Новые (и не очень) библиотеки и фреймворки, о которых вы могли не знать

Выступление для внутреннего митапа. Здесь я обзореваю разные новые интересные фреймворки и библиотеки. Такие как ruff или robyn

Transcript

1. Денис Аникин https://xfenix.ru/ Новые (и не очень) библиотеки и фреймворки, о которых вы могли не знать
2. Robyn
4. Robyn 4 ⭐ 1500 github stars — Написан на RUST
7. Robyn 7 ⭐ 1.5k github stars — Написан на RUST — Мультипоточный рантайм на rust
8. Robyn 8 ⭐ 1.5k github stars — Написан на RUST — Мультипоточный рантайм на rust — Скейлинг на множество ядер
9. Robyn 9 ⭐ 1.5k github stars — Написан на RUST — Мультипоточный рантайм на rust — Скейлинг на множество ядер — Hot reload, websockets, etc.
10. 10 Код! from robyn import Robyn app = Robyn(__file__) @app.get("/") async def h(request): return "Hello, world!" app.start(port=5000)
12. Бенчмарки RPS 12 https://sansyrox.github.io/robyn/#/comparison Django: 1x FastAPI: 3.27x Robyn: 7.37x, 8.66x
13. Ruff
14. Ruff 14 ⭐ 2300 github stars — Линтер, который написан на RUST
17. Ruff 17 ⭐ 2300 github stars — Линтер, который написан на RUST — Поддерживает pyproject.toml
18. Ruff 18 ⭐ 2300 github stars — Линтер, который написан на RUST — Поддерживает pyproject.toml — Поддержка --watch
19. Ruff 19 ⭐ 2300 github stars — Линтер, который написан на RUST — Поддерживает pyproject.toml — Поддержка --watch — Заменяет flake8 + pydocstyle + pyupgrade + autoflake
20. Frozenlist
21. Frozenlist 21 ⭐ 47 github stars J Динамически переключаемый list, который можно «фризить»
23. Frozenlist 23 ⭐ 47 github stars J
24. Taichi
25. Taichi 25 ⭐ 4300 github stars Это язык (?) для параллельного выполнения
26. Taichi 26 ⭐ 4300 github stars import taichi as ti ti.init() @ti.func def is_prime(n: int): result = True for k in range(2, int(n ** 0.5) + 1): if n % k == 0: result = False break return result @ti.kernel def count_primes(n: int) -> int: count = 0 for k in range(2, n): if is_prime(k): count += 1 return count print(count_primes(1000000))
27. 27 Бенчмарки До: --- 78498 real 0m2.235s user 0m2.235s sys 0m0.000s
28. 28 Бенчмарки До: --- 78498 real 0m2.235s user 0m2.235s sys 0m0.000s После: --- 78498 real 0m0.363s user 0m0.546s sys 0m0.179s
29. PyOxidizer
31. PyOxidizer 31 ⭐ 4300 github stars — Позволяет паковать и распостранять python пакеты…
34. PyOxidizer 34 ⭐ 4300 github stars — Позволяет паковать и распостранять python пакеты… в виде одного исполняемого файла, со всеми зависимостями, которые статически слинкованы
35. PyOxidizer 35 ⭐ 4300 github stars — Позволяет паковать и распостранять python пакеты… в виде одного исполняемого файла, со всеми зависимостями, которые статически слинкованы — Объединение скотчем кучи утилит на расте, которые позволяют все это делать
36. PyOxidizer 36 ⭐ 4300 github stars — Позволяет паковать и распостранять python пакеты… в виде одного исполняемого файла, со всеми зависимостями, которые статически слинкованы — Объединение скотчем кучи утилит на расте, которые позволяют все это делать — Довольно запутанная документация с кучей нюансов (например, необходимо будет познакомиться с языком Starlark)
37. Hikaru
38. Boltons 38 ⭐ 60 github stars Позволяет работать с k8s манифестами
39. Примеры 39 from hikaru.model.rel_1_16 import Pod, PodSpec, Container, ObjectMeta from hikaru import get_yaml x = Pod(apiVersion='v1', kind='Pod', metadata=ObjectMeta(name='hello-kiamol-3'), spec=PodSpec( containers=[Container(name='web', image='kiamol/ch02-hello-kiamol') ] ) ) print(get_yaml(x))
40. Примеры 40 from hikaru.model.rel_1_16 import Pod, PodSpec, Container, ObjectMeta from hikaru import get_yaml x = Pod(apiVersion='v1', kind='Pod', metadata=ObjectMeta(name='hello-kiamol-3'), spec=PodSpec( containers=[Container(name='web', image='kiamol/ch02-hello-kiamol') ] ) ) print(get_yaml(x)) --- apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: hello-kiamol-3 spec: containers: - name: web image: kiamol/ch02-hello-kiamol
42. Есть же helm!
43. 43 Представьте кейс: Вы хотите в k8s кластере динамически изнутри создавать новые pod’ы или даже целые service’ы
44. Boltons
45. Boltons 45 ⭐ 5900 github stars — 171 дополнительных функций
46. Boltons 46 ⭐ 5900 github stars — 171 дополнительных функций — Атомарные сохранения файлов, LRU, LRI кеши, дополнения к functools, itertools, некоторые новые структуры данных и много чего ещё
47. Grumpy, pycom
48. Grumpy, pycom 48 — Pycom — компилирует питон код через с-с++
49. Grumpy, pycom 49 — Pycom — компилирует питон код через с-с++ — Grumpy — транспилирует питон код в GO
50. Grumpy, pycom 50 — Pycom — компилирует питон код через с-с++ — Grumpy — транспилирует питон код в GO — Оба так себе работают J
51. / Денис Аникин https://xfenix.ru/ Спасибо!