🖥 py-pglite — PostgreSQL без установки, тестируй как с SQLite!

py-pglite — обёртка PGlite для Python, позволяющая запускать настоящую базу PostgreSQL прямо при тестах. Без Docker, без настройки — просто импортируй и работай.

📌 Почему это круто:
- 🧪 Ноль конфигурации: никакого Postgres и Docker, только Python
- ⚡ Молниеносный старт: 2–3 с против 30–60 с на традиционные подходы :contentReference[oaicite:2]{index=2}
- 🔐 Изолированные базы: новая база для каждого теста — чисто и безопасно
- 🏗️ Реальный Postgres: работает с JSONB, массивами, оконными функциями
- 🔌 Совместимость: SQLAlchemy, Django, psycopg, asyncpg — любая связка :contentReference[oaicite:3]{index=3}

💡 Примеры установки:

pip install py-pglite
pip install py-pglite[sqlalchemy]   # SQLAlchemy/SQLModel
pip install py-pglite[django]       # Django + pytest-django
pip install py-pglite[asyncpg]      # Асинхронный клиент
pip install py-pglite[all]          # Всё сразу

🔧 Пример (SQLAlchemy)

python 
def test_sqlalchemy_just_works(pglite_session):
    user = User(name="Alice")
    pglite_session.add(user)
    pglite_session.commit()
    assert user.id is not None

py‑pglite — идеальный инструмент для unit- и интеграционных тестов, где нужен настоящий Postgres, но без всей админской рутины.

Полноценный PostgreSQL — без его тяжеловесности.

▪Github

@pythonl

#python #sql #PostgreSQL #opensource

🖥 5 необычных Python‑проекта для продвинутых разработчиков — которые можно собрать за выходные

Хочешь не просто пописать код, а взорвать мозг? Вот 5 уникальных идей, которые объединяют ИИ, терминальные интерфейсы, сетевое взаимодействие и системное программирование. Каждый проект можно собрать за 1–2 дня, если знаешь, с какой стороны подойти.

🧠 1. Self-Healing CLI‑агент (автоматический отладчик ошибок)

🔹 Идея: Напиши CLI-инструмент, который анализирует ошибки в Python‑скриптах и предлагает (или вносит) правки к коду автоматически с помощью LLM.

🔧 Как реализовать:
• Используй subprocess для запуска целевого скрипта и перехвата stderr
• Извлеки traceback → отправь в OpenAI / LM Studio через API
• Получи фикс → распарси результат и применяй его к AST с помощью RedBaron или ast
• Верифицируй: перезапусти код и проверь, исчезла ли ошибка
• Добавь флаг --auto-fix и интерактивный режим

🧩 Применение: автопомощник в CI/CD, дебагер в редакторах, обучающий инструмент

📡 2. P2P-блокнот с mesh-синхронизацией

🔹 Идея: Заметки, которые синхронизируются без облака — через локальную сеть или Bluetooth, используя ZeroConf.

🔧 Как реализовать:
• zeroconf для автоматического обнаружения других устройств
• sqlite как локальное хранилище + watchdog для отслеживания изменений
• pynacl для шифрования трафика
• Используй TCP/UDP сокеты для передачи изменений
• Можно добавить визуальный CLI с urwid или textual

🧩 Применение: приватные P2P‑заметки, оффлайн-заметки в экспедициях, лайтовый knowledge base

🧬 3. AI‑отладчик чужого репозитория

🔹 Идея: Инструмент, который загружает чужой репозиторий, строит граф зависимостей и автоматически находит баги, недочёты, недокументированный код — и объясняет их.

🔧 Как реализовать:
• gitpython для клонирования проекта
• networkx или pydeps для визуализации модульной структуры
• mypy, flake8, pylint и bandit для анализа
• Сводка отправляется в LLM (например, OpenAI API) для пояснений: "вот потенциально уязвимый участок, вот почему"
• Визуализируй через rich, graphviz, или в браузере через streamlit

🧩 Применение: ревью чужого кода, onboarding новых участников в open-source

🎮 4. CLI-игра с live‑физикой прямо в терминале

🔹 Идея: Реализуй рогалик или простую 2D-игру с настоящей физикой (гравитацией, столкновениями) в терминале.

🔧 Как реализовать:
• curses или blessed для отрисовки
• pymunk или box2d для физики (адаптируй под 2D-сцену)
• Все объекты — текстовые символы
• События обрабатываются через asyncio, и всё должно работать в real‑time
• Можно добавить оружие, отскоки, ловушки и интерактивные зоны

🧩 Применение: визуальное развлечение, обучение физике, красивое демо для хакатона

🕵️ 5. AI-инспектор Linux-системы

🔹 Идея: Создай скрипт, который в реальном времени следит за файлами, сетями, процессами, и при странной активности — показывает, почему это может быть подозрительно (с пояснением от ИИ).

🔧 Как реализовать:
• Используй psutil, inotify, socket, netifaces
• Собирай метрики: кто пишет в /tmp, кто открывает нестандартные порты, кто занимает слишком много CPU
• Фильтруй необычные события → формируй контекст → передавай в LLM
• ИИ объясняет: "этот процесс пытается слушать порт 4444 в фоне — это может быть реверс‑шелл"
• CLI-интерфейс через rich или textual

🧩 Применение: оффлайн-альтернатива Falcon / CrowdStrike, полезный тул

💡 Всё это можно собрать за 1–2 дня, если уже умеешь работать с Python-инструментами, API и системными вызовами. И каждый проект можно расширять в полноценный open-source продукт.

@pythonl

#python #weekendprojects #ai #cli #sysadmin #funprojects #hackathon #opensource

🐼 Pandas тормозит на больших данных?

NVIDIA показала, как ускорить его в 40 раз — без переписывания кода.

Команда NVIDIA провела эксперимент с 18 миллионами строк данных с фондовых рынков: они выполнили типичный анализ данных с помощью pandas на CPU, а затем тоже самое — на GPU, используя cudf.pandas.

Для примеры были взяты:
📉 Скользящие средние (50D и 200D)
📅 Недельная статистика закрытия рынков
🧊 В общей сложности ~18M строк

Результат впечатляет : удалось добиться**ускорения обработки данных в 20–40 раз

Код скрипта не менялся вообще — тот же pandas, но на GPU.

Это один из примеров, где ускорение достигается без переписывания логики кода.

🟡 Потестить самому можно в Colab
🟡 Другие примеры с кодом — здесь

@ai_machinelearning_big_data


#datasckience #ml #nvidia #gpu #pandas #python

🖥 Полезный трюк в Python: как отсортировать список по нескольким условиям одновременно

Если вы хотите отсортировать список объектов (например, словарей или кортежей) сразу по нескольким критериям — например, сначала по возрасту по возрастанию, а затем по имени по убыванию — не нужно писать громоздкие функции.

Используйте sorted() с key, комбинируя несколько полей с нужной логикой сортировки. Вот как:

people = [
    {"name": "Alice", "age": 30},
    {"name": "Bob", "age": 25},
    {"name": "Charlie", "age": 25},
    {"name": "David", "age": 30},
]

# Сортировка: сначала по age (по возрастанию), затем по name (по убыванию)
sorted_people = sorted(people, key=lambda p: (p["age"], -ord(p["name"][0])))

for person in sorted_people:
    print(person)

💡 Работает и с объектами, и с кортежами — главное, правильно составить key. Особенно полезно для фильтрации списков в табличных данных, при выводе результатов или генерации отчётов.

#python

Больше коротких уроков тут

@pythonl

🖥 Transfunctions — библиотека транзакционных функций на Python

Transfunctions — это инструмент для создания чистых, переиспользуемых и управляемых пайплайнов из функций. Подходит для задач, где нужно чётко контролировать каждый шаг выполнения.

Что такое транзакционные функции?

Это функции, которые:
• имеют чёткое начало и откат (rollback) — как в базах данных
• могут быть объединены в цепочки, где каждая часть знает, как отменить свои действия
• обрабатывают ошибки и контекст централизованно
• позволяют писать бизнес-логику без дублирования и хаоса

Что умеет Transfunctions:
• Объединение функций в контролируемые пайплайны
• Поддержка отката и логирования
• Контекстное выполнение (например, сессии, транзакции, данные)
• Минимум шаблонного кода

Подходит для ETL, финансовых операций, инфраструктурных обработчиков и сценариев с проверками и откатами.

pip install transfunctions

🔗 GitHub: https://github.com/pomponchik/transfunctions

#python #pipeline #transactions #opensource #architecture

@pythonl

🖥 Разбираем Новые версии: Django 5.2.5 и Python 3.13.6

Django 5.2.5 (релиз — 6 августа 2025)
- Тип релиза: патч-релиз, устраняющий ошибки версии 5.2.4.
- Ключевые исправления:
- Восстановлена поддержка стратегии UNNEST в QuerySet.bulk_create() для PostgreSQL.
- Улучшена фильтрация по составному первичному ключу через tuple-выражения.
- Исправлены ошибки валидации модели при использовании GeneratedField, Q и Case.
- Добавлена совместимость с docutils версии 0.22.
- Исправлен сбой при использовании ManyToManyField с составным первичным ключом — обновлены проверки fields.E347.

Python 3.13.6 (релиз — 6 августа 2025)
- Тип релиза: шестой maintenance-релиз ветки 3.13, включает около 200 исправлений, улучшений сборки и обновлений документации.
- Ключевые особенности Python 3.13 по сравнению с 3.12:
- Новый усовершенствованный REPL с многострочным редактированием, цветным выводом и цветными трассировками ошибок.
- Экспериментальный free-threaded build mode (отключение GIL), доступен в виде python3.13t`/`python3.13t.exe.
- Встроенный экспериментальный JIT-компилятор (по-умолчанию отключён).
- locals() теперь имеет определённые семантики при мутации возвращаемого словаря.
- Включена изменённая версия mimalloc (по-умолчанию, если доступно), обязательна для free-threaded режима.
- Докстринги теперь очищаются от начальной отступной, что снижает объём `.pyc`-файлов.
- Новый бэкенд dbm.sqlite3 используется по умолчанию при создании файлов.
- Минимальная поддерживаемая версия macOS повысилась до 10.13 (High Sierra).
- Безопасность:
- Исправлена проблема, при которой фильтры filter="data" и filter="tar" в tarfile можно было обойти с помощью специально созданных сим- и жёстких ссылок.

Вывод:
- Django 5.2.5 — важный патч-релиз LTS-ветки, рекомендован для обновления производственных систем.
- Python 3.13.6 — очередной maintenance-релиз с множеством багфиксов и улучшений, особенно интересен разработчикам, работающим с производительностью (REPL, JIT, free-threaded).

Если нужно, могу подсказать, как безопасно обновиться или протестировать эти версии в вашем проекте.

@pythonl