Библиотека питониста | Python, Django, Flask

⚠️ Уже завтра стартует курс AgentOps! Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API. 🔥 Заберите 3 курса по цене 1:

● При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «Разработка ИИ-агентов» получаете в подарок курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии (например, «Математика для разработки AI», чтобы глубже освоить направление). ● Три курса обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽. ● Доступна удобная беспроцентная рассрочка, платеж можно разбить на несколько комфортных частей.

Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой. 👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок

👍 ArchUnit для Python: архитектурные правила как юнит-тесты Python не заботится о том как вы организуете код. Нет компилятора который закричит когда route handler импортирует напрямую из слоя базы данных. Нет ошибки при циклической зависимости между модулями. Всё работало пока проект не вырос. А потом кто-то импортировал sqlalchemy прямо в Pydantic-схему — потому что так быстрее. ArchUnitPython решает это: архитектурные правила живут рядом с обычными тестами и запускаются в pytest. 🚫 Запретить зависимости между слоями

from archunitpython import project_files, assert_passes

def test_presentation_should_not_depend_on_database():
    rule = (
        project_files("src/")
        .in_folder("**/presentation/**")
        .should_not()
        .depend_on_files()
        .in_folder("**/database/**")
    )
    assert_passes(rule)

🔄 Запретить циклические зависимости

def test_no_circular_dependencies():
    rule = project_files("src/").should().have_no_cycles()
    assert_passes(rule)

Когда правило нарушается — тест падает с понятным сообщением. Никаких отдельных конфигов и команд. ✅ Что проверяет — направление зависимостей между слоями — циклические зависимости — нарушения именования — превышение размера файлов — внешние модули в неположенных местах

pip install archunitpython

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

🚀 Не уверены, стоит ли переходить на зрелую ИИ-инженерию? Начните с демо-урока! Вот-вот стартует наш курс AgentOps. Если вы сомневаетесь в формате, просто оставьте заявку и получите бесплатный демо-урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов». Для тех, кто готов мощно прокачать портфолио, прямо сейчас действует предложение «3 любых курса по цене 1»:

— При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «ИИ-агенты» вы получаете в подарок доступ к курсу «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на выбор — В деньгах это два топовых курса по автоматизации и контролю ИИ всего за 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽ 🔥 А за счет третьего курса (например, можно выбрать «Математику») вы соберете мощный стек и освоите целое востребованное направление. — Платеж можно разбить на несколько частей с помощью беспроцентной рассрочки.

👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1

Python 3.15.0 beta 3: что нас ждёт в октябре Вышла третья бета Python 3.15. Финальный релиз запланирован на октябрь 2026. Самое интересное что добавят: — Ленивые импорты (PEP 810) — модули загружаются только когда реально нужны. Стартап тяжёлых пакетов типа pandas/numpy станет заметно быстрее — frozendict как встроенный тип (PEP 814) — неизменяемый словарь наконец в стандартной библиотеке — Unpacking в comprehensions (PEP 798):

# теперь можно так
flat = [x for xs in nested for *x, _ in [xs]]

— UTF-8 по умолчанию (PEP 686) — больше никаких сюрпризов при чтении файлов на разных ОС Производительность JIT-компилятор значительно улучшен: +8-9% на x86-64 Linux и +12-13% на AArch64 macOS по сравнению с интерпретатором без JIT. Инструменты — Встроенный профайлер Tachyon (PEP 799) — высокочастотный статистический сэмплер прямо в стандартной библиотеке — Frame pointers включены по умолчанию (PEP 831) — лучше работают внешние профайлеры типа py-spy и perf Типизация — TypedDict с типизированными дополнительными ключами (PEP 728) — sentinel как встроенный тип (PEP 661) — TypeForm для аннотации самих типов (PEP 747) Следующая бета — 18 июля, первый RC — 4 августа. 🔗 Ссылка на новость 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих» Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий! 🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE 🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы 🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции 🐍 Часть 4: Методы работы со строками 🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями 🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей 🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами 🐍 Часть 8: Методы работы со множествами 🐍 Часть 9: Особенности цикла for 🐍 Часть 10: Условный цикл while 🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами 🐍 Часть 12: Анонимные функции 🐍 Часть 13: Рекурсивные функции 🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы 🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой 🐍 Часть 16: Регулярные выражения 🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга 🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование 🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм 🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter 🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame 🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite 🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask 🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy 🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas

🎬 Где ломаются архитектуры ИИ-агентов и как этого избежать: запись урока от Proglib.Academy и cloud․ru Proglib.аcademy вместе с cloud․ru провели вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе! Что внутри: — критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой; — разбор популярных архитектурных ошибок; — реальные ограничения современных ИИ-агентов; — практические рекомендации по проектированию агентных систем. 👉 Посмотреть запись можно тут: ● VK ● YouTube

🤖 Запускаем новый курс: «Spec-Driven Development»! Всем надоело, что ИИ-агенты (Cursor, Claude) генерируют сотни строк хаотичного кода, который приходится переписывать. Дело не в нейросети, а в том, что вы заставляете её угадывать условия задачи. На курсе вы освоите методологию SDD (Spec-Driven Development) — управление ИИ через спецификации (спеки) и тесты вместо «вайб-кодинга». Как это работает? До генерации кода вы фиксируете в спеке контракты, инварианты и граничные случаи. Документ четко определяет ЧТО делать, сводя лотерею в PR к нулю. За 8 недель с экспертами из BigTech вы: 🔹 Встроите ИИ в личный или командный workflow. 🔹 Превратите генерацию кода в предсказуемый инженерный процесс. 🔹 Перестанете перепроверять за моделями каждую строчку. 📖 Полный разбор методологии с примерами и готовый промпт для генерации спеки — в нашей статье 👉 Освоить SDD и ускорить разработку

Hydra: конфигурация ML-экспериментов без боли Типичная проблема: у вас ML-проект, конфиги размножились, и вы передаёте гиперпараметры через argparse или хардкодите в скриптах. Hydra решает это элегантно. Главная идея: конфиги — это YAML-файлы которые можно составлять, наследовать и переопределять прямо из командной строки. Запуск с разными параметрами без изменения кода:

python train.py model=resnet dataset=imagenet lr=0.001
python train.py model=vit dataset=cifar10 lr=0.0001

Multirun — запуск сетки экспериментов одной командой:

python train.py -m lr=0.001,0.0001 model=resnet,vit
# запустит 4 эксперимента автоматически

Конфиги можно композировать из отдельных файлов:

configs/
  model/
    resnet.yaml
    vit.yaml
  dataset/
    imagenet.yaml
    cifar10.yaml
  train.yaml  ← собирает всё вместе

Популярные связки с Hydra: — lightning-hydra-template — готовый шаблон PyTorch Lightning + Hydra для быстрого старта — hydra-zen — Pythonic API для динамической генерации конфигов — hydra-torch — type-safe конфиги для PyTorch компонентов

pip install hydra-core --upgrade

Если вы ещё управляете экспериментами через argparse или захардкоженные словари — Hydra стоит попробовать. ➡️ Git-hub 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

🤖 Тут Ozon Tech запустил инженерный хакатон Робозон с призовым фондом 15 000 000 ₽ Участникам предлагают три задачи на основе реальных данных сортировочных центров: 🔸 имитационное моделирование, 🔸 конструкция автосортировщика товаров, 🔸 интеллектуальная роботизированная система сортировки. Что выглядит интересным: 🔹 опыт работы с реальными процессами большого е-кома; 🔹 практика инженерных решений, где важны не только алгоритмы, но и ограничения реальной инфраструктуры; 🔹 возможность проверить свои идеи на задачах, связанных с автоматизацией, моделированием и робототехникой. Участвовать можно самостоятельно или командой до 7 человек. 📅 Регистрация — до 11 июля. 🚀 Онлайн-этап — до 6 сентября. 🏆 Финал — 12–13 сентября онлайн или в Москве на E-CODE. Дорогу и проживание оплачивает Ozon Tech. 👉 Предлагают прокачаться на реальных инженерных задачах

Скажи мне 5 главных слов: на GitVerse появилось зеркало PyPI! 😎 Все нужные Python‑пакеты живут на российской платформе для разработчиков GitVerse — вы не потеряете доступ к ним, даже если основной PyPI решит «повиснуть». А ещё такое зеркало — плюс к скорости: меньше сетевых прыжков — быстрее загрузка. Ставьте его как основной источник или держите как резерв. Тут рассказали, как подключить зеркало!

👀 Умеете строить предсказуемую архитектуру с ИИ? Станьте спикером Proglib academy Мы в Proglib.academy запускаем курс по Spec-Driven Development (SDD) — учим разработчиков управлять ИИ-агентами (Cursor, Copilot, Claude) через спецификации, контекст и тесты, чтобы не перепроверять за нейросетью каждую строку.

Для этого курса мы ищем классных спикеров-практиков.

➡️ Что требуется от вас? ● BigTech бэкграунд: опыт работы разработчиком, тимлидом или архитектором в крупных технологических компаниях. ● Опыт управляемой разработки с ИИ: вы на практике знаете, как встроить AI-инструменты в личный или командный workflow (от постановки задачи до ревью AI-кода). ● Системный подход: умение превращать хаотичную генерацию кода в предсказуемый инженерный процесс (работа с архитектурой, чек-листами, легаси и покрытием тестами). ➡️ Что мы предлагаем? ● Достойную оплату за подготовку материалов и проведение занятий. ● Мощное продвижение личного бренда через медиаресурсы Proglib (наша аудитория — 1 млн+ айтишников). ● Возможность публиковать свои экспертные материалы и статьи на наших площадках. ● Доступ к сильному и закрытому профессиональному сообществу. Также мы ищем консультанта программы. Если вы практикующий эксперт и готовы помочь нам отвалидировать программу курса, дать рекомендации по актуальности тем и финальным результатам обучения — мы вас очень ждем. ➡️ Как с нами связаться: Telegram: @alinaa_kh E-mail: alina@proglib.io

✔️ Тест прошёл, но не потому что мок сработал Классическая ловушка с моками в Python: тест зелёный, но реальный API всё равно вызывается. Вот как это происходит и как проверить что мок реально перехватил вызов. Симптом Тест на исключение при невалидной валюте проходит. Но в моке настроен ответ "result": "success" — который никогда не выбросит исключение. Как тест зелёный? Реальный API вернул ошибку для несуществующей валюты «CTM». Мок вообще не сработал. Как доказать что мок перехватил вызов

with pytest.raises(CurrencyConversionError):
    convert_currency(
        amount=Decimal("1.00"),
        from_currency="CAD",
        to_currency="CTM",
    )

mock_get.assert_called_once()  # если упал — мок не перехватил, бил реальный API

assert_called_once() — не опциональная проверка, а обязательная часть теста когда вы мокаете внешние вызовы. Главное правило: патчить там где имя используется, не где определено

# модуль делает: import requests
# правильно:
mocker.patch("myapp.utils.currency.requests.get")

# если модуль делает: from requests import get
# то только так:
mocker.patch("myapp.utils.currency.get")
# requests.get здесь не перехватит ничего

Это самая частая причина почему мок «не работает». Итоговый тест с pytest-mock

def test_bad_currency_raises(self, mocker):
    mock_get = mocker.patch("myapp.utils.currency.requests.get")
    mock_get.return_value.json.return_value = {
        "result": "error",
        "error-type": "unknown-code",
    }

    with pytest.raises(CurrencyConversionError):
        convert_currency(Decimal("1.00"), "CAD", "CTM")

    mock_get.assert_called_once()

Когда мок — не лучший инструмент Если каждый тест завязан на конкретный import path — это тест реализации, не поведения. Альтернатива: адаптер-класс для внешнего вызова + fake-реализация + dependency injection. Тогда не нужно патчить вообще. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито завтра вечером Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует наш открытый урок! Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее. Тема:

«AI-инструменты в разработке: пишем код быстрее»

Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины. 🎙 Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei). 👉 Узнать, как ускорить разработку с AI

📘 Tricky Python: квиз из самых коварных ловушек языка 20 вопросов, каждый раз случайная выборка из базы WTFPython. В конце показывает объяснение каждой ловушки и даёт карточку с результатом — можно делиться. ➡️ Ссылка на квиз 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

🤖 Мы тут подготовили небольшую игру по ИИ-агентам В ней нужно собрать AI-агента на LangGraph: выбрать узлы, пройти развилки и запустить собственный workflow. Никакой теории — сразу практика. Можно наглядно увидеть, как работают агентные системы, проверьте свои знания или показать другим как это всё работает 🔥 🎁 За прохождение получите персональную скидку на курс. Чем больше баллов наберете — тем больше будет скидка. Плюс сейчас действует предложение: покупаешь 1 курс, получаешь еще 2 любых в подарок. Для этого надо будет оставить заявку на сайте академии после прохождения игры. 🚀 Собрать своего AI-агента

🤖 Используешь AI для написания кода? В Яндексе покажут, как применять AI для реальных задач разработки. 23 июня в 19:00 совместно с Яндексом проведём открытый урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов». Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft. Более 18 лет развивала инструменты для разработчиков в JetBrains и руководила разработкой IDE в Huawei. Что получишь на уроке: — поймёшь, как использовать AI-ассистентов и облачных агентов в работе; — научишься быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе; — узнаешь, какие задачи стоит отдавать AI и как получать качественный результат; — увидишь полный workflow работы с AI: от постановки задачи до код-ревью. На уроке — живой разбор реального проекта с кодом. Ольга покажет промпты из рабочих сценариев и ответит на ваши вопросы в Q&A. ⚠️ Количество мест ограничено 🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК) 👉 Занять место на открытом уроке

Библиотека питониста #развлекалово

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок! Тема:

«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»

🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа. Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт. 🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru. 🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов». 👉 Успей присоединиться к уроку

Pyodide 314.0: Python в браузере стал по-настоящему взрослым Вышел Pyodide 314.0, и это не просто очередной релиз. Несколько важных изменений которые меняют экосистему. Главное: PEP 783 принят Теперь пакеты для Pyodide можно публиковать прямо на PyPI — как обычные wheels для Linux, macOS или Windows. Раньше команда Pyodide вручную собирала и хостила 300+ пакетов. Теперь это головная боль авторов пакетов, а не мейнтейнеров проекта. Для установки пакета в браузере достаточно:

import micropip
await micropip.install("ваш-пакет")

И пакет приедет прямо с PyPI. Новая схема версий Скачок с 0.29 до 314.0 не случаен — версия теперь соответствует версии Python. Pyodide 314.x = Python 3.14. Бинарная совместимость пакетов теперь привязана к версии Python, а не к релизу Pyodide. Что ещё изменилось — ssl, sqlite3, lzma вернулись в стандартную библиотеку — больше не нужно устанавливать отдельно — Доступен новый модуль compression.zstd из Python 3.14 — Экспериментальная поддержка сокетов в Node.js — можно подключаться к MySQL, PostgreSQL, Redis — JsBigInt — числа больше 2^53 теперь корректно передаются между Python и JavaScript — Поддержка using из JavaScript Resource Management proposal:

{
  using proxy = pyodide.runPython("some_object()");
  // объект автоматически уничтожается при выходе из блока
}

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст