☕️ Best-of-Python — рейтинг лучших библиотек и инструментов с открытым исходным кодом!

Сохраняй если хочешь быстро находить лучшие библиотеки под любую задачу, от утилит и CLI-инструментов до фреймворков и сетевого программирования. Список обновляется еженедельно и содержит 390+ проектов, распределённых по 28 категориям. Все библиотеки ранжированы по качеству, активности и востребованности.

Оставляю ссылочку: GitHub 📱

👉 Python Ready | #репозиторий

Превратим любую лекцию в серию LinkedIn-постов за пару минут!

Сегодня создадим сервис, который берёт ссылку на YouTube-вебинар, прогоняет её через Whisper, а затем просит GPT сгенерировать 5 готовых LinkedIn-постов: каждый с заголовком, кратким анонсом и релевантными хэштегами.

Сначала скачиваем и транскрибируем аудио с тайм-кодами:

from pytube import YouTube

yt = YouTube("https://youtu.be/ВАШ_ID_ВИДЕО")
audio_path = yt.streams.filter(only_audio=True).first().download(filename="webinar.mp4")

result = client.audio.transcriptions.create(
    model="whisper-1",
    file=open(audio_path, "rb"),
    response_format="verbose_json"
)
transcript = "\n".join(
    f"[{int(seg['start']//60):02d}:{int(seg['start']%60):02d}] {seg['text']}"
    for seg in result.segments
)

Далее формируем запрос к GPT для генерации постов:

prompt = (
    "Ты — SMM-специалист. "
    "На основе данного транскрипта лекции с тайм-кодами создай 5 LinkedIn-постов. "
    "Для каждого поста укажи:\n"
    "• Заголовок (до 70 символов)\n"
    "• Основной текст (2–3 коротких абзаца)\n"
    "• 3–5 релевантных хэштегов\n"
    "Формат ответа:\n"
    "Пост 1:\n"
    "Заголовок: …\n"
    "Текст: …\n"
    "Хэштеги: #… #… #…\n"
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": prompt},
        {"role": "user", "content": transcript}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content.strip())

🔥 Идеально для продвижения ваших знаний и экспертного контента в LinkedIn — серия постов готова без лишних усилий!

👉 Python Ready | #практика

Создаём мини-UUID генератор: короткие уникальные ID для ссылок, токенов и тестовых данных!

Иногда вместо длинного UUID вроде 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 нужен компактный, но всё ещё достаточно уникальный идентификатор — для коротких ссылок, временных токенов, тестовых данных, имён файлов и т.п.

Импортируем модули:

import uuid
import secrets
import string

Классический UUID v4:

def generate_uuid():
    return str(uuid.uuid4())

Обрезанный UUID на основе hex (берём первые N символов).
UUID v4 содержит 32 hex-символа. Можно использовать префикс, если уровень уникальности устраивает.

def generate_short_uuid(length=8):
    return uuid.uuid4().hex[:length]

Генерация «человеческого» короткого ID из букв/цифр. Удобно для URL, CLI и тестовых данных. Используем secrets для криптографически стойкой случайности.

ALPHABET = string.ascii_lowercase + string.digits

def generate_human_id(length=8):
    return "".join(secrets.choice(ALPHABET) for _ in range(length))

Пример использования:

print("UUID v4:      ", generate_uuid())
print("short UUID:   ", generate_short_uuid())
print("human ID:     ", generate_human_id())

Пример вывода:

UUID v4:       3f2a2e46-ff0b-4d56-9b65-b793f9e3b8c1
short UUID:    a9c1f2d3
human ID:      k4x9b1qz

Создание короткой ссылки:

def make_short_link(base_url="https://my.app/"):
    # В реальной системе потребуется хранить соответствие short - original
    return base_url + generate_human_id(7)

print(make_short_link())

🔥 Удобно для генерации коротких токенов, временных ссылок, идентификаторов сущностей, тестовых данных или имён файлов.
Для критичных security-задач увеличивайте длину или используйте secrets.token_urlsafe.

👉 Python Ready | #практика

Как zip() может сломать данные и как это предотвратить?

Обычный zip() останавливается на самой короткой коллекции, лишние элементы просто игнорируются.

Пример скрытого бага:

names  = ["Alice", "Bob"]
scores = [10, 20, 30]

for name, score in zip(names, scores):
    print(name, score)

Элемент 30 потеряется без ошибок и предупреждений.

Чтобы Python явно проверял длины, используйте strict=True:

for name, score in zip(names, scores, strict=True):
    print(name, score)

Теперь, если длины не совпадают, вы сразу получите:

ValueError: zip() argument 2 is longer than argument 1

🔥 Добавляя strict=True, вы фиксируете инвариант длины и ловите ошибку в точке её появления.

👉 Python Ready | #совет

📂 Напоминалка по развороту списков!

Например, list.reverse() изменяет список на месте, а срез [::-1] возвращает новый список в обратном порядке.

На картинке — 5 способов развернуть список в Python, которые стоит держать под рукой.

Сохрани, чтобы не забыть!

👉 Python Ready | #ресурс

Генерация PDF-документов на Python!

В backend-разработке и автоматизации часто требуется формировать PDF-файлы: отчёты, инструкции, уведомления, сервисные документы. Для простых задач хорошо подходит лёгкая библиотека fpdf2.

Установка библиотеки:

pip install fpdf2

Импортируем основной класс, создаём PDF-документ и добавляем страницу (по умолчанию формат A4, единицы измерения — мм):

from fpdf import FPDF

pdf = FPDF()
pdf.add_page()

Перед выводом текста задаём шрифт. FPDF поддерживает встроенные core-шрифты (Helvetica, Times, Courier и др.), которые не требуют подключения TTF:

pdf.set_font("Helvetica", size=12)

Метод cell позволяет выровнять текст по центру и перейти на новую строку:

pdf.set_font("Helvetica", style="B", size=16)
pdf.cell(
    w=0,          # на всю доступную ширину страницы
    h=10,
    text="My First PDF in Python",
    new_x="LMARGIN",
    new_y="NEXT",
    align="C"
)

Для многострочного текста используем multi_cell, который автоматически обрабатывает переносы строк:

pdf.set_font("Helvetica", size=12)
pdf.multi_cell(
    w=0,
    h=10,
    text="This PDF was created using Python and FPDF."
)

Когда все элементы добавлены, сохраняем PDF-файл:

pdf.output("report.pdf")
print("PDF created successfully!")

🔥 Важно: встроенные core-шрифты поддерживают только Latin-1. Для кириллицы и любого Unicode-текста необходимо подключать TTF/OTF-шрифты через add_font.

👉 Python Ready | #практика

✍️ python-course — системный разбор языка от основ до продвинутых концепций.

Подробный текстовый курс, ориентированный на самостоятельную проработку и понимание языка. Последовательно раскрываются базовые конструкции, затем углубление в ООП, генераторы, итераторы, замыкания и внутренние механизмы языка. Подходит тем, кто хочет выстроить фундамент или закрепить знания.

📌 Оставляю ссылочку: python-course.eu

👉 Python Ready | #ресурс

🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊

Каналы с IT мероприятиями

Подписывайся,
чтобы не пропустить 👨‍💻

1. IT мероприятия для стажеров и студентов
2. IT мероприятия по РФ
3. IT мероприятия и хакатоны
4. Бесплатные IT мероприятия
5. IT мероприятия онлайн
6. IT мероприятия Москва
7. IT мероприятия Санкт-Петербург

Инициализация значений без if и лишней логики!

setdefault() возвращает текущее значение по ключу, а если ключ отсутствует, создаёт его с указанным дефолтом.

Это удобно, когда нужно работать с накоплением данных, а не с проверками. Пример группировки значений:

groups = {}

groups.setdefault("admins", []).append("alice")
groups.setdefault("admins", []).append("bob")

Результат:

{'admins': ['alice', 'bob']}

Без setdefault() тот же код обычно выглядит так:

if "admins" not in groups:
    groups["admins"] = []
groups["admins"].append("alice")

setdefault() убирает условие и фиксирует инвариант: по этому ключу всегда лежит коллекция нужного типа.

Подходит не только для списков, но и для счётчиков и агрегатов:

stats.setdefault(user_id, 0)
stats[user_id] += 1

🔥 Пригодится везде, где словарь используется как аккумулятор данных: статистика, группировки, обработка событий, агрегации из API и БД.

👉 Python Ready | #совет

😎 На Хабре вышел подробный туториал: «Руководство по PyTorch для новичков: создаём модель множественной регрессии с нуля»

В этой статье:
• Пройдёте полный путь от анализа данных и EDA до построения модели регрессии;
• Сравните классическую линейную регрессию из scikit-learn с нейросетью на PyTorch;
• Реализуете собственную многослойную модель, обучение, подбор гиперпараметров;
• Разберётесь, почему глубокое обучение не всегда выигрывает у простых моделей.

🔊 Продолжайте читать на Habr!

👉 Python Ready | #статья

❤️ Awesome Python Applications — настоящие проекты вместо учебных примеров!

Если надоело смотреть туториалы и хочется понять, как на самом деле выглядят Python-приложения, этот репозиторий стоит сохранить. Он собирает реальные проекты, которые можно изучать как примеры архитектуры, структуры каталогов, зависимостей и подходов к разработке.

Оставляю ссылочку: GitHub 📱

👉 Python Ready | #репозиторий