🐸 Библиотека задач по Data Science

💾 RecoverPy — интерактивное восстановление данных на Linux

RecoverPy умеет находить не только удалённые, но и перезаписанные данные, сканируя каждый блок диска. Идеально для восстановления кода, конфигов или текстовых файлов.

Особенности:
✅ Восстановление удалённых и перезаписанных файлов
✅ Поиск содержимого файлов по строке, даже в бинарных файлах
✅ Совместимость со всеми файловыми системами Linux
✅ Быстро, использует мощь стандартных утилит Linux (grep, dd, lsblk)

📱 Репозиторий

🐸 Библиотека питониста

#буст

🐍 Python 3.14+: новый SyntaxWarning про return в finally

В Python 3.14 появился свежий ворнинг, связанный с тем, что в блоках finally нельзя (и не стоит) использовать:
— return
— break
— continue

Пример:

import random

def d6() -> int:
    try:
        return random.randint(1, 6)
    finally:
        return 4  # всегда перезапишет результат!

Теперь при запуске:

SyntaxWarning: 'return' in a 'finally' block

❗️ Проблема в том, что return внутри finally переопределяет любое предыдущее значение — то есть в примере выше кубик всегда возвращает 4, даже если генератор случайных чисел сработал корректно.

Решение: вынести return из finally, например:

def d6() -> int:
    try:
        return random.randint(1, 6)
    except Exception:
        return 4  # fallback

А ещё лучше — просто:

def d6() -> int:
    return random.randint(1, 6)

👉 Идея ворнинга (PEP 765) в том, чтобы спасти разработчиков от коварных багов и неожиданных перезаписей return/break/continue внутри finally.

🐸 Библиотека питониста

#буст

⚡️ Фоновая обработка задач в Python с Celery и RabbitMQ

В современных приложениях важно уметь запускать фоновые задачи:
— регулярные джобы (очистка данных, отчёты),
— долгие вычисления,
— асинхронные уведомления или рассылки.

Для этого в Python чаще всего используют Celery и брокер сообщений, например RabbitMQ.

Почему Celery:
➡️ Один из самых популярных task-queue фреймворков в Python.
➡️ Легко интегрируется с Django, Flask и любыми Python-проектами.
➡️ Использует понятные концепции: декораторы для задач, питоновские структуры данных для сообщений.
➡️ Масштабируется до тысяч задач в секунду.

Почему RabbitMQ:
➡️ Проверенный брокер сообщений.
➡️ Поддержка сложной маршрутизации (exchanges, queues).
➡️ Гарантии доставки (ack, persistence).
➡️ Кросс-языковая совместимость (AMQP, MQTT, STOMP).

Пример приложения: сервис Slack-уведомлений о дожде:
🟠OpenWeatherMap API → получаем прогноз.
🟠GitHub API → используем как простую JSON-базу для защиты от дубликатов.
🟠Slack API → отправляем уведомления.
🟠Celery + RabbitMQ → автоматический запуск задачи каждый день в 12:00.

🔗 Полный гайд с кодом: https://clc.to/Bl_Rww

🐸 Библиотека питониста

#буст

🐸 Библиотека питониста

#развлекалово