Привет! С вами Иван, и сегодня мы нырнем в мир производительного Python с помощью замечательного инструмента — locust. Если вы когда-нибудь задумывались, как проверить, справится ли ваш сайт или приложение с наплывом пользователей, locust — это именно то, что вам нужно.

Что такое locust?

Locust — это простой, но мощный фреймворк для тестирования производительности. Он позволяет описывать сценарии нагрузки на Python и смотреть, как система ведёт себя под реальной «атакой» пользователей. Приятный бонус: вы управляете тестами через web-интерфейс, а все сценарии пишете привычным вам питоном.

Установка

Поставить locust — проще простого:

pip install locust

Создаём первый тест

Напишем небольшой пример. Допустим, у нас есть API, и мы хотим проверить, как оно выдержит поток запросов.

from locust import HttpUser, TaskSet, task, between

class SimpleTasks(TaskSet):
    @task
    def get_root(self):
        self.client.get("/")

class WebsiteUser(HttpUser):
    tasks = [SimpleTasks]
    wait_time = between(1, 3)

В этом примере мы определили пользователя (WebsiteUser), который каждую 1-3 секунды отправляет запрос на главную страницу (/). В классе SimpleTasks можно описывать разные действия, которые пользователь будет выполнять.

Запускаем нагрузку

В терминале переходим в папку с вашим скриптом и пишем:

locust -f my_locust_file.py --host http://example.com

Переходим по адресу http://localhost:8089 — и перед вами удобный web-интерфейс для запуска нагрузки.

Почему это круто?

- Сценарии на Python, а не на странных DSL;
- Реальное моделирование пользователей, а не бездушные потоки запросов;
- Детализированная статистика и красивые графики.

Ваша первая миссия

Попробуйте построить свой сценарий на locust, добавить несколько разных запросов, может быть, даже авторизацию. Почувствуйте себя настоящим «нагрузчиком» и узнайте, где болит ваш код!

На этом всё, до новых тестов!

- Как создать распределенное приложение с использованием ZeroMQ

Привет! Меня зовут Иван, и сегодня мы разберём, как создать распределённое приложение на Python с помощью ZeroMQ — одного из самых мощных инструментов для обмена сообщениями между процессами и машинами.

Что такое ZeroMQ?
Если коротко: это библиотека, которая позволяет писать приложение, способное «разговаривать» с другими частями системы через сеть или на одном компьютере, не заморачиваясь низкоуровневой реализацией протоколов и сокетов. Всё просто и надёжно.

Почему стоит попробовать ZeroMQ?
- Поддержка разных топологий: «точка-точка», паблиш/сабскрайб, очередь задач.
- Лёгкость внедрения — всё работает через обычные TCP/IPC-соединения, и не требует сервера-брокера.
- Производительность и масштабируемость.

Пример 1. Простое распределённое приложение: сервер-задачник и работник

server.py:

import zmq

context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.PUSH)
socket.bind("tcp://127.0.0.1:5557")

for i in range(10):
    msg = f"Task #{i}"
    print(f"Send: {msg}")
    socket.send_string(msg)

worker.py:

import zmq
import time

context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.PULL)
socket.connect("tcp://127.0.0.1:5557")

while True:
    msg = socket.recv_string()
    print(f"Received: {msg}")
    time.sleep(1)

Добавьте несколько worker.py — увидите, как задачи будут распределяться между ними. Так просто вы получите базовую очередь задач!

Пример 2. Публикация и подписка (Pub/Sub)

publisher.py:

import zmq
import time

context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.PUB)
socket.bind("tcp://127.0.0.1:5556")

while True:
    socket.send_string("news Hello subscribers!")
    time.sleep(1)

subscriber.py:

import zmq

context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.SUB)
socket.connect("tcp://127.0.0.1:5556")
socket.setsockopt_string(zmq.SUBSCRIBE, "news")

while True:
    msg = socket.recv_string()
    print(f"Got: {msg}")

Итоги
ZeroMQ — отличный способ познакомиться с реальным распределённым программированием. Он прост в изучении, эффективен и позволяет строить масштабируемые приложения практически без лишней сложности. Берите эти примеры за основу — и экспериментируйте!

- Работа с PEP8 и форматирование кода с помощью black

Привет! С вами Иван, и сегодня мы разберём тему, которой часто пренебрегают новички: качество оформления кода. Возможно, вы слышали о загадочном PEP8 и модуле black, но пока не решались познакомиться поближе? Тогда устраивайтесь поудобнее — сейчас разберём всё на пальцах.

## Что такое PEP8?

PEP8 — это официальный стиль написания кода на Python. Или, проще говоря, набор рекомендаций, как писать код понятно не только себе, но и другим. Вот некоторые ключевые моменты:

- отступы: только 4 пробела;
- длина строк: лучше укладываться в 79 символов;
- имена переменных: snake_case, никаких camelCase;
- между функциями — две пустых строки, между методами — одна.

Пример «неправильного» кода:

def addNumbers(a,b): return a+b

И вот так — по PEP8:

def add_numbers(a, b):
    return a + b

Лаконично, читаемо — и глаз радуется.

## Форматируем код автоматически: знакомство с black

В мире, где приходится работать с десятками файлов, перебирать пробелы вручную — путь для мазохистов. Здесь на сцену выходит black — грозный (и очень полезный) автоформаттер кода.

### Установка

Black ставится одной командой:

pip install black

### Использование

Форматируем файлы или целые проекты:

black my_script.py

Black сам поправит отступы, длину строк, расставит пробелы. Причём форматирование очень строгое: порядка больше, споров меньше! Вот пример до и после:

def fibonacci(n): a, b = 0, 1; result = [] 
for _ in range(n): result.append(a); a, b = b, a+b
return result

после команды black:

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    result = []
    for _ in range(n):
        result.append(a)
        a, b = b, a + b
    return result

## Почему это важно?

Чистый код читается легче, поддерживается быстрее, и экономит время вашей команды. Придерживаясь PEP8 и используя инструменты вроде black, вы быстро привьёте себе привычку писать не только рабочий, но и красивый Python-код.

На сегодня всё, до встречи в новых постах!

- Основы работы с модулем asyncio для загрузки сетевых данных

Привет! На связи Иван, и сегодня разберём одну из самых интересных фишек современного Python — асинхронное программирование с помощью модуля asyncio. Если тебе надоело ждать, пока твой скрипт скачает десяток страниц одну за другой, значит, самое время освоить новый подход!

## Почему именно asyncio?

Обычные (синхронные) функции скачивают данные поочерёдно: началась загрузка — жди, пока закончится. А вот с asyncio мы можем делать несколько запросов одновременно, не блокируя выполнение программы! Это особенно круто, когда надо работать с большим количеством сетевых ресурсов.

## Первый шаг: Корутинa и event loop

Всё строится вокруг корутин (функций с async def) и главного цикла событий — event loop. Вот как можно скачать сразу несколько страниц (например, с помощью aiohttp):

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_page(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    urls = [
        "https://example.com",
        "https://httpbin.org/get",
        "https://python.org"
    ]
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_page(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        for i, html in enumerate(results):
            print(f"Page {i+1} downloaded, length: {len(html)}")

asyncio.run(main())

## Разбираем пример:

- async def fetch_page — корутина, которая асинхронно скачивает страницу.
- session.get(url) внутри асинхронного контекста. Нет блокировки на сеть!
- asyncio.gather(*tasks) — запускает сразу несколько загрузок; программа ждёт, когда все завершатся.
- Результаты появляются, когда всё скачалось.

## Ещё парочка лайфхаков

1. IO-операции (HTTP-запросы, чтение файлов) лучше всего подходят для асинхронного подхода.
2. Используй aiohttp или другие async-библиотеки — работать с обычным requests тут нельзя.
3. Не забывай про async with — он гарантирует правильное закрытие соединения.

Вот так, всего пара строк — и твой Python-код работает в разы быстрее там, где раньше скучал, глядя на загрузку одного URL за другим! Попробуй — и почувствуй разницу.

До встречи, Иван.

- Использование библиотек для обработки естественной речи: nltk и spaCy

Привет! Сегодня погрузимся в магию работы с текстами на Python и разберём сразу два популярных инструмента для обработки естественного языка — NLTK и spaCy. Даже если вы только начали путь питониста, с этими библиотеками вы сможете анализировать тексты, искать ключевые слова, определять части речи и делать ещё массу интересного.

### NLTK — классика жанра

NLTK (Natural Language Toolkit) часто называют «швейцарским ножом» для языкового анализа. Несмотря на почтенный возраст, NLTK актуален благодаря богатейшему набору функций и огромному количеству встроенных корпусов (наборов текстов для анализа).

Разберём простой пример — разбор текста на предложения и слова:

import nltk
nltk.download('punkt')

text = "Python is great. Natural Language Processing is fascinating!"
sentences = nltk.sent_tokenize(text)
words = [nltk.word_tokenize(sentence) for sentence in sentences]
print(sentences)
print(words)

NLTK также умеет определять части речи:

nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

tokens = nltk.word_tokenize("SpaCy is faster than NLTK in many tasks.")
pos_tags = nltk.pos_tag(tokens)
print(pos_tags)

### spaCy — быстрый и современный

Если вам нужен максимально быстрый и удобный инструмент — берите spaCy. Он из коробки умеет извлекать сущности, токенизировать текст, разбивать слова по частям речи и много чего ещё, причём делает это молниеносно.

Пример выделения именованных сущностей (людей, компаний, городов):

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion")
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

Ещё spaCy великолепно разбирается с лемматизацией (приведение слова к базовой форме):

for token in doc:
    print(token.text, token.lemma_)

### Что выбрать?

NLTK — хороший выбор для обучения, экспериментов и когда нужен гибкий доступ к лингвистическим инструментам. spaCy — чемпион по скорости и простоте для реальных приложений. К тому же их можно комбинировать: например, токенизацию делать в spaCy, а сложную работу с корпусами доверить NLTK.

С текстами в Python можно творить чудеса, и знакомство с этими библиотеками — отличное начало. Удачной практики!
— Иван

- Работа с файловой системой: копирование, удаление и перемещение папок с shutil.

Привет, друзья! С вами Иван, и сегодня я расскажу о мощном модуле shutil, который позволяет управлять файлами и папками в Python буквально в пару строк. Готовы почувствовать себя повелителями файловой системы? Тогда поехали!

### Копирование папок и файлов

Если вы хотите скопировать файл — используйте shutil.copy, а вот для папок, в том числе с вложенными подкаталогами, пригодится shutil.copytree:

import shutil

# Копирование папки с содержимым
shutil.copytree('source_folder', 'destination_folder')

Стоит учитывать: destination_folder не должен существовать, иначе будет исключение.

А вот просто скопировать файл – элементарно:

shutil.copy('original.txt', 'copy.txt')

### Перемещение объектов

Иногда нужно не копировать, а переместить файл или целую папку – тут поможет shutil.move. Причём модуль сам определит, файл вы перемещаете или папку.

shutil.move('old_folder', 'new_folder_location/old_folder')

Путь назначения может быть и на другом диске! Всё работает и для Unix, и для Windows.

### Удаление папок

Удалять папки вручную – не вариант, если их много. В этом случае shutil.rmtree сотрёт весь каталог с файлами и подпапками:

shutil.rmtree('unnecessary_folder')

ВАЖНО: Эта команда не спрашивает подтверждения — всё удаляется навсегда, так что лучше дважды проверять путь, чтобы затем не восстанавливать данные слезами.

### Быстрый итого

- copy — копирует файлы.
- copytree — копирует папки (и их содержимое).
- move — перемещает любые объекты файловой системы.
- rmtree — безжалостно удаляет целые папки.

shutil — незаменимый инструмент для данных админ-скриптов, резервного копирования или просто наведения порядка у себя на диске с помощью Python. Простота и мощь – вот почему я обожаю этот модуль!

Увидимся в следующих постах, где разберём ещё больше секретных приемов из арсенала Python!

- Как запрограммировать простую очередь или стек с использованием deque из collections.

Привет! С вами Иван, и сегодня мы поговорим о том, как легко и просто реализовать структуру данных “очередь” и “стек” с помощью модуля collections, а точнее — с использованием класса deque. Если вдруг вы еще не знакомы с этим классом, самое время это исправить!

## Почему именно deque?

В Python списки (list) отлично подходят для многих задач, но если вы часто добавляете и убираете элементы с начала, производительность может заметно пострадать. К счастью, есть deque (double-ended queue)! Это двусторонняя очередь, которая реализована на основе связанного списка: вставка и удаление элементов с любого конца происходят за константное время.

## Реализуем очередь

Очередь — это структура данных, работающая по принципу FIFO (First-In, First-Out, “первым пришёл — первым ушёл”). Давайте посмотрим, как можно буквально в пару строк сделать простейшую очередь:

from collections import deque

queue = deque()

# Добавляем элементы в конец очереди
queue.append('apple')
queue.append('banana')
queue.append('cherry')

# Удаляем элемент из начала очереди
first = queue.popleft()
print(first)  # apple

Здесь всё интуитивно ясно: append добавляет элемент в конец, а popleft вытаскивает первый элемент.

## А теперь стек

А вот стек — это LIFO (Last-In, First-Out, “последним пришёл — первым ушёл”). Реализуется он не менее просто:

from collections import deque

stack = deque()

# Добавляем элементы на вершину стека
stack.append('red')
stack.append('green')
stack.append('blue')

# Удаляем элемент с вершины стека
top = stack.pop()
print(top)  # blue

Для стека используйте методы append и pop. Всё, больше ничего не нужно!

## Немного тонкостей

- deque можно использовать и как очередь, и как стек — просто используйте нужные методы: для очереди append и popleft, для стека — append и pop.
- Можно задавать максимальную длину очереди (maxlen), и тогда при переполнении старые элементы будут автоматически удаляться.
- deque поддерживает перебор циклом, а также методы, похожие на обычные списки: extend, remove, count и другие.

## Итого

Использовать стандартный модуль collections и класс deque — отличный способ писать лаконичный, быстрый и читаемый код для очередей и стеков. Основная прелесть — минимум кода и максимум эффективности, а всё самое “магическое” спрятано внутри самой стандартной библиотеки Python.

Экспериментируйте с deque — и почувствуйте разницу!

- Создание программы для учета расходов: работа с CSV и matplotlib.

Привет! Я — Иван, и сегодня мы напишем простую, но очень полезную программу: учёт расходов на Python. Вы удивитесь, как здорово совмещаются такие модули, как csv и matplotlib, чтобы автоматизировать ваши финансовые записи и даже видеть их на графике!

Первый шаг — научимся сохранять расходы в файле CSV. Это позволит работать с данными в удобном табличном виде.

import csv

def add_expense(category, amount):
    with open('expenses.csv', 'a', newline='') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow([category, amount])

# Пример использования:
add_expense('Food', 520)
add_expense('Transport', 300)

Теперь, когда у нас есть таблица расходов, пора научиться их читать и анализировать. Допустим, мы хотим подбить итог по категориям и узнать, куда уходит основная часть бюджета.

def read_expenses():
    expenses = {}
    with open('expenses.csv', newline='') as file:
        reader = csv.reader(file)
        for row in reader:
            category, amount = row
            expenses[category] = expenses.get(category, 0) + float(amount)
    return expenses

# Выведем сводку
expenses_summary = read_expenses()
for category, total in expenses_summary.items():
    print(f"{category}: {total}")

А что если визуализировать эти данные? С этим справится всемогущий matplotlib. Построим круговую диаграмму расходов!

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_expenses(expenses):
    categories = list(expenses.keys())
    amounts = list(expenses.values())
    plt.pie(amounts, labels=categories, autopct='%1.1f%%')
    plt.title('Expense Breakdown')
    plt.show()

# Вызов функции для построения графика:
plot_expenses(expenses_summary)

Итак, на базе трёх коротких функций мы получаем персональный трекер расходов: сохраняем их, анализируем и наглядно видим, что съедает наш бюджет.

Советую поэкспериментировать: добавить даты, поиск по месяцам, экспорт в другие форматы. Python + CSV + matplotlib — это мощный, гибкий и, главное, простой старт для любого, кто хочет автоматизировать свою бытовую жизнь!

- Введение в создание автоматических тестов с использованием unittest.

Привет, друзья! Меня зовут Иван, и сегодня я расскажу вам, как начать автоматизировать проверку вашего Python-кода с помощью встроенного модуля unittest. Даже если вы только начинаете свой путь в программировании, поверьте — тесты быстро станут вашими лучшими помощниками!

## Зачем нужны автоматические тесты?

Пока проект маленький, ошибки найти просто. Но как только код начинает разрастаться, простая проверка глазами становится неэффективной. Тут и приходит на помощь unittest: вы пишете специальные функции, которые автоматически запускаются и проверяют поведение вашего кода.

## Ваш первый тест

Допустим, у вас есть функция, которая складывает числа:

def add(a, b):
    return a + b

Напишем к ней тест:

import unittest

class TestAddFunction(unittest.TestCase):
    def test_add_positive(self):
        self.assertEqual(add(2, 3), 5)

    def test_add_zero(self):
        self.assertEqual(add(0, 0), 0)

    def test_add_negative(self):
        self.assertEqual(add(-1, -1), -2)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Что здесь происходит? Мы наследуемся от unittest.TestCase и определяем методы, начинающиеся с test_. Каждый такой метод — отдельная проверка. Если что-то пошло не так, unittest сразу об этом сообщит.

## Как работает unittest

- assertEqual(a, b): проверяет, что a и b равны.
- assertTrue(expr): выражение истинно.
- assertRaises: ожидается исключение.

Давайте добавим пример с ошибкой:

def divide(a, b):
    return a / b

class TestDivideFunction(unittest.TestCase):
    def test_divide_by_zero(self):
        with self.assertRaises(ZeroDivisionError):
            divide(1, 0)

Этот тест пройдет, если функция действительно выбрасывает ZeroDivisionError при делении на ноль.

## Полезные советы

- Один тест — одна логика. Это облегчает поиск багов.
- Давайте тестам говорящие имена: test_sum_with_zero, test_divide_by_negative.
- Запускать тесты можно командой python my_test.py.
- Не бойтесь писать тесты даже для простых функций!

Автоматическое тестирование — это ваш надежный щит против багов. Начните использовать unittest прямо сегодня и почувствуйте разницу: код становится чище, а жизнь — спокойнее.

- Как установить и использовать библиотеку Pillow для базовой обработки изображений.

Привет! С вами Иван, и сегодня мы научимся работать с изображениями в Python, используя библиотеку Pillow. Если вам когда-либо хотелось быстро изменить размер изображения, повернуть его или преобразовать в черно-белое — этот пост для вас! Всё просто, красиво и, конечно, на Python.

### Установка Pillow

Для начала поставим Pillow — это «переосмысленный» PIL, классическая библиотека для обработки изображений в Python. Открываем терминал и набираем:

pip install pillow

Вуаля! Теперь у нас есть весь инструментарий для базовых (и не только!) манипуляций с картинками.

### Открываем и сохраняем изображение

Сначала посмотрим, как просто загрузить файл:

from PIL import Image

img = Image.open('example.jpg')
img.show()

Метод show() откроет картинку в просмотрщике по умолчанию. Чтобы сохранить копию в другом формате:

img.save('example_copy.png')

### Изменение размера

Очень часто нужно «ужать» картинку до нужных размеров. Делается это одной строчкой:

resized_img = img.resize((200, 200))
resized_img.save('resized_example.jpg')

### Поворот изображения

А как насчет вращения? Вот так:

rotated_img = img.rotate(90)
rotated_img.save('rotated_example.jpg')

Угол указываем в градусах, против часовой стрелки.

### Перевод в черно-белое

Бывает, требуется сделать изображение черно-белым — например, для аватара или стикера.

bw_img = img.convert('L')
bw_img.save('bw_example.jpg')

Аргумент 'L' означает градации серого (8-bit).

### Кадрирование (crop)

Хочется урезать лишнее? Используем crop, указав координаты прямоугольника:

cropped_img = img.crop((50, 50, 300, 300))
cropped_img.save('cropped_example.jpg')

### Лёгкая обработка на лету

Комбинировать операции легко. Например, уменьшим и повернём картинку:

new_img = img.resize((100, 100)).rotate(45)
new_img.save('combo_example.jpg')

### На заметку

Pillow поддерживает множество форматов: JPEG, PNG, BMP, GIF и даже ICO. Всё, о чём мечтал начинающий Python-разработчик-графоман! Главное — не забывайте всегда открывать файлы в режиме чтения байтов, если работаете с потоками или web, но это уже тема для следующего поста.

Так что, вооружайтесь Python, пробуйте Pillow и создавайте свои шедевры из любых изображений — быстро и просто.
До новых встреч!

- Работа с API OpenAI: основы GPT и генерация текста.

Привет, друзья! С вами Иван, и сегодня мы окунемся в захватывающий мир искусственного интеллекта: поговорим о том, как работать с API OpenAI и создавать свой собственный генератор текста на Python. Готовьте свои токены!

## Что такое OpenAI API и зачем он нужен?

OpenAI API — это облачный сервис, который позволяет взаимодействовать с моделями семейства GPT напрямую из вашего приложения. С его помощью можно не только генерировать тексты, но и реализовать чат-бота, автодополнение или даже писать стихи по заданной теме!

## Начинаем: регистрация и установка

Для начала понадобится API-ключ. Зарегистрируйтесь на platform.openai.com, получите ключ и установите библиотеку:

pip install openai

## Первый пример: переводим идеи в текст

Воспользуемся модулем openai и создадим простейшую функцию генерации:

import openai

openai.api_key = "your-api-key-here"

def generate_text(prompt):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",     # Бесплатная и шустрая модель
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=100             # Ограничим длину ответа
    )
    return response.choices[0].message['content']

output = generate_text("Suggest three creative project ideas for Python beginners.")
print(output)

Этот небольшой скрипт превращает вашу команду (prompt) в связный английский текст. Пример выше попросит ИИ предложить три идеи проектов.

## Немного магии параметров

- model — выбирайте актуальную модель (сейчас популярны gpt-3.5-turbo, gpt-4).
- messages — можно вести полноценный диалог с ИИ: передавайте цепочку сообщений.
- max_tokens — ограничивает длину генерируемого ответа.
- temperature (по умолчанию 1) — регулирует креативность: ниже — ответы строже и предсказуемей, выше — более неожиданные.

## Делаем помощника-программиста

Как насчёт на лету генерировать сниппеты кода?

query = "Write Python code to print all prime numbers up to 50"
print(generate_text(query))

GPT сам напишет нужный фрагмент — экономьте время и силы!

---

Всем успехов в покорении сил мощного искусственного интеллекта. С помощью OpenAI API и Python ваши идеи быстро превратятся в настоящие умные приложения!