Python/ django

👩‍💻 Эта статья подробно рассматривает внутреннее устройство декоратора @.dataclass в языке Python! 🌟 Автор воссоздаёт упрощённую версию этого декоратора. В статье рассматриваются такие аспекты, как использование атрибута __annotations__ для получения метаданных о полях класса и функции exec() для динамического создания методов, включая __init__, __setattr__, __delattr__ и __repr__. 🔗 Ссылка: *клик* @pythonl

👩‍💻 fastapi-injectable — расширение для FastAPI, которое улучшает систему внедрения зависимостей, делая её доступной за пределами HTTP-маршрутов! 🌟 Это особенно полезно для случаев, когда нужно использовать зависимости в контекстах, таких как фоновые задачи, команды CLI, или другие сценарии, не связанные с обработкой HTTP-запросов. Библиотека предоставляет возможность применения декоратора Depends для внедрения зависимостей в различных частях приложения, что упрощает повторное использование кода и делает архитектуру более гибкой. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

Решаем задачи с собесов по многопоточности (со звёздочкой) 🪿 12 января в 18:00 (МСК) в прямом эфире разберём 1-2 задачи по concurrency (многопоточности в Go) с реальных собеседований на junior+, middle и senior Будет актуально и для тех, кто планирует или уже готовится перейти с Python на Go 👾 Что разберём: — Сложная идея на миграцию из канала каналов в один канал с контекстом — Другие более сложные задачи на каналы, горутины и конкурентность Эфир проведёт Даниил Динько — TeamLead в международной компании-лидере в кибербезопасности, ранее Senior Go в Ozon Tech и Ситидрайв ↗️ Регистрируйся на эфир в боте Эйч Навыков и получи запись эфиров по решению других задач

🔥 Лучший бесплатный софт на все случаи жизни — энтузиасты объединили всё в одном месте. Здесь вы найдете практически всё: редакторы видео и фото, музыкальные программы, игры, инструменты для работы с данными и многое другое. К каждому приложению прилагается подробное описание и перечень поддерживаемых операционных систем. Все можно скачать с GitHub — вот ссылка. Не забудьте сохранить! 🖥 Github @pythonl

👩‍💻 Эта статья подробно рассматривает внутреннее устройство декоратора @.dataclass в языке Python! 🌟 Автор воссоздаёт упрощённую версию этого декоратора. В статье рассматриваются такие аспекты, как использование атрибута __annotations__ для получения метаданных о полях класса и функции exec() для динамического создания методов, включая __init__, __setattr__, __delattr__ и __repr__. 🔗 Ссылка: *клик* @pythonl

👩‍💻 python-mss — модуль для создания снимков экрана (скриншотов) на нескольких платформах, таких как Windows, macOS и Linux! 🌟 Модуль реализован на чистом Python с использованием ctypes, что делает его лёгким, быстрым и не зависящим от внешних библиотек. MSS поддерживает захват скриншотов с отдельных мониторов или всех мониторов одновременно, а также интеграцию с библиотеками, такими как Pillow, Numpy и OpenCV, для последующей обработки изображений. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

👩‍💻 python-sortedcontainers — библиотека коллекций Python, которые поддерживают автоматическую сортировку: SortedList, SortedDict и SortedSet! 🌟 Эти структуры данных реализованы на чистом Python, но обеспечивают производительность, сравнимую с библиотеками на C. Библиотека выделяется простотой использования, отсутствием необходимости компиляции и эффективностью операций, таких как вставка, удаление и поиск, которые выполняются быстрее линейного времени. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

🖥 Githubkit Когда вы вызываете API GitHub вы вручную обрабатываете HTTP-запросы, токены и JSON-ответы, чтозанимает много времени и чреватым ошибками. githubkit, библиотека Python, предлагает чистый, типизированный интерфейс для взаимодействия с API GitHub.

pip install githubkit
# or, use poetry
poetry add githubkit
# or, use pdm
pdm add githubkit
# or, use uv
uv add githubkit

Пример:

from githubkit import Response
from githubkit.versions.latest.models import FullRepository

resp: Response[FullRepository] = github.rest.repos.get("owner", "repo")
repo: FullRepository = resp.parsed_data
print(repo.full_name)

▪ Github ▪ Документация @pythonl

👩‍💻 fastapi-mvc — инструмент для повышения производительности разработчиков, создающих API на основе FastAPI! 🌟 Он позволяет быстро генерировать проекты с использованием архитектурного паттерна MVC, включая все необходимые компоненты, такие как WSGI + ASGI серверы, Sphinx-документация, полное покрытие тестами и интеграцию с Kubernetes. 🌟 Инструмент автоматически создает структуры проектов, Makefile, конфигурации GitHub Actions, Helm Charts, Dockerfile и поддерживает управление зависимостями через Poetry. Также он включает возможность обновлять уже сгенерированные проекты до новых версий шаблонов и предоставляет виртуализированную среду разработки с использованием Vagrant. 🖥 Github @pythonl

🖥 Автоматическая генерация капчи с Python @pythonl

Учишь Python, но как дело доходит до собственного кода — всё, кирдык? 😥 На форумах только одно: «Больше практиковаться!» А толку? Ноль понимания и никакой поддержки от профи… Плавали - знаем)) Поэтому специально для тебя - чат для Python-щиков 🤝 Что получишь? 1️⃣ Сможешь задавать любые вопросы без страха и осуждения и получать ответы за минуты, а не часы поиска в инете 2️⃣ Регулярные плюшки в виде стримов от препода с 15-ти летним опытом 3️⃣ Общение с единомышленниками и заряд мотивации ➡️ А еще, забирай в закрепе БЕСПЛАТНЫЙ вводный курс по Python Короче, всё для прокачки! Залетай к нам — ссылка на чат (тык)

👩‍💻 Flask-Rebar — интеграция для создания REST API с использованием Flask, Marshmallow и Swagger! 🌟 Он облегчает создание и валидацию запросов и ответов через Marshmallow-схемы и автоматически генерирует документацию OpenAPI (Swagger UI). 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

👩‍💻 starlette-admin — фреймворк для создания административных интерфейсов в приложениях на Starlette и FastAPI! 🌟 Он позволяет легко генерировать интерфейсы для работы с данными, поддерживает различные ORM (например, SQLAlchemy, SQLModel, MongoEngine) и включает функции для CRUD-операций, фильтрации, экспорта данных, а также аутентификацию и авторизацию. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

🖥 Интерпретатор Python, написанный на Python в 500 строк кода Byterun - это интерпретатор Python. Работая над Byterun, автор обнаружил, что фундаментальная структура интерпретатора Python легко укладывается в ограничение на размер в 500 строк. В этой статье рассмотрена структура интерпретатора и дан контекст для его дальнейшего изучения.  Цель не в том, чтобы объяснить все, что нужно знать об интерпретаторах, - как и во многих других интересных областях программирования и информатики, - вы можете посвятить годы глубокому пониманию этой темы. Byterun был написан Недом Батчелдером, опираясь на работу Пола Шварца. Его структура похожа на основную реализацию Python, CPython, поэтому понимание Byterun поможет вам понять интерпретаторы в целом и интерпретатор CPython в частности. (Если вы не знаете, какой Python вы используете, то, скорее всего, это CPython).  Статья: https://aosabook.org/en/500L/a-python-interpreter-written-in-python.html Github: https://github.com/nedbat/byterun @pythonl

👩‍💻 CuPy — библиотека Python для вычислений с использованием GPU, полностью совместимая с NumPy и SciPy! 🌟 CuPy позволяет переносить существующий код на базе NumPy/Scipy для работы с платформами NVIDIA CUDA или AMD ROCm, минимизируя изменения в приложении. 🌟 CuPy поддерживает как высокоуровневые операции над массивами, так и низкоуровневые возможности, такие как вызовы CUDA API, использование потоков и интеграция с программами на C/C++. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

👩‍💻 traitlets — библиотека Python, которая используется для создания конфигурационных объектов с поддержкой типов и значений! 🌟 Она предоставляет удобные способы управления аттрибутами объектов, их типами и значениями, включая события и обработку ошибок. Эта библиотека широко используется в проектах, связанных с IPython, Jupyter и другими инструментами для научных вычислений. 🔐 Лицензия: BSD-3-Clause 🖥 Github @pythonl

🖥 Выводим поздравление с Новым годом, с помощью Python

import time
import random
import pyfiglet as pf
from pyfiglet import Figlet
from termcolor import colored

text = "С новым 2025 годом"

color_list = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']

data_list = []

with open('texts.txt') as f:

    data_list = [line.strip() for line in f]

happy_new_year_art = pf.figlet_format(text)

for i in range(0, 1):

    if i % 2 == 0:

        f = Figlet(font=random.choice(data_list))

        text_art = colored(f.renderText(text), random.choice(color_list))

    else:

        text_art = happy_new_year_art

    print("\n", text_art)

@pythonl

👩‍💻 Model Context Protocol (MCP) Python SDK — официальный SDK для создания серверов и клиентов, которые работают с MCP — протоколом, упрощающим взаимодействие приложений с LLM! 🌟 MCP стандартизирует предоставление контекста для LLM, отделяя управление данными от взаимодействия с самой моделью. 🌟 С помощью этого SDK можно создавать MCP-серверы, которые предоставляют ресурсы, инструменты и шаблоны взаимодействия с моделями, а также клиенты, подключающиеся к любым MCP-серверам. Поддерживаются стандартные методы передачи данных, такие как stdio и Server-Sent Events (SSE). 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

🎄🎄🎄 C Новым годом на разных языках @pythonl

👩‍💻 Эта статья объясняет основы численного анализа и его применение в реальных задачах с использованием Python! 🌟 Она охватывает методы приближённого решения сложных математических задач, когда точные решения невозможны или слишком ресурсоёмки. Рассматриваются такие темы, как частичные дифференциальные уравнения (PDE), оптимизация, и решение задач с помощью библиотек Python, таких как SciPy. 🔗 Ссылка: *клик* @pythonl