⚡️ 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

🎓 От кодера к дирижеру: как вайб-кодинг меняет рынок IT-образования

Помнишь свою первую программу "Hello World"?

А сейчас студенты начинают с фразы «Привет, ChatGPT, создай мне приложение для учета расходов».

🤯 И знаешь что? Получают рабочий результат быстрее, чем мы когда-то выводили эту чертову строчку на экран. Это меняет всю философию обучения программированию.

👉 Поэтому поговорим о том, как именно меняется обучение будущих айтишников и к чему это может привести.

🔗 Читаем и рассуждаем в статье

🐸 Библиотека питониста

#буст

🐍 Meet NiceGUI — «Nice Guy» среди Python-фреймворков

NiceGUI позволяет строить современные веб-приложения на чистом Python — без HTML, CSS и JavaScript.

Что умеет:
— кнопки, формы, графики, дашборды и обновления в реальном времени,
— создание прототипов, внутренних инструментов, приложений для робототехники и «умного дома»,
— масштабирование до полноценных многостраничных приложений с темами и навигацией.

Благодаря движку Quasar (Vue.js) под капотом NiceGUI сочетает простоту Python с мощью современного фронтенда.

🔗 Подробнее: https://clc.to/PvxsLQ

🐸 Библиотека питониста

#буст

🔳 PEP 806 — смешанные синхронные и асинхронные контекстные менеджеры с точной маркировкой async

Python предлагает удобный способ работы с несколькими контекстными менеджерами через with и async with. Но до сих пор смешивание синхронных и асинхронных менеджеров требовало глубокой вложенности или использования громоздких обходных решений, вроде чрезмерного применения AsyncExitStack.

📪 PEP 806 предлагает разрешить использовать в одном with и синхронные, и асинхронные менеджеры, просто помечая асинхронные ключевым словом async.

Пример старого подхода с глубокой вложенностью:

async def process_data():
    async with acquire_lock() as lock:
        with temp_directory() as tmpdir:
            async with connect_to_db(cache=tmpdir) as db:
                with open('config.json', encoding='utf-8') as f:
                    config = json.load(f)
                    await db.execute(config['query'])

С PEP 806 код станет компактнее и читаемее:

async def process_data():
    with (
        async acquire_lock() as lock,
        temp_directory() as tmpdir,
        async connect_to_db(cache=tmpdir) as db,
        open('config.json', encoding='utf-8') as f,
    ):
        config = json.load(f)
        await db.execute(config['query'])

🔛 Меньше вложенности
🔛 Чёткая маркировка асинхронного кода
🔛 Легче читать и поддерживать

🌠 Полный текст PEP: https://clc.to/Kx-lqQ

🐸 Библиотека питониста

#буст