📱Logly.

Logly — это высокопроизводительная библиотека логирования, вдохновлённая Loguru, но построенная на Rust.

✅Она сочетает привычный API и безопасность через систему владения Rust.

🔹Особенности:

🔘Rust-backend с PyO3/Maturin — скорость и безопасность.

🔘Потокобезопасность и нулевая стоимость абстракций.

🔘Поддержка TRACE, DEBUG, INFO, SUCCESS, WARNING, ERROR, CRITICAL.

🔘JSON-логирование, контекст, автоматический стек ошибок.

🔘Умное управление файлами: ротация, сжатие, хранение.

🔘Асинхронная запись и колбэки в фоне.

🔘Гибкое форматирование, цветной вывод, фильтрация по модулям и уровням.

🔻Установка:

pip install logly

#Python #Rust #Logging #Loguru #Performance #PyO3 #Maturin #Async #DevTools

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/muhammad-fiaz/logly

📱PyTauri.

PyTauri — это способ создавать Tauri-приложения на Python, почти без Rust.

Если кратко, PyTauri — это Python-биндинги для Tauri, позволяющие писать backend-логику вашего приложения на Python, а интерфейс — на HTML/JS, как в обычном Tauri.

❓А что такое Tauri:

Tauri — это лёгкий и быстрый фреймворк для создания кроссплатформенных desktop-приложений.

🔹Он использует системный WebView, а не Chromium, поэтому приложения получаются:

🔘Очень лёгкими.

🔘Быстрыми.

🔘Безопасными.

🔘Удобными для сборки в exe/dmg/AppImage.

❓Что даёт PyTauri:

🔘Делаете десктоп-приложения, как в Electron — но Python + Tauri.

🔘Почти не нужно писать Rust-код.

🔘Полная async-поддержка (asyncio / trio / anyio).

🔘Поддержка Tauri-плагинов (например, уведомления).

🔘Генерация TypeScript-типов и клиента для IPC.

🔘Можно собирать standalone-экзешники.

🔘Есть pytauri-wheel, позволяющий обойтись вообще без Rust .

🔘Проект открыт, бесплатен и развивается сообществом.

#PyTauri #Tauri #Python #Desktop #GUI #Webview #Pyo3 #Rust #DevTools

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/pytauri/pytauri

📱Rsloop.

rsloop — это альтернативный event loop для asyncio, написанный на Rust через PyO3.

Каждый rsloop.Loop держит выделенный Rust‑поток для координации цикла и I/O, при этом ваши Python‑корутины продолжают выполняться в том же потоке, откуда вы вызываете run_forever() / run_until_complete() (обычно main‑поток).

🔧Установка:

pip install rsloop
# или
uv add rsloop

🚀Быстрый старт:

import rsloop

async def main():
    ...

rsloop.run(main())

Или вручную:

import asyncio, rsloop

loop = rsloop.new_event_loop()
asyncio.set_event_loop(loop)
try:
    loop.run_until_complete(...)
finally:
    asyncio.set_event_loop(None)
    loop.close()

🔹Основные особенности:

🔘Отдельный Rust runtime‑поток: координация цикла и I/O (на Linux — через compio с io_uring), Python‑колбэки и таски остаются на Python‑потоке.

🔘Полноценная реализация core‑поверхности asyncio: жизненный цикл лупа, задачи, future, run_in_executor, TCP/Unix сокеты, пайпы, сабпроцессы, сигналы, Windows‑пайпы и subprocess‑workflow.

🔘Fast Streams: импорт rsloop патчит asyncio.open_connection() и asyncio.start_server() для использования нативных быстрых стримов, когда запущен rsloop.Loop и не используется TLS; поведение можно отключить через RSLOOP_USE_FAST_STREAMS=0.

🔘Профилирование через Tracy: with rsloop.profile(): rsloop.run(main()) или ручное start_profiler()/stop_profiler() при сборке с фичей profiler.

🔘Производительность: в бенчмарках callbacks/tcp‑streams rsloop сопоставим или быстрее stdlib asyncio и близок к uvloop, иногда чуть медленнее по задачам, но выигрывает по p99‑латентности в реальных API‑нагрузках.

#python #asyncio #rust #rsloop #eventloop #io_uring #fastapi #uvloop #PyO3 #profiling

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/RustedBytes/rsloop