Zen of Python

⚡ Прямой эфир с ментором по Python Сергеем Филичкиным Забивайте слот в календаре: 📌 19 августа, 18:00 — Сергей Филичкин проведёт бесплатную открытую консультацию в «Коде найма». Тему этого эфира помогли выбрать вы! Будем разбирать, «Как собирать офферы «про запас» и торговаться за лучшую цену». А вот более подробный план встречи: 🖇Как грамотно позиционировать себя на рынке, чтобы получить больше предложений. 🖇Психология успеха в переговорах: как уверенно говорить о деньгах. 🖇Тактика сбора офферов и ведения торгов. 🖇Лайфхаки по автоматизации поиска и переписки с рекрутерами. 🖇Блок Q&A с разбором ваших ситуаций. 💬 Оставляйте свои вопросы Сергею под этим постом — чтобы наш ментор дал развернутые и действительно рабочие советы! ✅Python-карьера в 2025 без воды: деньги, офферы, переговоры. Подписывайся. ИП Филичкин Сергей Андреевич ИНН 183401586208, erid: 2W5zFJydiRE

tyro | Ваша функция, вызываемая в CLI tyro.cli() автоматически преобразует Python-функцию или класс с аннотациями типов в полнофункциональный интерфейс командной строки, без необходимости вручную прописывать парсинг аргументов:

@dataclass
class Config:
    input_file: str
    verbose: bool = False

Здесь tyro.cli(Config) создаёт полноценный CLI, где аргументы --input-file и --verbose будут автоматически сгенерированы, а при вызове в терминале доступна помощь (--help). Утилита извлекает аннотации и doc-строки. Аргументы становятся типами, которыми оперируют IDE и анализаторы mypy, pyright: автодополнение, переход к определению, рефакторинг — всё работает «из коробки». Это даст возможность автокомплитить с Tab. #инструмент @zen_of_python

Квиз: какой ты магистр информационных технологий Собрали для вас интерактивный приключенческий квест с сеттингом футуристичного города инженеров. Всего пару минут и вы узнаете, какая магистерская программа точно будет вам по духу. Сохраняйте: https://tprg.ru/YGcC

complexipy | Вычисляем когнитивную сложность вашего кода Нетривиальный инструмент, позволяющий вычислить Cognitive Complexity («когнитивную сложность»). В контексте программирования это метрика, оценивающая насколько трудно человеку понять код — учитываются не только ветвления и циклы, как в Cyclomatic Complexity, но и структура, глубина вложенности, логические конструкции, операторы и прочие аспекты, создающие когнитивную нагрузку при чтении. Это важная метрика при рефакторинге проекта. Тул интегрируется через CLI, GitHub Actions, pre-commit-hooks и позволяет анализировать функции, файлы и директории, указывая те, чей коэффициент сложности превышает определенный порог. #инструмент @zen_of_python 💔 — Если рефакторинг разбивает сердце

#кек @zen_of_python

#кек @zen_of_python

Когда хотел просто поиграть, но случайно спас марсианскую базу… Go-разработчики, ваш выход! Вместе с «МойОфис» сделали игру, в которой нужно проявить все свои знания в Go. Решите задачи и помогите главным героям спасти марсианских колонизаторов. P.S. Первые 10 игроков с максимальным результатом за минимальное время получат подарки от «МойОфис». Вперёд, времени почти нет: https://tprg.ru/sZEq Реклама

Полезный мем: переменные или методы, имена которых начинаются с двойного подчёркивания (например, __x), автоматически «искажаются» интерпретаторомпутём добавления имени класса в начало. Это делается для обеспечения некоторой степени инкапсуляции и предотвращения конфликтов имён в классах-наследниках. «Приватные» переменные с двойным одчёркиванием на самом деле претерпевают трансформацию имени (Name Mangling). #кек #факт @zen_of_python

while True #кек @zen_of_python

Вопросы подписчиков Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает: — Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов! — Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте; #вопросы_новичков @zen_of_python

fastapi_mcp | Ваш самописный API как инструмент LLM Если вы обладаете самописным API и хотите, чтобы LLM умела им пользоваться, то эта библиотека поможет. За несколько строк кода вы сможете выдать функционал своего проекта нейронкам вроде ChatGPT по эндпоинту https://app.base.url/mcp:

from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import FastApiMCP

app = FastAPI()

mcp = FastApiMCP(app)

# Mount the MCP server directly to your FastAPI app
mcp.mount()

#инструмент @zen_of_python

system-design-primer | Учим проектирование больших систем Годный способ подготовки к интервью. Содержит гайд, вопросы + ответы с интервью, карточки для запоминания. Для тех, кто доволен текущим местом работы, это отличный способ закрыть пробелы в познаниях о компонентах Цена: бесплатно Репозиторий проекта @prog_tools

Взгляните на IT-мир по-новому 12 сентября. Топовые IT-компании. Закулисье разработок и доклады экспертов. Ещё не знаете, о чём речь? Сейчас расскажем! Приглашаем вас на big tech night. Событие придумали в Яндексе и организовали вместе со Сбером, X5, Т-Банком и Lamoda. Впервые компании одновременно откроют двери офисов ночью и покажут IT-специалистам, где рождаются технологии. ▶️ В московских офисах организаторов вы: • послушаете доклады топовых экспертов, • обсудите новейшие разработки, • познакомитесь с крутыми профессионалами, • и просто повеселитесь. ▶️ Если не сможете прийти офлайн, big tech night организует онлайн-студию. Зрители смогут: • посмотреть выступления спикеров от каждой компании, • послушать дебаты о технологиях, • поучаствовать в интерактивах, • получить записи докладов после мероприятия. Регистрируйтесь на сайте и присоединяйтесь к нам 12 сентября с 18:00 до 00:00! Подписывайтесь: big tech night Реклама. Рекламодатель: ООО "Яндекс" ИНН 7736207543 Это #партнёрский пост

Офер в Яндекс за 48 часов: ищут бэкендеров Яндекс приглашает на Мультитрек — онлайн-программу быстрой адаптации. В команду нужны опытные бэкенд-разработчики на C++, Python, Java и Go. Всего за 2 дня вы можете получить офер: • До 18 августа — подать заявку и пройти предварительный отбор; • 23 августа — решить задачи на технических секциях; • 24 августа — пройти финальное собеседование и получить офер. После этого вы получите возможность поработать с тремя командами и выбрать проект по душе. Присоединяйтесь к команде, которая создаёт технологии, меняющие мир. Оставляйте заявку на сайте Это #партнёрский пост

Больше не элита Канадский писатель и активист Кори Доктороу анализировал изменения в положении IT-специалистов. Он отмечает, что раньше разработчики пользовались высоким спросом, что позволяло им диктовать условия труда. Однако в последние годы ситуация изменилась: компании начали массовые сокращения, увеличили нагрузку на оставшихся сотрудников и усилили контроль за их работой. Доктороу подчеркивает, что разработчики больше не являются «принцами труда» и теперь сталкиваются с теми же проблемами, что и рабочие на заводах или в доставке. Он призывает к солидарности и созданию профсоюзов как способу защиты прав работников в новых условиях рынка труда. @zen_of_python

Паттерн Mediator | Что это и зачем нужен Mediator — паттерн проектирования, который вводит объект-посредник для координации взаимодействий между другими объектами. Вместо того, чтобы объекты напрямую вызывали методы друг друга и пытались «договариваться», они отправляют сообщения посреднику, а он решает, кто и как должен на них отреагировать. Классическая аналогия — диспетчерская в аэропорту: пилоты не связываются друг с другом напрямую, а говорят с диспетчером. При прямой связи «каждый с каждым» количество зависимостей растёт как квадрат числа компонентов: изменения в одном классе часто заставляют править десятки других. Посредник помещает логику взаимодействия в одну точку:

class Mediator:
    """Интерфейс медиатора."""
    def notify(self, sender, event):
        raise NotImplementedError

class CourseMediator(Mediator):
    """Конкретный медиатор — координатор курсов и пользователей."""
    def __init__(self):
        self.users = []

    def register(self, user):
        self.users.append(user)
        user.mediator = self

    def notify(self, sender, course_name):
        # В простом варианте медиатор просто логирует сообщение
        print(f"[{sender}] выбрал курс: {course_name}")
        # Можно добавить дополнительную логику: фильтрация, отправка уведомлений и т.п.

class User:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.mediator = None

    def send_course(self, course_name):
        if not self.mediator:
            raise RuntimeError("User не зарегистрирован у медиатора")
        self.mediator.notify(self, course_name)

    def __str__(self):
        return self.name


m = CourseMediator()
u1 = User("Майкл"); u2 = User("Оля")
m.register(u1); m.register(u2)
u1.send_course("DSA")
u2.send_course("Software Development")

User не знает про других пользователей. Вся координация — в CourseMediator. Такой подход облегчает изменение логики (например, добавить рассылку уведомлений другим пользователям) без модификации User. Медиатор снижает связанность (Coupling) между компонентами и упрощает поддержку. Плюсы 1️⃣ Централизация логики взаимодействия (проще править и тестировать). 2️⃣ Снижение связности между компонентами. 3️⃣ Легче добавлять новые стратегии взаимодействия, не меняя классы коллег. Минусы 1️⃣ Риск «божественного объекта» (God Object): медиатор может накопить слишком много логики и стать сложным. 2️⃣ Централизация порождает узкое место — медиатор становится более сложным и менее прозрачным. #основы @zen_of_python

Data Engineering Landscape Просить собрать вас бинго не буду, но так в 2025 году выглядит подборка топовых продуктов по 11 категориям. А что бы вы сюда добавили из наших, импортозамещающих продуктов? Как минимум ClickHouse напрашивается. #факт @zen_of_python

void | Опенсорсный Cursor Клоны Cursor сыплются, как из рога изобилия в 2025 году. Все, как и везде: автокомплиты, чатик в окне справа, UI — как у еще одного форка VSCode. Множество популярных условно-бесплатных LLM (DeepSeek, Llama, Gemini, Qwen) или ваша оплаченная альтернатива вроде Gemini 2.5, Claude 3.7, Grok 3, o4-mini, and Qwen 3. #инструмент @zen_of_python

Разработчики всё меньше доверяют ИИ, хоть и чаще к нему обращаются... Stack Overflow провели большое исследование, в результате которого выяснили, что лишь 29% опрошенных считают ИИ надёжным. Эти и другие любопытные факты — по ссылке. #для_АйтИИ

argparse: зачем нужен и при чем здесь sys.argv()? При создании скриптов, которые запускаются из командной строки, часто возникает необходимость принимать аргументы. Чтобы эффективно разбирать и обрабатывать эти параметры, в стандартной библиотеке Python есть модуль argparse. В этом лонгриде мы покажем на примере, как его использовать, покажем взаимосвязь с sys.argv. ➡️ Какую роль играет sys.argv? sys.argv — это список, содержащий аргументы командной строки, с которыми был запущен скрипт. Первый элемент списка sys.argv[0] — это имя самого скрипта. Например, если вы вызовете скрипт так:

python script.py filename.txt -v

то выведется такой перечень:

import sys

print(sys.argv) # ['script.py', 'filename.txt', '-v']

Однако sys.argv — это просто список строк, и если работать с ним вручную, то придётся самостоятельно обрабатывать порядок, типы данных, проверять правильность и т.п., что может стать сложной задачей. Здесь на помощь приходит argparse. Он автоматизирует парсинг аргументов и предоставляет удобные способы проверки параметров CLI. ➡️ argparse: как с ним обращаться argparse позволяет описать, какие параметры принимает ваш скрипт, какие из них обязательны, какие опциональны, какие могут быть флагами (включить / выключить). Он также автоматически генерирует справку и обрабатывает ошибки в вводе. Часто бывает так, что скрипт требует передать обязательный параметр — имя файла. Это называется позиционным аргументом, так как его положение в командной строке имеет значение.

import argparse

# Создаём парсер
parser = argparse.ArgumentParser(description='Обработка файла.') # Создаем объект ArgumentParser;

# Добавляем позиционный аргумент 'filename'
parser.add_argument('filename', help='имя файла для обработки') # Добавляем описание каждого аргумента или опции

# Разбираем аргументы командной строки
args = parser.parse_args() # Разберём аргументы sys.argv

# Fргументы доступны как атрибуты: args.filename
print(f'Обрабатываем файл: {args.filename}')

Теперь, если запустить скрипт так:

python script.py example.txt

Программа выведет:

Обрабатываем файл: example.txt

Если попытаться запустить без аргумента:

python script.py

то argparse автоматически покажет сообщение об ошибке и краткую справку:

usage: script.py [-h] filename
script.py: error: the following arguments are required: filename

Документация #основы @zen_of_python 🙏 — Если спасибо за такой контент