📦 Гайд: “The Step-by-Step Guide to Python Packaging Tools 2025”
Python-инфраструктура сильно изменилась.
Выбор между
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
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
❤9🔥6👍4😢1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧹 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
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
🔥11❤5👍5
⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди?
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/python_job_interview
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Базы данных: t.me/sqlhub
Мл собес t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
МЛ: t.me/machinelearning_ru
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/java_library
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://yangx.top/gamedev
Физика: t.me/fizmat
SQL: t.me/databases_tg
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://yangx.top/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://yangx.top/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot -
📕Ит-книги: https://yangx.top/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/python_job_interview
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Базы данных: t.me/sqlhub
Мл собес t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
МЛ: t.me/machinelearning_ru
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/java_library
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://yangx.top/gamedev
Физика: t.me/fizmat
SQL: t.me/databases_tg
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://yangx.top/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://yangx.top/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
📕Ит-книги: https://yangx.top/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍3🔥1
🔥 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.
https://github.com/bytedance/trae-agent
@pythonl
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
🔥7❤6👍3