SQLAlchemy - это один из самых популярных ORM для работы с базами данных из Python.

- поддерживат все популярные базы данных
- не привязана к какому-либо фреймворку (как, например, Django ORM)
- поддерживает асинхрон
- позволяет удобно (питонично) делать довольно сложные SQL запросы

15 июля вышла первая версия из ветки 2.0 и это хорошйи повод изучить эту библиотеку если еще не начали.

Подобрал вам ресурсы для изучения:

- Вебинар и урок про новую SQLAlchemy2.0 от Mike Bayer (автор sqlalchemy и alembic ) с онлайн конференции pythonwebconf:

https://www.youtube.com/watch?v=Uym2DHnUEno

- Для тех кто на английском не очень, есть онлайн книга на руссом от https://t.iss.one/massonnn_yt.
А так же видео версия:

https://www.youtube.com/watch?v=leeC0fpAY-E&list=PLN0sMOjX-lm5Pz5EeX1rb3yilzMNT6qLM

Лично я использую алхимию в связке с FastAPI и пока всё устраивает

#tricks #libs

Как в Linux отправить картинку на печать из Python? Это можно сделать с помощью CUPS - Common Unix Printing System

▫️ Ставим зависимости

sudo apt install -y libcups2-dev python3-dev gcc

▫️ Устанавливаекм библиотеку-обертку

pip install pycups

▫️ Печатаем

import cups
# устанавливаем коннект
conn = cups.Connection()
# получаем список принтеров
printers = conn.getPrinters()
print(printers)
printer_name = list(printers.keys())[0]
# отправляем на печать
conn.printFile(printer_name, image_path, "Image Print", {})

#libs

Почему проект Qt.py до сих пор не добавил обёртку PySide6?

Данный модуль используется в DCC и смежных инструментах. А учитывая стандартны отрасли, описанные на VFX Platform в 2023м году стандартном всё еще является Qt5. Переход на Qt6 запланирован на 2024й. Скорее всего к тому времени подтянется поддержка 6й ветки (но лучше бы заранее).

В своих проектах с Qt6 можете исползовать альтернативный проект qtpy, который уже поддерживает Qt6 но не поддерживает старые версии. Модуль поддерживает PyQt5, PySide2, PyQt6 и PySide6.

#libs

Удобный сервис для генерации команд ffmpeg.
➡️ https://alfg.dev/ffmpeg-commander/

Отлично подходит для изучения ffmpeg и для быстрых набросков команды.

А так же, на заметку, python-обертка

#tools #libs

Пока команда разрабов Python понемногу наращивает скорость работы интерпретатора, новый язык программирования Mojo с заявкой на замену Python тихо пилит свои первые релизы. Уже сейчас прирост в CPU рассчётах в 10к раз! Можно скачать и сравнить скорость, или посмотреть что пишут другие.

Как по мне, это выглядит как еще одна версия интерпретатора, хотя, это и не совсем так. Похоже на тот же cython - нативная поддержка дефолтного кода Python плюс свои фишки синтасиса сверху. Всё же надежда на прорывные технологии остаётся, Подождём, увидим...

Забавно, что в минимальных требованиях 8Гб оперативки 😧

#libs #offtop

Что позволяет делать f-strings в 3.12.

▫️можно использовать одинаковые кавычки во всём выражении
▫️можно добавлять переносы для многострочного выражения
▫️можно использовать символ новой строки (эта проблема неактуальна)

>>> print(f"{"\n".join(
>>>     ["1","2","3", 
>>>     f"{
>>>         f"{2+2}"
>>>         *(2+2)
>>>      }"
>>>     ]
>>> )}")
1
2
3
4444


#tricks #libs

Если вы занимаетесь веб разработкой то знаете, что для оформления UI принято использовать шрифтовые иконки.
Самые популярные наборы это, конечно же, FontAwesome и MaterialDesign

Было бы здорово иметь подобный функционал в PySide? Думаю, что да!
И, как вы уже поняли, есть подходящая библиотека🙀

https://github.com/spyder-ide/qtawesome

▫️добавление любых иконок из популярных наборов иконок
▫️выбор цвета иконки
▫️изменение цвета для активного виджета
▫️поддержка анимации
▫️создание видежта иконки

Пример создания иконки

import qtawesome as qta
icon = qta.icon('fa5.flag')

#libs

Awesome Python Typing

Коллекця ссылок на различные инструменты повышения качества кода и удобства работы.
Типизация, линтинг, автокомплиты и другие полезности.

Есть ссылка на надавно вышедшую SQLAlchemy2, так что актуальность поддерживается.

Странно что всё еще нет в списке Ruff. Хотя, в Issues уже добавили запрос. Но автор не уверен что эта тулза подходит для его списка.

#libs

Библиотека platformdirs для получения стандартных локальных путей на компьютере юзера для хранения данных приложения и конфигов.

▫️кросплатформенная (Linux, macOS, Windows, Android)
▫️изоляция разных версий приложения
▫️большой список стандартных директорий

Альтернативная библиотека: appdirs

#libs

Где хранить настройки мы уже выяснили. А как вы храните на хосте юзера чувствительные и секретные данные?

Занимаетесь обфускацией паролей и токенов делая защиту от дурака? Да, я тоже когда-то этим занимался😆

Правильным способом будет хранение в специальных шифрованных хранилищах, которые предпоставляет ваша ОС.
Сохранённую информацию можно получить только если залогиниться под юзером. То есть мы защищены паролем текущего юзера.

В каждой ОС своё решение, и удобно будет исопльзовать просплатформенные библиотеки. Самая популярная это keyring.

Использовать очень просто. Любой пароль или токен сессии нужно сохранить под каким-либо именем. Обычно это имя сервиса. Так же потребуется юзернейм.
С этими же данными можем получить пароль обратно.

>>> import keyring
keyring.set_password('myapp', 'username', 'pswd!')
print(keyring.get_password('myapp', 'username'))
# pswd!

Поддерживается основные бэкэнды из коробки и можно доставить сторонние или написать свой.

Для генерации и проверки паролей не забываем про secrets.

#libs

Библиотеки для рабты с коллекциями файлов (секвенциями)

▫️ Поиск коллекций в директории
▫️ Проверка целостности
▫️ Поиск пересечений
▫️ Форматирование
И другие функции

➡️ CLIQUE https://clique.readthedocs.io/en/stable/

import clique
files = [
    '/tmp/file1_001.png',
    '/tmp/file1_002.png',
    '/tmp/file1_003.png',
    '/tmp/file1_005.png',
]
collection = clique.assemble(files)[0][0]
collection.head
# '/tmp/file1_'
collection.tail
# '.png'
collection.padding
# 3
collection.indexes
# <SortedSet "[1, 2, 3, 5]">
collection.holes()
# <Collection "/tmp/file1_%03d.png [4]">
collection.separate()
# [<Collection "/tmp/file1_%03d.png [1-3]">, 
# <Collection "/tmp/file1_%03d.png [5]">]

➡️ PYSEQ https://pyseq.rsgalloway.com/

import pyseq
files = [
    '/tmp/file1_001.png',
    '/tmp/file1_002.png',
    '/tmp/file1_003.png',
    '/tmp/file1_005.png',
]
sequence = pyseq.Sequence(files)
sequence.head()
# 'file1_'
sequence.tail()
# '.png'
sequence.path()
# '/tmp/file1_1-5.png'
sequence.frames()
# [1, 2, 3, 5]
sequence.format('%p')
# '%03d'
sequence.missing()
# [4]

У библиотек схожий функционал но в деталях различается.
clique не умеет работать с pathlib.Path а pyseq не понимает генератор как источник. Но обе могут найти все коллекции в директории и выдать много информации о них.

#libs