🎙 Что послушать: Developer Trends 2025

Новый выпуск подкаста Talk Python to Me посвящён главным трендам 2025 года:
➡️ какие технологии на подъёме,
➡️ что показывает последний опрос Stack Overflow,
➡️ и куда движется Python-сообщество.

📌 Темы:
— Стоит ли изучать новые базы данных или это хайп?
— Что теряет актуальность?
— Как поменялись роли разработчиков и ожидания в индустрии?

▶️ Слушать: https://clc.to/4neIiA

Библиотека питониста #буст

🆕 Появился ty — молниеносный type checker для Python на Rust

Разработчики представили ty — новый инструмент для проверки типов и language server для Python, написанный на Rust. Обещают высокую скорость и удобство интеграции с редакторами.

⚠️ Пока что это pre-release:
— баги,
— отсутствующие фичи,
— возможны критические ошибки.

ty ещё не готов к продакшну, но активно развивается. Инструмент уже вызывает интерес у сообщества — особенно за счёт скорости и амбиций.

👀 Следим за развитием: https://clc.to/1jvRfg

Библиотека питониста #свежак

😱 14 продвинутых фишек Python, которые вы вряд ли видели

Python известен своей простотой, но за лаконичным синтаксисом скрываются мощные и недооценённые возможности.

В этой подборке — 14 нестандартных приёмов: от «непитоничных» конструкций до малоизвестных трюков, которые помогают писать код гибче, чище и умнее.

🔍 Внутри:
— неожиданные фичи
— примеры и объяснения
— ссылки на ресурсы для углубления

📄 Читайте статью и удивляйтесь, на что способен Python: https://clc.to/YzUlOA

Библиотека питониста

🖥 Холивар: Linux — для гибкости, macOS — для эстетики, Windows — для универсальности

Программисты, делитесь: на чём предпочитаете писать код?

🐧 Linux: терминал и свобода
📝 Максимальный контроль — можно настроить всё: от ядра до оконного менеджера. Arch, Manjaro, Kali? Полный выбор.
📝 Open Source: свободное ПО без необходимости платить за лицензии.
📝 Терминал — главный инструмент. sudo apt-get install — и всё под контролем.

Минусы:
— Настройка драйверов и оборудования может занять время.
— Работа с проприетарным ПО (например, Photoshop) — отдельный квест.
— Интерфейс не всегда дружелюбен для новичков.

🍎 macOS: стиль и стабильность
📝 Экосистема Apple: Xcode, iOS-разработка, отличная интеграция между устройствами.
📝 Стабильность и надёжность — система работает как часы.
📝 Приятный интерфейс и дизайн, который вдохновляет.

Минусы:
— Высокая цена на устройства.
— Ограниченные возможности апгрейда.
— Закрытая система с меньшей гибкостью.

🪟 Windows: универсальный солдат
📝 Работает «из коробки»: Visual Studio, Unity, .NET — всё готово для разработки.
📝 Поддержка большинства игр и софта.
📝 Огромный выбор устройств: от бюджетных до топовых игровых машин.

Минусы:
— Автоматические обновления могут прервать работу.
— Требуется внимание к безопасности: антивирус — must-have.
— Подсистема WSL — шаг вперёд, но до полноценного Linux ещё есть путь.

А вы на какой стороне?
❤️ Linux — свобода и гибкость
👍 macOS — красота и стабильность
🔥 Windows — универсальность и удобство

Пишите в комментариях, почему ваша ОС — лучший выбор для разработчика. Без ссор — только аргументы и опыт.
P.S. Инструкция, как оставить коммент

Библиотека питониста #междусобойчик

🚨 JetBrains перестанет выпускать бинарные сборки PyCharm Community Edition

Начиная с версии 2025.3, бесплатная версия PyCharm Community Edition больше не будет доступна как готовая программа. JetBrains оставит только исходный код — пользователям придётся собирать IDE самостоятельно.

Что это значит:
📝 Код PyCharm CE останется открытым (Open Source).
📝 Готовые установщики (бинарные сборки) больше публиковаться не будут.
📝 Альтернатива — перейти на PyCharm Unified Edition (новая объединённая IDE с платными и бесплатными функциями).

💬 Это решение уже вызывает волну критики среди пользователей. Установка из исходников — не для всех, а Unified Edition может потребовать платную подписку.

🔗 Подробнее: что такое Unified PyCharm и как это работает

Библиотека питониста #свежак

📱 Python новости

🚀 Релизы и инструменты:
— Python 3.14.0 beta 1 — первые шаги к новому стабильному релизу
— ty — супербыстрый type checker на Rust для Python
— FastAPI Cloud — новая платформа от команды FastAPI: деплой за секунды
— epub-utils — Python-библиотека для работы с EPUB
— PyCharm Community — JetBrains больше не будет выпускать бинарные сборки CE

🧠 Советы и статьи:
— DI в Python: Easy-DI — упрощаем инъекцию зависимостей
— Псевдослучайный random — как Python генерирует случайность
— История языков программирования — Python, Java, C++, Go
— Ускоряем запуск Python-приложений — коротко и по делу
— Инструменты для ускорения разработки — Python-экосистема в деле

Библиотека питониста #свежак

🐍 Вышел Python 3.14.0 beta 1 — первые шаги к следующему релизу

Python 3.14 теперь в бете. Это первый из четырёх запланированных бета-релизов. Важно: не использовать в проде, но — тестировать обязательно, особенно авторам библиотек.

⭐ Что нового в 3.14:
— PEP 649: отложенная оценка type annotations
— PEP 750: t-строки — шаблонные строки в духе f-строк
— PEP 784: модуль compression.zstd с поддержкой алгоритма Zstandard
— PEP 768: интерфейс отладки с нулевыми накладными расходами
— Улучшенные сообщения об ошибках
— Поддержка UUID версий 6–8
— Подсветка синтаксиса в unittest, argparse, json, calendar
— Быстрая реализация HMAC с верифицированным кодом HACL\*

⭐ Важные изменения:
— Подписи релизов теперь не PGP, а через Sigstore
— Новый инсталлятор для Windows из Microsoft Store
— Экспериментальный JIT в macOS и Windows билдах
— Несовместимые изменения в C API и новые депрекейшены

⭐ Следующий релиз: beta 2 — 27 мая 2025
➡️ Поддержка: отчёт об ошибках

Библиотека питониста #свежак

⌨️ Топ-вакансий для питонистов за неделю

Python Software Engineer — от 4 800 €, офис (Кипр)

Python Developer, гибрид (Москва)

Senior Python developer — от 300 000 до 350 000 ₽, удалёнка (Санкт-Петербург)

Python Developer — от 220 000 ₽, удалёнка (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Казань)

Junior Python developer — от 100 000 до 130 000 ₽, офис (Москва)

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Python jobs

Библиотека питониста

🎉 Python правит миром

Согласно майскому рейтингу TIOBE, Python снова побил рекорды:
🟠 +2.2% за месяц — теперь 25.35%
🟠 Это абсолютный максимум популярности языка за всю историю TIOBE (исключение — Java в 2001 году)
🟠 Отрыв от второго места (C++) — более 15%!

Почему не все ещё на Python?

Пока язык остаётся медленным и интерпретируемым — он не годится для realtime и критичных к сбоям систем. Но во всех остальных областях Python медленно, но уверенно становится стандартом.

➡️ Источник: TIOBE Index May 2025

Библиотека питониста #свежак

📍 How to: кэширование в Python с помощью flexicache

В Python удобно использовать декораторы для кэширования результатов функций и методов — как в оперативной памяти, так и во временных хранилищах вроде memcached. Один из наиболее гибких инструментов для этого — flexicache из библиотеки fastcore.

flexicache — это декоратор, который поддерживает:
• LRU-кэширование (удаление наименее используемых элементов),
• политику истечения кэша по времени — time_policy,
• инвалидирование кэша при изменении файла — mtime_policy.

➡️ Пример: time_policy

@flexicache(time_policy(0.1))
def random_func():
    return randint(1, 1000)

assert random_func() == random_func()
sleep(0.2)
assert random_func() != random_func()

➡️ Пример: mtime_policy. Инвалидирование при изменении файла main.py

@flexicache(mtime_policy('main.py'))
def random_func():
    return randint(1, 1000)

Path('main.py').touch()  # обновление времени изменения

➡️ Пример: совмещение политик

@flexicache(time_policy(0.1), mtime_policy('main.py'))
def random_func():
    return randint(1, 1000)

Кэш сбрасывается либо по времени, либо при обновлении файла — в зависимости от того, что произойдёт первым.

➡️ Пример: LRU-кэширование

@flexicache(maxsize=2)
def random_func(v):
    return randint(1, 1000)

random_func(1)
random_func(2)
random_func(3)  # результат для аргумента 1 будет удалён

➡️ Пример: удобный timed_cache. Для кэша с таймаутом и ограничением размера

from fastcore.xtras import timed_cache

@timed_cache(0.1, maxsize=2)
def random_func(v):
    return randint(1, 1000)

📌 flexicache — гибкий и мощный инструмент для продвинутого кэширования в Python. Поддерживает политики истечения, комбинирование стратегий и заменяет стандартный lru_cache.

Библиотека питониста #буст

🚨 Обновления безопасности для Django: 5.2.1, 5.1.9 и 4.2.21

7 мая 2025 года команда Django выпустила обновления, устраняющие уязвимость CVE-2025-32873, связанную с функцией strip_tags(). Уязвимость могла привести к отказу в обслуживании (DoS), если входные данные содержали большие последовательности незакрытых HTML тегов.

Теперь при обнаружении таких ошибок функция вызывает исключение SuspiciousOperation, предотвращая проблемы с производительностью.

✅ Рекомендуем обновить Django до версий 5.2.1, 5.1.9 и 4.2.21. Обновления доступны через:

pip install --upgrade Django

Библиотека питониста #свежак

*️⃣ Промт дня: оптимизация кода и повышение его производительности

Когда проект растет, вопросы производительности становятся критическими. Оптимизация кода — важный шаг на пути к масштабированию приложений, особенно когда дело касается обработки больших объёмов данных, многозадачности или работы с сетевыми запросами. Python, несмотря на свою удобство и читаемость, требует внимания к деталям в области производительности.

Промт:

Проанализируй текущий код на Python и оптимизируй его для повышения производительности.
• Произведи замер времени работы функций с использованием time или timeit.
• Используй Cython, NumPy или pandas для ускорения вычислений, где это возможно.
• Оптимизируй работу с памятью, избавляясь от лишних копий данных и используя эффективные структуры данных (например, deque, defaultdict, set).
• Применяй асинхронность (asyncio) или многозадачность (с помощью concurrent.futures или multiprocessing) для параллельной обработки данных.
• Профилируй код с помощью cProfile, line_profiler, чтобы выявить узкие места в производительности.

➡️ Задача:
Уменьшить время работы программы и потребление ресурсов, обеспечив эффективную обработку данных и улучшение отклика системы.

➡️ Рекомендуемые инструменты и методы:
🟠 timeit и cProfile — для замеров производительности,
🟠 NumPy, pandas — для векторизованных операций с данными,
🟠 asyncio или multiprocessing — для асинхронной и параллельной обработки,
🟠 memory_profiler — для анализа потребления памяти.

Библиотека питониста #буст

📰 Сокращения в Microsoft затронули команду Faster CPython

По информации от Python core developer'а Бретта Кэннона (Brett Cannon), Microsoft провела волну сокращений, в результате которой из компании ушли три ключевых участника проекта Faster CPython:
📍 Mark Shannon — технический лидер проекта Faster CPython и один из его инициаторов
📍 Eric Snow — core-девелопер CPython и автор идеи подмодуля subinterpreters
📍 Irit Katriel — одна из ведущих разработчиц в области исключений и трассировки в Python

🐍 Что такое Faster CPython

Faster CPython — это проект, стартовавший с релиза Python 3.11 при поддержке Microsoft, цель которого — повысить производительность интерпретатора Python, сохранив совместимость с существующим кодом. Благодаря работе команды, Python 3.11 и 3.12 получили значительный прирост скорости (до 25–60% в отдельных сценариях).

🤔 Что это значит для сообщества

📍 Потеря ключевых инженеров ставит под вопрос будущее темпа развития Faster CPython.
📍 Однако сам проект открыт и интегрирован в официальный CPython, а значит — работа продолжится под эгидой Python Software Foundation и сообщества.
📍 Многие выразили поддержку уволенным разработчикам — их вклад в Python остается фундаментальным.

💬 Что вы думаете об этих изменениях в команде Faster CPython? Как это скажется на будущем Python?

Библиотека питониста #свежак