📱 Python новости

🚀 Релизы и инструменты:
— T-строки официально в Python 3.14 — новый стандарт форматирования строк
— ViperView — визуализатор pip-пакетов — смотрим зависимости проекта наглядно
— PyUiBuilder — drag-and-drop конструктор GUI на Python (tkinter и customtk)
— Bootstrapping Python-проектов с Copier — автоматизация шаблонов, uv и GitHub Actions

👍 Советы:
— Год с uv — плюсы, минусы и стоит ли переходить — опыт использования альтернативы pip+venv
— Python на скорости Rust — как добиться скорости C-подобного уровня
— Введение в MLflow: настройка и запуск — быстрый старт для трекинга экспериментов

🧪 Разработка и производительность:
— Все декораторы в Python — за 9 минут видео — компактное и наглядное объяснение
— Асинхронная обработка запросов в Python: мода или необходимость — разбор реальных кейсов
— Разработка своей системы планирования задач на Python — проект от идеи до реализации
— Мини текстовая RPG-игра на Python — отличный проект для практики

🌐 Django и веб:
— Django внедряет новую систему трекинга фич на GitHub — прозрачность и участие в разработке
— Maps with Django: GeoDjango, Pillow и GPS — создание веб-карт с данными из фотографий
— Введение в тестирование Flask-приложений — маршруты, БД и мокирование с pytest

🛠 Тестирование и автоматизация:
— UI автотесты на Python с PageObject и CI/CD — практика с Allure-отчётами

Библиотека питониста #свежак

Релиз pip 25.1: установка групп зависимостей и вывод lock-файлов

На выходных вышел pip 25.1.

Главные новшества:
➡️ Теперь можно устанавливать группы зависимостей, например:

pip install --group test

➡️ Добавлена экспериментальная поддержка вывода lock-файлов по стандарту PEP 751:

pip lock requests -o -

Полный список изменений получился внушительным. Один из мейнтейнеров подготовил краткий обзор:
👉 Что нового в pip 25.1

Полный changelog можно посмотреть здесь:
👉 Changelog pip 25.1

Библиотека питониста #свежак

⌨️ Топ-вакансий для питонистов за неделю

Python-разработчик — от 300 000 ₽, удалёнка

Senior Python Developer (KernelCare), удалёнка

Python-разработчик, удалёнка

Python Developer — от 220 000 ₽, удалёнка

Junior Python developer — от 100 000 до 130 000 ₽, офис (Москва)

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Python jobs

Библиотека питониста

☀️ IT-календарь: главные релизы и события мая

📅 Важные релизы:

• Python 3.14 Beta 1
Ожидаемая дата: 6 мая 2025 года
Это важный этап разработки: после выхода беты новые функции замораживаются, а основное внимание переключается на тестирование и исправление ошибок.

• Python 3.13.4
Ожидаемая дата: вероятно, середина месяца
Релиз будет включать исправления багов и обновления безопасности в рамках регулярного двухмесячного цикла.

🌟 Ключевые мероприятия:

• PyCon US 2025 (PyCon US)
Даты проведения: 15–23 мая 2025 года
Место: Питтсбург, США
Крупнейшая конференция Python в США, объединяющая доклады, мастер-классы, хакатоны, ярмарку вакансий (Job Fair), аукцион PyLadies и другие мероприятия для разработчиков всех уровней.

• PyCon Italia 2025 (PyCon Italia)
Даты проведения: 28–31 мая 2025 года
Место: Болонья, Италия
Конференция Python в Италии с насыщенной программой: доклады, мастер-классы и социальные мероприятия — PyDrinks, PyDinner и PyFest.

Библиотека питониста #свежак

Инструмент недели: планирование задач с Rocketry

Rocketry — это фреймворк для планирования задач в Python, который позволяет легко управлять задачами и их выполнением с помощью простых выражений.

👇 В этом посте мы покажем, как быстро настроить планировщик задач, используя Rocketry.

1⃣ Установите Rocketry

Для начала установите Rocketry с помощью pip:

pip install rocketry

2⃣ Напишите первый планировщик задач

Создайте файл, например, scheduler.py, и добавьте в него следующий код:

from rocketry import Rocketry
from rocketry.conds import daily

app = Rocketry()

@app.task(daily)
def do_daily():
    print("Эта задача выполняется каждый день!")

if __name__ == '__main__':
    app.run()

Этот код создаёт задачу, которая выполняется каждый день. Планировщик будет работать в фоновом режиме, выполняя задачу каждый день.

3⃣ Запуск задач

После написания кода запустите его с помощью Python:

python scheduler.py

Теперь ваша задача будет выполняться каждый день.

4⃣ Настройка различных условий

Rocketry позволяет настраивать задачи с использованием различных условий.

▶️ Задача, выполняющаяся каждые 10 секунд:

@app.task(every("10 seconds"))
def do_continuously():
    print("Эта задача выполняется каждую секунду!")

▶️ Задача, выполняющаяся каждый день после 7:00:

@app.task(daily.after("07:00"))
def do_daily_after_seven():
    print("Эта задача выполняется каждый день после 7:00!")

▶️ Задача, выполняющаяся каждый час между 22:00 и 06:00:

@app.task(hourly & time_of_day.between("22:00", "06:00"))
def do_hourly_at_night():
    print("Эта задача выполняется каждый час ночью!")

▶️ Задача, выполняющаяся по cron-выражению:

@app.task(cron("* 2 * * *"))
def do_based_on_cron():
    print("Эта задача выполняется по cron-выражению!")

5⃣ Пайплайнинг задач

Rocketry поддерживает пайплайнинг задач — передача данных между задачами:

from rocketry.conds import daily, after_success
from rocketry.args import Return

@app.task(daily.after("07:00"))
def do_first():
    return 'Hello World'

@app.task(after_success(do_first))
def do_second(arg=Return('do_first')):
    print(f"Задача 'do_first' вернула: {arg}")
    return 'Hello Python'

6⃣ Параллельное выполнение задач

Rocketry поддерживает выполнение задач в разных режимах: синхронно, асинхронно, в отдельных потоках и процессах:

@app.task(daily, execution="main")
def do_unparallel():
    print("Эта задача выполняется синхронно.")

@app.task(daily, execution="async")
async def do_async():
    print("Эта задача выполняется асинхронно.")

@app.task(daily, execution="thread")
def do_on_separate_thread():
    print("Эта задача выполняется в отдельном потоке.")

@app.task(daily, execution="process")
def do_on_separate_process():
    print("Эта задача выполняется в отдельном процессе.")

▶️ С помощью Rocketry вы можете автоматизировать задачи с минимальными усилиями, будь то для небольших проектов или для масштабных приложений.

Библиотека питониста #буст

🐍✨ Пиши как профи: 10 Python-лайфхаков для новичков

Лайфхаки от разработчиков, обжёгшихся до вас

➡️ Что вас ждет внутри:
— почему if x == True: — это преступление
— как списковые включения экономят часы
— зачем линтер важнее кофе
— и почему def func(start_list=[]) может испортить тебе вечер
— как не сойти с ума от зависимостей (и что делать с виртуальными окружениями)
— секретный power move: dir(), help() и другие встроенные суперсилы

И всё это без занудства и «книг для чайников». Просто, по делу, с примерами и личным опытом от бывалых питонистов

📎 Статья

🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»

Proglib Academy #буст

📱 Новый ассистент Python-разработки — всего один промпт

Промпт, который превратит ChatGPT в полноценного помощника при решении инженерных задач, отладки и проектирования архитектуры.

✍️ Промпт:

Act as a senior Python developer.  

I will describe a project or task I'm working on. You will ask clarifying questions if needed, then help me:  
— design clean architecture,  
— identify edge cases,  
— suggest libraries, tools, and testing strategies,  
— write well-structured, production-ready code.  

Please explain your reasoning and best practices throughout. Wait for my input before continuing to the next step.

▫️ Как это работает:
— Вы получаете не просто код, а рассуждения и советы от «синьора»
— Промпт подстраивается под вашу задачу — от pet-проектов до боевых сервисов
— Подходит и для обучения, и для повышения качества решений в работе

▫️ Примеры использования:
— Решаете нетривиальную задачу и хотите second opinion
— Не уверены в архитектуре или выборе инструментов
— Хотите прокачать подход к разработке на уровне профессионала

Библиотека питониста #буст

⌨️ Как адаптировать код под синтаксические изменения в Python 3.14

Python 3.14 планируется к релизу 7 октября 2025 года. В нем будут представлены значительные улучшения производительности, включая новый экспериментальный интерпретатор и оптимизацию различных встроенных модулей.

Кроме того, Python 3.14 вводит несколько изменений синтаксиса, которые важно учитывать разработчикам:

1⃣ Запрещены операторы управления потоком в блоках `finally`

Сейчас разработчики могут по ошибке использовать операторы управления потоком (такие как return, break или continue) в блоках finally, что может привести к неожиданному поведению. В Python 3.14 будет выводиться SyntaxWarning при наличии таких операторов в блоках finally.

Пример:

def return_example():
    try:
        print("В блоке try")
        return "Возврат из блока try"
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка: {e}")
    finally:
        print("В блоке finally")
        return "Возврат из блока finally"  # Перекрывает возврат из try

result = return_example()
print(f"Результат: {result}")

Вывод:

В блоке try
В блоке finally
Результат: Возврат из блока finally

Это изменение поможет избежать ошибок, когда контрольный поток блока finally перезаписывает поток из блоков try/except.

2⃣ Обработка исключений без скобок

В Python 3.14 больше не требуется использовать скобки при перехвате нескольких исключений. Это упрощает код, но скобки всё равно необходимы, если вы используете конструкцию as для захвата экземпляра исключения.

Пример:

def divide(a, b):
    try:
        result = a / b
        return result
    except ZeroDivisionError, TypeError:  # Обработка без скобок
        print(f"Неправильный ввод: {a} и {b}")
        raise

Однако если вы захватываете экземпляр исключения, скобки всё равно требуются:

def divide(a, b):
    try:
        result = a / b
        return result
    except (ZeroDivisionError, TypeError) as e:
        print(f"Ошибка: {e}")
        raise e

Хотя это обновление и незначительное, оно упрощает код при работе с несколькими исключениями.

3⃣ Отложенная оценка аннотаций типов

В предыдущих версиях Python ссылаться на класс в аннотациях типов до того, как он был полностью определён, приводило к ошибке NameError. Разработчики должны были использовать строковые литералы или импортировать __future__, чтобы избежать этой проблемы. В Python 3.14 аннотации типов теперь оцениваются только по мере необходимости.

Пример (до Python 3.14):

class Node:
    def __init__(self, value: int, next: Node):  # Ошибка NameError
        self.value = value
        self.next = next

Теперь в Python 3.14 нет необходимости в специальных импортируемых модулях или строковых аннотациях:

class Node:
    def __init__(self, value: int, next: Node):  # Работает без ошибок
        self.value = value
        self.next = next

Аннотации типов теперь оцениваются только во время выполнения, что делает их использование более простым и чистым.

Библиотека питониста #буст

🤯 Как простая задачка поставила в тупик программистов

На собеседовании задали простой вопрос:

«В мешке числа от 1 до 100. Одно пропало. Как найти его? А если пропали два числа? Три? Или вообще k чисел?»

Эта задачка превратилась в одно из самых обсуждаемых тем на Stack Overflow.

➡️ Что внутри статьи:
— Как найти 1 пропущенное число (формула + код).
— Как находить 2 и больше пропущенных чисел (оптимальные алгоритмы).
— Алгоритм Мински–Трахтенберга–Зиппеля.
— Симметрические многочлены и тождества Ньютона (и зачем они нужны).
— Примеры кода на Python для всех случаев.

Если хочешь понять, как красиво решать задачи уровня собесов — обязательно прочитай статью.

👉 Переходи к статье

🔵 Чтобы получить оффер-мечты в Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Proglib Academy #буст

🐍 Python 3.15 — расписание релиза (PEP 790)

📅 Этапы разработки:
— Начало разработки: 6 мая 2025

— Альфа-релизы:
📝 Alpha 1: 14 октября 2025
📝 Alpha 2: 18 ноября 2025
📝 Alpha 3: 16 декабря 2025
📝 Alpha 4: 13 января 2026
📝 Alpha 5: 10 февраля 2026
📝 Alpha 6: 10 марта 2026
📝 Alpha 7: 7 апреля 2026

— Бета-релизы (без добавления новых фич):
📝 Beta 1: 5 мая 2026
📝 Beta 2: 26 мая 2026
📝 Beta 3: 16 июня 2026
📝 Beta 4: 14 июля 2026

— Release candidates:
📝 RC1: 28 июля 2026
📝 RC2: 1 сентября 2026

— Финальный релиз: 1 октября 2026 (четверг)

🔧 Срок поддержки:
📝 Bugfix-обновления: каждые ~2 месяца в течение 2 лет (до выхода Python 3.18.0 final)
📝 Обновления безопасности (только исходный код): ещё 3 года — до октября 2031

Библиотека питониста #свежак

🔥 Холивар: Flask vs Django vs FastAPI

🧑‍💻 Начинающий разработчик:

«Хочу выбрать фреймворк, чтобы изучать бэкенд на Python. Что лучше начать: Flask, Django или FastAPI?»

И понеслась...

💬 Сторонники Flask:
— «Flask — идеальный для старта! Минимализм, гибкость, пишешь сам, понимаешь всё!»
— «Django за тебя всё делает — и ты ничего не учишь!»
— «Лучше понять, как работает веб, чем сразу прыгать в гигантский фреймворк!»

💬 Сторонники Django:
— «Flask — это игрушка. В продакшене нужен Django: ORM, миграции, админка, безопасность из коробки!»
— «Хочешь быстро MVP или корпоративный проект — выбирай Django!»
— «Flask хорош, пока тебе не нужно ничего, кроме "Hello, world".»

💬 Сторонники FastAPI:
— «2025 на дворе. Кто вообще ещё пишет на Flask? FastAPI — быстрее, моднее, асинхронно!»
— «Типизация, Pydantic, OpenAPI, автогенерация документации — это просто магия!»
— «Flask — это прошлый век. Django — тяжелый монолит. FastAPI — идеальный баланс!»

⚖️ А где правда?
💬 Комменты открыты. Аргументируй, но не кричи (или кричи, это же холивар).
P.S. Инструкция, как оставить коммент

❤️ — Flask: минимализм и контроль
🔥 — Django: всё включено
👍 — FastAPI: скорость, типы, будущее
😁 — Никакой. Я пишу на Go

Библиотека питониста #междусобойчик

🔰 Модуль enum: обзор

Модуль enum в Python используется для создания перечислений — объектов, которые упрощают работу с группами связанных константных значений. Это полезно для удобного различия значений без привязки к их конкретным значениям, например, при работе с параметрами конфигурации.

🟠 Создание перечислений с Enum и auto

Перечисления позволяют избежать ошибок с опечатками и делают код более читаемым.

Пример с конкретными значениями:

from enum import Enum

class TempUnit(Enum):
    CELSIUS = "celsius"
    FAHRENHEIT = "fahrenheit"

def get_temperature(city, unit):
    return 18.0 if unit == TempUnit.CELSIUS else 64.4

print(get_temperature("Lisbon", TempUnit.CELSIUS))  # 18.0

Перечисления упрощают работу с значениями:

print(TempUnit.CELSIUS.name)  # CELSIUS
print(TempUnit.CELSIUS.value)  # celsius

Для целочисленных значений можно использовать auto() для автоматической нумерации:

from enum import Enum, auto

class Weekday(Enum):
    SUNDAY = auto()
    MONDAY = auto()
    TUESDAY = auto()
    WEDNESDAY = auto()
    THURSDAY = auto()
    FRIDAY = auto()
    SATURDAY = auto()

🟠 Строковые перечисления

Для строковых значений можно использовать StrEnum:

from enum import StrEnum

class TempUnit(StrEnum):
    CELSIUS = "celsius"
    FAHRENHEIT = "fahrenheit"

print(TempUnit.CELSIUS.capitalize())  # Celsius

Автоматическая строковая нумерация:

from enum import StrEnum, auto

class TempUnit(StrEnum):
    CELSIUS = auto()
    FAHRENHEIT = auto()

assert TempUnit.CELSIUS.value == "celsius"

🟠 Специализированные типы перечислений

Целочисленные перечисления с IntEnum:

from enum import IntEnum

class SomeIntegers(IntEnum):
    ONE = 1
    TWO = 2
    THREE = 3

print(SomeIntegers.TWO + 1)  # 3

Флаги с Flag для комбинирования флагов:

from enum import Flag, auto

class NotificationMethod(Flag):
    IN_APP = auto()
    PUSH = auto()
    EMAIL = auto()
    SMS = auto()

user_settings = NotificationMethod.IN_APP | NotificationMethod.PUSH
print(user_settings)  # <NotificationMethod.IN_APP|PUSH: 3>

🟠 Утилиты для удобной работы с перечислениями

Проверка уникальности значений с помощью декоратора @unique:

from enum import Enum, unique

@unique
class EnumWithAliases(Enum):
    ONE = 1
    TWO = 2
    THREE = 3
    UNO = 1  # Ошибка, дублирующее значение

Проверка непрерывности значений с помощью декоратора @verify(CONTINUOUS):

from enum import Enum, verify, CONTINUOUS

@verify(CONTINUOUS)
class Nums(Enum):
    THREE = 3
    FOUR = 4
    FIVE = 5
    SIX = 6

@verify(CONTINUOUS)
class NumsHole(Enum):
    THREE = 3
    FOUR = 4
    SIX = 6  # Ошибка, отсутствует 5

Библиотека питониста #буст

🎓 Как выбрать свою роль в Data Science и не потеряться в терминах

Если вы только начинаете разбираться в Data Science — перед вами лабиринт из названий: data scientist, аналитик, ML-инженер, BI, архитектор... Кто чем занимается? Что нужно учить?

➡️ Что внутри статьи

— Кто такие Data Engineer

— Чем отличается Data Architect от инженера и зачем он нужен в big data проектах

— Чем занимаются Data Analyst и почему это отличная точка входа в карьеру

— Что делает настоящий Data Scientist

В статье разобрано всё: от задач до технологий, которые реально спрашивают на собеседованиях.

📎 Ссылка

Азбука айтишника #ликбез