🖥 Полезный, но редко используемый приём: динамическое управление множеством контекст-менеджеров через `contextlib.ExitStack`
Если вам нужно открыть *N* файлов, захватить *M* блокировок или временно изменить кучу настроек, а их количество известно только во время выполнения, традиционный with … as …: не подойдёт. Вместо «пирамиды» вложенных with воспользуйтесь ExitStack:
from contextlib import ExitStack
filenames = ["a.log", "b.log", "c.log"]
with ExitStack() as stack:
files = [stack.enter_context(open(name)) for name in filenames]
# теперь у вас список открытых файлов, с которыми можно работать
for f in files:
print(f.readline())
# здесь ExitStack автоматически закроет все файлы, даже если их было 1000
Почему это круто
- Управляет произвольным числом контекстов: добавляете их в цикл, условно, через функции-фабрики.
- Гарантирует корректный rollback при исключениях: всё, что добавлено в ExitStack, будет закрыто в обратном порядке.
- Упрощает сложную инициализацию: можно динамически «подключать» то, что нужно именно сейчас (файлы, блокировки, сетевые соединения).
🔧 Где пригодится
- Пакетная обработка файлов и архивов.
- Тестовые стенды с кучей временных ресурсов.
- Плагины, которые могут регистрировать собственные контекст-менеджеры.
Теперь никакого «каскада из with» — один аккуратный ExitStack.
@Python_Community_ru
Если вам нужно открыть *N* файлов, захватить *M* блокировок или временно изменить кучу настроек, а их количество известно только во время выполнения, традиционный with … as …: не подойдёт. Вместо «пирамиды» вложенных with воспользуйтесь ExitStack:
from contextlib import ExitStack
filenames = ["a.log", "b.log", "c.log"]
with ExitStack() as stack:
files = [stack.enter_context(open(name)) for name in filenames]
# теперь у вас список открытых файлов, с которыми можно работать
for f in files:
print(f.readline())
# здесь ExitStack автоматически закроет все файлы, даже если их было 1000
Почему это круто
- Управляет произвольным числом контекстов: добавляете их в цикл, условно, через функции-фабрики.
- Гарантирует корректный rollback при исключениях: всё, что добавлено в ExitStack, будет закрыто в обратном порядке.
- Упрощает сложную инициализацию: можно динамически «подключать» то, что нужно именно сейчас (файлы, блокировки, сетевые соединения).
🔧 Где пригодится
- Пакетная обработка файлов и архивов.
- Тестовые стенды с кучей временных ресурсов.
- Плагины, которые могут регистрировать собственные контекст-менеджеры.
Теперь никакого «каскада из with» — один аккуратный ExitStack.
@Python_Community_ru
📊 Python for Nonprofits — книга и код для анализа данных в НКО
Это полноценное учебное пособие по Python, заточенное под нужды некоммерческих организаций.
Автор — Kenneth Burchfiel — собрал в одном репозитории и книгу, и рабочие блокноты для реального анализа данных.
▪ Импорт и очистка данных (CSV, API, Google Sheets)
▪ Описательная статистика, линейные регрессии
▪ Визуализация: графики, интерактивные карты (Plotly, Folium)
▪ Dash-приложения и публикация дашбордов
▪ Всё оформлено как Jupyter-книга: можно читать, запускать, менять
Кому подойдёт:
– начинающим дата-аналитикам, которые хотят делать полезные проекты
– НКО, работающим с открытыми данными и отчётами
– преподавателям, ищущим учебный курс по Python с практикой
💡 Можно читать онлайн или скачать как книгу. Лицензия MIT — можно использовать где угодно.
📘 Подробнее и исходники: https://github.com/kburchfiel/pfn
@Python_Community_ru
Это полноценное учебное пособие по Python, заточенное под нужды некоммерческих организаций.
Автор — Kenneth Burchfiel — собрал в одном репозитории и книгу, и рабочие блокноты для реального анализа данных.
▪ Импорт и очистка данных (CSV, API, Google Sheets)
▪ Описательная статистика, линейные регрессии
▪ Визуализация: графики, интерактивные карты (Plotly, Folium)
▪ Dash-приложения и публикация дашбордов
▪ Всё оформлено как Jupyter-книга: можно читать, запускать, менять
Кому подойдёт:
– начинающим дата-аналитикам, которые хотят делать полезные проекты
– НКО, работающим с открытыми данными и отчётами
– преподавателям, ищущим учебный курс по Python с практикой
💡 Можно читать онлайн или скачать как книгу. Лицензия MIT — можно использовать где угодно.
📘 Подробнее и исходники: https://github.com/kburchfiel/pfn
@Python_Community_ru
👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🛠 Вышел новый генератор CAD‑моделей по чертежам — и он реально работает!
GenCAD умеет превращать чертежи в 3D‑модели и сразу генерирует параметрический CAD‑код. Для сложных и детализированных объектов он пока не подойдет, но с простыми деталями вроде винтиков и креплений справляется отлично.
📎 Идеально для быстрого прототипирования стандартных элементов.
📄 Paper: https://openreview.net/pdf?id=e817c1wEZ6
🔗 Website: https://gencad.github.io
💻 Code: https://github.com/ferdous-alam/GenCAD
@Python_Community_ru
GenCAD умеет превращать чертежи в 3D‑модели и сразу генерирует параметрический CAD‑код. Для сложных и детализированных объектов он пока не подойдет, но с простыми деталями вроде винтиков и креплений справляется отлично.
📎 Идеально для быстрого прототипирования стандартных элементов.
📄 Paper: https://openreview.net/pdf?id=e817c1wEZ6
🔗 Website: https://gencad.github.io
💻 Code: https://github.com/ferdous-alam/GenCAD
@Python_Community_ru
📊 OpenBB (https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB#) — это платформа для инвестиционных исследований, предоставляющая доступ к акциям, опционам, криптовалютам, форексу и макроэкономическим данным. Платформа ориентирована на пользователей всех уровней и включает в себя как командную строку, так и графический интерфейс. 🌟 OpenBB предлагает бесплатный и открытый доступ к аналитическим инструментам и может быть расширен через различные плагины. Проект также поддерживает автоматизацию процессов и интеграцию с внешними сервисами
🔥 Инструмент является бесплатным аналогом Bloomberg terminal (подписка на который стоит $20 тыс. в год!)
👩💻 Язык: Python
🔐 Лицензия: GNU
▪ Github (https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB#)
@Python_Community_ru
🔥 Инструмент является бесплатным аналогом Bloomberg terminal (подписка на который стоит $20 тыс. в год!)
👩💻 Язык: Python
🔐 Лицензия: GNU
▪ Github (https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB#)
@Python_Community_ru
🐍 Микросервисные архитектуры — как ретраи влияют на отказоустойчивость микросервисов
Ретраи, или повторные запросы, — важный механизм обеспечения отказоустойчивости распределенных систем. Необходимо быть в курсе последних изменений и понимать, как ретраи эволюционировали в электронике, программировании и Java-экосистеме. Об этом подробно расскажет техлид Т-Банка Дмитрий Фролов на конференции JVM Day 30 августа в Москве. На лендинге заявлены спикеры из разных компаний, которые разберут темы по Java, Scala и Backend.
Мероприятие пройдет в штаб-квартире Т-Банка, а половину собранных средств организаторы хотят перечислить региональным техническим вузам, чтобы помочь с развитием ИТ-сферы и подготовкой квалифицированных специалистов в разных городах страны. После докладов гостей ждут настолки с лото, афтепати и нетворкинг. Чтобы принять участие в JVM Day необходимо заранее пройти регистрацию (https://meetup.tbank.ru/conference/jvm-day/).
@Python_Community_ru
Ретраи, или повторные запросы, — важный механизм обеспечения отказоустойчивости распределенных систем. Необходимо быть в курсе последних изменений и понимать, как ретраи эволюционировали в электронике, программировании и Java-экосистеме. Об этом подробно расскажет техлид Т-Банка Дмитрий Фролов на конференции JVM Day 30 августа в Москве. На лендинге заявлены спикеры из разных компаний, которые разберут темы по Java, Scala и Backend.
Мероприятие пройдет в штаб-квартире Т-Банка, а половину собранных средств организаторы хотят перечислить региональным техническим вузам, чтобы помочь с развитием ИТ-сферы и подготовкой квалифицированных специалистов в разных городах страны. После докладов гостей ждут настолки с лото, афтепати и нетворкинг. Чтобы принять участие в JVM Day необходимо заранее пройти регистрацию (https://meetup.tbank.ru/conference/jvm-day/).
@Python_Community_ru
website
JVM Day от Т-Банка
Конференция для опытных разработчиков с докладами и нетворкингом
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🐍 Хитрый совет по Python: как ускорить in в 1000 раз
Когда ты проверяешь, есть ли элемент в списке, Python делает это медленно — он пробегает по списку полностью.
А если ты проверяешь элемент в множестве (set), это работает в сотни раз быстрее.
📌 Пример:
data = [1, 2, 3, ..., 1000000] # большой список
queries = [42, 9999, 123456]
# Медленно:
for q in queries:
if q in data:
print(q)
🔁 Каждый q in data проходит весь список → медленно.
✅ Правильный способ:
Преобразуй список в set один раз — и все станет быстро:
data_set = set(data)
for q in queries:
if q in data_set:
print(q)
💡 Проверка in в set работает мгновенно (как в словаре).
Такой трюк особенно полезен, если:
-у тебя много данных
-ты делаешь много проверок на вхождение
📌 Запомни: if x in список: — медленно
Лучше: if x in set(список): — быстро!
@Python_Community_ru
Когда ты проверяешь, есть ли элемент в списке, Python делает это медленно — он пробегает по списку полностью.
А если ты проверяешь элемент в множестве (set), это работает в сотни раз быстрее.
📌 Пример:
data = [1, 2, 3, ..., 1000000] # большой список
queries = [42, 9999, 123456]
# Медленно:
for q in queries:
if q in data:
print(q)
🔁 Каждый q in data проходит весь список → медленно.
✅ Правильный способ:
Преобразуй список в set один раз — и все станет быстро:
data_set = set(data)
for q in queries:
if q in data_set:
print(q)
💡 Проверка in в set работает мгновенно (как в словаре).
Такой трюк особенно полезен, если:
-у тебя много данных
-ты делаешь много проверок на вхождение
📌 Запомни: if x in список: — медленно
Лучше: if x in set(список): — быстро!
@Python_Community_ru
💡 STUMPY — библиотека для анализа временных рядов. Этот проект предлагает мощный инструмент для работы с временными последовательностями через вычисление matrix profile — специальной метрики, которая автоматически находит схожие паттерны в данных.
Инструмент поддерживает распределённые вычисления через Dask и GPU-ускорение через Numba. Технология особенно полезна для обнаружения аномалий, повторяющихся фрагментов и семантической сегментации. Библиотека одинаково хорошо работает как на небольших наборах данных, так и на временных рядах длиной в миллионы точек.
🤖 GitHub (https://github.com/stumpy-dev/stumpy)
@Python_Community_ru
Инструмент поддерживает распределённые вычисления через Dask и GPU-ускорение через Numba. Технология особенно полезна для обнаружения аномалий, повторяющихся фрагментов и семантической сегментации. Библиотека одинаково хорошо работает как на небольших наборах данных, так и на временных рядах длиной в миллионы точек.
🤖 GitHub (https://github.com/stumpy-dev/stumpy)
@Python_Community_ru
📘 Потерянная глава Automate the Boring Stuff
Автор культовой книги выложил бесплатно новую главу книги (https://inventwithpython.com/blog/lost-av-chapter.html), которая не попала в издание — про автоматизацию работы с аудио и видео.
🎧 Что внутри:
— Конвертация и обрезка видео с помощью moviepy
— Преобразование аудио в текст через SpeechRecognition
— Извлечение субтитров
— Автоматизация задач с файлами .mp3, .wav, .mp4 и .avi
🛠 Глава написана в привычном стиле — просто, на примерах, с пояснениями к коду. Идеально подойдёт для тех, кто хочет быстро научиться обрабатывать медиафайлы на Python без сложных фреймворков.
📎 Читать (https://inventwithpython.com/blog/lost-av-chapter.html)
@Pythonl
@Python_Community_ru
Автор культовой книги выложил бесплатно новую главу книги (https://inventwithpython.com/blog/lost-av-chapter.html), которая не попала в издание — про автоматизацию работы с аудио и видео.
🎧 Что внутри:
— Конвертация и обрезка видео с помощью moviepy
— Преобразование аудио в текст через SpeechRecognition
— Извлечение субтитров
— Автоматизация задач с файлами .mp3, .wav, .mp4 и .avi
🛠 Глава написана в привычном стиле — просто, на примерах, с пояснениями к коду. Идеально подойдёт для тех, кто хочет быстро научиться обрабатывать медиафайлы на Python без сложных фреймворков.
📎 Читать (https://inventwithpython.com/blog/lost-av-chapter.html)
@Pythonl
@Python_Community_ru
👩💻 MegaParse (https://github.com/QuivrHQ/MegaParse) — высокопроизводительный парсер, который способен преобразовывать всевозможные типы документов (Word документы, PDF-файлы или даже презентации PowerPoint)!
🌟 Его основная цель — преобразовывать информацию из документов в текст для LLM, при этом минимизируя различные потери данных.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/QuivrHQ/MegaParse)
@Python_Community_ru
🌟 Его основная цель — преобразовывать информацию из документов в текст для LLM, при этом минимизируя различные потери данных.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/QuivrHQ/MegaParse)
@Python_Community_ru
🖥 Что выведет код ниже?
def append_to_list(val, my_list=[]):
my_list.append(val)
return my_list
print(append_to_list(1))
print(append_to_list(2))
print(append_to_list(3))
🤯 Подвох
Многие думают, что каждый вызов append_to_list() создаёт новый список, и ожидают вывод:
[1]
[2]
[3]
Но на самом деле Python выведет:
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
🧠 Почему так происходит?
В Python значения аргументов по умолчанию вычисляются один раз — при определении функции, а не при каждом вызове.
Значение my_list=[] создаётся один раз и сохраняется между вызовами. Это работает как статическая переменная внутри функции.
✅ Как это исправить?
Используй None как значение по умолчанию:
def append_to_list(val, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(val)
return my_list
print(append_to_list(1)) # [1]
print(append_to_list(2)) # [2]
print(append_to_list(3)) # [3]
💡 Вывод
Не используйте изменяемые объекты (например, list, dict, set) как значения по умолчанию для аргументов функций в Python.
@Python_Community_ru
def append_to_list(val, my_list=[]):
my_list.append(val)
return my_list
print(append_to_list(1))
print(append_to_list(2))
print(append_to_list(3))
🤯 Подвох
Многие думают, что каждый вызов append_to_list() создаёт новый список, и ожидают вывод:
[1]
[2]
[3]
Но на самом деле Python выведет:
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
🧠 Почему так происходит?
В Python значения аргументов по умолчанию вычисляются один раз — при определении функции, а не при каждом вызове.
Значение my_list=[] создаётся один раз и сохраняется между вызовами. Это работает как статическая переменная внутри функции.
✅ Как это исправить?
Используй None как значение по умолчанию:
def append_to_list(val, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(val)
return my_list
print(append_to_list(1)) # [1]
print(append_to_list(2)) # [2]
print(append_to_list(3)) # [3]
💡 Вывод
Не используйте изменяемые объекты (например, list, dict, set) как значения по умолчанию для аргументов функций в Python.
@Python_Community_ru
🐍 dlt — библиотека для загрузки данных на Python. Этот open-source инструмент упрощает работу с данными — от простых скриптов до сложных ETL-пайплайнов. Автоматически определяет структуру данных и адаптируется под разные источники и хранилища.
Проект удобен для быстрого прототипирования: можно начать в Colab-ноутбуке, а затем масштабировать до production-решения. Поддерживает инкрементальную загрузку и интеграцию с Airflow.
🤖 GitHub (https://github.com/dlt-hub/dlt)
@Python_Community_ru
Проект удобен для быстрого прототипирования: можно начать в Colab-ноутбуке, а затем масштабировать до production-решения. Поддерживает инкрементальную загрузку и интеграцию с Airflow.
🤖 GitHub (https://github.com/dlt-hub/dlt)
@Python_Community_ru
🖥 Полезный трюк в Python: как отсортировать список по нескольким условиям одновременно
Если вы хотите отсортировать список объектов (например, словарей или кортежей) сразу по нескольким критериям — например, сначала по возрасту по возрастанию, а затем по имени по убыванию — не нужно писать громоздкие функции.
Используйте sorted() с key, комбинируя несколько полей с нужной логикой сортировки. Вот как:
people = [
{"name": "Alice", "age": 30},
{"name": "Bob", "age": 25},
{"name": "Charlie", "age": 25},
{"name": "David", "age": 30},
]
# Сортировка: сначала по age (по возрастанию), затем по name (по убыванию)
sorted_people = sorted(people, key=lambda p: (p["age"], -ord(p["name"][0])))
for person in sorted_people:
print(person)
💡 Работает и с объектами, и с кортежами — главное, правильно составить key. Особенно полезно для фильтрации списков в табличных данных, при выводе результатов или генерации отчётов.
#python
Больше коротких уроков тут (https://www.youtube.com/shorts/VFmdZOYI8qc)
@Python_Community_ru
Если вы хотите отсортировать список объектов (например, словарей или кортежей) сразу по нескольким критериям — например, сначала по возрасту по возрастанию, а затем по имени по убыванию — не нужно писать громоздкие функции.
Используйте sorted() с key, комбинируя несколько полей с нужной логикой сортировки. Вот как:
people = [
{"name": "Alice", "age": 30},
{"name": "Bob", "age": 25},
{"name": "Charlie", "age": 25},
{"name": "David", "age": 30},
]
# Сортировка: сначала по age (по возрастанию), затем по name (по убыванию)
sorted_people = sorted(people, key=lambda p: (p["age"], -ord(p["name"][0])))
for person in sorted_people:
print(person)
💡 Работает и с объектами, и с кортежами — главное, правильно составить key. Особенно полезно для фильтрации списков в табличных данных, при выводе результатов или генерации отчётов.
#python
Больше коротких уроков тут (https://www.youtube.com/shorts/VFmdZOYI8qc)
@Python_Community_ru
YouTube
🔥 Полезный трюк в Python: как отсортировать список по нескольким условиям одновременно #python #ии
Если вы хотите отсортировать список объектов (например, словарей или кортежей) сразу по нескольким критериям — например, сначала по возрасту по возрастанию, ...
🐧 Pynguin — генератор юнит-тестов для Python. Инструмент автоматически создаёт тесты для Python-кода, экономя время разработчиков и при этом адаптирован под особенности динамической типизации Python.
Проект пока находится в стадии исследования и требует осторожности — он исполняет тестируемый код, поэтому разработчики рекомендуют использовать изолированные среды вроде Docker. Установка через pip install pynguin, минимальная конфигурация требует указания пути к проекту и модулям для тестирования.
🤖 GitHub (https://github.com/se2p/pynguin)
@Python_Community_ru
Проект пока находится в стадии исследования и требует осторожности — он исполняет тестируемый код, поэтому разработчики рекомендуют использовать изолированные среды вроде Docker. Установка через pip install pynguin, минимальная конфигурация требует указания пути к проекту и модулям для тестирования.
🤖 GitHub (https://github.com/se2p/pynguin)
@Python_Community_ru
👍2