Свежий доклад «Building Data Visualisations in Python in Minutes» — лайвкод‑видео про то, как быстро накидать визуализацию данных на чистом Python с помощью Streamlit, без REST‑сервисов и отдельного фронтенда. Идея простая: у тебя уже есть серверный код, который ходит в базы, файлы и API, а Streamlit позволяет превратить это в аккуратную веб‑страницу с графиками.​​

Автор начинает вообще с нуля:
🔘ставит Streamlit, пишет минимальный скрипт с st.title и выводом таблицы данных в браузере;
🔘подключает Pandas, подгружает датасет, строит базовые графики в один‑два вызова API Streamlit;
🔘добавляет интерактивность через st.selectbox и кеширование данных декоратором, чтобы всё работало быстро.

Главная мысль: для внутренних дашбордов и чтобы быстро посмотреть, что вообще в данных происходит, часто достаточно одного Python‑файла со Streamlit, который можно запускать локально или на внутреннем сервере. Это сильно проще, чем поднимать BI, тащить React или городить отдельный сервис только ради пары графиков.

Оригинал на YT, если вам там удобнее смотреть.

@zen_of_python

Вышел Hatch v1.16.0 с поддержкой монорепозиториев, dependency groups по PEP 735 и генерацией SBOM. Если не знакомы с этим инструментом, Hatch — это современный менеджер проектов на Python, который объединяет управление виртуальными окружениями, зависимостями, сборку пакетов и публикацию в PyPI. В общем, всё в одном месте: от создания нового проекта до его релиза.​

1️⃣Главная фича релиза — workspaces, которые позволяют работать с монорепами. Раньше если у вас было несколько связанных пакетов в одном репозитории, приходилось городить костыли или переходить на другие инструменты. Теперь можно просто указать в pyproject.toml список пакетов через workspace.members, и Hatch автоматически установит их все в одно окружение в режиме editable. Работает как workspace в Cargo или npm — все пакеты в одном виртуальном окружении, IDE видит их все, pytest может импортировать что угодно.​

3️⃣Второе нововведение — поддержка PEP 735 dependency groups. Это стандартизированный способ группировать зависимости прямо в pyproject.toml, не создавая кучу отдельных файлов типа requirements-dev.txt, requirements-test.txt и так далее. Теперь можно держать всё в одном месте: группы для разработки, тестирования, линтеров и т.д. Причём это именно стандарт, а не очередное проприетарное решение одного инструмента.​

3️⃣Также добавили опцию sbom-files для включения Software Bill of Materials в пакеты. SBOM — это, по сути, полная спецификация всех компонентов и зависимостей вашего софта, что становится важным для безопасности и compliance. Если нужно отслеживать, что именно входит в ваш пакет и откуда оно взялось, теперь можно это делать стандартным способом.

Код в репо, или вот прямая ссылка на новый релиз.

@zen_of_python