🎞 Что посмотреть: практические советы для локальной разработки на Python с uv

В новом видео показывают, как выстроить бысткие и предсказуемые локальные Python-процессы с помощью uv — современного инструмента для управления зависимостями.

Разбираются конкретные техники, которые делают работу над проектами стабильнее и удобнее:
— управление зависимостями без лишней магии
— автоматизация повседневных задач
— упрощение локальной разработки в команде

Также показывают, как uv можно сочетать с:
📌 Just — таск-раннер
📌 Overmind — управление множеством процессов
📌 Direnv — автозагрузка переменных окружения

Подход делает локальную разработку не только быстрее, но и скучнее в хорошем смысле — без сюрпризов, хаоса и «а у меня не работает».

🔗 Ссылка на видео: https://clc.to/2mdH7g

Библиотека питониста #буст

📦 Распаковка * и ** прямо в генераторах

Это предложение в Python (PEP 798), которое добавляет возможность использовать распаковку (* и **) прямо в списковых, множественных и словарных генераторах и выражениях.

➡️ Часто нужно объединить много списков, множеств или словарей в один — сейчас для этого приходится писать вложенные циклы или использовать сложные конструкции. Новый синтаксис делает это проще и понятнее.

Допустим, есть список списков:

its = [[1, 2], [3, 4], [5]]

Как сейчас объединить их в один список:

flattened = [x for it in its for x in it]

С новым синтаксисом можно просто написать:

flattened = [*it for it in its]

Это автоматически распакует все элементы из вложенных списков в один.

То же самое работает для множеств и словарей:

sets = [{1, 2}, {2, 3}]
combined_set = {*s for s in sets}  # объединение всех множеств

dicts = [{'a': 1}, {'b': 2}]
combined_dict = {**d for d in dicts}  # объединение словарей

И для генераторов тоже:

gen = (*it for it in its)

👇 А как вы обычно объединяете несколько списков или словарей?

Библиотека питониста #свежак

🌸 Команда дня: научите свои объекты быть честными

В Python поведение объектов в if-ах — это не магия, а продуманный дизайн.

➡️ По умолчанию любой объект считается «истинным», если вы не скажете иначе.

Когда вы пишете:

if obj:
    ...

Интерпретатор Python делает следующее:
1️⃣ Вызывается some_object.__bool__(), если метод определён.
2️⃣ Если bool не определён — вызывается some_object.__len__().
➡️ Если длина равна 0 — объект считается False.
➡️ Иначе — True.
3️⃣ Если не определён ни __bool__(), ни __len__() — объект считается True по умолчанию.

Хотите, чтобы объект вёл себя как True или False — определите метод __bool__() или хотя бы __len__():

class Scroll:
    def __init__(self, text):
        self.text = text

    def __bool__(self):
        return bool(self.text.strip())

Теперь:

bool(Scroll("Мир"))      # True  
bool(Scroll("   "))      # False

А если это контейнер — можно просто __len__():

class WisdomBasket:
    def __init__(self):
        self.sayings = []

    def __len__(self):
        return len(self.sayings)

➡️ Зачем это всё

Потому что if obj: — это не просто проверка, а сообщение:
«Если объект значим…»

И вы решаете, что значит «значим».

Например, что вы хотите сказать, когда пишете:

if response:

Означает ли это:
— что запрос прошёл успешно?
— что в теле ответа есть данные?
— что статус 200?

Это решаете вы, определяя bool.

Но не переусердствуйте: если логика неочевидна, лучше писать явно:

if config.is_valid():

чем

if config:  # ❓что это значит?

Библиотека питониста #буст

🎸 Python + Pedalboard: как обрабатывать аудио в несколько строк кода

Если вы думали, что для работы с аудио нужны DAW и плагины — у нас для вас новости. На PyCon US 2025 инженер Spotify Питер Собот показал, как с помощью библиотеки pedalboard можно:
⏩ читать аудиофайлы любых форматов
⏩ применять эффекты: реверб, эхо, дисторшн
⏩ управлять каналами и сэмплами через NumPy
⏩ обрабатывать потоки аудио в реальном времени
⏩ подключать сторонние VST-плагины

Пример: добавить эффект эха в один канал — всего пару строк кода:

mono = audio[0]  # one channel
    delay_seconds = 0.2  # 1/5 of a second
    delay_samples = int(f.samplerate * delay_seconds)
    volume = 0.75  # 75% of original volume
    for i in range(len(mono) - delay_samples):
        mono[i + delay_samples] += mono[i] * volume

⚠️ Важное правило: аудио нужно обрабатывать потоково. Даже файл размером в 3 МБ может занять 14 ГБ в памяти — и положить ваш скрипт.

Кроме эффектов, библиотека умеет:
— ресемплить на лету
— стримить звук с микрофона или на колонки
— изменять длительность аудио
— перекодировать в MP3 / FLAC / OGG

⏩ Весь доклад можно посмотреть на YouTube: https://clc.to/iuu9wA
⏩ Библиотека — open-source, от Spotify: https://clc.to/It-UlQ
⏩ Блог-пост: https://clc.to/OUluHg

Библиотека питониста #буст

🔥 Холивар: обратная связь после собеса — обязательна или «идите лесом»

В последнее время всё чаще появляются кандидаты, которые требуют расширенную обратную связь после интервью. Кто-то даже предъявляет претензии в ответ на отказ — «я же дошёл до финала, где мой оффер?!» Один умудрился пригрозить судом, аргументируя это тем, что раз прошёл два тура, значит имел право на трудоустройство. Эйчары в шоке.

🈁 Одни говорят: «Мы потратили своё время — вы обязаны объяснить, почему отказали!»

🈁 Другие: «Это не университет, чтобы каждому ставить рецензию. Не подошёл — до свидания.»

🈁 А третьи: «Если нет фидбэка — вы токсичная компания, и точка.»

Голос народа: вам вообще нужна обратная связь после собеса:
❤️ — Да, и желательно максимально подробная
👍 — Краткая: причины отказа, без воды
🔥 — Нет, это лишнее и бесполезно
😆 — Не нужна, но хоть будьте вежливы

👇 Пишите в комментарии — интересно, кто на чьей стороне.

Библиотека питониста #междусобойчик

📘 Вышел Python 3.14.0 Release Candidate 1

Это первый релиз-кандидат Python 3.14 — значит, API уже стабильно, а до финального релиза будут приниматься только чёткие багфиксы.

➡️ Следующий и последний кандидат запланирован на 26 августа, а официальный релиз — на 7 октября 2025.

Главное из нового релиза:
— PEP 779: официальная поддержка free-threaded Python
— PEP 649: отложенная оценка аннотаций типов
— PEP 750: template-строки — как f-строки, но кастомные
— PEP 734: несколько интерпретаторов в стандартной библиотеке
— PEP 784: поддержка Zstandard (модуль compression.zstd)
— PEP 765: запрет return, break, continue вне finally
— Улучшенная C API конфигурация (PEP 741)
— Экспериментальный интерпретатор с заметным ускорением
— Новый CLI-инструмент для асинхронной инспекции Python-процессов

🔗 Подробнее

Библиотека питониста #свежак

📱 Свежие релизы Python‑пакетов за последние 7 дней

— Textual 5.0.0 — мощный фреймворк для создания TUI-интерфейсов (современные терминальные GUI).
— huggingface\_hub 0.34.0 — обновлённый клиент для загрузки/публикации моделей, датасетов и скриптов на huggingface.co.
— vLLM 0.10.0 — высокопроизводительный движок инференса для LLM с оптимизированным потреблением памяти.
— line_profiler 5.0.0 — построчный профилировщик Python-кода, полезен при оптимизации.
— CrewAI 0.150.0 — координация нескольких AI-агентов, работающих в команде над задачами.
— JAX 0.7.0 — дифференцируемый и компилируемый NumPy, мощный инструмент для научных вычислений.
— Kedro 1.0.0 — первая стабильная версия фреймворка для создания аналитических пайплайнов.
— Logfire 4.0.0 — продвинутый инструмент для логирования и наблюдаемости.
— Feast 0.51.0 — SDK для фича-сторов в ML-пайплайнах.
— timezonefinder 7.0.0 — оффлайн-определение часового пояса по координатам.
— GeoAlchemy2 0.18.0 — работа с пространственными БД через SQLAlchemy.

🔥 Опыт других
— Решил перейти на Python — история миграции с другого языка и чем Python оказался удобен.
— Современный GUI для yt-dlp на Python — как сделать кроссплатформенное приложение на Python и не страдать.
— Резервное копирование на Python — сценарии, пайпы и немного хардкора.
— Фундаментальные шаблоны проектирования на Python — чит-карта по важнейшим паттернам.

Библиотека питониста #свежак

💼 Топ-вакансий для питонистов за неделю

Senior Python Developer —‍ 220 000 ₽, удалёнка

Senior Backend Developer (Python) —‍ от 250 000 ₽, удалёнка

Backend Tech Lead —‍ от 400 000 ₽, удалёнка

Python Developer —‍ от 220 000 ₽, удалёнка

Python-разработчик (IDP) —‍ от 250 000 до 450 000 ₽, гибрид

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Python jobs

Библиотека питониста

🖥 Зачем запускать coverage на тестах

Если вы всё ещё не проверяете покрытие тестами — самое время начать. Вот пара свежих примеров, почему это важно.

Пример 1: два одинаковых теста — но один не выполняется:

def test_get_install_to_run_with_platform(patched_installs):
    i = installs.get_install_to_run("<none>", None, "1.0-32")
    assert i["id"] == "PythonCore-1.0-32"
    ...

def test_get_install_to_run_with_platform(patched_installs): # дублирующее имя
    i = installs.get_install_to_run("<none>", None, "1.0-32", windowed=True)
    assert i["id"] == "PythonCore-1.0-32"
    ...

Копировали тест и забыли переименовать? Первый просто не запускается — и вы даже не заметите без отчёта по покрытию. В отчёте будет видно: тест написан, но не выполнялся.
✔️ Переименовали — и всё стало работать.
👉 Без coverage — баги в тестах могут так и остаться незамеченными.

💡 Подсказка: это также ловит ruff F811 и легко решается через @pytest.mark.parametrize.

Пример 2: генератор в тесте, который не сработал:

im = Image.new("RGB", (1, 1))
for colors in (("#f00",), ("#f00", "#0f0")):
    append_images = (Image.new("RGB", (1, 1), color) for color in colors)
    im_reloaded = roundtrip(im, save_all=True, append_images=append_images)

    assert_image_equal(im, im_reloaded)
    assert isinstance(im_reloaded, MpoImagePlugin.MpoImageFile)
    assert im_reloaded.mpinfo is not None
    assert im_reloaded.mpinfo[45056] == b"0100"

    for im_expected in append_images:
        im_reloaded.seek(im_reloaded.tell() + 1)
        assert_image_similar(im_reloaded, im_expected, 1)

Генератор был уже использован внутри roundtrip(), и цикл не выполняется — тест пропускается.
👉 Без coverage — даже не заметите.
✔️ Решение — заменить генератор на list(...).

🟣 Короткий итог: даже если тесты «проходят», это не значит, что они выполняются или действительно что-то тестируют.
🟣 Покрытие — простой способ избежать ложного чувства безопасности.
🟣 Попробуйте coverage run -m pytest && coverage report.

Библиотека питониста #буст

📱 Промпт дня: проверка бизнес-логики в Python-коде

Иногда код выглядит идеально — тесты проходят, багов нет, но поведение не соответствует тому, что действительно нужно бизнесу. Особенно если требования меняются или слабо зафиксированы.

Промпт:

Проверь, соответствует ли данный Python-код заданной бизнес-логике:
\[опишите свою бизнес-логику]
Найди расхождения и предложи, как это исправить.

Такой промпт можно использовать, чтобы:
— проверить legacy-код после изменений требований;
— убедиться, что новые разработчики поняли задачу правильно;
— использовать ИИ как «второго аналитика» на проекте.

Пример использования:

Бизнес-логика: если пользователь совершил покупку более чем на 10 000₽ за месяц, ему нужно выдать скидку 5%.
Проверь, что код корректно применяет скидку только в этих случаях.

✅ Подходит для проектов любого масштаба — от стартапов до крупных систем, где критично соблюдать правила.

Библиотека питониста #буст