Телеграм канал «Simple Python»

🐍 Одна строка убирает треть

Объекты жрут память?

Каждый объект в Python таскает словарь — dict. На миллионе объектов это десятки лишних мегабайт. Добавь одну строку: slots со списком полей — и словарь больше не создаётся. Я замерил на 3.11: память минус треть, доступ к полям быстрее. Цена: новые атрибуты на лету уже не добавишь. Часто гоняешь миллионы объектов? Напиши в комменты, на чём.

python
class Point:
__slots__ = ('x', 'y')

def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y



$ 1_000_000 объектов Point


$ обычный класс
128 MB

$ с __slots__
88 MB


Память на 1 млн объектов:
• __dict__ — 128 MB
⚡ __slots__ — 88 MB

Что даёт:
• память на ~30% меньше (нет dict)
• доступ к атрибутам чуть быстрее
• цена: нельзя добавлять поля на лету

🐍 @SimplePython #python #cpython

🐍 cpython

Популярный трюк ускорения Python: глобальную переменную перед циклом сохрани в локальную — мол, локальный поиск имени быстрее. Раньше это и правда давало процентов десять. Но я замерил на Python 3.11 — разница ноль. Почему? В 3.11 завезли специализирующий интерпретатор: он сам кеширует обращения к глобальным именам прямо в байткоде. Так что этот трюк больше не нужен — Python уже делает это за тебя. А ты всё ещё кешируешь руками? Пиши в комменты.

python
COUNT = 10

def work():
total = 0
c = COUNT
for i in range(10**7):
total += c
return total



$ COUNT (глобальная)
26.8 ms

$ c = COUNT (локальная)
26.9 ms


Прирост на Python 3.11:
• обещают — ~10%
⚡ реально — 0%

Что даёт:
• 3.11 кеширует LOAD_GLOBAL сам (PEP 659)
• специализирующий интерпретатор закрыл разрыв
• трюк помогал на Python 3.10 и старше

🐍 @SimplePython #python #cpython

🎬 pip → poetry → uv: почему все переезжают

Менеджер пакетов на Rust, который в десятки раз быстрее pip и заменяет сразу pip, venv и pyenv. Показываю переезд за 5 минут.

▶️ Смотреть: https://youtu.be/4zdHwX3CUrE

🐍 @SimplePython #python #video

🐍 prettymaps — город в три строки Python

Красивую карту города нарисуешь?

Нужна красивая карта города для презентации? Вычерчивать вручную — часами возиться. prettymaps делает это в три строки. Скорми координаты — библиотека нарисует красивую детальную карту. Настраиваешь цвета, уровень деталей, какие слои показывать — всё через параметры. Карты выглядят профессионально, как дизайнерские портфолио. Никакого GIS не нужно. Вот как должна выглядеть современная визуализация.

python
from prettymaps import plot_map

# Санкт-Петербург
plot_map(
(59.9311, 30.3609),
radius=1200,
custom_bg='#fafafa'
)



$ $ python draw_map.py
✓ city_map.png


Что даёт:
• красивые карты из координат
• настраиваешь цвета, слои, детали
• готово для печати или веба

🐍 @SimplePython #python #prettymaps

🐍 markitdown

Пользователи загружают Word-документы, презентации, PDF. Твой LLM не может их читать и обрабатывать напрямую. markitdown конвертирует любой формат в чистый, парсируемый Markdown в одну строку. Word-доки, таблицы, презентации, снимки с OCR — всё становится Markdown. Подай результат прямо в Claude, ChatGPT или любой другой AI. Никакой предобработки. Твой pipeline обработки документов стал в сто раз проще.

python
import markitdown

# Конвертить документы в Markdown
markdown = markitdown.markitdown()
markdown.convert('отчет.docx')
markdown.convert('слайды.pptx')
markdown.convert('данные.xlsx')
markdown.convert('скан.pdf')

# Весь результат — чистый, готовый для LLM



$ $ python convert.py отчет.docx
# Квартальный отчёт 2026

$
Общая выручка: 2.5M руб

$
Рост: +23% в год


Что даёт:
• Word, PDF, PowerPoint → Markdown за раз
• OCR для отсканированных изображений
• выход готов для контекста LLM

🐍 @SimplePython #python #markitdown

🐍 Python fetches any price in under 1 second

Checking Amazon prices manually every day?

Checking Amazon prices by hand every single day? requests.get grabs the product page in one line. BeautifulSoup parses the HTML and pulls the price out instantly. Critical detail: you must send a User-Agent header, or Amazon blocks your request with a 503. From there you can run this on a schedule and alert yourself when the price drops. pip install requests beautifulsoup4 and never overpay again.

python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'amazon.com/dp/B0PRODUCT'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}

r = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
price = soup.select_one('.a-price-whole')
print(f'Price: ${price.text}')



$ python scraper.py
Price: $649.99

$ # without User-Agent header
503 Service Unavailable


Что даёт:
• User-Agent header is required
• .a-price-whole selects the price
• schedule + email = price drop alert

🐍 @SimplePython #python #beautifulsoup4

🐍 rich

Printing a dict for debugging? You get one unreadable line — no structure, no colors, impossible to scan. Just replace built-in print with rich.print. Instantly you get colored output, indented keys, nested dicts that expand cleanly. One-line upgrade, zero config. rich.print works with dicts, lists, and dataclasses — anything Python prints. Install rich, and your terminal output finally makes sense.

python
from rich import print

data = {
'user': 'Alice',
'age': 30,
'roles': ['admin', 'editor'],
}

print(data)


before vs after:
• print(data) — {'user':'Alice','age':30,...}
⚡ rich.print(data) — colored, indented, readable

Что даёт:
• works with dicts, lists, dataclasses
• zero config — drop-in print() replace
• also: Table, Progress, Panel, inspect()

🐍 @SimplePython #python #rich