📱 Промпт для анализа безопасности и устойчивости Python-кода

Этот промпт поможет найти уязвимости, улучшить обработку ошибок и сделать код более надёжным.

✅ Промпт:

Проверь мой Python-код на предмет безопасности и устойчивости.
Дай рекомендации по:
• Обработке исключений и предотвращению сбоев
• Валидации и санитации входных данных
• Безопасному хранению и работе с конфиденциальной информацией
• Защите от распространённых уязвимостей (инъекции, XSS, CSRF и др.)
• Использованию инструментов для статического анализа безопасности (bandit, safety)
• Логированию ошибок и предупреждений

📌 Что получите:
• План по улучшению безопасности кода
• Методы повышения устойчивости и отказоустойчивости
• Инструменты для автоматического обнаружения уязвимостей

Библиотека питониста #буст

🔥 Python 3.14 официально поддерживает многопоточность без GIL

Большой шаг для Python-разработчиков:
С релизом Python 3.14, свободнопоточная сборка CPython (free-threaded build) официально поддерживается и больше не является экспериментальной.

📌 Это означает:
— Реальная многопоточность без GIL.
— Free-threaded Python — поддерживаемая, но пока опциональная сборка.
— Это фаза II. Переход к GIL-free по умолчанию — дело будущего.

👉 PEP 779: Free-threaded CPython

📌 Пример: сравнение GIL vs Free-threaded

Запуск CPU-bound задачи в двух потоках:

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def cpu_bound_task():
    start = time.time()
    sum(1 for _ in range(10**7))
    end = time.time()
    print(f"Finished in {end - start:.2f} seconds")

with ThreadPoolExecutor() as e:
    e.submit(cpu_bound_task)
    e.submit(cpu_bound_task)

Результат:

$ uv run -p 3.14 a.py 
Finished in 1.01 seconds
Finished in 1.02 seconds

$ uv run -p 3.14.0b3+freethreaded a.py 
Finished in 0.49 seconds
Finished in 0.51 seconds

> Потоки реально работают параллельно — ускорение почти в 2 раза!

📌 Но не всё так просто

Попытка работать с общими объектами (например, добавлять в список) может замедлить код:

# Вставка элемента в общий список
shared = []
def task():
    for i in range(10**5):
        shared.append(i)

Результат:

$ uv run -p 3.14 a.py 
 Finished in 0.10 seconds
 Finished in 0.11 seconds
 172214
 $ uv run -p 3.14.0b3+freethreaded a.py 
 Finished in 0.48 seconds
 Finished in 0.49 seconds
 1865

> Без GIL нужна синхронизация, иначе возможны конфликты и деградация производительности.

📌 Выводы

— Python наконец-то движется к реальной многопоточности.
— Free-threaded CPython уже работает — и может ускорить CPU-bound задачи.
— Не забывайте: работа с общими объектами требует явной синхронизации (даже с GIL). Потокобезопасность — ваша ответственность.

Библиотека питониста #свежак

📦 Устанавливаем Python 3.14 beta: быстрый гайд

Многие хотят попробовать Python 3.14 с новым free-threaded режимом, но не знают, как установить beta-версию.

Один из частых вопросов от подписчиков:

Хочу попробовать Python 3.14 с новым free-threaded режимом. Как его установить, если он ещё в бете?

Хороший вопрос! Несмотря на то, что Python 3.14 пока в стадии бета, вы уже можете установить его для тестирования.

👇 Вот как это сделать:

➡️ Если вы на Ubuntu

# Добавляем PPA
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update

# Устанавливаем Python 3.14
sudo apt install python3.14

➡️ Если вы на Windows

Скачайте установщик с официального сайта и просто установите .exe — он будет существовать параллельно с текущей версией.

➡️ Если у вас другая система

Скачайте исходный код с python.org и соберите вручную. Некоторые пакетные менеджеры также уже предлагают сборки бета-версий.

⚠️ Важно: это бета, не используйте её в продакшене. Только для экспериментов, например, чтобы протестировать free-threading или другие новинки.

Библиотека питониста #междусобойчик

Как относитесь к созданию своего жпт не через конструктор, а хардкорно через код?

🔥 — я своего завайбкодил

🏃‍♀️ Ссылка на курс

🎭 Design Patterns в Python: что стоит забыть

Поищите «design patterns in Python» — и вы утонете в туториалах по классическим паттернам из «Gang of Four».

Там будет всё: диаграммы классов, фабрики внутри фабрик, километры шаблонного кода. Вы будто пишете «серьёзное» ПО. Профессиональное. Enterprise-ready.

▶️ Но есть одна проблема: большинство этих паттернов решают проблемы, которых в Python просто нет. Они придуманы для C++ и Java.

Слепое копирование этих паттернов в Python делает код:
— сложнее,
— запутаннее,
— и больнее для того, кто будет его читать.

В статье:
✅ Какие паттерны из GoF плохо переносятся в Python
✅ Почему они имели смысл в 2001-м, но не сегодня
✅ И как решить те же задачи по-питонически — проще, чище, лучше

📖 Читайте полную статью здесь: https://clc.to/sw706A

Библиотека питониста #буст