Python

❌ Монолитные тесты = больше головной боли при отладке. Когда в одном тесте проверяешь всё подряд, при падении непонятно, какой именно сценарий сломался. ✅ Пишем специфичные тесты. Каждая функция тестирует один конкретный случай. Так при падении сразу видно, где ошибка. Плохо:

    
        
def test_extract_sentiment():
    assert extract_sentiment("I love this!") == "positive"
    assert extract_sentiment("Terrible") == "negative"
    assert extract_sentiment("On time") == "neutral"
{}
    

Хорошо:

    
        
def test_extract_sentiment_positive():
    assert extract_sentiment("I love this!") == "positive"

def test_extract_sentiment_negative():
    assert extract_sentiment("Terrible") == "negative"
{}
    

📌 Результат — быстрее находишь баги и не тратишь время на догадки.

IT-конференция про разработку, облака, AI и данные 🖥 3 сентября команда Cloud․ru снова проводит IT-конференцию — GoCloud Tech. В этот раз целый трек посвящен Dev Platform Services:

➡️ Мультикластерное автомасштабирование в Kubernetes ➡️ Что «под капотом» монтирования S3 ➡️ Как улучшить cloud native продукт с помощью eBPF ➡️ Применение подхода Architecture as Code ➡️ И другие доклады про ускорение разработки

Еще будут отдельные треки про AI&ML, облачную инфраструктуру и работу с данными, демо, воркшопы и afterparty. Где и когда ⬇️ 3 сентября, Москва, Гоэлро Лофт Не пропустите🖱

🚀 FastMCP 2.0 — новый стандарт для интеграции LLM в Python-приложения. Этот фреймворк для работы с упрощает подключение языковых моделей к внешним ресурсам. Инструмент предлагает стандартизированный способ предоставления данных, инструментов и шаблонов запросов для ИИ-приложений. Проект имеет минималистичный синтаксис: достаточно декоратора @mcp.tool, чтобы превратить обычную Python-функцию в инструмент, доступный для LLM. Проект развивается как альтернатива официальному MCP SDK и уже включает клиентские библиотеки, систему аутентификации и инструменты для тестирования. При этом система автоматически генерирует схему на основе type hints и docstrings. 🤖 GitHub @pythonl

⚡️ DeepCode — открытая AI-платформу для автоматической генерации кода. DeepCode превращает научные статьи и технические документы в готовые проекты, включая фронтенд, бэкенд и полноценные репозитории. 🔹 Основные возможности: • Paper2Code — реализация идей из исследований в рабочий код • Text2Web — генерация интерфейсов по описанию • Text2Backend — автоматическое создание масштабируемых серверов • Поддержка длинных документов и многофайловых проектов 🔜 В ближайшее время разработчики обещают: • Автоматическую проверку и валидацию кода • Повышение скорости генерации • Улучшенную работу с требованиями • Бенчмарки воспроизведения научных статей (PaperBench) Проект полностью open source: https://github.com/HKUDS/DeepCode @pythonl #deepcode #AI #coding

📌Python на взлете, а Python Software Foundation в минусе на 1.5 млн. долларов: разбираем свежий опрос. Python Software Foundation (PSF) совместно с JetBrains опубликовала результаты восьмого, самого крупного в истории опроса разработчиков - в нём приняли участие более 30 000 человек. Данные, собранные в конце 2024 года, показывают, что 72% респондентов используют Python в рабочих целях и это подтверждает доминирующую роль языка в индустрии. И популярность Python продолжает расти: согласно другому исследованию, от Stack Overflow, использование языка увеличилось на 7%. 🟡Приток свежей крови в экосистему. Половина опрошенных имеют менее 2 лет профессионального опыта в программировании, а 39% начали использовать Python в течение последних 2 лет. Это говорит о том, что язык активно привлекает новичков и остается ключевой точкой входа в разработку. 🟡Парадокс версий. Только 15% разработчиков используют последнюю на момент опроса версию, 3.13. В PSF утверждают, что массовый переход на нее мог бы сэкономить миллионы долларов на облачных вычислениях за счет повышения эффективности. Однако сами разработчики не торопятся: 53% заявляют, что текущая версия полностью удовлетворяет их потребности, 27% ссылаются на проблемы с совместимостью, а 25% - на нехватку времени. При этом нельзя сказать, что сообщество инертно. Самая популярная версия - 3.12 (35%), выпущенная в конце 2023 года, за ней следует 3.11 (21%), что говорит о довольно быстрой адаптации к не самым последним, но свежим релизам. 🟡Сферы применения. Анализ данных (48%) и веб-разработка (46%) идут практически вровень. Но если к анализу прибавить ML (41%) и инжиниринг данных (31%), то доминирование Data Science становится очевидным. В мире веб-фреймворков происходит смена караула: FastAPI (38%) резко вырвался вперед, обогнав ветеранов: Django (35%) и Flask (34%). Год назад у FastAPI было всего 29%. Ещё один стремительный взлёт — у написанного на Rust менеджера пакетов uv, который позиционируется как замена pip. Заявляя о кратном превосходстве в скорости, он уже отхватил 11% пользователей. А вот в лагере IDE плохие новости для спонсора опроса, JetBrains: Visual Studio Code укрепил свое лидерство, набрав 48% (против 41% в прошлом году), а доля PyCharm снизилась до 25% (с 31%). 🟡Финансовые проблемы Python Software Foundation. Ранее в этом месяце PSF объявила о приостановке своей грантовой программы из-за нехватки средств. Годовой отчет за 2024 год показал чистый убыток в размере 1 462 000 долларов, что значительно больше, чем в 2023 году, там убыток был 225 000 долларов. Фонд, который поддерживает репозиторий PyPI, дистрибуцию самого Python и нанимает разработчиков для CPython, оказался в сложной ситуации и явно нуждается в большей поддержке и ресурсах от корпораций, которые строят свой бизнес и получают доход на Python. @pythonl #news #ai #ml #python

Твой шанс попасть в ИТ — совершенно бесплатно. «Школа 21» от Сбера — это бесплатная школа цифровых технологий. Здесь нет преподавателей, лекций и зубрёжки. Всё — через практику и работу в команде. 📌 Что внутри: — кампусы, которые работают 24/7 в Москве, Уфе, Казани, Новосибирске, Белгороде, Липецке, Нижнем Новгороде и других городах России. — возможность совмещать с работой или учебой в вузе. — сюда поступают независимо от образования: 50% участников пришли без опыта в ИТ. — гарантированная стажировка в ИТ-компании. — востребованные профессии: разработчик, devops/sre-инженер, data scientist, qa-инженер, специалист по кибербезопасности, бизнес- и системный аналитик. ⏳ Не упускай возможность — подавай заявку прямо сейчас: https://21-school.ru/ Реклама. Заказчик АНО «Школа 21» ИНН 7736316133

🔋 PikaPython — ультралегкий интерпретатор Python для микроконтроллеров. Проект позволяет запускать Python-код на устройствах с 4 КБ RAM и 64 КБ Flash. Не требует операционной системы и работает через REPL по UART. Инструмент имеет встроенный прекомпилятор для автоматической генерации биндингов C-функций из .pyi файлов. Есть готовые BSP для популярных MCU и демо-проекты. 🤖 GitHub @pythonl

🖥 Walrus оператор := — присвоение прямо в выражении В Python есть малоизвестная фишка: можно использовать оператор присваивания := (его ещё называют «walrus»). Он позволяет присваивать значение прямо внутри выражения. Это делает код короче и избавляет от повторных вызовов функций. 📌 Особенности: • Работает в while, if, list comprehension. • Удобен для сокращения кода и избежания дублирования. • Но злоупотребление может сделать код менее читаемым. 🟢Пример: удобно при чтении строк из файла или работе с регулярными выражениями.

    
        
Чтение строк из файла с walrus-оператором

def read_file(path):
    with open(path) as f:
        while (line := f.readline()):
            print("Строка:", line.strip())

# Поиск совпадения через regex
import re
pattern = re.compile(r"\d+")

if (match := pattern.search("abc123xyz")):
    print("Нашли число:", match.group())

# Применение в list comprehension
nums = [s for s in ["42", "hello", "100"] if (n := s.isdigit())]

print(nums)  # ['42', '100']{}
    

📌 Больше фишек Python @pythonl