Python в 2025 году: исследование Python Software Foundation
Восьмой ежегодный опрос разработчиков Python, проведённый создателями языка и командой PyCharm, собрал более 30 000 ответов.
И вот интересные факты на его базе:
— Python остаётся основным языком для своих пользователей. В отличие от многих других языков, 86 % респондентов используют Python как основной язык программирования;
— Половина сообщества — новички. Интересно, что 50 % опрошенных имеют менее двух лет профессионального опыта в программировании, а 39 % — менее двух лет опыта работы с Python;
— доля респондентов, использующих FastAPI, выросла с 29 до 38%;
— Менеджер пакетов uv становится новым стандартом из-за скорости;
— Использование GPT через Hugging Face Transformers позволяет легко интегрировать ИИ в проекты.
#факт
@zen_of_python
Восьмой ежегодный опрос разработчиков Python, проведённый создателями языка и командой PyCharm, собрал более 30 000 ответов.
И вот интересные факты на его базе:
— Python остаётся основным языком для своих пользователей. В отличие от многих других языков, 86 % респондентов используют Python как основной язык программирования;
— Половина сообщества — новички. Интересно, что 50 % опрошенных имеют менее двух лет профессионального опыта в программировании, а 39 % — менее двух лет опыта работы с Python;
— доля респондентов, использующих FastAPI, выросла с 29 до 38%;
— Менеджер пакетов uv становится новым стандартом из-за скорости;
— Использование GPT через Hugging Face Transformers позволяет легко интегрировать ИИ в проекты.
#факт
@zen_of_python
✍3
Онлайн-студия big tech night
Если вас не будет в Москве в день ивента, подключайтесь к нашей онлайн-студии. Мы подготовили огненную программу, которая отличается от офлайн-активностей:
🔴 Выступления спикеров от компаний-организаторов и других топов в индустрии
🔴 Микс форматов — от дискуссий и интервью до фановых историй из жизни разработчиков
🔴 Интерактивы с комментариями зрителей
Проведём сразу два прямых эфира:
✨ Студия Hard
В формате дискуссий и интервью обсудим сложные темы — управление IT-командой, AI в разработке, запуск проектов на несколько бизнесов.
✨ Студия Soft
Настоящая вечеринка в формате Late Night Show. Будем общаться, шутить и делиться сокровенным — например, обсудим необычные хобби и безумные pet-проекты.
❗️ Можно переключаться между студиями, чтобы поймать все самые интересные темы.
💻 Мы в эфире 12 сентября с 18:00 до 21:00
❤️Зарегистрируйтесь на сайте, чтобы получить ссылку на трансляцию
Подписывайтесь:
💬 big tech night
Реклама. Рекламодатель: ООО "Яндекс" ИНН 7736207543
Это #партнёрский пост
Если вас не будет в Москве в день ивента, подключайтесь к нашей онлайн-студии. Мы подготовили огненную программу, которая отличается от офлайн-активностей:
🔴 Выступления спикеров от компаний-организаторов и других топов в индустрии
🔴 Микс форматов — от дискуссий и интервью до фановых историй из жизни разработчиков
🔴 Интерактивы с комментариями зрителей
Проведём сразу два прямых эфира:
✨ Студия Hard
В формате дискуссий и интервью обсудим сложные темы — управление IT-командой, AI в разработке, запуск проектов на несколько бизнесов.
✨ Студия Soft
Настоящая вечеринка в формате Late Night Show. Будем общаться, шутить и делиться сокровенным — например, обсудим необычные хобби и безумные pet-проекты.
❗️ Можно переключаться между студиями, чтобы поймать все самые интересные темы.
💻 Мы в эфире 12 сентября с 18:00 до 21:00
❤️Зарегистрируйтесь на сайте, чтобы получить ссылку на трансляцию
Подписывайтесь:
💬 big tech night
Реклама. Рекламодатель: ООО "Яндекс" ИНН 7736207543
Это #партнёрский пост
❤1🗿1
Еще одна схема мошенничества на PyPi: освободившиеся домены
PyPI усиливает защиту аккаунтов от атак через «возрождение» доменов. С июня 2025 года система ежедневно проверяет статус доменов, связанных с адресами электронной почты пользователей. Если домен переходит в период восстановления или удаления, PyPI автоматически отменяет верификацию таких адресов, предотвращая возможность захвата аккаунта через сброс пароля. С начала июня более 1 800 адресов были размечены как ненадежные. Пользователям рекомендуется добавить вторичный адрес с надежного почтового сервиса и включить двухфакторную аутентификацию для повышения безопасности.
#безопасность
@zen_of_python
😈 — Если для мошенников в опенсорсе отдельный котел в аду
PyPI усиливает защиту аккаунтов от атак через «возрождение» доменов. С июня 2025 года система ежедневно проверяет статус доменов, связанных с адресами электронной почты пользователей. Если домен переходит в период восстановления или удаления, PyPI автоматически отменяет верификацию таких адресов, предотвращая возможность захвата аккаунта через сброс пароля. С начала июня более 1 800 адресов были размечены как ненадежные. Пользователям рекомендуется добавить вторичный адрес с надежного почтового сервиса и включить двухфакторную аутентификацию для повышения безопасности.
#безопасность
@zen_of_python
😈 — Если для мошенников в опенсорсе отдельный котел в аду
😈3❤1
Requests для начинающих + пара фишек для адептов
requests является де-факто стандартом для HTTP-запросов в Python. Она упрощает взаимодействие с веб-сервисами, предоставляя интуитивно понятный интерфейс для отправки запросов и обработки ответов.
Инструмент не входит в стандартную библиотеку ЯП, поэтому его необходимо установить отдельно:
Рекомендуется устанавливать внешние пакеты в виртуальное окружение, чтобы избежать конфликтов зависимостей.
Основные методы
Для получения данных с сервера используется метод
Для отправки данных на сервер используется метод
Ответы сервера
Статус-код запроса можно получить так:
Если ответ содержит JSON-данные, их можно преобразовать в Python-объект с помощью метода
Параметры запроса (params)
Параметры запроса можно передавать в виде словаря в params:
Requests автоматически кодирует параметры и добавляет их к URL.
Заголовки (Headers)
Заголовки запроса можно передавать в виде словаря в параметре
Это полезно для указания типа контента, авторизации и других параметров.
Другие HTTP-методы
Requests поддерживает все основные HTTP-методы:
🔘 requests.put() — для обновления;
🔘 requests.delete() — для удаления.
🔘 requests.head() — для получения только заголовков ответа;
🔘 requests.options() — для получения поддерживаемых сервером методов.
Подготовка запроса
Requests позволяет подготовить запрос:
Это полезно, если необходимо многократно отправлять одинаковые запросы с разными параметрами.
Аутентификация
Requests поддерживает базовую аутентификацию с помощью параметра
Также поддерживаются другие методы аутентификации, такие как OAuth.
Безопасность
Requests по умолчанию проверяет SSL-сертификаты при работе с HTTPS. Если необходимо отключить проверку (не рекомендуется в производственной среде), можно использовать параметр
Повторные попытки и сессии
Для улучшения производительности и управления соединениями рекомендуется использовать сессии:
Сессии позволяют повторно использовать соединения и сохранять параметры между запросами. Для автоматических повторных попыток в случае неудачи можно использовать библиотеку
#основы
@zen_of_python
requests является де-факто стандартом для HTTP-запросов в Python. Она упрощает взаимодействие с веб-сервисами, предоставляя интуитивно понятный интерфейс для отправки запросов и обработки ответов.
Инструмент не входит в стандартную библиотеку ЯП, поэтому его необходимо установить отдельно:
python -m pip install requests
Рекомендуется устанавливать внешние пакеты в виртуальное окружение, чтобы избежать конфликтов зависимостей.
Основные методы
Для получения данных с сервера используется метод
GET
:
import requests
response = requests.get('https://example.com')
print(response.text)
Для отправки данных на сервер используется метод
POST
:
import requests
data = {'key': 'value'}
response = requests.post('https://example.com', data=data)
print(response.text)
Ответы сервера
Статус-код запроса можно получить так:
print(response.status_code) # 200 — успешный запрос
Если ответ содержит JSON-данные, их можно преобразовать в Python-объект с помощью метода
json()
:
data = response.json()
Параметры запроса (params)
Параметры запроса можно передавать в виде словаря в params:
params = {'q': 'python'}
response = requests.get('https://example.com/search', params=params)
Requests автоматически кодирует параметры и добавляет их к URL.
Заголовки (Headers)
Заголовки запроса можно передавать в виде словаря в параметре
headers
:
headers = {'User-Agent': 'my-app'}
response = requests.get('https://example.com', headers=headers)
Это полезно для указания типа контента, авторизации и других параметров.
Другие HTTP-методы
Requests поддерживает все основные HTTP-методы:
Подготовка запроса
Requests позволяет подготовить запрос:
from requests import Request, Session
req = Request('GET', 'https://example.com', params={'q': 'python'})
prepared = req.prepare()
with Session() as session:
response = session.send(prepared)
print(response.text)
Это полезно, если необходимо многократно отправлять одинаковые запросы с разными параметрами.
Аутентификация
Requests поддерживает базовую аутентификацию с помощью параметра
auth
:
from requests.auth import HTTPBasicAuth
response = requests.get('https://example.com', auth=HTTPBasicAuth('user', 'pass'))
Также поддерживаются другие методы аутентификации, такие как OAuth.
Безопасность
Requests по умолчанию проверяет SSL-сертификаты при работе с HTTPS. Если необходимо отключить проверку (не рекомендуется в производственной среде), можно использовать параметр
verify
:
response = requests.get('https://example.com', verify=False)
Повторные попытки и сессии
Для улучшения производительности и управления соединениями рекомендуется использовать сессии:
with requests.Session() as session:
response = session.get('https://example.com')
print(response.text)
Сессии позволяют повторно использовать соединения и сохранять параметры между запросами. Для автоматических повторных попыток в случае неудачи можно использовать библиотеку
urllib3
вместе с Requests.#основы
@zen_of_python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤3
Forwarded from Типичный программист
Питонистам позалипать на вечер: вышла документалка про Python 🖥
История о том, как скромный проект из Амстердама 90-х превратился в движок для AI, дата-сайенса и топовых IT-компаний. За 90 минут документалка охватывает всё: первые коммиты, сомнения в будущем, почти забвение — и путь к славе.
В фильме — интервью с Гвидо ван Россумом, Трэвисом Олифантом (создатель NumPy), Барри Варшавом и другими ведущими разработчиками. Они делятся закулисьем жизни Python, моментами разногласий и тем, как язык стал незаменимым… ну, реально для всего.
История о том, как скромный проект из Амстердама 90-х превратился в движок для AI, дата-сайенса и топовых IT-компаний. За 90 минут документалка охватывает всё: первые коммиты, сомнения в будущем, почти забвение — и путь к славе.
В фильме — интервью с Гвидо ван Россумом, Трэвисом Олифантом (создатель NumPy), Барри Варшавом и другими ведущими разработчиками. Они делятся закулисьем жизни Python, моментами разногласий и тем, как язык стал незаменимым… ну, реально для всего.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍6🔥2
По результатам опроса Python Software Foundation, в 2025 году, доля разработчиков, использующих FastAPI, выросла с 29 до 38%.
#кек
@zen_of_python
#кек
@zen_of_python
❤1
archivey | WinRAR больше не нужен
Библиотека предлагает унифицированный способ обращения с архивами .zip, .rar, .tar, .7z и другими форматами. Массовые создание и распаковка, обработка символических ссылок (symlink), управление правами доступа и паролями.
#инструмент
@zen_of_python
Библиотека предлагает унифицированный способ обращения с архивами .zip, .rar, .tar, .7z и другими форматами. Массовые создание и распаковка, обработка символических ссылок (symlink), управление правами доступа и паролями.
#инструмент
@zen_of_python
❤2😇1
Функции vs. метод в Python: разница
Тем, кто в языке первый год, разница между этими объектами может показаться неочевидной, для них и написан этот лонгрид.
Что такое функция?
Это блок кода, который принимает входные данные (аргументы), обрабатывает их и возвращает результат. Выделяют два типа:
1️⃣ без побочных эффектов — это чисто математические функции;
2️⃣ с побочными эффектами — функции, которые взаимодействуют с чем-то вне себя, например, с файлом, списком, базой данных или терминалом.
Пример чистой функции
Такая функция при одинаковых входных данных всегда возвращает один и тот же результат.
Пример функции с побочными эффектами:
Здесь функция использует внешний модуль
Что такое метод?
Это та же функция, которая принадлежит объекту класса. Пока определение запутывает, но посмотрите пример ниже. Здесь
#основы
@zen_of_python
Тем, кто в языке первый год, разница между этими объектами может показаться неочевидной, для них и написан этот лонгрид.
Что такое функция?
Это блок кода, который принимает входные данные (аргументы), обрабатывает их и возвращает результат. Выделяют два типа:
Пример чистой функции
def add(a, b):
return a + b
print(add(2, 3)) # Всегда возвращает 5
Такая функция при одинаковых входных данных всегда возвращает один и тот же результат.
Пример функции с побочными эффектами:
import random
def random_point():
x = random.randint(0, 10)
y = random.randint(0, 10)
return x, y
print(random_point()) # Каждый раз возвращает разные значения
Здесь функция использует внешний модуль
random
, и результат может меняться при каждом вызове. Это и есть побочный эффект.Что такое метод?
Это та же функция, которая принадлежит объекту класса. Пока определение запутывает, но посмотрите пример ниже. Здесь
set_name
— это метод, используемый только для объектов Employee
:
class Employee:
def set_name(self, first_name, last_name):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
# Создаём объекты
emp1 = Employee()
emp2 = Employee()
# Используем метод
emp1.set_name("Alice", "Smith")
emp2.set_name("Bob", "Brown")
print(emp1.first_name, emp1.last_name) # Alice Smith
print(emp2.first_name, emp2.last_name) # Bob Brown
#основы
@zen_of_python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6⚡1
tabulate | pretty-printed-таблицы в CLI
Библиотека сделает вывод датафрейма в консоль красивой. Поддерживает множество типов итерируемых объектов, может стилизовать вывод под GitHub, PSQL, LaTeX, Jira и проч. Самое оно для красоты в Google Colab.
#инструмент
@zen_of_python
Библиотека сделает вывод датафрейма в консоль красивой. Поддерживает множество типов итерируемых объектов, может стилизовать вывод под GitHub, PSQL, LaTeX, Jira и проч. Самое оно для красоты в Google Colab.
#инструмент
@zen_of_python
🔥3