Эффективное тестирование Python-кода

Продвинутый совет: тестируй Python-код эффективно, используя связку pytest плюс фикстуры плюс правильное тестирование через hypothesis.

Сначала проверяй основные сценарии, потом добавляй окружение через фикстуры (файлы, БД, mock API), а затем включай генерацию случайных входов — так ты поймаешь скрытые баги, не переписывая километры тестов.
Подписывайся, больше фишек каждый день !

from hypothesis import given, strategies as st

Базовый юнит-тест
def test_add():
    assert add(2, 3) == 5

Фикстура окружения (временный файл)
@pytest.fixture
def temp_file(tmp_path):
    p = tmp_path / "data.txt"
    p.write_text("42")
    return p

def test_read_data(temp_file):
    assert read_data(temp_file) == 42

Property-based тест
@given(st.integers(), st.integers())
def test_add_random(a, b):
    assert add(a, b) == a + b


Запуск только упавших тестов (быстрый цикл разработки):
# pytest --lf

🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов.

Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Сохрани себе, чтобы не потерять!

🚀 Пул интерпретаторов в Python 3.14

Что появилось:
- В Python 3.14 добавили *пул интерпретаторов* — теперь в одном процессе можно запускать несколько независимых интерпретаторов.
- Это шаг к более безопасным, масштабируемым и изолированным системам на Python.

Зачем это нужно:
- Снижает зависимость от тяжёлых процессов — можно управлять несколькими интерпретаторами внутри одного процесса.
- Повышает отказоустойчивость: сбой одного интерпретатора не падает весь процесс.
- Открывает возможность частично обходить ограничения GIL, используя параллельность на уровне нескольких интерпретаторов.

Главные плюсы:
- Лучшая изоляция выполнения.
- Больше возможностей для масштабирования внутри одного процесса.
- Архитектурно Python становится ближе к моделям с lightweight-виртуальными машинами.

Главные минусы:
- Каждый интерпретатор требует своё адресное пространство → больший расход памяти.
- Увеличивается время инициализации в сравнении с потоками.
- Не во всех сценариях заменяет multiprocessing или threading.


Пул интерпретаторов - фундаментальное изменение, которое позволит по-новому строить высоконагруженные и безопасные Python-приложения, но потребует переосмысления архитектуры и учёта повышенного расхода ресурсов.


https://www.youtube.com/watch?v=Jd0MOM1dlfI

Добавь AI в свой Python-проект за 7 недель

На Stepik вышел курс «LangChain: с нуля до продакшн LLM приложений»:

✅ RAG-поиск по документам (FAQ-бот, база знаний)
✅ Агенты для анализа данных (CSV, JSON через Pandas)
✅ API на FastAPI с LLM под капотом

Не нужно становиться ML-инженером — интегрируешь LLM как обычный сервис.

Практика • Код из коробки • Сертификат Stepik

Скидка 25% — 3 дня 🔥

Пройти курс со скидкой

🧠 Интерактивная 3D-визуализация нейронных сетей с Neuraxon

Neuraxon — это биовдохновленная нейронная сеть, использующая тринарную логику для моделирования динамики нейронов. С помощью интерактивного интерфейса пользователи могут настраивать сети, управлять состояниями нейронов и наблюдать за нейромодуляцией в реальном времени.

🚀 Основные моменты:
- 🧩 Создание пользовательских сетей с настройками нейронов и синапсов
- 🎮 Интерактивное управление состояниями нейронов
- 🔬 Живое изменение уровней нейромодуляторов
- 📊 3D визуализация нейронной активности
- ⚙️ Предустановленные конфигурации для различных сценариев

📌 GitHub: https://github.com/DavidVivancos/Neuraxon

#python

На собеседованиях всегда выигрывает тот, кто понимает, чего ждут на каждом этапе — а не тот, кто просто отвечает на вопросы.

Разница между ними огромная: первый видит процесс целиком, понимает логику найма, цель каждого раунда и то, какие сигналы считывает интервьюер. Он знает, когда важно показать глубину, а когда — скорость или коммуникацию. Второй же приходит «как есть» и надеется, что ответы «понравятся». И чаще всего это не работает, даже если у кандидата хороший опыт.

На вебинаре karpovꓸcourses «Кого возьмут в аналитики в 2026 году: честный взгляд руководителя продуктовой аналитики из Garage Eight» разберут: как устроена логика этапов, что хотят проверить менеджеры и какие маркеры показывают, что кандидат реально понимает продукт, данные и мышление аналитика. Вы сможете посмотреть на процесс «с другой стороны» и подготовиться осознанно.

Узнать как проходит весь процесс найма на бесплатном вебинаре — https://clc.to/erid_2W5zFGd8X1J

Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGd8X1J

🎨 NFT Generator: Создавайте уникальные NFT с легкостью!

Этот репозиторий предлагает простой способ генерации изображений NFT с использованием Python. Просто структурируйте свои изображения в папках и запустите скрипт для создания множества уникальных комбинаций. Поддерживает анимацию и графический интерфейс.

🚀Основные моменты:
- Легкая генерация NFT из изображений.
- Поддержка уникальных комбинаций и анимации.
- Интуитивно понятный GUI для удобства использования.
- Настраиваемая структура папок для ваших изображений.

📌 GitHub: https://github.com/vooltex5083/NFT-generator

#python