🚀 Python-разработчик — от основ до синьора.

Если вы ищете структурированный roadmap в бэкенд-разработке на Python, обратите внимание на дорожную карту от Boot.dev. Она начинается с базовых навыков (Linux, Git, ООП) и ведёт к сложным темам: алгоритмы, HTTP-серверы, безопасность и DevOps-инструменты.

Создатели сделали акцент на практике. После каждого теоретического блока предлагается создать проект: от простого бота до агрегатора блогов с использованием SQL и облачных хранилищ.

🤖 GitHub

@python_job_interview

🔍 Основные нововведения в Django 5.2

1. 📦 Автоматический импорт моделей в интерактивной оболочке
Теперь при запуске команды python manage.py shell все модели из установленных приложений автоматически импортируются.

Это упрощает работу в интерактивной оболочке, позволяя сразу использовать модели без необходимости ручного импорта. Для получения подробностей об импортированных объектах можно использовать флаг -v 2.​

2. 🔗 Поддержка составных первичных ключей
Django 5.2 вводит нативную поддержку составных первичных ключей через класс CompositePrimaryKey. Это позволяет создавать таблицы с первичным ключом, состоящим из нескольких полей, без необходимости использования сторонних решений.​

3. 🧩 Гибкая настройка BoundField в формах
Теперь можно переопределять класс BoundField на уровне проекта, формы или отдельного поля, устанавливая атрибут bound_field_class. Это предоставляет разработчикам более тонкий контроль над отображением и поведением форм.​


4. ⚡ Расширенная асинхронная поддержка
Django продолжает движение в сторону асинхронности, добавляя новые асинхронные методы и улучшая реализацию бэкендов аутентификации. Это особенно полезно для операций, связанных с вводом-выводом, и способствует созданию более производительных приложений.​

5. 🎨 Новые виджеты форм и улучшения интерфейса
Добавлены новые виджеты форм, такие как ColorInput, SearchInput и TelInput, соответствующие стандартам HTML5. Также улучшена доступность форм для пользователей с особыми потребностями.​
Bastaki Software Solutions L.L.C-FZ

6. 🗃️ Улучшения в работе с базой данных
Поддержка изогнутых геометрий в GDAL, включая CurvePolygon, CompoundCurve, CircularString, MultiSurface и MultiCurve.

По умолчанию соединения с MySQL используют кодировку utf8mb4 вместо устаревшей utf8mb3.

Улучшена работа методов values() и values_list(), теперь они генерируют SELECT-запросы в указанном порядке.​

🔧 Совместимость и поддержка
Django 5.2 поддерживает Python версий 3.10–3.13.

С выходом этой версии, основная поддержка Django 5.1 завершена. Последний минорный релиз 5.1.8, также содержащий обновления безопасности, был выпущен одновременно с 5.2.

Django 5.0 достиг конца расширенной поддержки. Последний релиз безопасности, 5.0.14, также был выпущен сегодня. Рекомендуется обновиться до версии 5.1 или более новой.

📥 Обновление и ресурсы
Загрузить Django 5.2 можно с официальной страницы загрузки или через PyPI.

Полные примечания к релизу доступны в официальной документации.

Для автоматического обновления кода и устранения устаревших конструкций можно использовать инструмент django-upgrade.​
Django Project

Django 5.2 предлагает множество улучшений, направленных на упрощение разработки и повышение производительности приложений. Рекомендуется ознакомиться с новыми возможностями и планировать обновление своих проектов для использования всех преимуществ этой версии.

📌 Релиз

@pythonl

🐍 7 “бесполезных” функций Python, которые на самом деле полезны

Инструменты из стандартной библиотеки, которые могут удивить:

1. textwrap.dedent() — удаляет отступы у многострочного текста.

import textwrap
text = textwrap.dedent(\"\"\"
    Привет!
    Это текст с отступами.
\"\"\").strip()
print(text)

2. difflib.get_close_matches() — находит похожие строки.

import difflib
words = ["python", "java", "javascript"]
print(difflib.get_close_matches("javascrip", words))

3. uuid.uuid4() — генерирует уникальный ID.

import uuid
print(uuid.uuid4())

4. shutil.get_terminal_size() — узнаёт размеры терминала.

import shutil
columns, rows = shutil.get_terminal_size()
print(f"Размер терминала: {columns}x{rows}")

5. functools.lru_cache() — кэширует результаты функции.

from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1)   fib(n-2)
print(fib(100))

6. itertools.groupby() — группирует элементы по ключу.

from itertools import groupby
data = [('fruit', 'apple'), ('fruit', 'banana'), ('veg', 'carrot')]
for key, group in groupby(data, lambda x: x[0]):
    print(key, list(group))

7. contextlib.suppress() — элегантная альтернатива try-except.

from contextlib import suppress
with suppress(FileNotFoundError):
    open("not_exist.txt")

@pythonl

😂 Жиза

@pythonl

🔥 TeleGraphite — быстрый и надёжный скрапер публичных Telegram-каналов на Python.

Возможности:
- Извлечение постов из нескольких каналов в JSON (ID, текст, время, ссылки, почты, телефоны)
- Загрузка медиа (фото, видео, документы)
- Удаление дубликатов
- Однократный режим (telegraphite once) и непрерывный (telegraphite continuous --interval)
- Фильтрация по ключевым словам, типу контента (текст/медиа)
- Планирование запусков по расписанию
- Настройка через CLI и YAML

Установка:
1) pip install telegraphite
2) Создать .env с API_ID и API_HASH
3) Список каналов в channels.txt

Репозиторий: https://github.com/hamodywe/telegram-scraper-TeleGraphite

@pythonl

🐍 Как просто создать мультисловарь (Multi-dictionary) в Python

Хочешь, чтобы один ключ в словаре указывал на несколько значений?

Легко!

Используй collections.defaultdict и встроенный list:

from collections import defaultdict

multidict = defaultdict(list)
multidict["SW"].append("Han Solo")
multidict["SW"].append("R2D2")

🔁 Теперь каждый ключ по умолчанию сопоставляется с пустым списком. А append добавляет новое значение в этот список.

Но будь внимателен: это немного “обман”. На самом деле словарь всё ещё отображает один ключ → одно значение. Просто это значение — список, в который ты уже сам кладёшь что угодно.

Почему defaultdict удобен?
Потому что тебе не нужно проверять, есть ли ключ в словаре. Пустой список будет создан автоматически при первом обращении к ключу.

@pythonl

Мечтаете не просто разбираться в управлении данными, а использовать уникальные инструменты для работы с Big Data? Научитесь этому на бесплатном студкемпе Яндекс Образования и ИТМО по дата-инженерии!

🧠 Программа — интенсивная, актуальная, от лидеров индустрии. С 30 июня по 12 июля вы погрузитесь в мир распределённых хранилищ, микросервисной архитектуры, DataOps/MLOps и пайплайнов для сбора, анализа и визуализации данных. А ещё познакомитесь с технологиями, которые используют в крупных компаниях. В общем, получите реальные навыки, которые ценят на рынке!

🏙 Кампус — в самом центре Санкт-Петербурга. Несмотря на то, что студкемп проходит на базе ИТМО, заявки ждут от студентов из любых вузов и регионов России. Проезд и проживание будут оплачены Яндекс Образованием, так что вам останется сосредоточиться на главном — знаниях, опыте и новых возможностях.

🕐 Регистрация — открыта до 4 мая, но подать заявку можно уже сейчас! Если давно хотели пообщаться с топовыми айтишниками и почувствовать, каково это — учиться в одном из ведущих технических вузов, не откладывайте и заполняйте анкету по ссылке.

Уже разбираетесь в Python, но хотите большего? Тогда вам на PiterPy 2025

🗓️16–17 мая
📍 Питер + онлайн

PiterPy — конференция для всех, кто использует Python в работе. Здесь собираются бэкенд-разработчики, тестировщики, DevOps, дата- и ML-инженеры и аналитики, а также тимлиды.

Перед вами выступят спикеры из Яндекса, Т-Банка, Точки, Авито, Ozon и других известных компаний. Вас ждет два дня докладов про бэкенд и архитектуру, библиотеки и инструменты, практики разработки и Core Python, а еще мастер-класс по программированию роботов.

А вот что с билетами:
→ Дают скидку 15% на билет для частных лиц по промокоду DJANGO;
→ Есть билет для студентов и преподавателей вузов — в два раза дешевле персонального;
→ Можно попросить руководство приобрести вам корпоративный билет.

Бонус: в соседних залах пройдет ML-конференция IML. Участники PiterPy смогут послушать доклады IML бесплатно.

За подробностями и билетами

❓ Как повысить свои навыки в аналитике данных за 90 минут?

Прийти на бесплатный практический урок 28 апреля, где мы расскажем, как эффективно работать с данными с помощью Python и Pandas: как заполнять пропуски, устранять дубликаты и правильно работать с выбросами.

👥 Кому будет полезен вебинар?
- тем, кто только начинает свой путь в Data Science и хочет освоить базовые навыки
- тем, кто работает с данными в электронных таблицах, но хочет перейти на Python и Pandas
- тем, кто сталкивался с ошибками при анализе из-за «мусора» в данных
- тем, кто планирует изучать машинное обучение (ML), где чистота данных критически важна

📍 Зарегистрируйтесь и получите скидку на большое обучение «Специализация Machine Learning»: https://otus.pw/UkAO/?erid=2W5zFG6E7sW

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Zev 🔍

Это помощник для работы с терминалом на естественном языке.

Он помогает быстро находить нужные команды и сохранять их в избранное, а его простой и понятный интерфейс делает освоение терминала доступным даже для новичков.

pip install zev

📌 Github

@pythonl