🚀 87 идей для первых Python-проектов (с готовыми реализациями)

Устали от однотипных списков проектов «1000 идей для новичков», где всё сводится к «сделай калькулятор» или «напиши свою ОС»?

Вот свежий и реально полезный ресурс: список из 87 проектов для начинающих, отобранный вручную и снабжённый примерами на Python.

Примеры:
— Текстовые игры (угадай число, крестики-нолики).
— Алгоритмические задачи (сортировки, шифрование).
— Мини-утилиты (будильник, генератор паролей).
— Маленькие симуляции и эксперименты.

🔗 Полный список: https://clc.to/CU42ZQ

🐸 Библиотека питониста

#буст

🐸 Библиотека питониста

#развлекалово

🖼 Diagrams: архитектура облаков прямо в Python-коде

Diagrams — это библиотека, которая позволяет рисовать архитектуру систем в виде Python-кода.

Где может быть полезна:
— Быстрое прототипирование новой архитектуры без графических редакторов.
— Визуализация и документирование уже существующей системы.
— Отслеживание изменений диаграмм через Git, как полноценного кода.

Поддержка:
— AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Alibaba Cloud, Oracle Cloud
— On-Premises, SaaS, популярные фреймворки и языки.

👉 Diagrams не управляет реальными облачными ресурсами и не генерирует Terraform или CloudFormation — это инструмент именно для рисования архитектуры.

📱 Репозиторий

🐸 Библиотека питониста

#буст

📱 Python: как захватывать stdout и stderr в unit test

Когда вы тестируете функции, которые что-то печатают в терминал (stdout/stderr), полезно уметь перехватывать этот вывод и проверять его. В Python это можно сделать с помощью contextlib.redirect_stdout() и redirect_stderr().

Простой пример:

from contextlib import redirect_stdout
from io import StringIO
from unittest import TestCase

from example import print_silly


class PrintSillyTests(TestCase):
    def test_print_silly(self):
        with redirect_stdout(StringIO()) as buffer:
            print_silly("What a lovely day!")

        self.assertEqual(buffer.getvalue(), "WhAt a lOvElY DaY!\n")

📌 Если нужно одновременно захватывать stdout и stderr, удобно вынести это в отдельный контекстный менеджер:

from contextlib import contextmanager, redirect_stdout, redirect_stderr
from io import StringIO
from typing import Generator, TextIO


@contextmanager
def capture_output() -> Generator[tuple[TextIO, TextIO]]:
    with (
        redirect_stdout(StringIO()) as out,
        redirect_stderr(StringIO()) as err,
    ):
        yield out, err

И использовать в тестах:

class PrintSillyTests(TestCase):
    def test_print_silly(self):
        with capture_output() as (out, err):
            print_silly("What a lovely day!")

        self.assertEqual(out.getvalue(), "WhAt a lOvElY DaY!\n")
        self.assertEqual(err.getvalue(), "")

Советы:
— Для логов используйте self.assertLogs() вместо перехвата stdout.
— В pytest ещё проще: есть встроенный capsys для захвата вывода (captured = capsys.readouterr()).
— Не используйте test.support.captured_stdout() — это внутренняя утилита Python, нестабильная и не гарантирована к доступу во всех сборках.

📖 Источник: https://clc.to/DNjodQ

🐸 Библиотека питониста

#буст

🌈 Just for fun: анимация из гифов 90-х прямо в браузере

Делимся классным туториалом: как сделать мозаику из гифов 90-х с анимацией, полностью рендерящуюся в браузере.

В статье показано:
➡️ как собрать мозаику из множества гифов,
➡️ как анимировать её без стороннего софта,
➡️ и как добиться олдскульного вайба 90-х в чистом вебе.

✨ Немного ностальгии и техно-магии.

➡️ Ссылка на туториал: https://clc.to/NE7Lbw

🐸 Библиотека питониста

#междусобойчик

⚡️ AsyncFlow — симулятор асинхронных распределённых бэкендов

Обычно масштабирование и отказоустойчивость проверяют уже на проде или в нагрузочном стенде. AsyncFlow позволяет сделать это до написания продакшн-кода.

Что умеет:
— моделировать сценарии с учётом RTT, джиттера, лимитов ресурсов, фейлов
— показывать реальное влияние: рост очередей, давление на сокеты/память, распределение задержек
— тестировать стратегии масштабирования и сетевые предположения на уровне архитектуры

Как работает:
— система задаётся как граф компонентов (клиенты, балансировщики, серверы), соединённых сетевыми рёбрами с настраиваемой латентностью
— каждый сервер осознаёт event loop:
• CPU блокирует цикл,
• RAM остаётся занята до освобождения,
• I/O освобождает цикл — как в реальных async-фреймворках
— топологии описываются через YAML или Python DSL

С новым движком событий можно воспроизводить: пики трафика, падения серверов, деградацию линков — и смотреть, что реально произойдёт.

📱 Репозиторий

🐸 Библиотека питониста

#междусобойчик

✨ Starplot — библиотека Python для построения карт звёздного неба

Если вы когда-нибудь хотели построить собственную карту неба или визуализировать астрономические объекты, теперь это можно сделать прямо в Python.

Что умеет Starplot:
⭐️ Zenith Plots — показывает всё небо в конкретное время и месте
⭐️ Map Plots — разные картографические проекции
⭐️ Horizon Plots — визуализация горизонта в выбранный момент
⭐️ Optic Plots — эмуляция того, что вы увидите через телескоп
⭐️ Планеты и объекты глубокого космоса — встроено более 14 000
⭐️ Кастомные стили для объектов

От простой карты горизонта до сложных проекций с планетами и галактиками — всё доступно из кода.

🔗 Репозиторий и документация

🐸 Библиотека питониста

#междусобойчик

🐸 Библиотека питониста

#развлекалово

📱 Python новости за последние 7 дней

🐍 Python 3.14.0rc3 — финальный релиз-кандидат
— Выпуск: Python 3.14.0rc3 — последний релиз-кандидат перед финальной 3.14.0.
— Важно: исправлена ещё одна ошибка, из-за чего «magic number» в .pyc изменён — .pyc, сгенерированные для rc2, не подойдут для rc3 и будут перекомпилированы.
— Режим релиз-кандидата: теперь допускаются только проверенные правки-фиксы; цель — минимизировать дальнейшие изменения.
— Дата финального релиза: Python 3.14.0 — запланирован на 7 октября 2025.

🧩 Django 6.0 alpha 1 — превью для тестирования
— Доступна Django 6.0 alpha 1 (preview/testing) — если вы поддерживаете Django-проекты или плагины, самое время протестировать совместимость.

🛠 Практические статьи
— Строим полный граф импортов Python на основе статического анализа — полезно для анализа зависимостей и ускорения стартапа проектов.
— Как написать свой TCP-порт-сканер на Python: опыт, код и примеры — от идеи до рабочего инструмента.
— Дженерики в Python, простыми словами — объяснение generics и примеры использования.
— Меньше магии, больше кода: мой способ писать Django views — практические паттерны для читаемости и тестируемости.

🐸 Библиотека питониста

#свежак

🐸 Библиотека задач по Data Science

🦆 Ducky: универсальный инструмент для сетей и безопасности

Открытое, кроссплатформенное desktop-приложение для сетевых инженеров, студентов и энтузиастов, которое объединяет ключевые сетевые утилиты в одном удобном интерфейсе.

Основные возможности:
♓️ Multi-Protocol Terminal — SSH, Telnet и Serial (COM) в современном таб-интерфейсе.
♓️ SNMP Topology Mapper — автоматическое обнаружение сети с пингом и SNMP-сканированием, интерактивная карта устройств.
♓️ Network Diagnostics — Subnet Calculator, Ping, Traceroute, многопоточный Port Scanner.
♓️ Security Toolkit — поиск CVE из NIST, проверка паролей, расчёт хэшей (MD5, SHA1, SHA256, SHA512).
♓️ Rich-Text Notepad — заметки с форматированием и авто-сохранением прямо в приложении.
♓️ Customizable UI — светлая/тёмная темы, настройка терминала, шрифтов и цветов.

👉 Один инструмент вместо десятка утилит — удобно, быстро и красиво.

📱 Репозиторий

🐸 Библиотека питониста

#буст

🏙 city2graph — геоданные в графы для GNN

city2graph — Python-библиотека для преобразования геопространственных данных в графы с поддержкой GeoPandas, NetworkX и PyTorch Geometric.
Она открывает путь к продвинутым приложениям GeoAI и географической data science.

Возможности:
— Морфология: графы зданий, улиц и зонирования из OSM, Overture Maps и др.
— Транспорт: графы из GTFS (автобусы, трамваи, поезда).
— Контекст: графы смежности (землепользование, границы).
— Мобильность: графы поездок (шеринг велосипедов, миграции, пешеходные потоки).
— Конвертация GeoPandas / NetworkX в PyTorch Geometric Data и HeteroData для обучения GNN.

📌 С помощью city2graph можно строить графовые представления любых пространственных данных и использовать их для анализа, моделирования и предсказаний в области городов и транспорта.

📱 Репозиторий

🐸 Библиотека питониста

#буст

🤔 Каждый программист должен знать

Топ-идеи и ресурсы, которые полезно знать каждому, независимо от уровня и стека:
➡️ Основы, которые экономят кучу времени
➡️ Приёмы и инструменты для прокачки навыков
➡️ Лайфхаки, которые ускоряют повседневную работу
➡️ Субъективно, но реально вдохновляет

📱 Репозиторий

🐸 Библиотека питониста

#буст

🚀 Python и веб-разработка: что выбрать

Python давно стал одним из ключевых инструментов для создания веб-приложений — от простых API до масштабных платформ. Чтобы не утонуть в десятках вариантов, вот сжатый ориентир:

Фреймворки:
🟠Django — «батарейки из коробки»: ORM, админка, аутентификация. Подходит для контентных и больших проектов.
🟠Flask — минималистичный. Отличный выбор для небольших приложений и сервисов, где важна гибкость.
🟠FastAPI — быстрый и современный, идеально для API с автоматической документацией.

Серверная часть:
🟠Gunicorn — рекомендуемый WSGI-сервер для Python-приложений.
🟠Nginx — часто используется вместе с Gunicorn как обратный прокси, балансировщик и сервер статики.

Деплой:
🟠Для быстрого старта — Heroku (или аналоги PaaS).
🟠Для продакшн-решений — связка Nginx + Gunicorn.

Шаблоны:
🟠Jinja2 — основной инструмент для генерации HTML.

📌 Универсальная связка для большинства задач: Django или Flask/FastAPI + Gunicorn + Nginx + Jinja2.

➡️ Подробная гайд-статья

🐸 Библиотека питониста

#буст

🐸 Библиотека питониста

#развлекалово

➕ 3 способа конвертировать Python в LaTeX

Если вы создаёте финансовые или научные модели на Python и хотите красиво показать формулы коллегам или руководству, LaTeX — лучший инструмент.

Но писать его вручную сложно. Вот четыре инструмента, которые облегчают задачу прямо в Jupyter:

1️⃣ IPython.display.Latex

🔘 Встроенный способ рендеринга формул.
🔘 Подходит, если нужен полный контроль над LaTeX.

2️⃣ handcalcs

🔘 Автоматически показывает шаги вычислений.
🔘 Отлично для отчётов и образовательного контента.
🔘 Использует магию %%render или декораторы для функций.

3️⃣ latexify-py

🔘 Конвертирует Python-функции в чистый LaTeX.
🔘 Не показывает промежуточные шаги — идеально для компактной документации.

4️⃣ SymPy

🔘 Символьная математика: решение уравнений, производные, интегралы.
🔘 Можно подставлять значения и решать формулы аналитически.

➡️ Эти инструменты превращают код Python в понятные и элегантные математические формулы.

🐸 Библиотека питониста

#буст