📱 Python новости за последние 7 дней

Pandas 3.0 почти подъехал — вышел первый релиз-кандидат
Команда наконец выложила pandas 3.0.0rc0, и, если не всплывут сюрпризы, финальный релиз выйдет совсем скоро.

Вышел Django 6.0 — фоновые задачи, partial templates и усиленная безопасность
Фреймворк продолжает аккуратно забирать то, что раньше приходилось решать сторонними пакетами. Фоновые задачи внутри Django — особенно приятный сигнал: меньше бойлерплейта и меньше причин тащить Celery туда, где он явно избыточен.

Первый взгляд на новые фоновые задачи в Django 6.0
Более приземлённый разбор того, как именно эти фоновые задачи выглядят на практике и где у них границы применимости. Полезное чтение, если рука уже тянется переписывать прод.

marimo — реактивный аналог Jupyter Notebook
Ноутбуки без вечной боли с порядком ячеек и «почему оно работает только сверху вниз». Реактивная модель выглядит как логичный эволюционный шаг для тех, кто устал от магии состояния в Jupyter.

context-async-sqlalchemy — аккуратный способ подружить SQLAlchemy с async Python
Минимум магии, понятное управление сессиями и меньше шансов случайно сломать себе event loop. Хороший пример того, как async-экосистема в Python постепенно взрослеет.

От Telegram-бота к AI-агенту: сборка «исполнителя задач» на Python в 2025
Практический туториал на стыке ботов, агентов и автоматизации. Хорошо показывает, как Python по-прежнему остаётся языком «быстро собрать что-то полезное, а потом уже думать».

Регулярные выражения в Python: почему парсеры тормозят
Про backtracking, неоптимальные шаблоны и неожиданные места, где regex начинает есть CPU без зазрения совести. После этой статьи хочется чуть осторожнее смотреть на .*.

Как ускорить автотесты в Pytest в 8,5 раза
Не магия, а системный подход: фикстуры, изоляция и понимание, где тратится время. Полезно всем, у кого тесты «вроде не такие уж большие», но CI почему-то думает иначе.

Python и паттерны GoF: Singleton
Спокойный разбор классического паттерна с оглядкой на реальности Python. Хорошее напоминание, что не всё из GoF одинаково полезно в динамическом мире.

Pydantic v2 и почему dataclasses всё ещё важны
Разговор не столько про библиотеку, сколько про архитектуру и разделение ответственности между данными и валидацией. Особенно актуально, если проект уже перерос один BaseModel.

Книга «Python для инженерных задач»
Про применение Python вне web и data — расчёты, автоматизация, инженерные кейсы. Хорошее противоядие от ощущения, что Python живёт только в Django и pandas.

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека питониста

#свежак

😐 Настройки Python проекта

Иногда кажется, что управление конфигами в Python — это отдельный вид спорта:
env-переменные тут, YAML там, проверки типов где-то потом (если вообще).

Наткнулись на skelet — и, честно говоря, нам понравилось.

Это библиотека, которая аккуратно собирает все настройки проекта в одном месте и при этом:
✅ проверяет типы,
✅ валидирует значения,
✅ не светит секреты в логах,
✅ умеет жить с env, TOML, JSON и YAML,
✅ и делает всё это в довольно питоничном стиле.

По ощущениям — что-то между dataclasses, pydantic и здравым смыслом, но именно под конфигурации, а не «модели на все случаи жизни».

Отдельно улыбнуло:
👍 секретные поля, которые даже в ошибках выглядят как ***,
👍 валидации с человеческими сообщениями,
👍 и конфликты между полями (да, можно запретить логически невозможные состояния — наконец-то).

В общем, если вам тоже близка мысль: «хочу, чтобы конфиг ломался сразу, а не в проде» — советуем посмотреть 👀.

📱 Github

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека питониста

#буст

📘 PyCharm 2025.3: обновление без сюрпризов (в хорошем смысле)

Мы обычно скептически относимся к апдейтам IDE (ну серьёзно, кто читает все release notes), но тут JetBrains правда постарались.

Что понравилось нам:
🧬 Один PyCharm вместо двух. Больше не надо помнить, где Community, где Pro и чего там «не хватает». Открыл — работаешь.
🧬 Remote Jupyter наконец перестал быть болью. Подключения к серверам и кластерам выглядят почти как локал. Почти магия.
🧬 uv по умолчанию. Маленькая деталь, которая экономит кучу нервов и времени. Очень рады, что его приняли официально.
🧬 Ruff, Pyright и компания встроены нормально, а не «через костыли». IDE стала строже, но справедливее.
🧬 Работа с данными стала приятнее — меньше кликов, меньше «а почему тут так».
🧬 AI-штуки есть, но без фанатизма. Это не «замени разработчика», а «помоги не тупить».

В целом ощущение такое: PyCharm стал спокойнее, цельнее и чуть менее раздражающим в мелочах. А это, если честно, лучше любого «вау».

📌 Если работаете с Python регулярно — обновление точно стоит того: https://clc.to/E3q_GQ

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека питониста

#свежак

🗺 Карта Python-мира, по которой реально гулять

PyAtlas — это интерактивная карта 10 000 самых популярных пакетов PyPI, где каждый пакет — точка в 2D-пространстве.

Фишка в том, что пакеты с похожими описаниями оказываются рядом. В итоге видно кластеры экосистемы: веб, дата-сайенс, ML и всё вот это.

Можно:
⏩️ просто залипнуть и «погулять» по карте
⏩️ найти знакомый пакет
⏩️ посмотреть, что живёт рядом — и открыть альтернативы, о которых вы не знали

Автор честно признаётся: «полезно — может быть, может и нет». Зато интересно и отлично показывает, как embeddings, UMAP и кластеризация могут превращаться в наглядные штуки, а не только в статьи.

Подойдёт Python-разработчикам, любопытным исследователям экосистемы и тем, кто любит смотреть на данные глазами, а не таблицами.

🔗 pyatlas.io
📱 GitHub

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека питониста

#буст

Летим зимовать ✈️

Когда холодает, айтишники пакуют чемоданы, а мы разыгрываем ваучер на 50 000 рублей в Островке.

Поехать к морю или остаться среди снежных пейзажей — выбирайте сами!

Чтобы участвовать, нужно оставить любую реакцию под этим постом и подписаться на каналы ниже:

😎 Типичный программист
🐸 Библиотека программиста
🟢 Ostrovok! Tech

Теперь осталось нажать на кнопку участия под этим постом и вы в игре!

Итоги подведём 12 декабря. Победителя выберем с помощью бота. Подробнее с правилами можно ознакомиться здесь.

Всем удачи!

Участников: 111
Призовых мест: 1
Дата розыгрыша: 19:00, 12.12.2025 MSK (3 дня)

🤖 IR-Sim — лёгкий способ проверить идеи в робототехнике

Не всегда нужен огромный симулятор с физикой. Иногда хочется просто быстро потестить навигацию, контроль или RL — без сложной настройки.

IR-Sim как раз про это. Лёгкий симулятор на Python, который удобно использовать для прототипирования идей в роботонавигации и AI.

Почему стоит обратить внимание:
✅ быстро устанавливается и не тянет гору зависимостей
✅ сценарии описываются обычным YAML
✅ наглядная визуализация в реальном времени
✅ есть детекция столкновений
✅ хорошо подходит для RL-экспериментов

Что можно попробовать:
✅ избегание столкновений между несколькими роботами
✅ навигацию по данным лидара
✅ динамические сцены с движущимися препятствиями
✅ тестирование логики поведения до перехода к «тяжёлым» симуляторам

📱 GitHub: https://clc.to/-isAIQ

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека питониста

#буст

👀 Язык ABC — прародитель Python, который почти никто не видел

Небольшой исторический экскурс для питонистов 👇
До Python был… ABC. И это не метафора.

ABC — самый прямой предшественник Python. Над ним Гвидо ван Россум работал в CWI примерно с 1983 по 1986 год. Многие идеи, которые мы сегодня считаем «питоновскими», выросли именно оттуда.

Что это вообще было:
➡️ Учебный, простой, читаемый язык
➡️ Ориентирован на думать о задаче, а не о машине
➡️ Минимум синтаксического шума
➡️ Но… слишком закрытый для расширений

Python во многом появился как ответ на ограничения ABC.

Что любопытно:
🔴это оригинальные исходники языка ABC
🔴большая часть кода последний раз трогалась в начале 90-х
🔴проект делался под 32-битные системы (да, другой мир)
🔴лицензии формально нет — привет академическим проектам прошлого века
🔴среди авторов — сам Guido van Rossum

Если хочется посмотреть, каким мог бы быть Python в альтернативной вселенной — рекомендовано к чтению и листанию.

📱 Репозиторий: https://clc.to/CdlKIw

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека питониста

#буст

✔️ Гайд по форматированию строк в Python: почему мы до сих пор спорим между %, .format() и f-строками

Python проповедует «должен быть один очевидный способ».
Но когда дело доходит до форматирования строк, у нас их целых четыре.
И все живы. И все работают. И все почему-то до сих пор используются.

Разбираемся, зачем Python столько лет собирал «зоопарк» способов форматирования и какой из них реально использовать в 2025 году.

🦖 C-style форматирование (%)

Самый старый способ, наследие времён динозавров и языка C.

Работает, но читать это — страдание:

"Error in %s at %d" % (module, line)

А если случайно перепутать аргументы — привет, дебаг.

Лучше не использовать в новом коде. Но logging до сих пор на нём живёт — там он действительно нужен.

🔧 .format() — попытка навести порядок

Пришло в Python 3 и казалось, оно победит. Фигурные скобки, именованные аргументы, красота:

"{host}:{port}".format(host="localhost", port=8080)

Читается хорошо, работает надёжно. Но многословно, и имена приходится дублировать.

Использовать: можно, но есть лучше.

🚀 F-строки — любовь разработчиков с первого взгляда

Появились в Python 3.6 и моментально стали стандартом. Лаконично, быстро, удобно:

print(f"Hello, {user_name}")

Даже вычисления внутри строки:

f"Pi = {math.pi:.3f}"

И лучший инструмент для отладки — =

print(f"{user_id=}")

Использовать: по умолчанию.

🧙 Сила Format Mini-Language

Настоящее волшебство начинается после двоеточия:

f"{price:,.2f}"   # 1,234,567.89
f"{value:08b}"    # бинарный с ведущими нулями
f"{date:%Y-%m-%d}"  # форматирование дат

Это отдельный маленький язык, и он мощнее, чем многие думают.

Когда f-строки — плохая идея:

1️⃣ Логи

F-строка вычислится всегда, даже если лог не будет выведен:

logging.debug(f"Result: {heavy_calc()}")

Правильно:

logging.debug("Result: %s", heavy_calc)

2️⃣ SQL

Не вздумайте:

f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user_input}'"

Лучше используйте параметры запросов.

Итоговая шпаргалка:
➡️ Используй f-строки всегда, если можно
➡️ .format() — когда шаблон живёт отдельно от кода
➡️ % — только для logging
➡️ SQL — только параметризованный
➡️ Mini-Language — must-know для красивого вывода

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека питониста

#буст

📍 Paper2Slides — красивые слайды за одну команду

Если вы когда-нибудь делали презентацию по научной статье, то знаете боль: копируй текст, вырезай картинки, выравнивай заголовки… и так по кругу.

Paper2Slides приходит, чтобы забрать эту карму себе.

Что умеет Paper2Slides:
➡️ Поддерживает всё подряд: PDF, Word, Excel, PPT, Markdown — кидайте всё в топку, разберётся.
➡️ Умный RAG-экстрактор: вытаскивает идеи, а не просто переписывает статью.
➡️ Ссылки на источники: каждый слайд знает, откуда взята информация.
➡️ Настраиваемые темы
➡️ Умные сессии: можно остановиться, сменить тему, продолжить.

Одна команда — и готово:

python -m paper2slides --input paper.pdf --output slides --style doraemon --length medium --fast --parallel 2

📱 Github

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека питониста

#буст