🐍✨ 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

📱 Python новости

🚀 Релизы и инструменты:
— pip 25.1— поддержка групп зависимостей и вывод lock-файлов
— Python 3.15: расписание релиза (PEP 790) — важные даты и этапы разработки
— PyCharm стал единым продуктом — что изменилось для разработчиков
— AutoKitteh — гибкая альтернатива Zapier и n8n для автоматизации
— Django Action Triggers — триггеры действий прямо в Django
— IT-календарь: релизы и события мая — чтобы ничего не пропустить

👍 Советы:
— Как запускать Python в проде — практики деплоя и окружения
— Как я строю инфраструктуру вокруг Python-проектов — линтеры, Poetry, CI/CD и Docker
— Управление памятью в Python — когда и зачем вмешиваться вручную
— 14 интересных фич Python — полезные, хоть и не всегда pythonic

Библиотека питониста #свежак

⌨️ Топ-вакансий для питонистов за неделю

Junior Python Developer (Data) — до 200 000, удалёнка

Team Lead (Python) команды разработки — от 350 000 до 450 000 ₽, удалёнка (Москва)

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

Python разработчик, гибрид (Москва, Санкт-Петербург)

Программист Python junior — от 100 000 ₽, гибрид (Москва)

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Python jobs

Библиотека питониста

🔰 How to: как сделать логические выражения в Python читаемыми

Длинные логические выражения — бич читаемости. Вот простой пример:

if user["verified"] and event["date"] > datetime.now() and not event["full"]:
    print("Here's the event signup form...")

Выглядит компактно, но читается не очень. Есть несколько способов сделать лучше.

📝 Разбивка по строкам с операторами в начале

if (user["verified"]
        and event["date"] > datetime.now()
        and not event["full"]):
    print("Here's the event signup form...")

PEP8 рекомендует именно такой стиль — с операторами (and, or) в начале строки.

📝 Использование переменных для подвыражений

user_is_verified = user["verified"]
event_in_future = event["date"] > datetime.now()
event_not_full = not event["full"]

if user_is_verified and event_in_future and event_not_full:
    print("Here's the event signup form...")

Такой подход улучшает понимание выражения до того, как вы вчитываетесь в детали.

📝 Использование функций вместо переменных

def is_verified(user): return user["verified"]
def in_future(event): return event["date"] > datetime.now()
def not_full(event): return not event["full"]

if is_verified(user) and in_future(event) and not_full(event):
    print("Here's the event signup form...")

Функции полезны, если важно сохранить short-circuit поведение (когда выражения дальше не выполняются, если результат уже ясен).

📝 Закон де Моргана для упрощения условий

Если видите выражение вида not (a or b) — можно применить трансформацию:

# Было:
not (a or b)

# Стало:
not a and not b

Пример:

def can_only_read(user):
    return not (
        user["role"] == "admin"
        or "edit" in user["permissions"]
    )

Упростим по де Моргану:

def can_only_read(user):
    return user["role"] != "admin" and "edit" not in user["permissions"]

Теперь читается проще и интуитивнее.

✅ Вывод: не бойтесь разбивать выражения, давать им имена и упрощать через логические законы. Код должен быть понятным не только компьютеру, но и людям.

Библиотека питониста #буст

👍 Команда дня: contextlib.suppress

Сегодня разберём полезную команду для работы с contextlib.suppress — удобный способ игнорировать определённые исключения без громоздкого try-except.

from contextlib import suppress

# Игнорируем FileNotFoundError при удалении файла
with suppress(FileNotFoundError):
    import os
    os.remove("non_existent_file.txt")

Зачем это нужно:
✅ Упрощает код, когда вы хотите молча пропустить определённые ошибки.
✅ Например, удаление файла, который может не существовать, или обработка данных, где некоторые ключи могут отсутствовать.

Пример из реальной жизни:

data = {"name": "Alice"}
with suppress(KeyError):
    print(data["age"])  # Не сломается, даже если ключа "age" нет

Библиотека питониста #буст