🐍 Python 3.14 — релиз, который добавил красок (буквально)

Самые заметные и полезные нововведениями Python 3.14 — без теоретических JIT и free-threading, только практичные вещи, которые можно использовать уже сегодня ⬇️

1️⃣ Python теперь в цвете:
— REPL и PDB получили синтаксическую подсветку,
— unittest теперь подсвечивает тесты (зелёные — прошли, красные — упали),
— argparse и json выдают цветной вывод,
— даже calendar теперь выделяет текущую дату.

Пример:

$ python -m unittest
..F
======================================================================
FAIL: test_example (tests)
----------------------------------------------------------------------
AssertionError: Expected 42 != 0
# Теперь ошибки — красным, успехи — зелёным

2️⃣ Pathlib стал полноценным файловым менеджером

Теперь можно копировать и перемещать файлы без shutil:

from pathlib import Path

source = Path("readme.txt")
destination = Path("docs/readme.md")

source.copy_into(destination.parent)
source.move(destination)

3️⃣ Более дружелюбные ошибки

Python теперь подсказывает опечатки:

improt math
# SyntaxError: invalid syntax. Did you mean 'import'?

4️⃣ REPL с автодополнением импортов

Пример:

import col<TAB>
# collections, colorsys

5️⃣ date и time получили свои strptime()

Больше не нужно идти через datetime:

from datetime import date
date.strptime("2026-03-14", "%Y-%m-%d")
# datetime.date(2026, 3, 14)

6️⃣ uuid7() — UUID, отсортированные по времени создания

Пример:

from uuid import uuid7
print(uuid7())
# UUID('0199b0ac-10b0-7628-8c45-96ab90bcc870')

7️⃣ Cleaner multi-exception catching

Больше никаких скобок:

try:
    int("abc")
except ValueError, TypeError:
    print("Invalid number")

8️⃣ Concurrency стал умнее

InterpreterPoolExecutor из concurrent.futures позволяет запускать несколько интерпретаторов Python в одном процессе, но с отдельными GIL — почти как multiprocessing, только легче.

💡 Если вы хотели повод обновиться — вот он.

Если хочется разобраться, как Python устроен изнутри — от ссылок и памяти до потоков и архитектуры интерпретатора,
рекомендуем курс Программирование на языке Python.

🐸 Библиотека питониста

#буст

🐸 Библиотека питониста

#развлекалово

📱 Python новости за последние 7 дней

🧩 Практика и алгоритмы
— Элегантный обход двоичного дерева поиска — идиоматичные подходы к обходу BST на Python 3, включая рекурсивные и итеративные методы.
— Генераторы для начинающих —пошаговое введение в генераторы с домашним заданием — учимся экономить память и писать чистый код.
— Декораторы. Продвинутый уровень — универсальный шаблон декоратора и продвинутые приёмы для чистого и повторно используемого кода.

⚙️ Инструменты Python
— Пул интерпретаторов в Python 3.14 — что это такое, зачем нужен и как использовать новые возможности для параллелизма и масштабирования.
— Занимательные графики с matplotlib — практические примеры построения визуализаций — от простых до интересных “игровых” графиков.

🧠 Карьерные советы и тренды
— От джуна к эксперту — как карта навыков и план развития помогают Python-разработчику строить карьеру и прокачивать скиллы.
— Python-разработчик в 2025 году — скилсет джуниора, ожидания рынка и актуальные тренды для начинающих специалистов.

🐸 Библиотека питониста

#свежак

🐸 Библиотека задач по Data Science

🧩 T-Strings: действительно ли они делают SQL лучше в Python 3.14

В Python 3.14 появились t-строки — новый формат строк, созданный для более безопасной и читаемой работы с SQL-запросами.

Они разделяют сам текст запроса и параметры, упрощая их обработку и снижая риск SQL-инъекций.

Это особенно удобно, когда запросы становятся сложными и содержат множество параметров:

user_id = 42
query = t"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}"

Но для простых случаев t-строки могут показаться излишне громоздкими — классические параметризованные запросы остаются проще.

➡️ Подробное видео-разбор по теме

😐 Хочешь понимать Python на уровне устройства языка — от строк и типов до внутренней работы интерпретатора? Посмотри курс Программирование на языке Python.

🐸 Библиотека питониста

#буст

⚡️ Func To Web 0.7.2 — превращает Python-функции в веб-интерфейсы за секунды

Минималистичная библиотека func-to-web автоматически создаёт веб-UI для любых ваших функций — без шаблонов, фреймворков и фронтенда.

Достаточно добавить аннотации типов, вызвать run(), и готово:

from func_to_web import run

def divide(a: int, b: int):
    return a / b

run(divide)

Откройте https://127.0.0.1:8000 — и увидите автоматически сгенерированную форму.
Ошибки (например, деление на ноль) обрабатываются прямо в интерфейсе.

💡 В папке examples/ — 20+ готовых примеров: от простых форм до обработки изображений и визуализации данных.

Каждый — отдельный исполняемый файл:

python examples/01_basic_division.py
python examples/08_image_blur.py
python examples/20_lists_limits.py

Установить:

pip install func-to-web

📱 Репозиторий

🐸 Библиотека питониста

#буст

⚙️ Полезные хаки для Python REPL

Если вы часто открываете Python REPL — чтобы быстро протестировать идею, посчитать что-то, проверить фрагмент кода или преподавать Python — эти модификации могут серьёзно улучшить ваш опыт.

Начиная с Python 3.13, REPL поддерживает кастомные горячие клавиши, а с Python 3.14 — настройку подсветки синтаксиса.

Используя переменную окружения PYTHONSTARTUP, можно сделать так, чтобы при запуске REPL автоматически выполнялся код из файла (например, ~/.startup.py):

export PYTHONSTARTUP=$HOME/.startup.py

💡 Можно использовать библиотеку pyrepl-hacks, чтобы кастомизировать поведение REPL

Клавиатурные шорткаты:

_repl.bind("Home", "home")                   # В начало блока
_repl.bind("End", "end")                     # В конец блока
_repl.bind("Alt+M", "move-to-indentation")   # В начало строки без пробелов
_repl.bind("Shift+Tab", "dedent")            # Уменьшить отступ
_repl.bind("Alt+Up", "move-line-up")         # Поднять строку
_repl.bind("Alt+Down", "move-line-down")     # Опустить строку
_repl.bind_to_insert("Ctrl+N", "[2, 3, 5, 8]")  # Быстрая вставка чисел
_repl.bind_to_insert("Ctrl+F", '["apple", "banana", "pear"]')  # Быстрая вставка строк

Настройка цветовой схемы (пример для Solarized Light):

_repl.update_theme(
    keyword="green",
    builtin="blue",
    comment="intense blue",
    string="cyan",
    number="cyan",
    definition="blue",
    soft_keyword="bold green",
    op="intense green",
)

🔛 Все эти хаки завязаны на приватные модули Python — _pyrepl и _colorize.
🔛 Это означает, что при обновлении Python (например, до 3.15) что-то может перестать работать.
🔛 Но при желании можно просто отключить PYTHONSTARTUP и вернуть REPL в дефолтное состояние.

💡 Фишка с sys.path

Чтобы pyrepl-hacks работал во всех окружениях, автор добавляет путь к нему напрямую:

from pathlib import Path
import sys
sys.path.append(str(Path.home() / ".pyhacks"))

Пример кастомной команды:

import pyrepl_hacks as _repl

@_repl.bind("Ctrl+X Ctrl+R", with_event=True)
def subprocess_run(reader, event_name, event):
    reader.insert("import subprocess\n")
    code = 'subprocess.run("", shell=True)'
    reader.insert(code)

Теперь комбинация Ctrl+X Ctrl+R автоматически вставит шаблон вызова subprocess.run().

💡 Зачем всё это

🌠 Чтобы сделать REPL похожим на любимый редактор кода — быстрым, интерактивным и удобным.
🌠 А библиотека pyrepl-hacks — просто красивая обёртка над внутренними модулями Python, которая делает эти хаки чище и проще.

Попробуйте:

pip install pyrepl-hacks

🐸 Библиотека питониста

#буст

🐸 Библиотека питониста

#развлекалово

💻 Питонисты, давайте проверим вашу железную силу

На чём вы держите свои виртуальные среды, скрипты и ночные сессии с Jupyter?

Расскажите в комментариях:
➡️ модель ноутбука
➡️ процессор
➡️ оперативку

💪 и не стесняйтесь добавить, сколько вкладок VS Code выдерживает без срыва.

🐸 Библиотека питониста

#междусобойчик

🕵️‍♂️ Инструмент, который показывает, насколько сложно парсить сайт

caniscrape — Python-инструмент, который анализирует защиту сайта до начала парсинга. Это диагностический инструмент, а не средство обхода защиты.

Определяет:
— Cloudflare, Akamai, rate limits, JS-челленджи, CAPTCHA, TLS fingerprinting, honeypot-ловушки
— Даёт оценку сложности (0–10)
— Рекомендует, какие инструменты понадобятся (headless-браузеры, прокси, solver’ы и т.д.)
— Подсказывает, стоит ли использовать scraping API вместо ручного кода

Для кого:
— Разработчиков и дата-инженеров, работающих с защищёнными сайтами
— Исследователей, тестирующих антибот-системы
— Энтузиастов, изучающих технологии защиты от парсеров

Установка:

pip install caniscrape
playwright install chromium
pipx install wafw00f

Пример:

caniscrape https://example.com

Результат:
➡️ Оценка сложности (0–10)
➡️ Активные защиты
➡️ Рекомендации по подходу

📱 GitHub
🌐 Веб-версия

🐸 Библиотека питониста

#буст

🪄 Slint 1.14 — масштабирование, вращение и асинхронность в Python

Вышел релиз Slint 1.14, приносящий масштабные обновления для UI-разработки:
новые возможности трансформации графики и улучшенную интеграцию с Python.

✅ Универсальные графические трансформации

Теперь масштабирование (scale) и вращение (rotate) — это часть языка Slint по умолчанию.
Можно трансформировать любой элемент, а не только Image или Text.

➡️ Это упрощает структуру интерфейсов — больше не нужно задумываться, как правильно “родительствовать” элементы для трансформации.
Посмотреть демо можно в официальном блоге Slint.

✅ Улучшенная интеграция с Python

Добавлена поддержка asyncio. Теперь Slint работает как полноценный asyncio.EventLoop, что делает возможным асинхронный код и работу с библиотеками вроде aiohttp.

Пример:

import slint, aiohttp

class AppWindow(slint.loader.app_window.AppWindow):
    @slint.callback
    async def refresh_poem(self):
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get("https://poetrydb.org/random") as response:
                data = await response.json()
                self.poem = "\n".join(data[0]["lines"])

async def main():
    app = AppWindow()
    app.show()
    await app.refresh_poem()

slint.run_event_loop(main())

Асинхронные колбэки и поддержка локализации теперь тоже работают без дополнительной настройки.

✅ Унифицированный рендеринг текста

Все движки рендеринга (FemtoVG, Skia, Qt и Software) теперь используют общую систему Fontique и Parley (от Linebender).

Это даёт:
— одинаковое поведение текста на всех платформах
— улучшенный выбор шрифтов (особенно в Linux)
— подготовку к поддержке rich text

✔️ Полный список — в ChangeLog
✔️ Документация

🐸 Библиотека питониста

#свежак

👑 PyTorch Monarch: программируйте кластеры, как локальную машину

Команда PyTorch представила Monarch — новый фреймворк для распределенных вычислений, который кардинально упрощает разработку сложных ML-воркфлоу.

🔥 Главная идея Monarch: иодель программирования с единым контроллером.

Вместо того чтобы вручную координировать тысячи узлов, вы пишете один скрипт, который оркестрирует все распределенные ресурсы. Ваш код выглядит и ощущается как простая Python-программа для одной машины, но масштабируется на тысячи GPU!

Ключевые особенности Monarch:
1️⃣ Monarch организует хосты и процессы в масштабируемые меши (сетки).
2️⃣ Начните писать код так, будто отказов нет (по умолчанию программа останавливается, как при обычном исключении). Затем, при необходимости, точечно добавьте обработку и восстановление после сбоев, как при перехвате исключений.
3️⃣ Monarch разделяет управляющий (обмен сообщениями) и информационный (RDMA-передача) уровни, что позволяет напрямую передавать данные между GPU в кластере с максимальной оптимизацией.
4️⃣ Monarch предоставляет тензоры, которые распределены по кластеру GPU. Операции с такими тензорами выглядят локальными, но выполняются по всему кластеру, а Monarch координирует работу тысяч GPU.

➡️ Подробнее

🐸 Библиотека питониста

#буст

🐍 Singleton в Python: зачем он нужен (и почему, скорее всего, не нужен)

Создание singleton-класса — хороший способ понять, как Python создаёт объекты. Но в реальном коде вам он почти никогда не понадобится.

1️⃣ Что такое Singleton
— Это паттерн проектирования, где класс может создать только один объект.
— Каждый раз, когда вы пытаетесь создать новый экземпляр, вы получаете тот же самый объект.

2️⃣ Когда может пригодиться
Пример из игры:
— Несколько игроков играют одновременно, нужен единственный лидерборд.
— Если каждый создаёт свой экземпляр, смысл таблицы исчезает.

Другие примеры:
— Подключение к базе данных или к железу — только один коннектор
— Логгер или менеджер конфигурации — чтобы был один источник истины

💡 Главная мысль:
Singleton — интересная учебная тема, но в Python чаще находят более простые альтернативы: модуль с функциями, глобальные объекты или dependency injection.

➡️ Подробнее об этом — ссылка на статью

🐸 Библиотека питониста

#буст