🧠 Как превратить любой Python-объект в читаемый словарь — даже если это класс с кучей вложенных полей

Когда работаешь с API, логами или дебажишь сложные объекты — хочется увидеть весь объект как словарь, без .__dict__, без сериализации, без ручного разбора.

Вот приём, который делает это рекурсивно, красиво и гибко — с помощью dataclasses и asdict, даже если объект не был dataclass изначально.

python
from dataclasses import dataclass, asdict, is_dataclass
from types import SimpleNamespace

def deep_to_dict(obj):
if isinstance(obj, dict):
return {k: deep_to_dict(v) for k, v in obj.items()}
elif isinstance(obj, list):
return [deep_to_dict(i) for i in obj]
elif is_dataclass(obj):
return asdict(obj)
elif isinstance(obj, SimpleNamespace):
return deep_to_dict(vars(obj))
elif hasattr(obj, '__dict__'):
return deep_to_dict(vars(obj))
else:
return obj


🧠 Рекурсивный разбор любых Python-объектов

📌 Подходит для логирования, сериализации, отладки
📌 Работает с dataclass, обычными классами, объектами из types, JSON-like структурами
📌 Можно расширить: добавить фильтрацию полей, вывод в YAML или сохранение в файл

Теперь любой “монстр из API” — превращается в читаемый словарь за одну строчку.

@Python_Community_ru

🌟 Odigos — распределенный трейсинг без модификации кода. Этот open-source проект меняет правила игры в observability-инструментах. Инструмент умеет автоматически генерировать распределенные трейсы для приложений на Java, Python, .NET, Node.js и Go без необходимости правки исходного кода.

Под капотом используется eBPF для низкоуровневой инструментации, что особенно ценно для скомпилированных языков вроде Go. Трейсы сразу экспортируются в формате OpenTelemetry, что позволяет интегрироваться с любыми совместимыми системами мониторинга.

🤖 GitHub (https://github.com/odigos-io/odigos)



@Python_Community_ru

⚙️ Подменяй любые импорты в Python “на лету” — без изменения кода

Если ты хочешь протестировать модуль, подменить зависимость, замокать внешний сервис или обмануть импорт — не обязательно редактировать исходники. Python позволяет перехватывать импорты прямо во время выполнения, через sys.modules.

Вот минимальный приём, который делает это прозрачно:


import sys
import types

# Создаём фейковый модуль
fake = types.SimpleNamespace()
fake.get_data = lambda: "подмена работает"

# Подменяем импорт
sys.modules['external_service'] = fake

# Теперь даже import будет работать
import external_service
print(external_service.get_data()) # → "подмена работает"



@Python_Community_ru

Inside ML: индустриальные секреты машинного обучения

Онлайн-магистратура «Искусственный интеллект» от Вышки запускает мини-курс, где разберём, как ML работает в индустрии: от Computer Vision и AutoML до LLM и мультиагентных систем.

Что вас ждёт:
— 5 вебинаров от практиков из Avito, Сбера, Ozon
— Кейсы: как выигрывают Kaggle AutoML Grand Prix, запускают CV-системы и внедряют LLM в бизнес
— Q&A с экспертами: можно спросить о задачах и карьерном треке в ML

Для кого:
— IT-специалистам, которые хотят перейти в ML или усилить свою экспертизу
— Тем, кто хочет понять, что востребовано сейчас на рынке
— Тем, кто планирует сделать шаг в сторону applied ML или сменить специализацию внутри IT

Когда: до 15 июля, 19:00 (по МСК)

🔗 Зарегистрироваться (https://www.hse.ru/ma/mlds/announcements/1058591008.html?utm_source=telegram&utm_medium=ads&utm_campaign=ai_insideml)

@Python_Community_ru

‍🚀 Быстрый HTTP‑сервер на базе asyncio.Protocol

В этом гайде показано как создать минималистичный HTTP‑сервер на Python, используя низкоуровневый API asyncio.Protocol, что делает его быстрее и гибче, чем решения на основе asyncio.Streams или фреймворков типа FastAPI.

Основные пункты:

1. Сокет-обработчик (`ConnectionHandler`)
- Наследуется от asyncio.Protocol — реакции на события connection_made, data_received, connection_lost.
- Хранит буфер, транспорт и маппинг маршрутов.

2. Парсинг HTTP-запросов
- В data_received накапливаются байты.
- Запрос считается полным при обнаружении \r\n\r\n.
- Затем из заголовков извлекаются method, path, другие поля.

3. Маршрутизация через декоратор
- Класс HTTPServer собирает функции-обработчики для путей.
- Обработчик вызывает либо корутины, либо возвращает статический HTML.

4. Отправка ответа
- Используется asyncio.create_task внутри колбэка, чтобы запустить send_response — где формируется ответ с HTTP-кодом, заголовками и телом.
- После write() соединение закрывается.

5. Простой запуск сервера
- Через loop.create_server() создаётся экземпляр ConnectionHandler.
- serve_forever() запускает обработку соединений.

6. Высокая производительность
Сервер обрабатывает ~100 000 запросов за ~4.2 с при нагрузке 100 одновременных соединений, в то время как FastAPI справляется за ~32 с :contentReference[oaicite:1]{index=1}.

Зачем это полезно:

- Полный контроль над TCP-соединениями и буферами.
- Существенно выше скорость при простых HTTP-API.
- Отличная демонстрация возможностей, которые остаются скрытыми за высокоуровневыми фреймворками.

Поддержка сообщества:
На Reddit статья получила высокую оценку как "отличный материал по Asyncio Protocols"

https://jacobpadilla.com/articles/asyncio-protocols



@Python_Community_ru

🐍 20 ещё более продвинутых однострочников на Python — часть 3

Если ты уже пишешь на Python профессионально, вот ещё приёмы, которые реально экономят строки и читаются на лету:

1. 🗃️ Группировка по ключу без pandas

groups = defaultdict(list); [groups[k].append(v) for k, v in data]


2. 🪄 Быстрое глубокое копирование объекта

copy = pickle.loads(pickle.dumps(obj, -1))


3. 📤 Отправка JSON через POST

r = requests.post(url, json=payload)


4. 📌 Проверка, что файл — это символическая ссылка

is_symlink = Path(p).is_symlink()


5. 🧩 Быстрое объединение нескольких словарей

merged = {**d1, **d2, **d3}


6. 🧪 Проверить, что список отсортирован

is_sorted = all(a

@Python_Community_ru

🐍 Продвинутый Python‑совет дня

💡 Используй слоты (`__slots__`) для оптимизации классов, когда тебе нужно много однотипных объектов.

По умолчанию Python хранит атрибуты объектов в словаре (`__dict__`), что удобно, но неэффективно по памяти. Если ты точно знаешь, какие поля будут у объекта — зафиксируй их:


class Point:
slots = ("x", "y") # только эти атрибуты допустимы

def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y```

📈 Выгода:

- Уменьшает использование памяти до 30–50% для миллионов объектов
- Ускоряет доступ к полям (нет __dict__)
- Запрещает создание произвольных новых атрибутов (меньше багов)

🧠 Подходит:

- Для численных расчётов (вместо namedtuple)
- При генерации большого количества однотипных объектов
- В data-heavy структурах (например, парсеры, AST, графы и т.п.)

Python — динамичный язык, но когда знаешь структуру данных заранее, slots дают тебе контроль и производительность.

👉 Видео (https://youtube.com/shorts/jB9QAes8OLk?feature=share)

@Python_Community_ru

🖥 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