А если ты путешествуешь во времени и прилетел в ДРУГОЙ ЧАСОВОЙ ПОЯС???

😎 — ненавижу их (часовые пояса)
😈 — ничего сложно в них нет
💯 — мне индифферентно

@ithumor

FlareSolverr | Обходим турникет Cloudflare

Фактически эта библиотека обеспечивает вас прокси-сервером для обхода антибот-защиты. Когда приходит запрос, она использует Selenium с undetected-chromedriver для открытия вкладки Chrome. URL с параметрами пользователя открывается, задача Cloudflare решается (или истекает время ожидания). Посмотрим, сколько времени у CF уйдет на «компенсацию» такого «эксплойта».

Цена: бесплатно
Репозиторий проекта
#инструмент
@zen_of_python

Краткий гайд про хэши для новичков

Хеширование — это фундаментальная концепция в Computer Science. В основе лежит идея односторонней функции, которая принимает на вход данные произвольного размера и возвращает выход фиксированной длины. Эта функция преобразует любые данные — будь то строка, число или файл — в уникальное значение фиксированной длины, называемое хешем. Это значение представляет собой последовательность битов, которая служит своего рода «отпечатком пальца» для исходных данных:

import hashlib

hash = hashlib.sha256()
hash.update(b'hello')
hashed_string = hash.hexdigest()

print(hashed_string) # 2cf24d......8b9824

Зачем это нужно

— Проверка «девственности» передаваемых данных: при передаче данных по сети важно убедиться, что они не были изменены. Хеширование позволяет создать контрольную сумму, которая может быть использована для проверки целостности данных;

— Хранение паролей: вместо хранения оных в открытом виде их точно стоит обезопасить хешами;

— Хеширование используется для создания цифровых подписей, которые подтверждают подлинность и целостность сообщений или документов.


Многие из вас сталкивались с SSH-ключами для Git-репозиториев, причем с разными алгоритмами: MD5, SHA256. В отдельном посте поговорим об алгоритмах шифрования вроде RSA.

Когда мы создаем пару ключей (приватный + публичный), например с помощью:

ssh-keygen -t rsa -b 4096

То получаем приватный ключ, что хранится на локальной машине и используется для аутентификации. Также мы получаем публичный ключ и загружаем его на GitHub. Он не использует хеши для хранения или проверки самих публичных ключей, они проверяются напрямую, при помощи криптографических протоколов. Но вот где вступает в дело хеш:

GitHub (и SSH-клиенты в целом) используют хеши не для безопасности, а для удобной идентификации.

Когда мы смотрим отпечаток ключа, например:

ssh-keygen -lf ~/.ssh/id_rsa.pub

То получаем:

2048 SHA256:2f3b7A5Nk...xyz username@host (RSA)

Это и есть отпечаток ключа (fingerprint) — хеш публичного ключа. Он используется для подтверждения подлинности ключа.

#основы
@zen_of_python

​​Опрос про роль ИИ в вашей работе

Редакция Tproger проводит регулярное исследование об отношении айтишников к Искусственному интеллекту. Это небольшая анкета займет не более 5 минут, но очень поможет прояснить отношение разных групп к AI. Результатами обязательно поделимся.

#опрос
@zen_of_python

whatsonpypi | Ускоряем обновление зависимостей

Если при обновлении библиотек проекта вам неохота каждый раз посещать pypi.org, с помощью этой утилиты вы сможете вывести данные о крайней версии и совместимости с Python прямо в командную строку.

Репозиторий проекта
#инструмент
@zen_of_python

Новый инструмент для отладки асинхронных процессов

С выходом Python 3.14 beta 2 появился новый CLI-инструмент для инспекции асинхронных задач:

python -m asyncio ps 12345        # Табличный список задач для процесса с PID 12345
python -m asyncio pstree 12345    # Древовидное отображение взаимозависимых корутин

Команда выводит табличный список активных корутин с их именами, стеком и зависимостями.

Сферы применения
— Telegram-боты;
— aiohttp и другие HTTP-серверах;
— await‑запросы к БД.

Теперь нет нужды вставлять логи или использовать профайлеры — диагностика идет вживую и позволит увидеть:
— какие запросы обрабатываются дольше всего;
— какие «вешают» бота;
— какие запросы ожидают своей очереди.

Документация
#факт
@zen_of_python

​​bandit | Насколько защищен ваш проект?

Инструмент найдет «секурные прорехи» в вашем проекте, включая запушенные ключи / токены и небезопасные участки кода. Внезапно проект OpenStack — опенсорсной облачной инициативы NASA.

Репозиторий проекта
#инструмент
@zen_of_python

Несколько способов ускорить ваш код.

В реальных задачах — от обработки данных до веб-сервисов — скорость выполнения критична. Незаметные узкие места могут приводить к росту затрат на инфраструктуру и снижению качества обслуживания пользователей. Вашему вниманию эффективные способа ускорить Python — каждый из них помогает бороться с типичными источниками замедлений.

tuple вместо list
Кортежи неизменяемы: они создаются один раз, занимают фиксированную память и оптимизируются самим интерпретатором. Списки же — динамический тип: их память часто переранее выделяется, они имеют более сложную внутреннюю структуру.

Поэтому когда структура фиксирована и не требуется изменять элементы — используйте кортеж. Это существенно сэкономит память, когда речь идёт о больших объёмах данных.


set и dict вместо list при частых проверках и поисках
— Поиск x in my_list — линейная операция (O(n));
— Проверка присутствия через my_set или my_dict — это хеш-таблица (O(1));

Если вам нужна частая проверка вхождений (фильтрация или поиск), выбирайте сет или словарь. Первый предпочтителен для уникальных элементов, второй — когда нужен быстрый доступ по ключу и хранение значений.

Локальные переменные быстрее
Переменные локальной области видимости читаются быстрее, чем глобальные — это из-за особенностей функционирования интерпретатора. В циклах и функциях выносите глобальные объекты как список, словарь в локальные переменные — это ускоряет многократные обращения.

#основы
@zen_of_python

​​Создаём микросервис по выгодному обмену крипты

В статье вы узнаете, как создать микросервис, что анализирует предложения и подсказывает, где можно выгоднее обменять криптовалюту. Все это делается на Python, который делает запросы к API exnode.ru и сортирует результат по выгоде. Вы также увидите, как создается веб‑интерфейс + Telegram‑бот.

#api
@zen_of_python

Вопросы подписчиков

Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает:

— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;

#вопросы_новичков
@zen_of_python

​​Очаровательные комиксы от дата-сайентиста Элисон Хорст
#кек
@prog_tools

​​Еще немного форсим питонов
#кек
@zen_of_python
🙈 — Если не ожидал такого в канале про ЯП

Плейлист по изучению питона
​​Вместо индусов ChatGPT / Cursor
#кек
@zen_of_python

​​mutmut | Мутационные тесты

Mutation Testing — это метод, при котором в ваш исходный код вносятся небольшие изменения (мутации), и затем запускаются ваши тесты.
Цель: проверить, насколько эффективно тесты обнаруживают ошибки.

Утилита вносит мутации в ваш код (на уровне исходников), запускает ваши юнит-тесты после каждой мутации. Затем помечает мутации:
— ✅ Killed (тест поймал баг);
— ❌ Survived (мутация выжила).

Такое особенно важно, если вы работаете в сфере безопасности, финансов.

Цена: бесплатно
Репозиторий проекта
#инструмент
@zen_of_python

​​Разжигаем огонь... вашей страсти к Python

Проект Kindling Projects предлагает начинающим программистам идеи для небольших проектов на Python, которые достаточно просты для освоения, но при этом позволяют развивать навыки и проявлять креативность.

Сотни несложных утилит, игр, классических кодерских задач, клонов популярных сервисов и проч.

#инструмент
@zen_of_python

Немного безумные способы определения функций

Мы привыкли определять функции с помощью ключевого слова def. Однако Python как язык куда глубже и гибче, чем может показаться на первый взгляд. Существует несколько способов создать функцию — от практичных до откровенно абсурдных.

Lambda-функции — минимализм в действии

lambda позволяет создавать анонимные функции в одну строку. Это удобно, когда функция короткая и используется "на лету", например, в map() или filter(). Lambda-функции не могут содержать сложную логику или много выражений — только одно выражение, без return и вложенных блоков:

multiply_by_three = lambda x: x * 3
print(multiply_by_three(5)) 

Это удобно, но не стоит использовать lambda для сложной логики — теряется читаемость.


functools.partial

С помощью functools.partial можно создавать функции с уже предзаданными аргументами:

from functools import partial

def power(base, exponent):
    return base ** exponent

square = partial(power, exponent=2)
print(square(5))  # 25

Это очень удобно, если вы часто вызываете функцию с одними и теми же аргументами и не хотите писать обёртки.

Декораторы

Декораторы позволяют оборачивать функции и изменять их поведение — например, добавлять логирование, кэширование или даже модифицировать аргументы:

def print_result(fmt):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            result = func(*args, **kwargs)
            print(fmt.format(result))
            return result
        return wrapper
    return decorator

@print_result("Результат: {}")
def double(x):
    return x * 2

double(4)

Мощный инструмент, но при чрезмерном использовании может запутать читаемость кода.

Классы с методом __call__

В Python можно сделать объект вызываемым, определив метод __call__. Таким образом, вы можете создавать функции как объекты с состоянием:

class Greeter:
    def __call__(self, name):
        print(f"Hello, {name}!")

greet = Greeter()
greet("Bob")

Бонус — можно хранить состояние внутри объекта, например, счётчик вызовов.

exec()

exec() выполняет строку как код Python. Да, вы можете определять функции с его помощью.

code = '''
def add(x):
    return x + 10
'''
exec(code)
print(add(5))  # 15

Этот способ может быть полезен для метапрограммирования, например, если нужно дать пользователю возможность писать код в аналитической панели. Но использовать его нужно с большой осторожностью из-за проблем безопасности и отладки.

eval()

eval() — ещё один способ выполнить строку кода, но только если это выражение, а не целый блок.

add = eval("lambda x: x + 10")
print(add(3))  # 13

Те же плюсы и минусы, что и у exec().

types.new_class

С помощью types.new_class() можно создавать callable-объекты (через `__call__`) на лету.

import types

def class_body(ns):
    ns['__call__'] = lambda self, x: x * 2

DynamicFunction = types.new_class("DynamicFunction")
class_body(DynamicFunction.__dict__)
func = DynamicFunction()
print(func(6))  # 12

Это крайне экзотический способ, почти бесполезный в практике, но демонстрирует гибкость Python.

#основы
@zen_of_python