🧩 Удобная библиотека для логирования с контекстом

Unilogging упрощает процесс логирования в Python-приложениях, используя Dependency Injection для управления контекстом логов. Это позволяет легко отслеживать события, связанные с конкретными запросами, без необходимости передавать данные через все уровни приложения.

🚀Основные моменты:
- Логирование с использованием контекста для упрощения отслеживания запросов.
- Поддержка Dependency Injection для гибкости и удобства.
- Минимизация дублирования кода при передаче данных логирования.
- Интеграция с FastAPI и другими фреймворками.

📌 GitHub: https://github.com/goduni/unilogging

@Python_Community_ru

⚡️ Хитрый трюк по работе со статикой

Если заранее посчитать ETag для статических файлов, сервер сможет мгновенно отвечать 304 Not Modified без чтения с диска. Это резко ускоряет отдачу статики на Python.



import os, hashlib
from http.server import SimpleHTTPRequestHandler, HTTPServer

STATIC = "static"
etag = {f: hashlib.md5(open(os.path.join(STATIC, f),"rb").read()).hexdigest()
for f in os.listdir(STATIC)}

class H(SimpleHTTPRequestHandler):
def end_headers(self):
name = self.path.lstrip("/")
if name in etag:
self.send_header("ETag", etag[name])
super().end_headers()

HTTPServer(("0.0.0.0", 8000), H).serve_forever()

@Python_Community_ru

🖥 Очистка python кода!

Чтобы сильно упростить очистку Python-кода, вынеси мелкие предикаты, фильтры и маппинги в именованные функции. Это делает пайплайны короче, уменьшает вложенность и ускоряет отладку. Такой приём особенно полезен, когда список операций растёт и становится нечитаемым. Подписывайся, больше фишек каждый день !


def is_valid(user):
return user.get("active") and user.get("role") != "banned"

def normalize(user):
user["name"] = user["name"].strip().noscript()
return user

def enrich(user):
user["score"] = user.get("score", 0) + 10
return user

users = [... ] # внешний источник

cleaned = [enrich(normalize(u)) for u in users if is_valid(u)]

print(cleaned)

@Python_Community_ru

✔️ CPython может получить обязательную зависимость от Rust к версии Python 3.17.

Эмма Смит и Кирилл Подопригора из core-team Python опубликовали предварительное предложение (Pre-PEP), в котором описывается план постепенного внедрения Rust в кодовую базу CPython.
На первом этапе Rust хотят использовать для необязательных модулей стандартной библиотеки, находящихся в каталоге Modules/.

Дальше — больше: если эксперимент окажется успешным, то к выходу Python 3.17 Rust может стать обязательной сборочной зависимостью. Это позволит улучшить безопасность, производительность и надёжность низкоуровневых частей интерпретатора.

Подробнее: https://peps.python.org/pep-0011/

@Python_Community_ru

🚀 django-keel - мощный стартовый шаблон для Django-проектов

💡 Что это такое
Готовый современный каркас для Django-приложений, который позволяет запускать новый проект за минуты — с правильной архитектурой, CI, Docker и продуманной конфигурацией.

🔥 Что внутри
- Поддержка Python 3.12+ и Django 5.2+
- Несколько видов проектов: SaaS, API-backend, web-app, internal tools
- Docker + Docker Compose
- Настроенные линтеры, тесты, coverage и GitHub Actions
- 12-factor конфигурация, разделённые settings (dev/test/prod)
- Варианты API: DRF или GraphQL
- Поддержка фронта: Next.js или HTMX + Tailwind

🎯 Почему стоит использовать
- Экономит недели рутинной настройки
- Даёт единообразную и поддерживаемую архитектуру
- Ускоряет разработку MVP, внутренних сервисов и SaaS-продуктов

🛠 Быстрый старт

copier copy gh:CuriousLearner/django-keel my-project


Репозиторий: https://github.com/CuriousLearner/django-keel

@Python_Community_ru

🚀 GigaChat Ultra & Lightning — новые MoE-модели от Сбера

💡 Что это такое
Две открытые (https://ria.ru/20251120/sber-2056388219.html) модели нового поколения, обученные с нуля — без чужих весов. Созданы, чтобы ускорять разработку, уменьшать рутину и быть удобным напарником для разработчиков.

🔥 Что внутри
- Ultra: 702B параметров, контекст до 131k, стабильная работа экспертов
- Lightning: 10B параметров, контекст до 256k, лёгкая и быстрая
- Генерация нескольких токенов одновременно
- Экономия памяти, оптимизация KV-кеша
- Совместимость с Hugging Face, vLLM и SGLang

🎯 Почему стоит использовать
- Сбер снимает часть технических забот, чтобы сосредоточиться на экспериментах
- Ускоряет локальное прототипирование и работу с AI-помощниками
- Подходит для масштабных решений и небольших проектов

@Python_Community_ru

🚀 myfy - модульный Python-фреймворк с фронтендом «из коробки»

Зачем он нужен: FastAPI - идеален для API, но без нормального фронта.

myfy берёт лучшее из FastAPI и добавляет полноценную модульность, DI и встроенный UI.

🔥 Главное
- Модульная архитектура с жизненным циклом (`start/stop`)
- Type-based DI без скрытой магии
- Фронтенд сразу из коробки:
Jinja2 + DaisyUI + Tailwind + Vite + HMR
Можно делать UI без React/Vue, идеально для внутренних тулов
- Чистая структура проекта, минимум бойлерплейта

🚀 Быстрый старт

pip install myfy
myfy init
myfy frontend init
myfy run


https://github.com/psincraian/myfy

@Python_Community_ru

🔥 10 однострочных Python-функций, которые экономят время каждый день

Держи небольшой набор из 10 функций-однострочников, которые полезно просто закинуть в свой utils.py.
Они помогают быстро работать со списками, файлами, JSON, статистикой и частотами, без лишнего шума в коде.
Скопируй блок целиком и используй нужные функции по месту.


from pathlib import Path
from collections import Counter
import json, statistics as stats

chunks = lambda it, n: [it[i:i + n] for i in range(0, len(it), n)]

flatten = lambda lst: [x for sub in lst for x in sub]

unique = lambda seq: list(dict.fromkeys(seq))

sliding = lambda it, n: [it[i:i + n] for i in range(len(it) - n + 1)]

freqs = lambda seq: Counter(seq)

read_text = lambda p: Path(p).read_text(encoding="utf-8")

write_text = lambda p, text: Path(p).write_text(text, encoding="utf-8")

read_json = lambda p: json.loads(Path(p).read_text(encoding="utf-8"))

write_json = lambda p, obj: Path(p).write_text(json.dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")

mean_std = lambda xs: (stats.mean(xs), stats.pstdev(xs))

@Python_Community_ru

🧵 CPython 3.15 делает распаковку данных намного быстрее

В новой версии CPython улучшили производительность декомпрессии:

- Zstandard (zstd) распаковывается на 25–30% быстрее
- zlib — на 10–15% быстрее, если размер данных больше 1 MiB

Такого ускорения добились за счёт более эффективной работы с выходными буферами во время распаковки.

Подробнее: emmatyping.dev/decompression-is-up-to-30-faster-in-cpython-315.html

@Python_Community_ru

🔥 Коварная ловушка с замыканиями в Python

Многие хитрые баги в Python появляются из-за того, что разработчики неверно понимают область видимости переменных в замыканиях.

Частая ошибка - внутри цикла создавать функции-лямбды, которые «помнят» одно и то же финальное значение переменной, а не значение на каждой итерации. В итоге весь список функций ведёт себя одинаково. Чтобы избежать ловушки, фиксируйте значение через аргумент по умолчанию или используйте functools.partial.



funcs = []

for i in range(5):
funcs.append(lambda x=i: x) # фиксируем i как значение по умолчанию

print([f() for f in funcs]) # [0, 1, 2, 3, 4]

@Python_Community_ru

🌀 В Python есть встроенная функция reversed(), но работает она не со всеми структурами данных. Быстрый разбор:

✓ Список можно развернуть
reversed([1, 2, 3]) возвращает итератор.
list(reversed([1, 2, 3])) → [3, 2, 1]

✓ Кортежи тоже разворачиваются
Можно итерироваться по reversed((1, 2, 3))

✓ Множества не разворачиваются
reversed({1, 2, 3}) → TypeError: 'set' object is not reversible
Причина: множества *не имеют порядка*, а значит разворачивать нечего.

Если нужно развернуть множество — сначала сделай его списком:
list(reversed(list({1, 2, 3})))

@Python_Community_ru

🔥 Безопасный запуск Linux-команд из Python

Если нужно из Python безопасно выполнять системные команды в Linux, используй изоляцию через subprocess с принудительным сбросом привилегий. Такой приём позволяет запускать команды даже в окружениях с потенциально небезопасным вводом, блокируя доступ к опасным системным вызовам и снижая риск эксплуатации.



import subprocess
import os

def safe_run(cmd):
# Запускаем процесс без наследования переменных окружения
env = {"PATH": "/usr/bin:/bin"}

# Сбрасываем привилегии, если процесс запущен от root
def drop_priv():
os.setgid(65534)
os.setuid(65534)

result = subprocess.run(
cmd,
env=env,
preexec_fn=drop_priv,
stdout=subprocess.PIPE,
stderr=subprocess.PIPE,
text=True,
timeout=3,
)
return result.stdout

print(safe_run(["ls", "/"]))

@Python_Community_ru

Изучаем Python, Docker, Git и выходим в DevOps с абсолютного нуля — нашли огромную библиотеку с сотнями подробных материалов.

• Сильная теоретическая база: язык программирования, сети, базы данных, система контроля версий.
• Короткие, но насыщенные уроки — учись по дороге на работу, в обед или во время короткого перерыва.
• Много практики — закрепишь навыки, соберёшь проекты и усилишь своё портфолио.
• Всё объясняется пошагово, простым языком — подойдёт даже тем, кто только сегодня услышал слово «программирование».

https://kodekloud.com/studio/labs

@Python_Community_ru

🛠️ Tracer для системных вызовов на macOS

strace-macos — это инструмент для отслеживания системных вызовов на macOS с использованием API отладчика LLDB. Он работает с включенной защитой целостности системы и написан на чистом Python, что исключает необходимость в расширениях ядра.

🚀 Основные моменты:
- Поддержка SIP без отключения
- Вывод в формате JSON и текстовом формате
- Фильтрация системных вызовов по имени и категории
- Символическое декодирование аргументов
- Статистика вызовов и ошибок

📌 GitHub: https://github.com/Mic92/strace-macos

@Python_Community_ru

🔧 Утилиты для C++ и Python

Этот репозиторий предлагает набор полезных утилит для работы с C++ и Python, упрощая взаимодействие между этими языками. Он включает функции для обработки данных, работы с файлами и выполнения различных задач, что делает его идеальным для разработчиков, работающих с обоими языками.

🚀 Основные моменты:
- Инструменты для обработки и анализа данных
- Удобные функции для работы с файлами
- Поддержка взаимодействия между C++ и Python
- Легкая интеграция в проекты
- Документация для быстрого старта

📌 GitHub: https://github.com/xZepyx/cpp-pyutils

@Python_Community_ru

🎤 Быстрый текст-в-речь с Supertonic

Supertonic — это высокопроизводительная система текст-в-речь, работающая на вашем устройстве. Она обеспечивает молниеносное создание речи с минимальными затратами ресурсов и полным соблюдением конфиденциальности. Никаких облачных решений — всё происходит локально.

🚀Основные моменты:
- ⚡ Генерация речи до 167× быстрее реального времени
- 🪶 Легковесная архитектура с 66M параметрами
- 📱 Полная обработка на устройстве без задержек
- 🎨 Обработка сложных текстов без предварительной подготовки
- ⚙️ Гибкая настройка параметров и развертывания

📌 GitHub: https://github.com/supertone-inc/supertonic

#python

@Python_Community_ru

🧩 Python Keylogger: Educational Tool for Data Capture

Этот репозиторий представляет собой простой кейлоггер на Python с использованием библиотеки Pynput. Он демонстрирует, как собирать данные и отправлять их на сервер, предназначен исключительно для образовательных целей и осведомленности о безопасности.

🚀Основные моменты:
- Легкий в использовании кейлоггер на Python.
- Использует библиотеку Pynput для захвата нажатий клавиш.
- Предназначен для образовательных целей, не для злоупотреблений.
- Возможность отправки данных на сервер.
- Пример реализации, который можно улучшить.

📌 GitHub: https://github.com/ahoaparadox8/python-keylogger

@Python_Community_ru

✖ НЕЛЬЗЯ ИСПОЛЬЗОВАТЬ LAMBDA В ЦИКЛЕ И ОЖИДАТЬ ЧТО ОНА "ЗАПОМНИТ" ПЕРЕМЕННУЮ.

Из-за этого все лямбды, созданные в цикле, будут ссылаться на одно и то же последнее значение.
Код выглядит нормальным, а ведёт себя странно — это классическая проблема замыканий в Python.
Правильно — фиксировать значение через аргумент по умолчанию или выносить в обычную функцию.
Подписывайся, больше фишек каждый день !


# скрытая ошибка — lambda в цикле захватывает последнюю переменную
funcs = []

for i in range(5):
funcs.append(lambda: i) # кажется, что вернёт 0,1,2,3,4 — но нет

# все лямбды вернут одно и то же значение
print([f() for f in funcs]) # [4, 4, 4, 4, 4]

# правильный вариант
funcs_fixed = [lambda x=i: x for i in range(5)]
print([f() for f in funcs_fixed]) # [0, 1, 2, 3, 4]

@Python_Community_ru

🔒🤖 IoTHackBot: Инструменты для тестирования безопасности IoT

IoTHackBot — это набор инструментов для тестирования безопасности IoT-устройств, включая IP-камеры и встроенные системы. Он предлагает как командные инструменты, так и AI-ассистированные рабочие процессы для автоматизированного обнаружения уязвимостей.

🚀Основные моменты:
- Сканирование устройств с помощью wsdiscovery и onvifscan
- Анализ сетевого трафика с iotnet
- Продвинутое извлечение файлов из прошивок с ffind
- Взаимодействие с консолью через picocom и telnetshell
- Поддержка автоматизации и интеграции инструментов

📌 GitHub: https://github.com/BrownFineSecurity/iothackbot

@Python_Community_ru

⚡️КАК СДЕЛАТЬ EXE ИЗ PYTHON САМЫМ ПРОСТЫМ СПОСОБОМ

Самый удобный способ собрать exe из Python это использовать PyInstaller. Он создаёт полноценный исполняемый файл который запускается без установленного Python. Работает на Windows, не требует сложной настройки и подходит для любых скриптов.


# Установка PyInstaller
pip install pyinstaller

# Создание exe (один файл)
pyinstaller --onefile your_noscript.py

# Готовый exe будет в папке dist
# Пример запуска
dist\your_noscript.exe

@Python_Community_ru