🐧 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

🧹 ObjectClear — инструмент для удаления объектов с изображений с помощью ИИ

Что умеет:
🖼 Загружаешь изображение
🎯 Выделяешь объект, который хочешь убрать
✨ Модель автоматически удаляет его и восстанавливает фон

Под капотом:
— Segment Anything (SAM) от Meta для выделения объекта
— Inpaint-Anything для генерации фона
— Поддержка работы в браузере (Gradio UI)

Можно запускать локально. Всё open-source.

📎 GitHub: https://github.com/zjx0101/ObjectClear

@pythonl

🔥 Нашёл 100% open-source AI-агента для задач в разработке ПО!

ByteDance выпустили Trae Agent — LLM-агент для автоматизации задач в области программной инженерии.

✅ Планирование и использование инструментов из коробки
✅ Умеет рефакторить, дебажить, разбираться в коде
✅ Полностью автономный
✅ Абсолютно открытый код

Отличная база, если вы строите что-то с AI.

git clone https://github.com/bytedance/trae-agent.git
cd trae-agent
uv venv
uv sync --all-extras

https://github.com/bytedance/trae-agent

@pythonl