ChatCrawlerпоиск по публичному Telegram Открыть приложение
P

Python Community | Chat

снимок за ноябрь 2025
‹ ноябрь 2025 ›×
9 ноября 2025
I
id 1387967118
Фотография
нажмите — покажем
🖥 Аккуратный выход из Python-скриптов через sys.exit В продакшене важно правильно сигнализировать системе об успехе или ошибке. В Python это делается через sys.exit(): 0 — успешное завершение неноль — ошибка, которую может поймать CI/CD, Docker, cron или любой supervisor В примере выше try/except использует это правило: - при ошибке деления выводится сообщение и скрипт завершается с кодом 1 - при успешной операции — вывод “Operation successful!” и код 0 Такой паттерн обязателен для CLI-утилит, сервисных скриптов, пайплайнов и автоматизации: он делает выполнение предсказуемым и даёт внешним системам корректно реагировать на сбои. @Python_Community_ru
938 ·
10 ноября 2025
id 1387967118
Фотография
нажмите — покажем
🖥 Современная панель для мониторинга Docker-контейнеров в реальном времени Что умеет: - следит за локальными и удалёнными Docker-хостами в одном окне - умно перезапускает контейнеры с настраиваемой логикой повторов - шлёт алерты в Telegram, Slack, Discord, Gotify и почту - обновляет контейнеры по расписанию - позволяет разворачивать Docker Run и Compose-пресеты прямо из UI - показывает health-чеки и события в реальном времени Github: https://github.com/darthnorse/dockmon @Python_Community_ru
864 ·
I
Видео
c2233f4c04420ac868e48b659bfdc92b_452337_1762811183.mp4 · 774 КБ · нажмите — покажем
🖥 Python задака Напиши функцию, которая распарсит вложенные структуры (списки, кортежи, множества, генераторы) в одну последовательность, но не трогает строки и не падает из-за циклов. Вот как сделать это без рекурсии, только через стек: def flatten(obj): stack = [obj] seen = set() while stack: x = stack.pop() if isinstance(x, (str, bytes)): yield x elif isinstance(x, (list, tuple, set)): xid = id(x) if xid in seen: continue seen.add(xid) stack.extend(reversed(list(x))) else: yield x # пример data = [1, [2, 3], ("ab", [4, 5]), 6] data.append(data) # создаём цикл print(list(flatten(data))) @Python_Community_ru
874 ·
11 ноября 2025
I
id 1387967118
Фотография
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
1K ·
13 ноября 2025
I
id 1387967118
Видео
755b7c3588f14d81936f52611bc0fdef_452337_1763026520.mp4 · 1.2 МБ · нажмите — покажем
🖥СОВЕТ ДЛЯ PYTHON ASYNCIO В продвинутых asyncio-сетях главная редкая проблема — неконтролируемый рост буфера, когда клиент принимает данные слишком медленно. Python по умолчанию спокойно складывает мегабайты в память, пока сокет забит. Решение - вручную ограничить размер буфера транспорта через `set write buffer limits и всегда ждать writer.drain. Тогда при медленном клиенте корутины просто «замрут» в drain(), а не раздуют памяиь. Подписывайся, больше фишек каждый день ! пример контролируемой по памяти передачи данных import asyncio async def handle(reader, writer): writer.transport.set_write_buffer_limits(high=500_000, low=200_000) while True: writer.write(b"x" * 65536) await writer.drain() # остановит корутину, если клиент не успевает async def main(): server = await asyncio.start_server(handle, "0.0.0.0", 8888) async with server: await server.serve_forever() asyncio.run(main()) @Python_Community_ru
829 ·
14 ноября 2025
I
id 1387967118
Фотография
нажмите — покажем
💡 Qwen-Image-Edit получил полезное обновление. Лаборатория eigen ai labs выпустила новую LoRA под названием Eigen-Banana. Она ориентирована на быстрые и точные правки изображений по текстовым подсказкам. Работает на высоких скоростях и хорошо понимает как английские, так и китайские запросы. Важно: лицензия разрешает только некоммерческое использование. Ссылка: https://huggingface.co/eigen-ai-labs/eigen-banana-qwen-image-edit @Python_Community_ru
856 ·
15 ноября 2025
I
id 1387967118
Видео
f9464fe199877a0a47861fce5ee29b6d_452337_1763220467.mp4 · 1.1 МБ · нажмите — покажем
⚡️ ПРИЁМ ДЛЯ ГЛАДКОЙ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ В ASYNCIO В сетевом Python можно «мягко» ограничивать скорость передачи данных без троттлинга на уровне сокета. Приём - отправлять данные кусками и вставлять короткий await asyncio sleep после каждого drain(): это отдаёт управление циклу, даёт шанс другим корутинам и предотвращает монополизацию CPU. Полезно в высоконагруженных стримерах. простой «мягкий» троттлинг передачи данных import asyncio CHUNK = 32_000 async def send_smooth(writer, data: bytes): for i in range(0, len(data), CHUNK): writer.write(data[i:i+CHUNK]) await writer.drain() await asyncio.sleep(0) # отдаём управление циклу async def handle(reader, writer): payload = b"x" * 5_000_000 await send_smooth(writer, payload) writer.close() await writer.wait_closed() async def main(): srv = await asyncio.start_server(handle, "0.0.0.0", 8888) async with srv: await srv.serve_forever() asyncio.run(main()) @Python_Community_ru
934 ·
16 ноября 2025
I
id 1387967118
Фотография
нажмите — покажем
⚡ Microsoft выкатили **amplifier** - новую экспериментальную платформу для сборки AI-инструментов без лишнего кода. Что это: - способ описать экспертный процесс в виде шагов и автоматически превратить его в работающий инструмент; - возможность комбинировать такие инструменты между собой, создавая цепочки автоматизации; - платформа для исследований, поэтому всё ещё активно меняется. Чем хорош инструмент: - позволяет быстро превращать повторяющиеся задачи в автономные AI-процессы; - помогает строить «агентов» с ролями — исследователь, критик, исполнитель; - снижает порог входа: достаточно описать логику, а не писать всю реализацию. Это пока исследовательский проект, но потенциал — большой. 👉 Репозиторий: https://github.com/microsoft/amplifier @Python_Community_ru
948 ·
17 ноября 2025
I
id 1387967118
Фотография
нажмите — покажем
🧩 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
901 ·
18 ноября 2025
I
id 1387967118
Видео
c34a0939876d613bd2acc5977ad3ef43_452337_1763457398.mp4 · 997 КБ · нажмите — покажем
⚡️ 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
895 ·
19 ноября 2025
I
id 1387967118
Видео
6e02e1d773594d7a84949dfc24d76a15_452337_1763565084.mp4 · 825 КБ · нажмите — покажем
🖥 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().title() 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
813 ·
20 ноября 2025
id 1387967118
Фотография
нажмите — покажем
✔️ 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
865 ·
I
Фотография
нажмите — покажем
🚀 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
829 ·
21 ноября 2025
I
id 1387967118
Фотография
нажмите — покажем
🚀 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
849 ·
22 ноября 2025
id 1387967118
🔥 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
823 ·
I
Видео
928a88b7608c1825b92b2165107229f8_452337_1763802027.mp4 · 1.3 МБ · нажмите — покажем
853 ·
23 ноября 2025
I
id 1387967118
Фотография
нажмите — покажем
🧵 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
24 ноября 2025
I
id 1387967118
Видео
8089547d67326cfdf89fa96c24594085_452337_1764017320.mp4 · 882 КБ · нажмите — покажем
🔥 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
896 ·
25 ноября 2025
I
id 1387967118
Фотография
нажмите — покажем
🌀 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
883 ·
26 ноября 2025
I
id 1387967118
Видео
9d35aa1d84e8278bcc39a64a23c8d2d6_452337_1764168103.mp4 · 1.0 МБ · нажмите — покажем
🔥 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
782 ·
27 ноября 2025
id 1387967118
Фотография
нажмите — покажем
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
855 ·
I
Фотография
нажмите — покажем
🛠️ 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
840 ·
28 ноября 2025
I
id 1387967118
Фотография
нажмите — покажем
🔧 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
803 ·
30 ноября 2025
I
id 1387967118
Фотография
нажмите — покажем
🎤 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
Календарь: ноябрь 2025
ПнВтСрЧтПтСбВс12131415161781911021121213114115116117118119120221122223124125126127228129301
Архив по месяцам
сентябрь 2026август 2026июль 2026июнь 2026май 2026апрель 2026март 2026февраль 2026январь 2026декабрь 2025ноябрь 2025октябрь 2025сентябрь 2025август 2025июль 2025июнь 2025май 2025апрель 2025март 2025февраль 2025январь 2025декабрь 2024ноябрь 2024октябрь 2024сентябрь 2024август 2024июль 2024июнь 2024май 2024апрель 2024март 2024февраль 2024январь 2024декабрь 2023ноябрь 2023октябрь 2023сентябрь 2023август 2023июль 2023июнь 2023май 2023апрель 2023март 2023февраль 2023январь 2023декабрь 2022ноябрь 2022октябрь 2022сентябрь 2022август 2022июль 2022июнь 2022май 2022апрель 2022март 2022февраль 2022январь 2022декабрь 2021ноябрь 2021октябрь 2021сентябрь 2021август 2021июль 2021июнь 2021
Открыть в Telegram Каталог площадок Искать в ChatCrawler

Слепок открытой публичной ленты из поискового индекса ChatCrawler — «Google по публичному Telegram»; обновляется по мере обхода площадки. Время — UTC.

Только публичный контент, официальный API Telegram. О проекте · Вопросы · Чего мы не делаем · Убрать страницу из выдачи · Каталог