Python/ django

👩‍💻 Всем программистам посвящается! Вот 16 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования: Выбирай своё направление: 👩‍💻 Python — t.me/python_ready 🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready 🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready 🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready 👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready 👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready 👩‍💻 Java — t.me/java_ready 👩‍💻 IT Новости — t.me/it_ready 👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready 🖼️ DevOps — t.me/devops_ready 👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready 📱 JavaScript — t.me/javascript_ready 🖥 Data Science — t.me/data_ready 🐞 QA-тестирование — t.me/qa_ready 📖 IT Книги — t.me/books_ready 🖥 Design — t.me/design_ready 📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

🎤 Быстрый текст-в-речь с Supertonic Supertonic — это высокопроизводительная система текст-в-речь, работающая на вашем устройстве. Она обеспечивает молниеносное создание речи с минимальными затратами ресурсов и полным соблюдением конфиденциальности. Никаких облачных решений — всё происходит локально. 🚀Основные моменты: - ⚡ Генерация речи до 167× быстрее реального времени - 🪶 Легковесная архитектура с 66M параметрами - 📱 Полная обработка на устройстве без задержек - 🎨 Обработка сложных текстов без предварительной подготовки - ⚙️ Гибкая настройка параметров и развертывания 📌 GitHub: https://github.com/supertone-inc/supertonic #python

🖥 Минимальный и безопасный Dockerfile для Python-приложения. В основе - python:3.11-slim, установка только нужных пакетов, удаление apt-кэша, отдельный системный пользователь без root-прав, изоляция рабочего каталога и установка зависимостей под ненадёжным пользователем. Такой контейнер легче, безопаснее и запускается быстрее. Отличная база для продакшена. Переход на non-root пользователя резко снижает возможный ущерб, ограничивает доступ к файлам и заставляет держать порядок с правами и владением. Docker - все о Docker и Devops

🖥 Bash Академия: секреты командной строки, которые нигде не рассказывают Олег Шелест - профессионал по информационной безопасности, раскрывает скрытые механики Linux, с помощью наглядных картинок и коротких, максимально понятных разборов у себя в тг канале. - Без воды. - Без лишней теории. Только практические приёмы, которые реально используют профи. Если хочешь уверенно владеть Bash - здесь ты получишь всё, что нужно: t.me/bashmastter

🔧 Утилиты для C++ и Python Этот репозиторий предлагает набор полезных утилит для работы с C++ и Python, упрощая взаимодействие между этими языками. Он включает функции для обработки данных, работы с файлами и выполнения различных задач, что делает его идеальным для разработчиков, работающих с обоими языками. 🚀 Основные моменты: - Инструменты для обработки и анализа данных - Удобные функции для работы с файлами - Поддержка взаимодействия между C++ и Python - Легкая интеграция в проекты - Документация для быстрого старта 📌 GitHub: https://github.com/xZepyx/cpp-pyutils @pythonl

🛠️ Tracer для системных вызовов на macOS strace-macos — это инструмент для отслеживания системных вызовов на macOS с использованием API отладчика LLDB. Он работает с включенной защитой целостности системы и написан на чистом Python, что исключает необходимость в расширениях ядра. 🚀 Основные моменты: - Поддержка SIP без отключения - Вывод в формате JSON и текстовом формате - Фильтрация системных вызовов по имени и категории - Символическое декодирование аргументов - Статистика вызовов и ошибок 📌 GitHub: https://github.com/Mic92/strace-macos

Как это — работать в Т-Банке? Загляните в канал T-Crew, где увидите: — жизнь и будни команды; — ИТ-хабы компании по всей России; — анонсы мероприятий; — кейсы, статьи и советы для карьерного роста. Еще здесь можно раньше других найти вакансии в ИТ и диджитале. За полезным — сюда Реклама. АО "ТБанк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673, erid:2RanymxHnD8

Изучаем Python, Docker, Git и выходим в DevOps с абсолютного нуля — нашли огромную библиотеку с сотнями подробных материалов. • Сильная теоретическая база: язык программирования, сети, базы данных, система контроля версий. • Короткие, но насыщенные уроки — учись по дороге на работу, в обед или во время короткого перерыва. • Много практики — закрепишь навыки, соберёшь проекты и усилишь своё портфолио. • Всё объясняется пошагово, простым языком — подойдёт даже тем, кто только сегодня услышал слово «программирование». https://kodekloud.com/studio/labs

🔥 Безопасный запуск Linux-команд из Python Если нужно из Python безопасно выполнять системные команды в Linux, используй изоляцию через subprocess с принудительным сбросом привилегий. Такой приём позволяет запускать команды даже в окружениях с потенциально небезопасным вводом, блокируя доступ к опасным системным вызовам и снижая риск эксплуатации.

import subprocess
import os

def safe_run(cmd):
    # Запускаем процесс без наследования переменных окружения
    env = {"PATH": "/usr/bin:/bin"}
    
    # Сбрасываем привилегии, если процесс запущен от root
    def drop_priv():
        os.setgid(65534)
        os.setuid(65534)

    result = subprocess.run(
        cmd,
        env=env,
        preexec_fn=drop_priv,
        stdout=subprocess.PIPE,
        stderr=subprocess.PIPE,
        text=True,
        timeout=3,
    )
    return result.stdout

print(safe_run(["ls", "/"]))

@pythonl

🌀 В Python есть встроенная функция reversed(), но работает она не со всеми структурами данных. Быстрый разбор: ✓ Список можно развернуть reversed([1, 2, 3]) возвращает итератор. list(reversed([1, 2, 3])) → [3, 2, 1] ✓ Кортежи тоже разворачиваются Можно итерироваться по reversed((1, 2, 3)) ✓ Множества не разворачиваются reversed({1, 2, 3}) → TypeError: 'set' object is not reversible Причина: множества *не имеют порядка*, а значит разворачивать нечего. Если нужно развернуть множество — сначала сделай его списком: list(reversed(list({1, 2, 3}))) @pythonl

🔥 Коварная ловушка с замыканиями в Python Многие хитрые баги в Python появляются из-за того, что разработчики неверно понимают область видимости переменных в замыканиях. Частая ошибка - внутри цикла создавать функции-лямбды, которые «помнят» одно и то же финальное значение переменной, а не значение на каждой итерации. В итоге весь список функций ведёт себя одинаково. Чтобы избежать ловушки, фиксируйте значение через аргумент по умолчанию или используйте functools.partial.

funcs = []

for i in range(5):
    funcs.append(lambda x=i: x)  # фиксируем i как значение по умолчанию

print([f() for f in funcs])  # [0, 1, 2, 3, 4]

Cursor мощно прокачался — релизнулась версия 2.1, которая еще быстрее находит баги, делает ревью кода, пишет и оптимизирует программы. • Разрабы внедрили кнопку «Find issues» — агент автоматически правит баги, делает ревью и подсвечивает проблемы в боковой панели. Да, все СРАЗУ и без нескольких промптов. • Поиск ускорили в разы — теперь он работает на базе векторов и шерстит даже массивную кодовую базу за секунды. • Улучшили режим планирования — агент будет задавать еще больше уточняющих вопросов, когда ты утверждаете задачу. Отвечать нужно в интерактивном режиме. И да, сейчас на Cursor Pro есть скидка — реально приятная. Вместо 22 тысяч — 7000 рублей! Так что если думали — это тот самый момент «пока недорого». Купить можно на сайте 👉 по ссылке Или можно купить на авито напрямую у продавца по ссылке

🤖 SelfDiscord: Мощный Discord Selfbot за 2 минуты настройки SelfDiscord — это удобный selfbot для Discord с множеством команд и утилит. Он позволяет отслеживать ключевые слова, добавлять пользовательские команды и реакции, а также автоматизировать множество задач, таких как поиск изображений и управление сообщениями. 🚀Основные моменты: - Логирование ключевых слов и уведомления о сообщениях. - Автоматическая смена аватаров и статусов. - Сохранение изображений и поиск источников. - Пользовательские команды и реакции с возможностью сохранения. - Уведомления и таймеры для задач. 📌 GitHub: https://github.com/tagal6727/SelfDiscord #python

🧵 CPython 3.15 делает распаковку данных намного быстрее В новой версии CPython улучшили производительность декомпрессии: - Zstandard (zstd) распаковывается на 25–30% быстрее - zlib — на 10–15% быстрее, если размер данных больше 1 MiB Такого ускорения добились за счёт более эффективной работы с выходными буферами во время распаковки. Подробнее: emmatyping.dev/decompression-is-up-to-30-faster-in-cpython-315.html @pythonl

🔥 10 однострочных Python-функций, которые экономят время каждый день Держи небольшой набор из 10 функций-однострочников, которые полезно просто закинуть в свой utils.py. Они помогают быстро работать со списками, файлами, JSON, статистикой и частотами, без лишнего шума в коде. Скопируй блок целиком и используй нужные функции по месту.

from pathlib import Path
from collections import Counter
import json, statistics as stats

chunks = lambda it, n: [it[i:i + n] for i in range(0, len(it), n)]

flatten = lambda lst: [x for sub in lst for x in sub]

unique = lambda seq: list(dict.fromkeys(seq))

sliding = lambda it, n: [it[i:i + n] for i in range(len(it) - n + 1)]

freqs = lambda seq: Counter(seq)

read_text = lambda p: Path(p).read_text(encoding="utf-8")

write_text = lambda p, text: Path(p).write_text(text, encoding="utf-8")

read_json = lambda p: json.loads(Path(p).read_text(encoding="utf-8"))

write_json = lambda p, obj: Path(p).write_text(json.dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")

mean_std = lambda xs: (stats.mean(xs), stats.pstdev(xs))

@pythonl

🚀 myfy - модульный Python-фреймворк с фронтендом «из коробки» Зачем он нужен: FastAPI - идеален для API, но без нормального фронта. myfy берёт лучшее из FastAPI и добавляет полноценную модульность, DI и встроенный UI. 🔥 Главное - Модульная архитектура с жизненным циклом (`start/stop`) - Type-based DI без скрытой магии - Фронтенд сразу из коробки: Jinja2 + DaisyUI + Tailwind + Vite + HMR Можно делать UI без React/Vue, идеально для внутренних тулов - Чистая структура проекта, минимум бойлерплейта 🚀 Быстрый старт

pip install myfy
myfy init
myfy frontend init
myfy run

https://github.com/psincraian/myfy @pythonl

🚀 GigaChat Ultra & Lightning — новые MoE-модели от Сбера 💡 Что это такое Две открытые модели нового поколения, обученные с нуля — без чужих весов. Созданы, чтобы ускорять разработку, уменьшать рутину и быть удобным напарником для разработчиков. 🔥 Что внутри - Ultra: 702B параметров, контекст до 131k, стабильная работа экспертов - Lightning: 10B параметров, контекст до 256k, лёгкая и быстрая - Генерация нескольких токенов одновременно - Экономия памяти, оптимизация KV-кеша - Совместимость с Hugging Face, vLLM и SGLang 🎯 Почему стоит использовать - Сбер снимает часть технических забот, чтобы сосредоточиться на экспериментах - Ускоряет локальное прототипирование и работу с AI-помощниками - Подходит для масштабных решений и небольших проектов @pythonl

🚀 django-keel - мощный стартовый шаблон для Django-проектов 💡 Что это такое Готовый современный каркас для Django-приложений, который позволяет запускать новый проект за минуты — с правильной архитектурой, CI, Docker и продуманной конфигурацией. 🔥 Что внутри - Поддержка Python 3.12+ и Django 5.2+ - Несколько видов проектов: SaaS, API-backend, web-app, internal tools - Docker + Docker Compose - Настроенные линтеры, тесты, coverage и GitHub Actions - 12-factor конфигурация, разделённые settings (dev/test/prod) - Варианты API: DRF или GraphQL - Поддержка фронта: Next.js или HTMX + Tailwind 🎯 Почему стоит использовать - Экономит недели рутинной настройки - Даёт единообразную и поддерживаемую архитектуру - Ускоряет разработку MVP, внутренних сервисов и SaaS-продуктов 🛠 Быстрый старт

copier copy gh:CuriousLearner/django-keel my-project

Репозиторий: https://github.com/CuriousLearner/django-keel @pythonl

✔️ CPython может получить обязательную зависимость от Rust к версии Python 3.17. Эмма Смит и Кирилл Подопригора из core-team Python опубликовали предварительное предложение (Pre-PEP), в котором описывается план постепенного внедрения Rust в кодовую базу CPython. На первом этапе Rust хотят использовать для необязательных модулей стандартной библиотеки, находящихся в каталоге Modules/. Дальше — больше: если эксперимент окажется успешным, то к выходу Python 3.17 Rust может стать обязательной сборочной зависимостью. Это позволит улучшить безопасность, производительность и надёжность низкоуровневых частей интерпретатора. Подробнее: https://peps.python.org/pep-0011/ @pythonl

🖥 Очистка python кода! Чтобы сильно упростить очистку Python-кода, вынеси мелкие предикаты, фильтры и маппинги в именованные функции. Это делает пайплайны короче, уменьшает вложенность и ускоряет отладку. Такой приём особенно полезен, когда список операций растёт и становится нечитаемым. Подписывайся, больше фишек каждый день !

def is_valid(user):
    return user.get("active") and user.get("role") != "banned"

def normalize(user):
    user["name"] = user["name"].strip().title()
    return user

def enrich(user):
    user["score"] = user.get("score", 0) + 10
    return user

users = [... ]  # внешний источник

cleaned = [enrich(normalize(u)) for u in users if is_valid(u)]

print(cleaned)