🤔 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

🐸 Библиотека питониста

#развлекалово

📱 Python новости за последние 7 дней

🔹 Python и веб-разработка
— FastAPI: С нуля до первого API. Часть 1 — пошаговое руководство по созданию первого API на FastAPI.
— Парсинг сайтов с Selenium на Python — как автоматизировать сбор данных с веб-страниц.

🔹 Python и работа с данными
— Самый быстрый способ загрузить 32 000 строк в PostgreSQL с помощью Python — советы по оптимизации вставки данных.
— Модуль datetime для начинающих — обзор работы с датами и временем с практическим домашним заданием.
— Генерация Jupyter Notebooks из Python-скриптов — удобный способ превращать код в интерактивные ноутбуки.

🔹 Python: нововведения и тенденции
— Нововведения Python 3.14 — автодополнение и подсветка синтаксиса в REPL.
— Топ языков программирования в 2025 году — рейтинг IEEE и влияние языковых моделей на популярность языков.

🐸 Библиотека питониста

#свежак

🐸 Библиотека задач по Data Science

📌 Линейные и нелинейные структуры данных

В программировании структуры данных делятся на два больших класса:

👉 Линейные (linear):
— Элементы располагаются последовательно
— Доступ к данным идёт «в линию»
— Примеры: массивы, связные списки, стеки, очереди

👉 Нелинейные (non-linear):
— Элементы связаны по иерархии или в виде сети
— Позволяют моделировать сложные связи и отношения
— Примеры: деревья (binary trees, tries), графы

Разница:
▶️ Линейные проще для хранения и последовательного доступа
▶️ Нелинейные эффективнее, когда нужно отразить отношения между объектами (например, маршруты, иерархии, связи в соцсетях)

🐸 Библиотека питониста

#буст