы с радостью вычеркнули навсегда?

Вот топ кандидатур на удаление:
❌ self в методах
❌ lambda, которая ничего не объясняет
❌ is vs == (и бесконечные грабли с ними)
❌ GIL, тормозящий многопоточность
❌ typing, который пугает начинающих
❌ async / await, который «ещё чуть-чуть и заработает»
❌ и, конечно, магические __dunder__-методы

🗯 А вы что выберете?
Пишите в комментариях, какую фичу вы бы убрали без сожалений.
Давайте соберём рейтинг самых раздражающих особенностей Python.

Библиотека питониста #междусобойчик

🎂 Django празднует 20 лет — вспоминаем историю

Первый коммит в публичный репозиторий Django состоялся 15 июля 2005 года. Сегодня, 15 июля 2025-го, отмечаем этот важный юбилей!

13 июля 2005 года Джейкоб Каплан-Мосс сделал первый коммит в публичный репозиторий, который позже стал Django. С тех пор прошло 20 лет и более 400 релизов. Сегодня отмечаем круглую дату любимого веб-фреймворка.

К юбилею опубликован доклад Django Origins, впервые показанный 10 лет назад на праздновании десятилетия Django в Лоренсе, Канзас. В нём — история создания фреймворка, ранние идеи и проекты, построенные на нём, а также немного цифровой археологии.

😊Видео: https://clc.to/7IiOaA
⬇️Делимся с вами также чит-шитом по Django: https://clc.to/W0lNxw

💬 А вы помните свой первый проект на Django?
❤️ В честь 20-летия Django ставь лайк — поддержим легенду вместе.

Библиотека питониста #буст

📱 330× быстрее: четыре способа ускорить Python-код

Если ваш Python-код медленный, а нужен быстрый — есть много стратегий ускорения: от распараллеливания до компилируемых расширений. Но если использовать только один подход, легко упустить серьёзный потенциал.

✅ Вместо этого полезно думать в терминах практик — каждая из которых:
— Ускоряет код по-своему;
— Требует отдельных навыков;
— Работает как по отдельности, так и в сочетании.

В статье показан реальный пример, где применяются четыре практики:
✅ Efficiency — устранение лишних и повторяющихся вычислений (+2×).
✅ Compilation — использование компилируемого языка и обход его ограничений (+10×).
✅ Parallelism — задействование нескольких ядер.
✅ Process — рабочие процессы, приводящие к более быстрому коду.

📖 Читаем подробно: https://clc.to/N-dyGA

Библиотека питониста #буст

🔥 Cython и PyPy — реальное спасение производительности Python или маркетинговый хайп

Python часто критикуют за скорость — интерпретатор и глобальная блокировка (GIL) создают узкие места, особенно в вычислительно тяжёлых задачах.

Чтобы решить эти проблемы, появились инструменты:

✅ Cython — позволяет писать части кода на языке, близком к C, компилируется в расширения для Python.
➡️ Может дать значительный прирост скорости, особенно для циклов и численных вычислений. Но требует переписывания части кода и понимания низкоуровневых деталей.

✅ PyPy — альтернативная реализация Python с JIT-компиляцией, которая на лету ускоряет выполнение кода без изменений в исходниках.
➡️ Работает отлично для чистого Python-кода, но может иметь проблемы с совместимостью сторонних C-расширений.

Вопрос в воздухе: действительно ли Cython и PyPy — универсальное решение для ускорения Python, или это просто хайп для узких и редких кейсов?

💬 Многие скажут: зачем заморачиваться с этими костылями, если проще переписать узкие места на нативных библиотеках или просто масштабировать. А переход на Cython или PyPy — это лишь добавление головной боли и сложности поддержки.

Библиотека питониста #междусобойчик

📱 Свежие релизы Python‑пакетов за последние 7 дней

— PyPy теперь ещё стабильнее: вышел релиз 7.3.20
— Django празднует 20 лет — вспоминаем историю
— PEP 734 – Multiple Interpreters in the Stdlib —добавляет поддержку множественных интерпретаторов прямо в стандартную библиотеку.
— PEP 792 – Project Status Markers in the Simple Index — позволяет PyPI и другим индексам помечать статус проекта.

📦 Новые и обновлённые Python-библиотеки
— uv 0.8.0 — молниеносный менеджер пакетов и проектов для Python, написан на Rust
— TorchAO 0.12.0 — применение accuracy-oriented оптимизаций к PyTorch-моделям
— Firebase Admin SDK 7.0.0 — управляйте Firebase прямо из Python
— coredis 5.0.0 — асинхронный Redis-клиент на Python с высокой производительностью
— Streamlit 1.47.0 — быстрый способ создать data apps прямо в Jupyter-стиле
— dag-factory 0.23.0 — генерация DAGов Airflow на лету из YAML
— kedro-datasets 8.0.0 — коннекторы для чтения/записи данных в Kedro
— cyclonedx-python 7.0.0 — генерация SBOM (Software Bill of Materials) для Python
— textual 4.0.0 — современные TUI-приложения (интерфейс в терминале, но красиво)
— opentelemetry-python 1.35.0 — набор API и SDK для телеметрии в Python

🔥 Опыт других
— CPython — бессмертные Immortal объекты
— Анатомия тестового проекта на Python: раскладываем всё по полочкам для новичков
— Bash vs Python: битва, где нет проигравших
— PEP-734: Субинтерпретаторы в Python 3.14
— Запускаем несколько интерпретаторов в коде на Python — невероятная скорость
— Почему Python стал языком нейросетей и как это работает на практике

Библиотека питониста #свежак

💼 Топ-вакансий для питонистов за неделю

Middle+/Senior NLP/LLM Engineer —‍ от 4000 до 4500 $, гибрид (Москва)

Python developer —‍ до 280 000 ₽, гибрид (Москва)

Junior Python Developer —‍ от 70 000 до 110 000 ₽, удалёнка

Software Developer Python —‍ от 80 000 до 250 000 ₽, удалёнка

Senior Python AQA Engineer —‍ от 3 000 $, удалёнка

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Python jobs

Библиотека питониста

➡️ Как правильно логировать необработанные исключения в Python

При разработке приложений на Python часто используют print для отладки и вывода сообщений. Но в реальных проектах (особенно в продакшене) так делать нельзя — вместо этого используют модуль logging, который позволяет писать структурированные логи в файлы или системы агрегации логов.

🤔 Но есть «подводный камень».

Рассмотрим простой пример: у нас есть функция, которая делит два числа. Если происходит деление на ноль — приложение падает с ошибкой ZeroDivisionError:

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.INFO)

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

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

def main():
    logger.info("Application start")
    a = 10
    b = 0
    logger.info(divide(a, b))
    logger.info("Application end")

if __name__ == "__main__":
    main()

При запуске мы видим ошибку в консоли, но в логе — только сообщение о старте приложения:

2025-07-14 22:20:04,551 __main__ INFO Application start

Если приложение работает локально — это не страшно, мы видим трассировку ошибки в консоли.

🟠Но что если это продакшен-сервис, который отправляет логи в централизованную систему, а разработчики не имеют доступа к консоли? Тогда при падении приложения мы не увидим, что произошло — логи просто обрываются.

🔰 Решение — sys.excepthook

В Python есть специальный механизм — функция sys.excepthook, которая вызывается при необработанных исключениях. Можно переопределить её, чтобы логировать полную информацию об ошибке, включая стек вызовов.

Добавим в код обработчик:

import logging
import sys

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.INFO)

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

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

sys.excepthook = handle_uncaught_exception

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

def main():
    logger.info("Application start")
    a = 10
    b = 0
    logger.info(divide(a, b))
    logger.info("Application end")

if __name__ == "__main__":
    main()

Теперь, при возникновении исключения ZeroDivisionError, в app.log запишется подробный лог с трассировкой ошибки:

2025-07-14 22:30:44,061 __main__ INFO Application start
2025-07-14 22:30:44,061 __main__ CRITICAL Uncaught exception, application will terminate.
Traceback (most recent call last):
  File "/home/andy/main.py", line 31, in <module>
    main()
  File "/home/andy/main.py", line 27, in main
    logger.info(divide(a, b))
  File "/home/andy/main.py", line 21, in divide
    return a / b
ZeroDivisionError: division by zero

🟠Почему не просто обернуть всё в try-except:
— Оборачивать весь код в глобальный try-except — плохая практика. Это может скрыть настоящие ошибки и усложнить отладку.
— sys.excepthook работает централизованно и не мешает локальной обработке ошибок там, где это нужно.
— Этот способ ловит именно непредвиденные ошибки, которые не были перехвачены в коде.

Библиотека питониста #буст