Python Hub - сборище Питонистов

👋Поможет вам в тестировании и ускорит разработку проекта, особенно, если много кода пишете через AI инструменты Бесплатная! Тула, если кончились лимиты, можете просто регнуть новый аккаунт🧐 https://youtu.be/tIl-Bi-u0dU

Неоднозначный продукт, но в копилку Ai сервисов как-будто нужно точно положить!🤨 Что думаете? https://youtu.be/XCXkUN1vaCE

Google Ai studio - не совсем для разработчиков, но для стартаперов или предпринимателей точно🔥 Сделает любой веб прототип вам за 2 минуты, это не шутка Сеньор скажет вам, что это все херня и нормально он не кодит, но на самом деле, если вы хотите что-то запилить на коленке и пособирать отзывы, фидбек или деньги , то отличный варик👍 Пока что функционал ограничен, но я думаю, что Гуглы скоро улучшат сервис, можно будет собирать вообще ВСЕ!😐 https://www.youtube.com/watch?v=tzUnPE1G8Ak

Нет слов, одни эмоции!📹 Умрет ли программирование от такого быстрого развития вайбкодинга?😨 https://youtu.be/2ppTXC6gtkg

👩‍💻Короче, потестировал Warp - ИИ терминал + встроенный агент, мне зашло В каких-то кейсах реально может пригодиться, например когда что-то разворачиваете на серваке или делаете мелкие незначительные правки в коде. Конечно, использовать его как основной ИНСТРУМЕНТ РАЗРАБОТКИ не стоит, но как личный DevOps вполне. Есть, кто еще пользовался? Мне не нравится маленький лимит в месяц только(( Хотя для терминала, может, и достаточно будет...✍️ В видоса разово показал, че могет💪 https://youtu.be/D67Z10sAHL4

🫥Пацаны и пацанессы! У Kiro наконец-то убрали вайтлист — теперь можно просто зарегистрироваться и сразу пользоваться! 🙏В чём имба: 🔵 Бесплатные кредиты на старте 🔵Плюс жирный бонус сверху для новых аккаунтов 🔵Под капотом — модели Claude, те самые, что считаются одними из самых умных после GPT-5 ⚡️ Короче, если хотел потестить альтернативу ChatGPT — сейчас идеальный момент. Залетай, пока халява не кончилась 😎 ⬇️ Регаемся и качаем ТУТ

🫥 OpenAI представила собственный ИИ-браузер! ChatGPT Atlas — первый браузер, который не просто открывает сайты, а понимает и объясняет их содержимое 🔄 ✨ Что он умеет: 🔵Ищет и анализирует сайты в реальном времени 🔵Помнит ваши запросы и прошлые чаты 🔵Может писать письма, код, бронировать билеты и выполнять десятки задач без копипаста 🔵Работает как личный ассистент прямо в браузере 🔵Адаптируется под вас — запоминает привычки и контекст Честно? Хочется просто, чтобы браузер не мешал, а помогал. Если Atlas реально будет писать письма, искать нужное без копипаста и помнить, что я уже гуглил — это победа. Главное, чтобы не начал «думать» за меня 😅 Для разработчиков это открывает новые сценарии — автоматизация работы, персональные агенты, интеграции без лишнего кода. Если API Atlas откроют публично — появятся новые классы веб-приложений, где не пользователь кликает мышкой, а AI взаимодействует с сайтом от его имени. ⬇️ Скачать можно ТУТ

Очередной убийца курсор?😨 Многие писали про Trae, я посмотрел, как он работает и что предоставляет ⬆️Из плюсов: Разработана китайцами, а они, как по мне, шарят Значительно дешевле курсора и аналогов Можно IDE поставить, можно плагин накатить ❌Из минусов: Нельзя бесплатно пользоваться крутыми моделями безлимитно, когда уже такое выйдет.... Короче, пишите, кто уже тестил, как вам? Думал свихнуться с курсора 📹https://youtu.be/298Vb8ieFl8

🚀 FastAPI — почему весь Python-сообщество влюбилось в этот фреймворк Если ты когда-то писал API на Python — скорее всего, делал это на Flask или Django. Но в 2018 году появился новый игрок — FastAPI, и с тех пор жизнь стала сильно проще 😎 FastAPI — это фреймворк для создания REST и GraphQL API на Python. Его автор — Себастьян Рамирес, и главная идея простая:

Сделать веб-разработку в Python быстрой, понятной и удобной”

Под капотом — Starlette (отвечает за асинхронный веб-сервер) и Pydantic (валидация данных через типы). То есть всё работает молниеносно и при этом не ломает мозг. ⚙️ Для чего он нужен FastAPI идеально подходит, если тебе нужно: ✅ писать быстрые микросервисы; ✅ делать ботов с вебхуками; ✅ оборачивать ML-модели в API; ✅ или просто быстро поднять прототип. Фреймворк отлично дружит с async/await, JSON, OAuth2, JWT, SQLAlchemy и прочими стандартными штуками. 🔥 НО почему он вдруг стал таким популярным?! 1. Скорость. Работает почти как Node.js или Go — благодаря асинхронности и Starlette. (Ну да, помедленнее, но все же) 2. Типизация. Всё основано на аннотациях Python. Указываешь типы — и FastAPI сам проверяет входные данные. 3. Документация “из коробки”. Swagger и ReDoc появляются автоматически — без единой строчки лишнего кода. (Жирный плюс) 4. Простота. Минимальный API можно написать за минуту:

   from fastapi import FastAPI

   app = FastAPI()

   @app.get("/")
   def hello():
       return {"message": "Привет, FastAPI!"}
   

Запуск на серваке:

   uvicorn main:app --reload
   

🫥 Где уже реально используют FastAPI судя по источникам ▶️ Netflix — для внутренних API ▶️ Microsoft — в Azure ML ▶️ Uber — в аналитических сервисах ▶️ HuggingFace — для запуска ML-моделей Да и в телеграм-ботах FastAPI часто используют для вебхуков — быстро, стабильно и без боли. Если коротко резюмировать и тебе лень делать это самому🤔 FastAPI — это как Flask, только современный, быстрый и с автоматической документацией. Если хочешь писать чистый и предсказуемый бэкенд на Python — попробуй. После него возвращаться к Flask уже не хочется 😉

Кто уже пострадал от того, что теперь в курсоре нет безлимитной модели? 💻 Тут она есть! ▶️ https://youtu.be/pyYpMduXkbc

Недавно я делал обзор на Gemini CLI, но в комментах увидел, что его можно по-человечески подключить к Kilo Code и использовать через нормальный UI чат И все это !бесплатно! По 1к запросов в сутки🆓 Так что рекомендую к просмотру тем, кто кодит часто и много, но покупать курсор или еще что-то не намерен Плагин для 👩‍💻👩‍💻 pycharm и vscode есть https://youtu.be/q0fJwevyooU

🆓 Бесплатный 🆓 CLI Ai Gemini может помочь вам написать код 👀Официальный вариант без взломов и обходов, рекомендую тем, кто еще не решился на подписку, но хочет юзать Ai для написания кода p.s. лайкаем на ютубе, чтобы продвинуть, как обычно 😻 https://youtu.be/2Q0TX58gs1M

🌍 Geopy — библиотека, которая превращает Python в навигатор Когда мы открываем Яндекс.Карты, Google Maps или сервис доставки еды — за кулисами всегда работает геокодинг. Приложение должно понять: 📍 где находится пользователь, 🚴‍♂️ как далеко курьер от адреса, 🏨 какие ближайшие отели или кафе показать. 👉 Всё это можно сделать прямо из Python с помощью библиотеки Geopy. 🔑 Что умеет Geopy: 🗺️ Геокодинг — превращает адрес в координаты («Москва, Красная площадь» → 55.7539, 37.6208) 🧭 Обратный геокодинг — по координатам даёт адрес (55.7539, 37.6208 → «Красная площадь, Москва, Россия») 📏 Расстояния — считает путь между точками (в км, милях, морских милях) 🌐 Поддержка разных сервисов: OpenStreetMap (Nominatim), Google, Яндекс, Bing, ArcGIS и др. ⚡ Давайте посмотрим на примеры:

from geopy.geocoders import Nominatim
from geopy.distance import geodesic

# Инициализация геокодера
geo = Nominatim(user_agent="geo_app")

# 1️⃣ Адрес → координаты
moscow = geo.geocode("Москва, Красная площадь")
print("Москва:", moscow.latitude, moscow.longitude)

# 2️⃣ Координаты → адрес
place = geo.reverse("55.7539, 37.6208")
print("Адрес:", place.address)

# 3️⃣ Расстояние Москва–СПб
p1 = (moscow.latitude, moscow.longitude)
p2 = (59.9343, 30.3351)  # Санкт-Петербург
print("Расстояние:", geodesic(p1, p2).km, "км")

🔎 Результат: Москва: 55.7539, 37.6208 Адрес: Красная площадь, Москва, Россия Расстояние: ~634 км 🚄 🎯 Где пригодится Geopy: 🚕 Логистика: рассчитывать маршруты доставки 📊 Аналитика: строить тепловые карты заказов 🗺️ Travel-сервисы: находить ближайшие отели или достопримечательности ⚡ Стартапы: от «поиска ближайшей кофейни» до «глобального трекера велосипедов» 📦 Установка:

pip install geopy

💡 Geopy делает Python ближе к реальному миру. С его помощью можно писать приложения, которые не просто что-то считают, а реально «понимают» где находится человек, бизнес или объект.

Разбор 😨 Список nums = [1, 2, 3, 4, 5] В генераторе [x**2 for x in nums if x % 2 == 0]: берём только те x, которые делятся на 2 (чётные) это 2 и 4 возводим их в квадрат: 2**2 = 4, 4**2 = 16 Результат: [4, 16] ✅

🎙Познаем новые библиотеки 🚀 Memray — мощный профайлер памяти для Python от Bloomberg Работаете с тяжёлыми Python-приложениями, где «утекает» память или внезапно проседает производительность? На помощь приходит Memray — один из самых продвинутых инструментов для анализа использования памяти. 🔍 Что умеет Memray: - Отслеживает каждую функцию и весь стек вызовов - Видит не только Python-код, но и нативные вызовы C/C++ - Минимальные накладные расходы на профилирование - Наглядные отчёты: flame graph, таблицы, деревья, live-мониторинг - Поддержка Python-потоков и нативных потоков 🧩 Зачем использовать: - Поиск утечек памяти - Анализ «почему приложение ест больше, чем нужно» - Поиск горячих точек по выделению памяти ⚡ Пример использования:

# Запускаем приложение под профайлером python3 -m memray run -o output.bin my_script.py

# Строим flame graph python3 -m memray flamegraph output.bin

👉 Результат — HTML-отчёт, который можно открыть в браузере. 📦 Установка:

pip install memray

⚠️(Работает на Linux и macOS, Python 3.7+) https://github.com/bloomberg/memray 💡 Если у вас были «битвы» с утечками памяти — попробуйте Memray. Его уже используют в Bloomberg и крупных open-source проектах.