🐍 dlt — библиотека для загрузки данных на Python. Этот open-source инструмент упрощает работу с данными — от простых скриптов до сложных ETL-пайплайнов. Автоматически определяет структуру данных и адаптируется под разные источники и хранилища.

Проект удобен для быстрого прототипирования: можно начать в Colab-ноутбуке, а затем масштабировать до production-решения. Поддерживает инкрементальную загрузку и интеграцию с Airflow.

🤖 GitHub

@pythonl

🧮 CVXPY — библиотека для решения задач выпуклой оптимизации, позволяющая формулировать математические модели в естественной форме, а не подстраиваться под ограниченный синтаксис солверов. С её помощью можно работать с задачами линейного и квадратичного программирования, геометрическими и квазивыпуклыми оптимизациями, не углубляясь в технические детали реализации алгоритмов.

Проект развивается как open-source-сообщество с 2013 года и поддерживает популярные солверы. Он также имеет удобный API: например, ограничения записываются почти как математические неравенства, а решение возвращает не только результат, но и значения двойственных переменных.

🤖 GitHub

@pythonl

Как прокачаться до Python Middle+/Senior разработчика и получить новую работу в 2025?

Ребята из Interview Hustlers в четверг проводят воркшоп о том, как junior и middle-разработчикам быстрее вырасти до уровня крепкого Senior, овладеть hard skills, востребованными в продуктовых компаниях и BigTech, и получить новую работу на сложном рынке в 2025 году, где AI уже наступает на пятки.

🗓 24 июля 19:00 по МСК

Программа:
▪️ Какие hard skills качать, чтобы устроиться на Middle+/Senior разработчика в BigTech?
▪️ Как эффективно собеседоваться на тяжелом рынке летом 2025? Как выбивать максимальные офферы в РФ и заграницей?
▪️ Как вырасти технически на текущем месте работы и получить повышение в компании?

Спикеры:
▪️Максим Аверин — Senior Python Dev, основатель школы Interview Hustlers, 8 лет опыта
▪️Сергей Соловьев — Python Tech Lead в Кипрском финтехе, 10+ лет опыта

Регистрируйся на бесплатный воркшоп по ссылке.

📎 После регистрации на воркшоп ты получишь 2 бонуса: «Как разобрать неудачное собеседование без фидбека за 3 шага с AI?» и видео-урок «System Design интервью: Как спроектировать highload-маркетплейс с 0?»

🐧 Pynguin — генератор юнит-тестов для Python. Инструмент автоматически создаёт тесты для Python-кода, экономя время разработчиков и при этом адаптирован под особенности динамической типизации Python.

Проект пока находится в стадии исследования и требует осторожности — он исполняет тестируемый код, поэтому разработчики рекомендуют использовать изолированные среды вроде Docker. Установка через pip install pynguin, минимальная конфигурация требует указания пути к проекту и модулям для тестирования.

🤖 GitHub

@pythonl

Хотите обрабатывать тексты в несколько кликов?
 
Освойте регулярные выражения в новом бесплатном курсе Академии Selectel.
 
Вы научитесь:
🔹 моментально извлекать данные из гигабайтов текста,
🔹 валидировать формы любой сложности,
🔹 работать с кириллицей без сломанных \b,
🔹 решать задачи с помощью lookarounds и именованных групп.
 
Курс будет полезен как новичкам, так и опытным специалистам, которые хотят прокачаться в работе со скриптами и редакторами.
 
Начните обучение прямо сейчас

Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqxE8kx8

🐍 Продвинутый трюк в Python: свой `with` без классов

Хочешь выполнять код до и после блока with, но не писать громоздкий класс с __enter__ и __exit__? Используй @contextmanager из contextlib:

from contextlib import contextmanager
import time

@contextmanager
def timer(label="Block"):
    start = time.time()
    print(f"[{label}] Start")
    try:
        yield
    finally:
        end = time.time()
        print(f"[{label}] End — elapsed: {end - start:.3f}s")

# Пример использования
with timer("Download step"):
    time.sleep(1.2)

📌 До yield — код до with
📌 После yield — код после with

🔥 Это мощный способ:

- логировать действия,

- временно менять окружение (stdout, переменные, режимы),

- управлять ресурсами, не создавая классы.

@pythonl

📦 Гайд: “The Step-by-Step Guide to Python Packaging Tools 2025”

Python-инфраструктура сильно изменилась.

Выбор между pip, poetry, uv, hatch, pdm и др. — это уже не просто "pip install", а стратегическое решение.

В этом гайде сравниваются 6 ключевых инструментов, каждый со своими сильными и слабыми сторонами:

1️⃣ uv — самый быстрый и универсальный (написан на Rust)
✅ До 100× быстрее pip
✅ Объединяет pip, virtualenv и pip-tools
✅ Поддержка PyPI-паблишинга и Python-менеджмента
📌 Выбор для CI/CD и monorepo-проектов

2️⃣ Poetry 2 — стандарт для библиотек и модульных приложений
✅ Поддержка semantic versioning, lock-файлов, плагинов
✅ Отлично подходит для open source
📌 Идеален для reproducible builds и PyPI

3️⃣ Hatch — “Cargo для Python”
✅ Поддержка матриц окружений, monorepo, хуков
✅ Интеграция с uv для скорости
📌 Выбор для сложных enterprise-проектов и тестовых фреймворков

4️⃣ PDM — стандартизированный менеджер без virtualenv
✅ Поддержка PEP 582 (__pypackages__), PEP 621
✅ Изоляция без виртуалок, удобен для прототипов
📌 Подходит для rapid dev и экспериментальных сборок

5️⃣ Pipenv — простой интерфейс для приложений
✅ Pipfile, auto-venv, чистый CLI
📌 Хорош для небольших проектов и начинающих

6️⃣ pip — классика
✅ Совместим везде, гибкий
❌ Нет lock-файлов, окружений, требует внешних тулов
📌 Решение для легаси-проектов или скриптов

💡 Выводы:

• uv — лучший выбор для скорости, CI и автоматизации
• Poetry — стандарт для библиотек, особенно с open source
• Hatch — для сложных проектов и продвинутых пайплайнов
• PDM — для быстрой разработки и современных стандартов
• Pipenv — простой, но морально устарел
• pip — базовый минимум, но требует ручной сборки обвязки

Если ты:
🔹 Собираешь ML‑пайплайн → смотри в сторону uv + Hatch
🔹 Работаешь над библиотекой → Poetry 2 будет логичным выбором
🔹 Строишь монорепу или сложный фреймворк → Hatch + workspace
🔹 Пишешь простые скрипты или MVP → подойдёт PDM или Pipenv

🔗 Полный гайд

@pythonl