*️⃣ Промпт дня: оптимизация кода и повышение его производительности

Когда проект растет, вопросы производительности становятся критическими. Оптимизация кода — важный шаг на пути к масштабированию приложений, особенно когда дело касается обработки больших объёмов данных, многозадачности или работы с сетевыми запросами. Python, несмотря на свою удобство и читаемость, требует внимания к деталям в области производительности.

Промпт:

Проанализируй текущий код на Python и оптимизируй его для повышения производительности.
• Произведи замер времени работы функций с использованием time или timeit.
• Используй Cython, NumPy или pandas для ускорения вычислений, где это возможно.
• Оптимизируй работу с памятью, избавляясь от лишних копий данных и используя эффективные структуры данных (например, deque, defaultdict, set).
• Применяй асинхронность (asyncio) или многозадачность (с помощью concurrent.futures или multiprocessing) для параллельной обработки данных.
• Профилируй код с помощью cProfile, line_profiler, чтобы выявить узкие места в производительности.

➡️ Задача:
Уменьшить время работы программы и потребление ресурсов, обеспечив эффективную обработку данных и улучшение отклика системы.

➡️ Рекомендуемые инструменты и методы:
🟠 timeit и cProfile — для замеров производительности,
🟠 NumPy, pandas — для векторизованных операций с данными,
🟠 asyncio или multiprocessing — для асинхронной и параллельной обработки,
🟠 memory_profiler — для анализа потребления памяти.

Библиотека питониста #буст

📰 Сокращения в Microsoft затронули команду Faster CPython

По информации от Python core developer'а Бретта Кэннона (Brett Cannon), Microsoft провела волну сокращений, в результате которой из компании ушли три ключевых участника проекта Faster CPython:
📍 Mark Shannon — технический лидер проекта Faster CPython и один из его инициаторов
📍 Eric Snow — core-девелопер CPython и автор идеи подмодуля subinterpreters
📍 Irit Katriel — одна из ведущих разработчиц в области исключений и трассировки в Python

🐍 Что такое Faster CPython

Faster CPython — это проект, стартовавший с релиза Python 3.11 при поддержке Microsoft, цель которого — повысить производительность интерпретатора Python, сохранив совместимость с существующим кодом. Благодаря работе команды, Python 3.11 и 3.12 получили значительный прирост скорости (до 25–60% в отдельных сценариях).

🤔 Что это значит для сообщества

📍 Потеря ключевых инженеров ставит под вопрос будущее темпа развития Faster CPython.
📍 Однако сам проект открыт и интегрирован в официальный CPython, а значит — работа продолжится под эгидой Python Software Foundation и сообщества.
📍 Многие выразили поддержку уволенным разработчикам — их вклад в Python остается фундаментальным.

💬 Что вы думаете об этих изменениях в команде Faster CPython? Как это скажется на будущем Python?

Библиотека питониста #свежак

🧠 Сложные моменты в изучении Python

Многие из нас проходили через это — когда учёба кажется бесконечной, а каждая новая задача вдруг открывает то, чего ты ещё не знал. Мы получили искренний вопрос от подписчика, и решили поделиться им с вами:

💬 Вопрос от подписчика:

Я только начинаю учить Python и в последнее время чувствую себя немного потерянным. Кажется, что как только осваиваешь одну тему — появляется другая, ещё незнакомая. Например, я разобрался с функциями, а потом встретил задачу с рекурсией. Пришлось учить её. И так постоянно.

Ощущение, будто Python — это бесконечный океан.
Когда вообще можно сказать, что ты «выучил» язык? Или это чувство не проходит даже с опытом?

💬 Делимся вопросом с вами — что бы вы ответили:
👉 Есть ли у вас похожие воспоминания с начала пути?
👉 Когда вы почувствовали уверенность в себе? Или всё ещё не до конца?

P.S. Если хотите задать вопрос, заполните нашу гугл-форму. Это займет 5 минут.

Библиотека Python-разработчика #междусобойчик

📱 Python новости

🚀 Релизы и инструменты:
— Python 3.14.0 beta 1 — первые шаги к следующему стабильному релизу
— ty — ультрабыстрый type checker на Rust для Python
— PyCharm Community — JetBrains прекращает выпуск бинарных сборок CE

🧠 Статьи и практики:
— GUI с Tkinter — быстрый старт создания графических интерфейсов
— Оптимизация Django — умный подход к ускорению проектов
— Симуляция лесного пожара — клеточные автоматы в Python
— PySide6 (Qt for Python) — создание приложений с красивым GUI
— Гравитация на Python — пишем симулятор с физикой
— Что выбрать сисадмину в 2025-м? Bash, Python или PowerShell

📊 Новости и сообщество:
— Python — язык №1 в TIOBE-рейтинге мая 2025
— Сокращения в Microsoft — задели команду Faster CPython
— Обновления безопасности Django: версии 5.2.1, 5.1.9 и 4.2.21

📄 PEP и стандарты:
— PEP 749 (реализация PEP 649) — принят и в работе

Библиотека питониста #свежак

Что выведет код сверху?

👾 — 2
👍 — 3
🥰 — 4
⚡️ — Error

Библиотека задач по Python

⌨️ Топ-вакансий для питонистов за неделю

Senior/Lead Python Developer, гибрид (Красноярск, Новосибирск, Казань)

Python-разработчик — от 400 000 ₽, удалёнка

Python backend developer (FastAPI) — от 160 000 до 220 000 ₽, удалёнка

Backend-разработчик по инструментам и автоматизации радиосети — от 200 000 до 250 000 ₽, гибрид (Санкт-Петербург

Backend-Developer Python (junior), гибрид (Москва)

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Python jobs

Библиотека питониста

✅ Как работать с параллелизмом в Python

Когда вашей программе нужно выполнять несколько задач одновременно, важно выбрать правильную модель параллелизма.

Вот как это сделать:

🔄 Как использовать многопоточность

✅ Используйте threading для базовой работы с потоками.
✅ Используйте concurrent.futures.ThreadPoolExecutor — удобно и масштабируемо.
✅ Используйте queue.Queue для безопасного обмена данными между потоками.

⚙️ Как использовать многопроцессность

✅ Используйте multiprocessing для ресурсоёмких вычислений.
✅ Используйте concurrent.futures.ProcessPoolExecutor для упрощённого кода.
✅ Используйте joblib для параллельной обработки в ML или работе с NumPy.
✅ Используйте dask для масштабирования кода на несколько ядер или кластеров.
✅ Используйте ray для построения распределённых систем.

⚡️ Как использовать асинхронное программирование

✅ Используйте asyncio, если у вас множество I/O-операций (запросы, БД, файлы) и важно не блокировать поток.

🔎 Золотое правило

✅ Потоки — для I/O-задач (например, скачивание файлов)
✅ Процессы — для тяжёлых вычислений
✅ Async — для эффективной обработки большого количества сетевых или файловых операций

Библиотека питониста #буст