Python

⚡️ Asyncer — мини-библиотека для удобной работы с асинхронным кодом от создателя FastAPI. Важно уточнить, что это не фреймворк, а набор хелперов, которые упрощают работу с асинхронностью: делают код чище, а подсказки в IDE — полезнее.

Библиотека заточена под удобство разработчика: улучшает автодополнение, помогает избегать ошибок на этапе проверки типов данных и снижает барьер для смешивания асинхронного и синхронного кода. Сейчас в Asyncer всего 4 функции, так что интеграция в проект займёт минуты.

🤖 GitHub

@pytohnl

⚡️Поступили новости от Kaspersky!

В «Лаборатории Касперского» стартовал набор на оплачиваемую стажировку SafeBoard по нескольким направлениям тестирования! Если ты студент вуза Москвы/МО или учишься в Школе 21 и готов(а) работать от 20 часов в неделю, присоединяйся к нашим IT-командам.

Ты научишься интересным задачам:

Разрабатывать подходы и методики тестирования;
Анализировать требования и проектную документацию;
Участвовать в развитии тестового фреймворка на Python;
Поддерживать CI/CD;
Расширять тестовое покрытие для KasperskyOS.

Тебя ждет зарплата, компенсация питания и крутая атмосфера в офисе: спортзал, сауна, игровые комнаты, кофейные паузы и многое другое 😇

Делай крутые тесты, регистрируйся https://kas.pr/bn12?erid=2W5zFJhkKRr

Реклама. Рекламодатель АО «Лаборатория Касперского» ИНН 7713140469

🖥 FinMind — проект, предлагающий более 50 автоматически обновляемых датасетов, охватывающих рынки Тайваня, США и мировые активы.

Причем это не просто архив исторических котировок. Здесь собраны:
▪️Технические данные (от тиковых данных до индикаторов PER/PBR)
▪️Отчётность, дивиденды, выручка
▪️Фьючерсы, опционы
▪️Ставки ЦБ, сырьё, облигации

💯 При этом проект полностью открыт и ориентирован на образовательные цели. Данные доступны через простой Python-клиент, что делает FinMind удобной альтернативой платным Bloomberg Terminal или Quandl для учебных проектов и прототипирования.

🤖 GitHub

@pythonl

🔎 ClatScope — это мощный инструмент для проведения разведки с использованием открытых источников (OSINT), разработанный для сбора разнообразной информации об IP-адресах, доменах, электронных почтах, номерах телефонов и многом другом!

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@pythonl

🖥 Radon — инструмент, помогающий разработчикам находить проблемы в коде с помощью метрик.

В отличие от других линтеров, Radon дает количественную оценку: сколько тестов нужно для функции и насколько она переусложнена.

Проект работает с Python 2.7–3.12 без внешних зависимостей. Результаты можно получить через командную строку или интегрировать в CI/CD-пайплайны.

📌 GitHub

@pythonl

⚡️Анализируем продажи на маркетплейсах с помощью Python

С каждым днем все больше бизнесов выходят на маркетплейсы, а значит еще более ценными становятся аналитики, которые умеют с ними работать. Хотите научиться использовать Python для анализа продаж и создания эффективных стратегий?

Андрон Алексанян - CEO Simulative в прямом эфире проанализирует продажи на маркетплейсах с помощью Python. Никаких первоапрельских розыгрышей, только полезные знания! 🧡

Что будем делать:

🟠Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам;
🟠Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования;
🟠Обсудим, как упаковать этот проект в идеальное портфолио.

🕗 Встречаемся 01 апреля 18:30 по МСК

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

🖥 pre-commit — ваш автоматический код-ревьюер.

Эта библиотека превращает Git-хуки в мощную систему контроля качества кода.

Вместо ручного запуска линтеров перед каждым комитом, pre-commit автоматически проверяет изменения на качество — будь то синтаксические ошибки в Python или форматирование SCSS-файлов.

🔗 GitHub
🔗 Документация

@python_job_interview

🖥 FastOpenAPI

FastOpenAPI – это библиотека для генерации и интеграции OpenAPI схем с использованием Pydantic v2 и различных фреймворков, таких как Falcon, Flask, Quart, Sanic, Starlette и Tornado.

▪ Проект вдохновлён FastAPI и предоставляет аналогичный удобный для разработчика опыт создания API с автоматической генерацией документации.
▪ С помощью FastOpenAPI вы можете легко определять маршруты, проводить валидацию данных и генерировать документацию в формате Swagger UI и ReDoc, что упрощает процесс разработки и поддержки API.
▪ Быстрая интеграция с поддержкой строгой типизации через модели Pydantic делает библиотеку надёжным инструментом для построения современных веб-приложений.
▪ FastOpenAPI распространяется под лицензией MIT, что делает его свободным для использования и модификации в коммерческих и некоммерческих проектах.

▪ Github

@pythol

📞 SSHClick — это инструмент для управления SSH-конфигурациями, разработанный на Python с использованием фреймворков Click, Rich и Textual!

🌟 Он предоставляет удобный интерфейс для работы с файлами ssh_config, позволяя визуализировать, фильтровать и редактировать записи. Это упрощает управление большими и сложными конфигурациями SSH, особенно для системных администраторов, работающих с множеством серверов.

🌟 Основные функции SSHClick включают парсинг существующих SSH-конфигураций, добавление метаданных для группировки и фильтрации хостов, а также удобный текстовый интерфейс (TUI) для работы прямо в терминале. Инструмент помогает быстро находить и редактировать записи, сокращая время, затрачиваемое на ручное управление конфигурациями.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@linuxacademiya

🖥 Как отлаживать Python-код, не выходя из редактора — с помощью встроенного модуля pdb.

🔍 Пример быстрой отладки с помощью pdb

Часто, когда код не работает как надо, мы начинаем закидывать print()-ами. Но это неудобно, медленно и мусорит код. Вместо этого вставь в нужное место строчку:

import pdb; pdb.set_trace()

Когда выполнение дойдет до этой строки, ты попадешь в интерактивную консоль отладчика прямо в терминале. Дальше можно:

- n (next) — перейти к следующей строке;
- s (step) — зайти внутрь функции;
- c (continue) — продолжить выполнение;
- l (list) — показать текущий контекст;
- p var — вывести значение переменной var.

💡 Пример

def calc(a, b):
    import pdb; pdb.set_trace()
    result = a + b
    return result

calc(2, 3)

На строке с pdb.set_trace() ты остановишься и сможешь изучить, что происходит внутри.

Зачем это нужно?

- Понять, почему что-то идет не так.
- Посмотреть, какие значения у переменных прямо в момент ошибки.
- Быстро отладить без запуска IDE — удобно в Docker, SSH или при работе с cron.

Попробуй — один раз освоишь, и уже не захочешь возвращаться к print().


@pythonl