Библиотека питониста | Python, Django, Flask
40.3K subscribers
2.81K photos
80 videos
51 files
4.4K links
Все самое полезное для питониста в одном канале.

Список наших каналов: https://t.iss.one/proglibrary/9197

Курс по ML: https://cl

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

По рекламе: @proglib_adv
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b885cbd501cf3b2cdb5b36
Download Telegram
🔥 Фича в Python-экосистеме, которую стоит сохранить

Свежая фича в uv 0.8.13 — теперь появился свой uv format для автоформатирования кода в Python!

Больше не нужно держать под рукой отдельные тулзы: теперь форматирование встроено прямо в uv и работает через интерфейс Ruff.

Как работает:
uv format — форматирует все .py файлы в проекте
uv format --check — проверяет стиль без изменений
uv format --diff — показывает, что изменится

Можно передавать аргументы напрямую в Ruff:
uv format -- --line-length 100
uv format -- src/mymodule/core.py
uv format -- --line-length 88 --preview


Фича экспериментальная, возможны изменения и шероховатости. Но уже сейчас можно пробовать и давать обратную связь — именно так комьюнити помогает доводить инструменты до идеала.

🐸 Библиотека питониста

#свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍124🤔1🤩1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👇 Python-декоратор — AI-сервис готов

Beam — open-source альтернатива Modal, которая позволяет деплоить любые AI-задачи в serverless-режиме без инфраструктурной боли. Всё, что нужно — декоратор в Python.

Работает очень просто:
1. uv add beam
2. Пишете свой AI-воркфлоу
3. Оборачиваете вызов в метод
4. Добавляете декоратор @endpoint с конфигом сервера

👉 Результат — готовый serverless endpoint.

Ключевые фичи:
→ Запуск контейнеров < 1 секунды
→ Поддержка распределённого хранилища
→ Авто-масштабирование от 0 до сотен контейнеров
→ GPU: 4090, H100 или свои
→ Деплой inference endpoint'ов через декораторы
→ Изолированные песочницы для кода от LLM
→ И главное — 100% open-source + приватность.

Сохраняйте, чтобы попробовать:
📱 Репозиторий

🐸 Библиотека питониста

#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4👍2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁145💯1
Какая команда в Python выводит «Дзен Python» — набор принципов, описывающих философию языка?
Anonymous Quiz
44%
import this
25%
import zen
11%
from python import philosophy
21%
print(zen.of.python())
3
📚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
10
📱 Новости и релизы Python‑пакетов за последние 7 дней

🔥 Важные обновления популярных пакетов
fastapi-pagination 0.14.0 — пагинация для FastAPI.
compressed-tensors 0.11.0 — работа с compressed safetensors для нейросетей.
browser-use 0.6.0 — делает сайты доступными для AI-агентов.
mlflow 3.3.0 — платформа для полного ML-цикла.
diffusers 0.35.0 — state-of-the-art диффузионные модели на PyTorch и JAX.
pint 0.25.0 — работа с физическими величинами.

📰 Новости
Крупнейший опрос Python — Python Software Foundation и JetBrains опубликовали результаты опроса более 30 000 участников.
Pytype прекращает поддержку старых версий — Google объявил, что Python 3.12 станет последней поддерживаемой версией pytype.
uv 0.8.13: автоформатирование кода — новая возможность uv format для автоформатирования Python-кода.
LL3M для Blender — ИИ, который пишет Python-код для создания и редактирования 3D-объектов в Blender.
PyPI борется с атаками на аккаунты — блокировка атак.

✍️ Статьи недели
Как работает pytest под капотом — глубокое погружение в архитектуру популярного тестового фреймворка.
Subinterpreters в Python 3.14 — альтернатива multiprocessing с честным мультикором.
Astral pyx — новая библиотека от Astral, закрывающая определённые боли разработчиков.
Functools, Itertools, Collections — разбор встроенных утилит Python и примеры использования.

🐸 Библиотека питониста

#свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4👍4
Что выведет код?
Anonymous Quiz
76%
30
13%
10
4%
40
7%
Error
🤔9👍2😢21
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🏃‍♀️ Новый поток курса — собери своих AI-агентов

7 октября стартует второй поток курса «AI-агенты для DS-специалистов».
За 5 недель вы научитесь собирать агентов, которые уже сейчас будут помогать бизнесу.

В кружке выше Максим Шаланкин, наш преподаватель, рассказывает подробнее — включай, чтобы не пропустить.

👉 Записаться на курс
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3👾1
🔥 10 Python-библиотек, которые должен знать каждый AI Data Scientist в 2025

Сохраняйте как шпаргалку — это полноценный роадмап библиотек, без которых сегодня не построить серьёзные AI/ML проекты.

1️⃣ LangChain — основа для LLM-агентов (reasoning, память, инструменты, API).

2️⃣ LangGraph — DAG + LangChain: условная логика, мультиагентные пайплайны.

3️⃣ Docling — извлечение данных из PDF, контрактов, отчётов.

4️⃣ OpenAI Python SDK — доступ к GPT-5, GPT-4o, DALL·E, Whisper и embeddings.

5️⃣ Markitdown — конвертация PDF/Word/Excel/HTML в Markdown.

6️⃣ Streamlit — быстрые AI-дашборды без фронтенда.

7️⃣ FastAPI — стандарт для продакшн-сервисов и AI-бэкендов.

8️⃣ ChromaDB — векторная БД для RAG-агентов и быстрого поиска.

9️⃣ FAISS — быстрый поиск по embedding'ам для семантического поиска и RAG.

🔟 AI Data Science Team — набор AI-агентов для типовых ML-задач (скоринг, анализ рисков).

📌 Эти библиотеки закрывают весь стек задач: от извлечения данных до построения RAG-систем и деплоя моделей.
Сохраняйте, чтобы не потерять!

🐸 Библиотека питониста

#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
11👍4🔥3
➡️ Obstore — быстрый и простой Python-интерфейс для облачного хранилища

Obstore — лёгкая библиотека Python для работы с объектным хранилищем (S3, GCS, Azure) с минимальным API и производительностью на базе Rust.

Фичи:
— Поддержка потоковой передачи: загрузка, выгрузка, листинг
— Минимальный интерфейс (~12 методов) и async-версии
— Полная поддержка типов (type hints)
— Гибкая аутентификация, включая кастомные провайдеры

Пример:
from obstore.store import S3Store

url = "s3://sentinel-cogs/sentinel-s2-l2a-cogs/12/S/UF/2022/6/S2A_12SUF_20220601_0_L2A"
store = S3Store.from_url(url, region="us-west-2", skip_signature=True)

print([obj["path"] for obj in store.list_with_delimiter()["objects"]])

thumbnail = store.get("thumbnail.jpg").bytes()
with open("thumbnail.jpg", "wb") as f:
f.write(thumbnail)


Установка:
pip install obstore
# или
conda install -c conda-forge obstore


📱 Репозиторий

🐸 Библиотека питониста

#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3👍3🔥3
🔍Тестовое собеседование на Middle Python в четверг с разработчиком из Авито

28 августа(в четверг) 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 Java-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.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Так, владелец макбука. Хватит позировать в кофейне.

Настоящее портфолио — это не стикеры на крышке, а проект с чистым кодом, README и рабочей демкой.

Не знаешь, как такой собрать? Научим. Наш курс «ML для старта в Data Science» — это пошаговый гайд к проекту, за который не стыдно.

ОСТАЛАСЬ НЕДЕЛЯ, чтобы забрать его по старой цене в 44.000 ₽. С 1 сентября — всё.

🎁 И да, при покупке курса ML до 1 сентябрякурс по Python получаешь бесплатно.

👉 Апгрейд от «вайба» до «оффера» тут