🔎 Команда дня: быстрый рецепт профилирования с cProfile и pstats

🔍 Профилирование — это способ найти узкие места в производительности кода.

Вы можете точно узнать, какие функции тормозят выполнение, где тратится больше всего времени, и какие вызовы стоит оптимизировать.

Python поставляется с двумя встроенными профайлерами:
🔴 cProfile — написан на C, работает быстрее и точнее,
🔴 profile — на Python, обычно медленнее.

✔️ Обычно выбираем cProfile для измерения производительности.

Как профилировать скрипт

1️⃣ Запустите скрипт с профилированием и сохраните результат в файл:

python -m cProfile -o profile my_script.py

2️⃣ Для анализа результатов используйте модуль pstats:

python -m pstats profile <<< $'sort cumtime\nstats 1000' | less

🔴 sort cumtime — сортируем функции по кумулятивному времени (время выполнения функции плюс все вызовы внутри неё)
🔴 stats 1000 — показываем первые 1000 строк статистики
🔴 less — удобный просмотр с прокруткой (нажмите q для выхода)

Полезные опции

✔️ Профилируйте модули через -m:

python -m cProfile -o profile -m module_name [args]

✔️ Для сравнения результатов до и после оптимизации используйте разные имена файлов:

python -m cProfile -o before.profile script.py
python -m cProfile -o after.profile script.py

Можно менять сортировку по другим метрикам:
🔴 time — время выполнения только самой функции
🔴 calls — количество вызовов функции (может помочь найти «горячие» участки)

Библиотека питониста #буст

🔖 Чек-лист: как запускать Python в продакшене

✅ Управление зависимостями

✅ Используйте poetry или uv (очень быстрый, но пока нестабилен)
✅ Настройте автообновление через `dependabot`
✅ Проверяйте зависимости на уязвимости с помощью pip-audit и deptry

✅ Качество кода

✅ Используйте `ruff` как основной линтер (вместо flake8, pylint, autoflake, isort)
✅ Добавьте проверку типов через pyright или flake8-annotations
✅ Настройте `pre-commit` хуки — это поможет избежать ошибок ещё до коммита

✅ Безопасность

✅ Используйте GitGuardian, Gitleaks или Noseyparker для защиты от утечек секретов
✅ Проверяйте лицензии зависимостей: licensecheck (например, избегайте GPL-библиотек)

✅ Архитектура и поддержка

✅ Для веб-сервисов используйте FastAPI + Gunicorn — производительность выше Flask в 3 раза
✅ Используйте dataclass или pydantic для описания моделей данных
✅ Избегайте threading, используйте asyncio или мультипроцессинг

✅ Docker и деплой

✅ Используйте многоступенчатые Docker-сборки
✅ Избегайте alpine-образов Python — могут возникнуть проблемы с glibc
✅ Если не нужен GPU — устанавливайте CPU-only версии библиотек (например, PyTorch)
✅ Скачивайте внешние зависимости (модели spacy, transformers) на этапе сборки
✅ Задайте переменные окружения:

  ENV TRANSFORMERS_OFFLINE=1  
  ENV HF_HUB_OFFLINE=1
  

✅ Компилируйте .pyc во время сборки для ускорения старта контейнера
✅ Запускайте контейнеры от имени не-root пользователя:

  RUN groupadd -r appuser && useradd -r -g appuser appuser  
  USER appuser

Библиотека питониста #буст

💬 Холивар: оставаться в найме или уходить в свой проект

Кажется, у каждого разработчика хотя бы раз возникал вопрос:

«А не бросить ли всё и не начать ли своё?»

С одной стороны — стабильная зарплата, комфорт и понятные перспективы в найме.
С другой — свобода, возможность реализовать свою идею и построить что-то своё.

Так что выбрать?

➡️ Позиция «Оставаться в найме»

✔️ Финансовая стабильность:
Получаете зарплату каждый месяц, есть соцпакет, отпуск, больничный.

✔️ Развитие в команде:
Можно учиться у коллег, расти вертикально (тимлид, архитектор и т.д.) или горизонтально — в смежные роли.

✔️ Минимум риска:
Вы не рискуете своими деньгами и временем. Уволиться можно в любой момент, не потеряв всё.

✔️ Баланс:
Есть личное время. Свои проекты можно делать вечерами, не бросая основную работу.

➡️ Позиция «Уходить в своё»

✔️ Идея требует реализации:
Если вы не можете перестать думать об этом проекте — возможно, это и есть ваш путь.

✔️ Нет развития в найме:
Работа стала рутиной, а настоящий рост происходит только вне её.

✔️ Готовы к ответственности:
Понимаете, что теперь всё зависит только от вас — и это вас не пугает.

✔️ Есть подушка и план:
Вы не бросаетесь в омут с головой — а действуете обдуманно.

➡️ Когда уход — плохая идея:
— Вы эмоционально выгорели и просто хотите “куда угодно, но не сюда”.
— Нет чёткого понимания, что вы собираетесь делать и кому это нужно.
— Думаете, что бизнес — это про «творить» и «быть свободным». На деле — это про продажи, людей, стрессы и управление.

🤝 А вы на чьей стороне?
Уже ушли в своё? Только планируете? Или уверены, что найм — лучший выбор?

👇 Поделитесь опытом, размышлениями или вопросами — обсудим честно.

P.S. Инструкция о том, как оставить комментарий

Библиотека питониста #междусобойчик

Что выведет код?

👾 — Moscow
👍 — 12
🥰 — Saint Petersburg
⚡️ — Nizhny Novgorod

Библиотека задач по Python

🖥 Топ-вакансий для питонистов за неделю

Python-разработчик —‍ до 150 000 ₽, гибрид (Москва)

Senior Python developer (FastAPI) —‍ до 575 000 ₽, удалёнка

Middle Python Developer —‍ 6 000$, удалёнка

Программист Python —‍ до 100 000 ₽, удалёнка

Senior Python developer (ServiceController), удалёнка

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Python jobs

Библиотека питониста

🎮 Создание и развертывание простого смарт-контракта с использованием Python

Проблема: разработка смарт-контрактов часто требует глубокого понимания Solidity и сложных инструментов. Для Python-разработчиков важен упрощённый подход к написанию и тестированию смарт-контрактов.

Решение: в книге Hands-On Blockchain for Python Developers автор показывает, как использовать библиотеку web3.py для взаимодействия с Ethereum-сетью и создания простого смарт-контракта, написанного на Solidity, из Python.

Пример кода:

from web3 import Web3

# Подключение к локальному Ethereum ноду
w3 = Web3(Web3.HTTPProvider('http://127.0.0.1:8545'))

# ABI и байткод контракта (упрощённый пример)
abi = '[{"inputs":[],"name":"getValue","outputs":[{"internalType":"uint256","name":"","type":"uint256"}],"stateMutability":"view","type":"function"}]'
bytecode = '0x6080604052348015600f57600080fd5b5060a88061001e6000396000f3fe60806040...'

# Развёртывание контракта
SimpleContract = w3.eth.contract(abi=abi, bytecode=bytecode)
tx_hash = SimpleContract.constructor().transact({'from': w3.eth.accounts[0]})
tx_receipt = w3.eth.wait_for_transaction_receipt(tx_hash)

print(f'Контракт развернут по адресу: {tx_receipt.contractAddress}')

Преимущества:
— Позволяет Python-разработчикам работать со смарт-контрактами без глубокого погружения в Solidity
— Использование знакомых инструментов Python
— Автоматизация и тестирование контрактов на локальных сетях

🆖 Еще больше полезных книг — в нашем канале @progbook

Библиотека питониста #буст