Pythonist's Library: Python Django Flask

🦾🧠🏋️ Качаем мозги к лету! Все готовятся к пляжному сезону, а мы предлагаем прокачать хард-скилы, чтобы забрать крутой оффер, строить продукты будущего и работать из любой точки мира 😎 ⚡️ Распродажа @proglib_academy: забирайте самые актуальные образовательные треки по сниженным ценам! ➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽). ➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽). ➡️ Математика для разработки AI-моделей — 23 990 ₽ (вместо 31 990 ₽). ➡️ ML для старта в Data Science — 28 990 ₽ (вместо 38 990 ₽). Почему мы? ⭐️Учим для продакшена. Наши программы заточены под реальные задачи бизнеса: как не слить бюджет на токены, как заставить LLM работать стабильно в бэкенде и как выстроить отказоустойчивую архитектуру. ⭐️Спикеры — суровые практики. Вы будете перенимать опыт у действующих AI-архитекторов, тимлидов и ML-инженеров из топовых IT-компаний. ⭐️Комплексный подход. Мы даем как мощный математический фундамент для понимания моделей «под капотом», так и передовые инструменты оркестрации агентов. ⭐️Много практики и фидбека. Вебинары, десятки практических заданий и живое общение с экспертами в чате Telegram на протяжении всего обучения. ⏳ Оставляйте заявку и бронируйте место со СКИДКОЙ 40%

🙂 Что такое Flask? В мире Python-разработки все делятся на два лагеря: те, кто берет тяжелую Django, и те, кто выбирает Flask. Flask - это микрофреймворк. «Микро» значит в нем нет ничего лишнего из коробки. Вот как это работает: • Свобода Django дает тебе сразу всё: админку, базу, авторизацию. Flask дает только базу (роутинг и шаблоны). Итог: ты сам выбираешь, какую базу данных подключить и как строить архитектуру. • Легкий старт Простейшее приложение на Flask пишется в 5 строк кода. Итог: это идеальный выбор для маленьких сервисов, API или микросервисов. Не нужно разворачивать огромную структуру ради одной функции. • Гибкость через расширения Нужна админка? Ставишь Flask-Admin. Нужна база? Flask-SQLAlchemy. Итог: твой проект весит ровно столько, сколько ему нужно, без лишнего «жира» в коде. • Масштабируемость Кажется, что Flask только для маленьких сайтов. Но на нем работают части систем в Netflix, Reddit и Airbnb. Итог: при прямых руках на нем можно поднять проект любой сложности. Проблема в том, что свобода Flask ловушка для новичков. Без понимания архитектуры твой проект быстро превратится в спагетти. На чем планируете писать свой первый (или следующий) бэкенд? ❤️ — Flask, люблю минимализм 🔥 — Django, пусть всё будет из коробки 🔹 Курс «Программирование на языке Python» 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃♀️ Азбука айтишника #ликбез

🧪 Перестаньте вручную писать десятки edge-case тестов Обычный подход к тестированию выглядит так: придумать странный input → написать тест → проверить поведение Так можно покрыть десятки сценариев и всё равно пропустить баг. Именно это часто происходит с edge cases. Например, для URL-нормализатора можно написать десятки тестов с «необычными» URL, но упустить случай, когда вход состоит только из пробелов. Функция внезапно вернёт пустую строку — а тестов на это не окажется. Здесь и помогает Hypothesis — библиотека для property-based testing. Вместо того чтобы перечислять конкретные примеры, описывается свойство, которое должно быть истинным для любого входа. Обычный тест: def test_round_trip_specific(): assert decode(encode("hello world")) == "hello world" Property-based тест: from hypothesis import given from hypothesis import strategies as st @given(st.text()) def test_round_trip_any_string(s): assert decode(encode(s)) == s Теперь библиотека сама генерирует сотни и тысячи вариантов: - пустые строки - unicode-символы - пробелы - null bytes - очень длинные значения - нестандартные boundary cases И цель у неё одна — сломать функцию. Если найден баг, Hypothesis автоматически уменьшает вход до минимального воспроизводимого примера. Получается что-то вроде: Falsifying example: url='' Три свойства, которые полезны почти в любом проекте 1. Round-trip @given(st.text()) def test_encode_decode(s): assert decode(encode(s)) == s 2. Idempotency Повторное применение функции не должно менять результат. @given(st.text()) def test_normalize_idempotent(url): assert normalize(url) == normalize(normalize(url)) 3. Не должно падать Очень недооценённый сценарий: @given(st.text()) def test_parser_does_not_crash(s): try: parse(s) except ValueError: pass Такие тесты часто находят баги там, где никто их не ожидал. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

👇 Альтернативы `break` в Python, которые делают код чище break — полезная штука, когда нужно досрочно выйти из цикла. Но во многих случаях код можно сделать более читаемым и “питоничным”, используя встроенные инструменты Python. Вот несколько частых сценариев. 1. Проверить, есть ли значение в коллекции Вместо цикла с break: is_purple = False for color in colors: if color == "purple": is_purple = True break Используйте in: is_purple = "purple" in colors Проще, короче и зачастую быстрее. 2. Проверить, подходит ли хотя бы один элемент Было: has_big_score = False for score in scores: if score > 100: has_big_score = True break Стало: has_big_score = any( score > 100 for score in scores ) А если нужно проверить, что все элементы подходят — используйте all(). 3. Найти первый подходящий элемент Вместо: first_long_word = None for word in words: if len(word) > 4: first_long_word = word break Можно: first_long_word = next( (word for word in words if len(word) > 4), None ) next() + generator expression позволяют сразу взять первое совпадение. 4. Собирать элементы, пока условие истинно Было: result = [] for item in items: if not item: break result.append(item) Стало: from itertools import takewhile result = list(takewhile(bool, items)) takewhile() собирает элементы, пока условие возвращает True. Мини-шпаргалка: ✅ Проверить наличие → in ✅ Хоть один подходит → any() ✅ Все подходят → all() ✅ Найти первое совпадение → next() ✅ Собирать до условия → itertools.takewhile() 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

🚨 Переводим Jupyter-ноутбуки в интерактивные дашборды Mercury — это Python-библиотека, которая позволяет создавать интерактивные веб-дашборды прямо из Jupyter notebooks. Особенно полезно для аналитиков, data scientists и ML-специалистов: можно делиться результатами анализа в удобном интерфейсе, не погружаясь в JavaScript, React или backend-разработку. Можно быстро превратить исследовательский ноутбук в понятный продукт для пользователей, которые не работают с кодом. На сайте Mercury есть много примеров и туториалов, чтобы быстро понять возможности инструмента и проверить, подходит ли он под ваши задачи. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

👀 Практический курс «Разработка AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов» со скидкой 40% до конца мая! Мы поговорили с десятками разработчиков, учли главные боли индустрии и запускаем полностью обновленный курс «ИИ-агенты 5.0». 🎉 Что вы узнаете? - Как радикально оптимизировать траты на токены. - Как на практике оценивать качество и точность работы агента. - Как «докручивать» RAG-системы без потери качества. - Как обеспечить устойчивость агента к сбоям внешних сервисов без падения всей системы, и про многое-многое другое. Спикеры — практики с опытом в AI и Data Science в крупных IT-компаниях, таких как Яндекс, Сбер, Raft и Газпромбанк др. Длительность: 6–12 недель в зависимости от тарифа. 👉 Занимайте место на главном агентском интенсиве по лучшей цене

📌 Подборка готовых проектов на Python: практика для дома и работы 🌸 Что внутри: Парсеры и веб-инструменты: Сбор данных с сайтов и автоматизация сетевых запросов. Скрипты автоматизации: Быстрое переименование файлов по маске, чистка диска и сбор логов. Работа с системой и OS: Утилиты для глубокого анализа железа и мониторинга процессов. Медиа и Соцсети: Умные загрузчики контента и скрипты для обработки файлов. Интерфейсы: Простые GUI-приложения, на которых удобно разбираться в верстке десктопного софта. 👉 Ссылка на репозиторий 🔹 Курс «Программирование на языке Python» 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃♀️ Азбука айтишника #магиякода

⚡️ Знакомьтесь с экспертом Proglib Academy: AI-архитектор Антон Будняк Антон — мастер превращения сырых AI-идей в отказоустойчивые системы. Он знает, как запустить MVP за неделю и масштабировать его так, чтобы архитектура не рассыпалась под нагрузкой в сотни тысяч юзеров. За что его ценит IT-комьюнити: 🟣 Опыт в финтехе и крупном бизнесе Руководил разработкой ML-моделей в финтехе с экономическим эффектом более 100 млн ₽ 🟣 Запуск продуктов на 6.000+ пользователей Антон строит сервисы, которыми пользуются тысячи людей в реальном проде. 🟣 Ускоряет разработку Оптимизировал ML-пайплайны и кратно сократил время от начала разработки до релиза 📚 Где Антон черпает знания (рекомендации эксперта): - X* — главный источник новостей. Рекомендую блог Бориса Черни (создателя Claude Code) — там база про использование ИИ в разработке. - Нетворкинг в ТГ: чаты LLM под капотом и AI-чат — здесь можно найти ответ почти на любой технический вопрос. - Новости AI: каналы Сиолошная и Denis Sexy IT. На курсе Agentops Антон учит строить «неубиваемый» бэкенд: работать с очередями, таймаутами и балансировкой нагрузки, чтобы ваши агенты работали стабильно 24/7. 🎁 Майские СКИДКИ в Proglib Academy! До конца мая на все курсы академии (включая AgentOps и разработку ИИ-агентов) действует скидка -40%. Это лучший момент, чтобы войти в AI-разработку под присмотром практиков. Узнать больше о программе и обучении у Антона: 👉 Курс о том, как внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса Продолжаем знакомить вас с командой? 👍 — Да, ждем новых лиц 🔥 — Пойду подпишусь на каналы из списка Антона 🏃♀️ Proglib Academy * - запрещен в рф

👀 Краткая выжимка нашей имбовой рассылки по ИИ Ниже — небольшая подборка, а если хотите фулл, то подписывайтесь на рассылку 💬 Новости ▫️ Энтузиасты получили доступ к Anthropic Mythos Группа из Discord-канала, искавшая доступ к ещё не вышедшим моделям, угадала URL Mythos по шаблонам URL других моделей Anthropic и через аккаунт стороннего подрядчика получила доступ к инструменту  ▫️ Anthropic тайно устанавливает шпионское ПО при установке Claude Desktop Claude Desktop без спроса прописывает в семь браузеров (Chrome, Brave, Edge, Chromium, Arc, Vivaldi и Opera) Native Messaging bridge, который дает расширению Claude доступ к авторизованным сессиям, DOM и формам за пределами песочницы. Удалить это нельзя — приложение восстанавливает файл с настройками при каждом запуске. ▫️ Три бага, которые сломали Claude Code Сначала снизили режим мышления с high до medium ради скорости, потом словили баг с кешированием, из-за которого модель теряла контекст каждый ход вместо одного раза, а под конец добавили системный промпт с жесткими лимитами на длину ответов — все это вместе выглядело как общая деградация модели, хотя API б 🤖 Инструменты для ИИ Google DESIGN.md — открытый стандарт описания дизайн-систем для UI-агентов designdotmd.directory — каталог DESIGN.md файлов beads — система памяти для агентов swarm-forge — оркестратор агентов, работающих в разных git worktree одного проекта browser-harness — дает агентам полный контроль над браузером agentmako — превращает код в локальную базу знаний и скармливает AI-агентам готовый контекст thonops — cобирает сайт на Next.js, обновляя страницу на лету при любой правке кода и заливая проект на Vercel в пару кликов vibechord — инструмент для запуска нескольких AI-агентов и управления ими из одного места monitorability-evals — открытый датасет от OpenAI для оценки того, насколько хорошо можно отслеживать и контролировать поведение языковых моделей в различных сценариях 🖥 Разбор пяти AI-проектов, набравших тысячи звезд на GitHub: Hermes Agent — самообучающийся ассистент с долгой памятью DeerFlow — мультиагентный фреймворк с изолированными песочницами Multica — аналог Jira для AI-команд Claude Code Game Studios — 48 агентов-коллег для инди-геймдева MarkItDown — конвертер любых документов в Markdown ⚡️ Скиллы ui-skills.com — 12 кураторских скилов для UI Nothing Design Skill — скил для Claude Code по созданию пользовательского интерфейса в дизайн-языке Nothing: монохромный, типографический, индустриальный codex-marketplace.com — каталог плагинов, скилов и хуков для Codex с установкой в одну команду и рейтингом от коммьюнити TBM Recommender — прикручивает к AI-агентам базу рассылки TBM про продукты и менеджмент, вытаскивая релевантные посты через хитрую трехуровневую выборку ради экономии токенов 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃♀️ Proglib Academy #буст