🤔
Библиотека питониста #развлекалово

🔵 11 устаревших Python-модулей, которые следует больше не использовать, и их современные аналоги

Использование старых модулей может привести к неожиданным ошибкам в проектах.

Вот 11 устаревших Python-модулей и их современные аналоги:

1️⃣ Pipes (удален с Python 3.13)

Модуль pipes был удален, так как был заменен более мощным и кросс-платформенным модулем subprocess.

import subprocess

result = subprocess.run("echo Hello | tr a-z A-Z", shell=True, capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)  # HELLO

2️⃣ typing.Text

Тип Text был предназначен для совместимости с Python 2, и теперь его можно заменить на str.

def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

3️⃣ urllib

Модуль urllib устарел для работы с HTTP-запросами. Вместо него лучше использовать requests или urllib3.

import requests

response = requests.post('https://httpbin.org/post', json={'name': 'Yang'})
print(response.json())

4️⃣ crypt

Модуль crypt устарел и его заменил более безопасный модуль bcrypt для хеширования паролей.

import bcrypt

password = b"strongpassword"
hashed = bcrypt.hashpw(password, bcrypt.gensalt())

5️⃣ Устаревшие подсказки типов

С Python 3.9 можно использовать встроенные типы без импорта из модуля typing.

def func(x: list[int]) -> dict[str, int]:
    return {}

6️⃣ Старые стили форматирования строк

Использование % или .format() устарело. Современный способ — это f-строки.

name = "Yang"
print(f"My name is {name}.")

7️⃣ cgi

Модуль cgi устарел и заменен современными фреймворками для веб-разработки, такими как Flask или FastAPI.

8️⃣ ossaudiodev

Модуль ossaudiodev устарел, и для работы с аудио рекомендуется использовать такие модули, как pyaudio или sounddevice.

9️⃣ pickle

Модуль pickle может быть опасным для использования, так как есть риски выполнения вредоносного кода. Для безопасной сериализации лучше использовать json.

import json

data = {"name": "Yang"}
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

🔟 asyncore и asynchat

Эти модули устарели, и теперь лучше использовать asyncio для асинхронного программирования.

🔟 + 1️⃣ random

Модуль random использует предсказуемый алгоритм, который небезопасен для генерации паролей. Используйте secrets для криптографически стойких случайных чисел.

import secrets

password = secrets.token_hex(16)

Библиотека питониста #буст

✉️ Вопросы подписчиков: какой ваш Python-стек в 2025 году

Сегодня делимся вопросом от подписчика, который интересуется, какие инструменты для Python наиболее актуальны в 2025 году.

💬 Вот что он пишет:

«Я использую VSCode и ChatGPT/Sonnet3.5, когда занимаюсь разработкой ML-решений или оптимизацией в ассемблере/CUDA. Однако ограничивающим фактором является то, что в большинстве случаев ИИ работает на уровне младшего разработчика. Поэтому мне часто приходится проверять информацию в документации и на Google.

Какие IDE и инструменты для ноутбуков вы используете в 2025 году? Например, VS Code, Jupyter, PyCharm — что лучше подходит для работы с данными и ML?

Используете ли вы ИИ-инструменты, такие как Cursor, Copilot или Cline? Если да, то какие задачи они помогают решать в вашем рабочем процессе?»

➡️ Какие ограничения вы встречали при работе с этими инструментами, и что порекомендуете новичкам?

🔎 Поделитесь своим опытом и полезными советами в комментариях!
P.S. Если хотите задать вопрос, заполните нашу гугл-форму. Это займет 5 минут.

Библиотека Python-разработчика #междусобойчик

🎙 Что послушать: Developer Trends 2025

Новый выпуск подкаста Talk Python to Me посвящён главным трендам 2025 года:
➡️ какие технологии на подъёме,
➡️ что показывает последний опрос Stack Overflow,
➡️ и куда движется Python-сообщество.

📌 Темы:
— Стоит ли изучать новые базы данных или это хайп?
— Что теряет актуальность?
— Как поменялись роли разработчиков и ожидания в индустрии?

▶️ Слушать: https://clc.to/4neIiA

Библиотека питониста #буст

🆕 Появился ty — молниеносный type checker для Python на Rust

Разработчики представили ty — новый инструмент для проверки типов и language server для Python, написанный на Rust. Обещают высокую скорость и удобство интеграции с редакторами.

⚠️ Пока что это pre-release:
— баги,
— отсутствующие фичи,
— возможны критические ошибки.

ty ещё не готов к продакшну, но активно развивается. Инструмент уже вызывает интерес у сообщества — особенно за счёт скорости и амбиций.

👀 Следим за развитием: https://clc.to/1jvRfg

Библиотека питониста #свежак

😱 14 продвинутых фишек Python, которые вы вряд ли видели

Python известен своей простотой, но за лаконичным синтаксисом скрываются мощные и недооценённые возможности.

В этой подборке — 14 нестандартных приёмов: от «непитоничных» конструкций до малоизвестных трюков, которые помогают писать код гибче, чище и умнее.

🔍 Внутри:
— неожиданные фичи
— примеры и объяснения
— ссылки на ресурсы для углубления

📄 Читайте статью и удивляйтесь, на что способен Python: https://clc.to/YzUlOA

Библиотека питониста

🖥 Холивар: Linux — для гибкости, macOS — для эстетики, Windows — для универсальности

Программисты, делитесь: на чём предпочитаете писать код?

🐧 Linux: терминал и свобода
📝 Максимальный контроль — можно настроить всё: от ядра до оконного менеджера. Arch, Manjaro, Kali? Полный выбор.
📝 Open Source: свободное ПО без необходимости платить за лицензии.
📝 Терминал — главный инструмент. sudo apt-get install — и всё под контролем.

Минусы:
— Настройка драйверов и оборудования может занять время.
— Работа с проприетарным ПО (например, Photoshop) — отдельный квест.
— Интерфейс не всегда дружелюбен для новичков.

🍎 macOS: стиль и стабильность
📝 Экосистема Apple: Xcode, iOS-разработка, отличная интеграция между устройствами.
📝 Стабильность и надёжность — система работает как часы.
📝 Приятный интерфейс и дизайн, который вдохновляет.

Минусы:
— Высокая цена на устройства.
— Ограниченные возможности апгрейда.
— Закрытая система с меньшей гибкостью.

🪟 Windows: универсальный солдат
📝 Работает «из коробки»: Visual Studio, Unity, .NET — всё готово для разработки.
📝 Поддержка большинства игр и софта.
📝 Огромный выбор устройств: от бюджетных до топовых игровых машин.

Минусы:
— Автоматические обновления могут прервать работу.
— Требуется внимание к безопасности: антивирус — must-have.
— Подсистема WSL — шаг вперёд, но до полноценного Linux ещё есть путь.

А вы на какой стороне?
❤️ Linux — свобода и гибкость
👍 macOS — красота и стабильность
🔥 Windows — универсальность и удобство

Пишите в комментариях, почему ваша ОС — лучший выбор для разработчика. Без ссор — только аргументы и опыт.
P.S. Инструкция, как оставить коммент

Библиотека питониста #междусобойчик

🚨 JetBrains перестанет выпускать бинарные сборки PyCharm Community Edition

Начиная с версии 2025.3, бесплатная версия PyCharm Community Edition больше не будет доступна как готовая программа. JetBrains оставит только исходный код — пользователям придётся собирать IDE самостоятельно.

Что это значит:
📝 Код PyCharm CE останется открытым (Open Source).
📝 Готовые установщики (бинарные сборки) больше публиковаться не будут.
📝 Альтернатива — перейти на PyCharm Unified Edition (новая объединённая IDE с платными и бесплатными функциями).

💬 Это решение уже вызывает волну критики среди пользователей. Установка из исходников — не для всех, а Unified Edition может потребовать платную подписку.

🔗 Подробнее: что такое Unified PyCharm и как это работает

Библиотека питониста #свежак

📱 Python новости

🚀 Релизы и инструменты:
— Python 3.14.0 beta 1 — первые шаги к новому стабильному релизу
— ty — супербыстрый type checker на Rust для Python
— FastAPI Cloud — новая платформа от команды FastAPI: деплой за секунды
— epub-utils — Python-библиотека для работы с EPUB
— PyCharm Community — JetBrains больше не будет выпускать бинарные сборки CE

🧠 Советы и статьи:
— DI в Python: Easy-DI — упрощаем инъекцию зависимостей
— Псевдослучайный random — как Python генерирует случайность
— История языков программирования — Python, Java, C++, Go
— Ускоряем запуск Python-приложений — коротко и по делу
— Инструменты для ускорения разработки — Python-экосистема в деле

Библиотека питониста #свежак

🐍 Вышел Python 3.14.0 beta 1 — первые шаги к следующему релизу

Python 3.14 теперь в бете. Это первый из четырёх запланированных бета-релизов. Важно: не использовать в проде, но — тестировать обязательно, особенно авторам библиотек.

⭐ Что нового в 3.14:
— PEP 649: отложенная оценка type annotations
— PEP 750: t-строки — шаблонные строки в духе f-строк
— PEP 784: модуль compression.zstd с поддержкой алгоритма Zstandard
— PEP 768: интерфейс отладки с нулевыми накладными расходами
— Улучшенные сообщения об ошибках
— Поддержка UUID версий 6–8
— Подсветка синтаксиса в unittest, argparse, json, calendar
— Быстрая реализация HMAC с верифицированным кодом HACL\*

⭐ Важные изменения:
— Подписи релизов теперь не PGP, а через Sigstore
— Новый инсталлятор для Windows из Microsoft Store
— Экспериментальный JIT в macOS и Windows билдах
— Несовместимые изменения в C API и новые депрекейшены

⭐ Следующий релиз: beta 2 — 27 мая 2025
➡️ Поддержка: отчёт об ошибках

Библиотека питониста #свежак

⌨️ Топ-вакансий для питонистов за неделю

Python Software Engineer — от 4 800 €, офис (Кипр)

Python Developer, гибрид (Москва)

Senior Python developer — от 300 000 до 350 000 ₽, удалёнка (Санкт-Петербург)

Python Developer — от 220 000 ₽, удалёнка (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Казань)

Junior Python developer — от 100 000 до 130 000 ₽, офис (Москва)

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Python jobs

Библиотека питониста

🎉 Python правит миром

Согласно майскому рейтингу TIOBE, Python снова побил рекорды:
🟠 +2.2% за месяц — теперь 25.35%
🟠 Это абсолютный максимум популярности языка за всю историю TIOBE (исключение — Java в 2001 году)
🟠 Отрыв от второго места (C++) — более 15%!

Почему не все ещё на Python?

Пока язык остаётся медленным и интерпретируемым — он не годится для realtime и критичных к сбоям систем. Но во всех остальных областях Python медленно, но уверенно становится стандартом.

➡️ Источник: TIOBE Index May 2025

Библиотека питониста #свежак

📍 How to: кэширование в Python с помощью flexicache

В Python удобно использовать декораторы для кэширования результатов функций и методов — как в оперативной памяти, так и во временных хранилищах вроде memcached. Один из наиболее гибких инструментов для этого — flexicache из библиотеки fastcore.

flexicache — это декоратор, который поддерживает:
• LRU-кэширование (удаление наименее используемых элементов),
• политику истечения кэша по времени — time_policy,
• инвалидирование кэша при изменении файла — mtime_policy.

➡️ Пример: time_policy

@flexicache(time_policy(0.1))
def random_func():
    return randint(1, 1000)

assert random_func() == random_func()
sleep(0.2)
assert random_func() != random_func()

➡️ Пример: mtime_policy. Инвалидирование при изменении файла main.py

@flexicache(mtime_policy('main.py'))
def random_func():
    return randint(1, 1000)

Path('main.py').touch()  # обновление времени изменения

➡️ Пример: совмещение политик

@flexicache(time_policy(0.1), mtime_policy('main.py'))
def random_func():
    return randint(1, 1000)

Кэш сбрасывается либо по времени, либо при обновлении файла — в зависимости от того, что произойдёт первым.

➡️ Пример: LRU-кэширование

@flexicache(maxsize=2)
def random_func(v):
    return randint(1, 1000)

random_func(1)
random_func(2)
random_func(3)  # результат для аргумента 1 будет удалён

➡️ Пример: удобный timed_cache. Для кэша с таймаутом и ограничением размера

from fastcore.xtras import timed_cache

@timed_cache(0.1, maxsize=2)
def random_func(v):
    return randint(1, 1000)

📌 flexicache — гибкий и мощный инструмент для продвинутого кэширования в Python. Поддерживает политики истечения, комбинирование стратегий и заменяет стандартный lru_cache.

Библиотека питониста #буст

🚨 Обновления безопасности для Django: 5.2.1, 5.1.9 и 4.2.21

7 мая 2025 года команда Django выпустила обновления, устраняющие уязвимость CVE-2025-32873, связанную с функцией strip_tags(). Уязвимость могла привести к отказу в обслуживании (DoS), если входные данные содержали большие последовательности незакрытых HTML тегов.

Теперь при обнаружении таких ошибок функция вызывает исключение SuspiciousOperation, предотвращая проблемы с производительностью.

✅ Рекомендуем обновить Django до версий 5.2.1, 5.1.9 и 4.2.21. Обновления доступны через:

pip install --upgrade Django

Библиотека питониста #свежак

*️⃣ Промпт дня: оптимизация кода и повышение его производительности

Когда проект растет, вопросы производительности становятся критическими. Оптимизация кода — важный шаг на пути к масштабированию приложений, особенно когда дело касается обработки больших объёмов данных, многозадачности или работы с сетевыми запросами. Python, несмотря на свою удобство и читаемость, требует внимания к деталям в области производительности.

Промпт:

Проанализируй текущий код на Python и оптимизируй его для повышения производительности.
• Произведи замер времени работы функций с использованием time или timeit.
• Используй Cython, NumPy или pandas для ускорения вычислений, где это возможно.
• Оптимизируй работу с памятью, избавляясь от лишних копий данных и используя эффективные структуры данных (например, deque, defaultdict, set).
• Применяй асинхронность (asyncio) или многозадачность (с помощью concurrent.futures или multiprocessing) для параллельной обработки данных.
• Профилируй код с помощью cProfile, line_profiler, чтобы выявить узкие места в производительности.

➡️ Задача:
Уменьшить время работы программы и потребление ресурсов, обеспечив эффективную обработку данных и улучшение отклика системы.

➡️ Рекомендуемые инструменты и методы:
🟠 timeit и cProfile — для замеров производительности,
🟠 NumPy, pandas — для векторизованных операций с данными,
🟠 asyncio или multiprocessing — для асинхронной и параллельной обработки,
🟠 memory_profiler — для анализа потребления памяти.

Библиотека питониста #буст

📰 Сокращения в Microsoft затронули команду Faster CPython

По информации от Python core developer'а Бретта Кэннона (Brett Cannon), Microsoft провела волну сокращений, в результате которой из компании ушли три ключевых участника проекта Faster CPython:
📍 Mark Shannon — технический лидер проекта Faster CPython и один из его инициаторов
📍 Eric Snow — core-девелопер CPython и автор идеи подмодуля subinterpreters
📍 Irit Katriel — одна из ведущих разработчиц в области исключений и трассировки в Python

🐍 Что такое Faster CPython

Faster CPython — это проект, стартовавший с релиза Python 3.11 при поддержке Microsoft, цель которого — повысить производительность интерпретатора Python, сохранив совместимость с существующим кодом. Благодаря работе команды, Python 3.11 и 3.12 получили значительный прирост скорости (до 25–60% в отдельных сценариях).

🤔 Что это значит для сообщества

📍 Потеря ключевых инженеров ставит под вопрос будущее темпа развития Faster CPython.
📍 Однако сам проект открыт и интегрирован в официальный CPython, а значит — работа продолжится под эгидой Python Software Foundation и сообщества.
📍 Многие выразили поддержку уволенным разработчикам — их вклад в Python остается фундаментальным.

💬 Что вы думаете об этих изменениях в команде Faster CPython? Как это скажется на будущем Python?

Библиотека питониста #свежак