✅🖥 Pydantic vs. Attrs

Pydantic имеет встроенную функцию для проверки данных, но она использует много памяти.

Attrs не имеет встроенной проверки данных, но обеспечивает лучшую производительность и меньшее потребление памяти, что делает его идеальным для внутренних структур данных и простого создания классов в Python.

from attrs import define, field

@define
class UserAttrs:
    name: str
    age: int = field()

    @age.validator
    def check_age(self, attribute, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("Возраст не может быть отрицательным")
        return value  # принимает любой положительный возраст

try:
    user = UserAttrs(name="Bob", age=-1)
except ValueError as e:
    print("ValueError:", e)

📌 Пример (https://codecut.ai/python-data-models-pydantic-or-attrs)
#python

Black? Если вкратце, то что это? А то будет тяжеловато сформировать вопрос в Гугле/чатгпт на основе "black"

🚀 Полезные библиотеки Python

PassivBot — бесплатный бот для торговли криптовалютой на популярных биржах с открытым исходным кодом. Бот написан на Python и требует минимального вмешательства пользователя.

📈 Так как цены на биржах постоянно скачут вверх-вниз — цель бота автоматизировать процесс извлечения выгоды с таких сделок. Работает на спотовых или фьючерсных рынках, прослушивая текущие сделки через веб-сокет, автоматически создавая и отменяя лимитные ордера на покупку и продажу.

🤖 Бота также можно смоделировать на исторических данных о ценах с помощью встроенного бэктестера. Включен оптимизатор, который находит лучшие конфигурации путем повторения тысяч бэктестов с разными кандидатами.

Работает с:
- Bybit
- Binance
- OKX
- Kucoin
- Bitget

🌐 GitHub/Инструкция

@pythonpythonjobs

🚀Cookiecutter — это кроссплатформенный инструмент командной строки для быстрого создания проектов на основе шаблонов!

🦾Он используется для генерации проектов в различных языках программирования, включая Python, C и другие, упрощая настройку стандартных структур каталогов и файлов.

🎓Cookiecutter позволяет создавать проекты, используя как удалённые шаблоны (например, из GitHub), так и локальные, без необходимости знаний Python. Инструмент поддерживает пользовательские параметры, расширяемость, работу с любым форматом файлов, а также интеграцию с pipx для удобной установки.

✅Лицензия: BSD-3-Clause

🌐Github

@pythonpythonjobs

🚀Plumbum — библиотека для Python, которая упрощает выполнение команд в стиле shell и их обработку в коде!

🎓Эта библиотека предоставляет интерфейсы для выполнения системных команд, построения конвейеров (pipelines), управления процессами и работы с удалёнными серверами через SSH. Plumbum задуман как мощный инструмент для автоматизации задач, объединяя понятный синтаксис Python и функциональность shell.

🦾Основные возможности Plumbum:

✅Вызов системных команд: Команды представляются как объекты, которые можно вызывать, передав параметры так, как это делается в командной строке.

✅Пайплайны и перенаправление ввода/вывода: Поддержка гибкого перенаправления стандартных потоков и построения пайплайнов.

✅SSH-интерфейс: Управление удалёнными хостами через SSH, включая выполнение команд на удалённой машине.

✅Локальные и удалённые команды: Возможность однородного вызова локальных и удалённых команд.

✅Обработка ошибок: Исключения для различных ошибок выполнения команд.

🌐Github

@pythonpythonjobs

🚀Lets-Plot: мощная библиотека для визуализации данных на Python

Lets-Plot — библиотека от JetBrains, созданная на основе принципов Grammar of Graphics, как и знаменитая ggplot2 для R.

Особенности и преимущества:

- Мультиплатформенность: Lets-Plot работает как в блокнотах Python (Jupyter, Datalore, Kaggle и др.), так и в IDE PyCharm и IntelliJ IDEA.

- Интерактивные возможности: Поддержка интерактивных карт с возможностью увеличения и перемещения, а также кастомизация подсказок и аннотаций.

- Геопространственная визуализация: Простая интеграция с GeoDataFrame и мощный модуль геокодирования.

- Экспорт графиков: Сохранение графиков в формате SVG, HTML, PNG и PDF с помощью функций ggsave(), to_svg(), to_html(), to_png() и to_pdf().

- Поддержка режима без JavaScript и оффлайн-режима: Lets-Plot генерирует графики как простые SVG-изображения, что обеспечивает работу без Интернет-соединения.

🌐GitHub

@pythonpythonjobs

🚀Flet — фреймворк для создания кроссплатформенных приложений на Python

Flet — фреймворк, предоставляющий Flutter компоненты для разработки кроссплатформенных приложений на Python (разработчики обещают расширять список поддерживаемых языков).

Flet не использует какие-то SDK, не компилирует код Python в код Dart и весь UI отображается с помощью встроенного Web сервера.

🌐GitHub

@pythonpythonjobs

🚀Qik (quick) - это программа для выполнения команд, подобная make, но с кэшированием на основе хэша и расширенными возможностями.

Кэширование команд Qik гарантирует, что вы не будете выполнять лишнюю работу. Настраивайте параметры команд в модулях позволяют просматривайть и повторно запускайте команды в режиме ожидания.

Qik может значительно сократить время разработки.

🎓Хотя qik обладает специальной функциональностью для проектов на Python, любой репозиторий на основе git может использовать qik в качестве средства запуска команд.

🌐Github

@pythonpythonjobs

🚀 Хакатон Б3 от Большой Тройки: Прокачай свои IT-навыки и забери 200 000 рублей! 💻

Ты – начинающий IT-специалист? Готов показать, на что способен? Тогда тебе к нам! Хакатон Б3 от компании Большая Тройка — это твой шанс не просто написать код, а стать частью будущего технологий!

💡 Любишь копаться в данных и искать нестандартные решения? Добро пожаловать, аналитики! Хотите прокачать свои навыки в Django, PostgreSQL и SQL? Питон-разработчики, эта битва технологий для вас!

🔎 Что нужно сделать?
Разработать модуль обучения пользователей для нашей платформы! Помоги ускорить онбординг новых сотрудников и сделай обучение в компании быстрым и удобным. Твоя разработка станет частью реального продукта!

📅 Даты: 27 февраля – 3 марта 2025 года
💰 Призовой фонд: 200 000 рублей
📝 Дедлайн регистрации: 26 февраля 23:59 (МСК)
🌐 Формат: Онлайн

Подробная информация и регистрация: https://hackrus.ru/850py

@pythonpython

🚀 ReactPy

ReactPy is a library for building user interfaces in Python without Javascript.

🎓ReactPy - это библиотека для создания пользовательских интерфейсов на языке Python без использования Javascript. Интерфейсы ReactPy создаются из компонентов, которые выглядят и ведут себя аналогично тем, что есть в ReactJS.

🌐 Github

@pythonpython

🚀Faker

Faker is a Python package that generates fake data for you.

🎓Faker - это пакет Python, который генерирует фальшивые. Библиотека идеально подходит, если вам нужно заполнить базу данных, создавать красивые XML-документы, создать данные для тестирования или анонимизировать данные, полученные из вашего сервиса.

🌐Github

@pythonpython

🚀Tenacity — добавляет поведение retry везде, где нужно

🎓Tenacity — это Python-библиотека, которая позволяет добавить поведение retry везде, где оно необходимо.
Возникла как форк retrying, при этом добавляет массу новых возможностей.

Самый простой вариант использования tenacity — снова и снова вызывается функция при возникновении исключения, пока не будет возвращено нормальное значение.

🌐GitHub

@pythonpython

🚀Flect is a Python framework for building full-stack web applications.

🎓Flect — это фреймворк Python для создания полнофункциональных веб-приложений.

Он позволяет легко создавать пользовательские интерфейсы, используя модели Pydantic, которые аналогичны свойствам компонентов React.

Эта интеграция позволяет быстро разрабатывать интерактивные и красивые пользовательские интерфейсы с использованием Python.

🌐Github

@pythonpython

🚀 PyNest is a Python framework built on top of FastAPI that follows the modular architecture of NestJS

PyNest - это фреймворк для Python, построенный на основе FastAPI модульной архитектуры NestJS.

🦾 С помощью PyNest вы сможете с легкостью создавать масштабируемые и поддерживаемые API. Фреймворк поддерживает инъекции зависимостей, аннотации типов, декораторы и генерацию кода, что упрощает написание чистого и легко тестируемого кода.

🌐Github

@pythonpython

🖥 #Fastcore (https://github.com/AnswerDotAI/fastcore) — это библиотека на Python, которая расширяет возможности языка для работы с библиотекой fastai.

💡 Она предлагает функции для тестирования, многократной диспетчеризации, композиции объектов и функционального программирования. Fastcore внедряет возможности из других языков, таких как множественная диспетчеризация из Julia и миксины из Ruby, а также улучшает стандартные функции Python, включая параллельную обработку.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github (https://github.com/AnswerDotAI/fastcore)
@Python_Community_ru

https://t.me/dataSovety/4212