alive-progress | Шкала прогресса в CLI

Библиотека, предназначенная для создания динамичных индикаторов прогресса в CLI. Среди фичей:
— плавная анимация спиннера;
— точный расчет оставшегося времени с использованием алгоритма экспоненциального сглаживания;
— хуки для логирования.

#инструмент #dataviz
@zen_of_python

Читать полностью…

​​Вопрос подписчика

Задает @mozmoroz:

«Какие платные курсы с куратором можете посоветовать по питону для получения базы знаний с пониманием что такое питон и цикл if? Возраст 15 лет»

NB! Пожалуйста, будьте взаимовежливы. Однажды и вам помогут в этой рубрике.

#обсуждение
@zen_of_python

Читать полностью…

Цепочка обязанностей

Цепочка обязанностей (Chain of Responsibility, CoR) — поведенческий паттерн, который пропускает запрос через последовательность обработчиков, пока один из них не возьмётся за дело (или пока цепочка не закончится). Этот подход «развязывает» отправителя и получателей запроса: отправителю не нужно знать, кто именно обработает задачу, а обработчики остаются взаимозаменяемыми и настраиваемыми в рантайме.

Используйте CoR, если:

🔘 обработка запроса может зависеть от набора условий/правил, которые меняются со временем;
🔘 нужно включать / выключать шаги обработки без переписывания вызвавшего кода;
🔘 часть запросов может обрабатываться на ранних шагах, а остальные — «прокатываться» дальше;
🔘 вы строите конвейер: фильтры, middleware, валидаторы, пост-обработчики.


Минимальный состав паттерна

🔘 Handler (интерфейс / абстракция): объявляет метод handle(request) и хранит ссылку на «следующего»;
🔘 ConcreteHandler: решает, обрабатывать ли запрос, либо передаёт дальше;
🔘 Client: строит цепочку и отправляет запрос первому звену.


Пример

from __future__ import annotations
from abc import ABC, abstractmethod
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional, Any, Callable


class Handler(ABC):
    def __init__(self, nxt: Optional["Handler"] = None):
        self._next = nxt

    def set_next(self, nxt: "Handler") -> "Handler":
        self._next = nxt
        return nxt  # позволяет строить цепочку «в линию»

    def handle(self, request: Any) -> Any:
        # Базовая реализация: попытаться обработать здесь,
        # иначе передать дальше.
        result = self._handle_here(request)
        if result is not None:
            return result
        if self._next:
            return self._next.handle(request)
        return None  # никто не справился

    @abstractmethod
    def _handle_here(self, request: Any) -> Optional[Any]:
        ...


@dataclass
class HttpRequest:
    path: str
    headers: dict
    user_id: Optional[int] = None
    payload: Optional[dict] = None


class AuthHandler(Handler):
    def _handle_here(self, req: HttpRequest) -> Optional[Any]:
        token = req.headers.get("Authorization")
        if not token:
            # Нет токена — «решение на месте»: отклоняем и НЕ передаём дальше
            return {"status": 401, "message": "Unauthorized"}
        # валидируем (упростим) и ставим идентификатор
        req.user_id = 42
        return None  # пропускаем дальше


class RateLimitHandler(Handler):
    def __init__(self, check: Callable[[HttpRequest], bool], nxt: Optional[Handler] = None):
        super().__init__(nxt)
        self.check = check

    def _handle_here(self, req: HttpRequest) -> Optional[Any]:
        if not self.check(req):
            return {"status": 429, "message": "Too Many Requests"}
        return None


class RouterHandler(Handler):
    def _handle_here(self, req: HttpRequest) -> Optional[Any]:
        if req.path == "/me" and req.user_id:
            return {"status": 200, "data": {"id": req.user_id}}
        if req.path == "/ping":
            return {"status": 200, "data": "pong"}
        # Не мой маршрут — пропускаю дальше (если есть)
        return None


class NotFoundHandler(Handler):
    def _handle_here(self, req: HttpRequest) -> Optional[Any]:
        # Терминальный обработчик: если дошли сюда — 404
        return {"status": 404, "message": f"Route {req.path} not found"}


# Сборка цепочки
def build_pipeline() -> Handler:
    auth = AuthHandler()
    rate = RateLimitHandler(check=lambda r: True)
    router = RouterHandler()
    notfound = NotFoundHandler()

    auth.set_next(rate).set_next(router).set_next(notfound)
    return auth


if __name__ == "__main__":
    pipeline = build_pipeline()
    print(pipeline.handle(HttpRequest(path="/ping", headers={"Authorization": "Bearer x"})))
    print(pipeline.handle(HttpRequest(path="/me", headers={"Authorization": "ok"})))
    print(pipeline.handle(HttpRequest(path="/unknown", headers={"Authorization": "ok"})))
    print(pipeline.handle(HttpRequest(path="/ping", headers={})))

Читать полностью…

AI Journey Contest 2025: Брось вызов задачам уровня профи в мире ИИ!
 
Участвуй в международном онлайн-соревновании по ИИ и получи возможность побороться за денежный приз! Призовой фонд — 6,5 млн рублей!
 
Выбери один или несколько треков:
• Agent-as-Judge — универсальный «судья», способный оценивать ИИ-тексты.
 
• Human-centered AI Assistant — персонализированный ассистент на основе
GigaChat, имитирующий поведение людей и способный предугадать их предпочтения.
Бонус: Участникам предоставляются токены для API + возможность получить дополнительно 1 млн токенов!
 
• GigaMemory — механизм долговременной памяти для LLM, помогающий ассистенту запоминать и использовать важные факты в диалоге.
 
Не упусти возможность не только прокачать свои скиллы, получить заветную строчку в списке своих достижений и выиграть солидный приз, но и заявить о себе на AI Journey — главной международной конференции по ИИ в России!
 
Соревнование проходит до 30 октября.
Регистрируйся и участвуй

Это #партнёрский пост

Читать полностью…

​​Как сеньоры документируют проекты: протокол архитектурных решений

В статье рассказывается, как сеньоры применяют ADR (Architectural Decision Record — протокол архитектурных решений), чтобы документировать важные архитектурные изменения, их причины и последствия. ADR помогает сохранять логику принятия решений, избегать повторений ошибок и облегчает командную работу, особенно для новых участников. Автор сравнивает такой протокол с «личным дневником, но для всей команды», подчеркивая его пользу в будущем: спустя время возвращаться к архитектурным мотивам становится гораздо проще.

#основы
@zen_of_python
💅 — Если применяешь такое

Читать полностью…

Шпаргалка NumPy

Удобная шпаргалка, чтобы основные функции и методы этой ключевой «вычисляющей» библиотеки были под рукой.

В ней собраны разделы вроде Creating Arrays, где показано, как создавать массивы разных типов и форм, Array Mathematics — с примерами арифметических операций, и Subsetting, Slicing, Indexing для работы с выборками. Есть также блоки про манипуляции с массивами, объединение, разбиение и сохранение данных.

#шпаргалка
@zen_of_python

Читать полностью…

#кек
@zen_of_python

Читать полностью…

Old but gold
#кек
@zen_of_python

Читать полностью…

Придумайте подпись к видео так, чтобы это относилось к Python-разработке

#обсуждение
@zen_of_python

Читать полностью…

Зацените как похорошели транскрибации при Войси!

Вайб-кодинг вайб-кодингом, но как же не хватает простого человеческого «расшифруй мне созвон, только качественно!!». С этим вам поможет Войси.

🤯Этот ИИ-агент может с легкостью сделать из созвона текст, подвести итоги встречи и составить саммари. Войси переводит с 54 языков на русский без всяких артефактов и составляет текст в аккуратные абзацы с выделенными тезисами.

Самое удобное, что далеко ходить не надо — всё это делается прямо в «телеге». Экономьте своё время, превращая часы в минуты.

🔥А новичкам доступны 1,5 часа бесплатной транскрибации. Забирайте: https://tprg.ru/9xQo

Читать полностью…

opendota2-vision | Ищем «смурфов» в Dota

Энтузиаст запилил проект на pytesseract, pillow, который находит в Dota2 «смурфов» — опытных игроков, которые создают новый аккаунт с низким рейтингом, чтобы играть против менее сильных соперников. Их цель — играть на «низком» уровне, где он явно сильнее большинства игроков, выигрывать легко и, как правило, доминировать в матчах.

#пет_проект
@zen_of_python

Читать полностью…

Как динамически изменять исходный код функций

В статье «Wicked Python Trickery» Эрик Ма делится необычным и мощным методом динамической модификации исходного кода функций во время выполнения программы.


Что за трюк?

В Python каждая функция имеет атрибут .__code__, который представляет собой объект байткода. Используя функции compile() и exec(), можно создать новый исходный код функции, скомпилировать его в байткод и выполнить в нужном пространстве имён. Это позволяет заменить поведение функции без её явного переопределения:

def something():
    raise NotImplementedError()

new_code = """
def something(x: int) -> int:
    return x * 2
"""

compiled = compile(new_code, "<magic>", "exec")
ns = {}
exec(compiled, {}, ns)

something_new = ns["something"]
print(something_new(21))  # Выведет 42

Здесь мы создаём новый исходный код функции something, компилируем его и выполняем в пустом пространстве имён. Затем извлекаем новую функцию из этого пространства и вызываем её.


Практическое применение

Эрик использовал этот метод для создания бота, который выбирает инструменты для выполнения, но не выполняет их сам. Вместо этого он генерирует Python-функции на лету, которые имеют доступ ко всем глобальным переменным текущего сеанса. Это позволяет создавать гибкие и мощные инструменты без необходимости заранее определять все возможные функции.

Этот подход позволяет LLM (Large Language Model) генерировать код, который может использовать текущие данные и функции, доступные в глобальном пространстве имён.


Риски безопасности

Однако такой подход сопряжён с серьёзными рисками. Выполнение сгенерированного кода без должной проверки может привести к выполнению вредоносных действий, таких как удаление файлов, утечка данных или атаки на внешние сервисы. Эрик отметил, что в текущей реализации отсутствует защита от таких угроз, и планирует использовать инструменты, такие как Restricted Python, для ограничения возможностей выполняемого кода.

#факт
@zen_of_python

Читать полностью…

Про with

with позволяет обернуть выполнение блока кода в так называемый контекстный менеджер, который автоматически управляет ресурсами. Это особенно полезно для операций, требующих явного освобождения ресурсов, таких как работа с файлами, сетевыми соединениями или базами данных:

with open('example.txt', 'r') as file:
    content = file.read()
    print(content)

В этом примере файл автоматически закроется после выхода из блока, даже если в процессе чтения произойдет исключение.


Как работает?

Оператор работает с объектами, реализующими протокол контекстного менеджера, то есть имеющими методы:

🔘__enter__(): выполняется при входе в блок with. Готовит ресурс и возвращает его;
🔘__exit__(): выполняется при выходе из блока. Отвечает за очистку ресурса, например, закрытие файла.


Примеры использования

Взаимодействие с базой данных:

import sqlite3

with sqlite3.connect('example.db') as conn:
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM users")
    print(cursor.fetchall())

Соединение с базой данных будет автоматически закрыто, даже если запрос вызовет исключение.


Зачем нужен with

🔘Гарантирует, что ресурсы будут освобождены после использования;
🔘Устраняет необходимость в явных блоках try / finally;
🔘Позволяет корректно обрабатывать исключения и освобождать ресурсы даже в случае ошибок;
🔘Повышение читаемости.

#основы
@zen_of_python

Читать полностью…

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

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

Читать полностью…

И не дай Бог, pdb (Python Debugger)
#кек
@zen_of_python

Читать полностью…

​​Hypothesis подумает о пограничных случаях за вас

Библиотека property-based тестирования, где вместо ручного набора тест-кейсов вы описываете свойства, которым должен соответствовать код, а разнообразные данные генерируются и проверяются автоматически, включая граничные случаи.

При обнаружении сбоя Hypothesis не просто сигнализирует об ошибке — он возвращает наиболее простой пример, приводящий к сбою, что значительно облегчает отладку.

#инструмент
@zen_of_python

Читать полностью…

Этот код демонстрирует:
🔘 короткое замыкание (401 и 429 останавливают конвейер);
🔘 прохождение запроса дальше при None;
🔘 терминальный обработчик 404.


Политики прохождения запроса

🔘 Short-circuit (рекомендуется по умолчанию): первый, кто вернул результат, «закрывает» цепочку;
🔘 Fall-through: все обработчики обязаны отработать (например, аудит/метрики/логирование), результат — агрегация;
🔘 Микс: часть «жёстких» (аутентификация, лимиты) — short-circuit; «мягкие» (логирование) — всегда проходят.

#основы
@zen_of_python

Читать полностью…

CodeViz: бесплатное дополнение для VS Code, превращающее код в интерактивную карту 😬

Плагин строит визуальную структурированную карту вашего кода прямо в IDE. Можно наглядно увидеть архитектуру проекта, связи между файлами и понять его суть.

Поддерживается масса яп, всё работает быстро и абсолютно бесплатно. Сохраняйте.

Читать полностью…

Вопрос подписчика

Задает @StSav012:

«Предлагаю задачку на алгоритм.
Для данных n ∈ ℕ и чётного N ≥ n > 1, N ∈ ℕ, найти чётное ñ, ближайшее к n, являющееся делителем N. Если таких чисел несколько, выбрать наибольшее.Конечно, хочется скорость O(log(n)).

def find_closest_even_divisor(n: int, max_n: int) -> int:
    """
    For given n ∈ ℕ and an even N ≥ n, N ∈ ℕ,
    find an even ñ closest to n so that ñ is a divisor of N.

    If there are several such numbers, pick the largest one.
    """

    if max_n <= 0:
        raise ValueError(f"There are no positive divisors for {max_n}")
    if max_n & 1:
        raise ValueError(f"There are no even divisors for {max_n}, which is odd")

    if n > 0.75 * max_n:
        return max_n

    if max_n % n == 0 and n & 1 == 0:
        return n

    divisors: list[int] = []
    dd: int = 1
    while max_n > 1 and max_n & 1 == 0:
        max_n >>= 1
        dd <<= 1
        divisors.append(dd)

    d: int = 3
    dc: list[int]
    while max_n > 1:
        dc = []
        dd = 1
        while max_n % d == 0:
            max_n //= d
            dd *= d
            dc.append(dd)
        else:
            if dc:
                divisors += [divisor * dd for divisor in divisors for dd in dc]
            if d < isqrt(max_n) and d < 2 * n:
                d += 2
            else:
                break

    return min(divisors, key=lambda _d: (abs(n - _d), -_d))

Что ещё можно ускорить?»

NB! Пожалуйста, будьте взаимовежливы. Однажды и вам помогут в этой рубрике.

#обсуждение
@zen_of_python

Читать полностью…

Самое время собрать свою команду из IT-акул: Открыта регистрация на самый масштабный онлайн-хакатон в мире — «Лидеры цифровой трансформации»!

⚡️40 млн рублей призового фонда:
— 1 млн рублей — для тех, кто займёт первое место
— 600 тысяч — второе
— 400 тысяч — третье

20 актуальных задач от ведущих компаний страны: Газпромбанк.Тех, VK Tech, Kaspersky, АФЛТ-Системс (Группа «Аэрофлот»), Союзмультфильм, Авито, Итэлма, ОЭЗ «Алабуга», Х5.

14 дней на разработку решений.

Призёрами хакатона станут 60 команд!

Принять участие могут:
🔘граждане РФ и других стран от 18 лет
🔘специалисты: Front / Back / FullStack, Web-разработчики, UX / UI дизайнеры, Product / Project-менеджеры, Data Scientists, Data Engineers, аналитики и другие профессионалы
🔘местоположение — неважно, всё проходит онлайн

Других ограничений нет!

📎 Успейте зарегистрироваться до 18 сентября!

А больше новостей и подробностей — на нашем канале, подписывайтесь.

Это #партнёрский пост

Читать полностью…

Google Image Scraper | Массовый парсинг картинок из Google

Тул помогает собирать сотни изображений для любой вашей цель — будь то ML-датасет, дизайн или что-то еще. При запуске указываем ключевые слова, количество файлов и параметры — и скрипт автоматически выгрузит нужные фото в нужном разрешении. Поддерживает работу в headless-режиме, гибкую настройку качества и параллельные загрузки.

Цена: бесплатно
#инструмент
@zen_of_python

Читать полностью…

​​crewAI | Оркестрируемые GPT

Зарубежные мечтатели неутомимо хотят слить всю работу на ИИ... На сей раз создали этакий «командный пост» для ваших нейронок вроде ChatGPT, Claude, Grok и прочих. Смысл в том, что доля портаков значительно сокращается, если LLM «судят» ответы друг друга. Даже вводят термин «гиперагент».

Тул добился звания «Репозиторий дня» на GitHub, а это уже немало!

Доступен в РФ: да
Цена: бесплатно

Читать полностью…

Google Gemini разочаровался в себе и... предложил заплатить разработчику за баг

Во время переписки ИИ от Google честно признался: «Мои знания устарели, я только мешаю». При этом он предложил пользователю оплатить услуги настоящего программиста для решения проблем.

Причиной стали вечные конфликты Vite, Tailwind и PostCSS, в которых Gemini окончательно запутался. Вместо решения — депрессия и предложение нанять «кожаного программиста».

Ну что, работяги — можем спать спокойно? Никакой ИИ нас пока что не заменит

@your_tech

Читать полностью…

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.

#обсуждение
@zen_of_python

Читать полностью…

​​job-hunter | Для цифровых кочевников

Один энтузиаст создал трекер вакансий на удаленке, который ищет среди работных сайтов вроде GitHub, WorkingNomads и Remote.io подходящие объявления и высылает находки Telegram-ботом. Есть фильтрация по тегам. Если вам хочется поупражняться — форкайте и дописывайте под HH.

#пет-проект
@zen_of_python

Читать полностью…

Переменные окружения: введение

Переменные окружения — это данные, хранящиеся вне программы, которые могут влиять на её поведение. Например, ключ API или пароли, указанные в коде, будут доступны только при выполнении программы — и не попадут в публичный репозиторий. Такое хранение существенно повышает безопасность «переносимого» проекта.


Встроенный модуль os

Простейший способ обратиться к средовой переменной в коде — os.environ:

import os
print(os.environ) # Вывести все переменные
val = os.environ['USER'] # Бросит KeyError, если нет
val = os.getenv('USER')

.env и python-dotenv

Общепринятая практика — хранить конфигурацию в файле .env и загружать переменные при старте скрипта:

# .env
API_KEY=abcdef
DB_URL=postgres://...

from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()  # загрузка из .env
api_key = os.getenv('API_KEY')

Это удобно, упорядочивает конфигурацию и изолирует окружение от кода. Кстати, установка переменных внутри кода актуальна только для текущего процесса и его подпроцессов. После завершения скрипта изменения теряются и не влияют на внешнюю систему.


Без .env

Порой для простых проектов проще вообще не создавать файлов .env, можно экспортировать в виртуальное окружение переменную сразу. Как это делается в Unix или macOS:

export API_KEY="abcdef"
export API_SECRET="12345"

В Windows CMD:

set API_KEY=abcdef
set API_SECRET=12345

load_dotenv

Еще один удобный способ «вчитаться» во все средовые переменные в коде — функция load_dotenv().

Для нее потребуется установить библиотеку: pip install python-dotenv. И теперь функция считает все переменные, каким бы способом они ни были объявлены:

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

#основы
@zen_of_python

Читать полностью…

Как тестировать перенос и трансформацию данных без боли

В статье на Tproger представили практичный и понятный подход к тестированию ETL-процессов с использованием Python, Pytest и фикстур. Автор — Data QA, поделилась опытом автоматизации создания и наполнения таблиц, хранением схем и данных в JSON, а также сравнением результатов до и после трансформации.

Проект с минимальным стеком — pytest, allure и psycopg2. Статья будет полезна разработчикам и тестировщикам.

#основы
@zen_of_python

Читать полностью…

​​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

Читать полностью…

​​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

Читать полностью…

По результатам опроса Python Software Foundation, в 2025 году, доля разработчиков, использующих FastAPI, выросла с 29 до 38%.

#кек
@zen_of_python

Читать полностью…