📱Сookiecutter-uv.

cookiecutter-uv - это шаблон, который можно использовать для инициализации Python проекта с необходимыми инструментами для разработки, тестирования и деплоя.

🗯Поддерживаются следующие функции:

🔘Управление зависимостями с помощью uv.

🔘CI/CD с GitHub Actions.

🔘Pre-commit хуки.

🔘Контроль качества кода с помощью ruff, mypy, deptry и prettier.

🔘Публикация на PyPI при создании нового релиза на GitHub.

🔘Тестирование и покрытие с использованием pytest и codecov.

🔘Документация с MkDocs.

🔘Тестирование совместимости для нескольких версий Python с tox-uv.

🔘Контейнеризация с Docker.

🔘Среда разработки с VSCode devcontainers.

#Python #Cookiecutter #GitHubActions #PreCommit #Ruff #Mypy #Pytest #Docker #MkDocs #VSCode #ToxUV #PyPI

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/fpgmaas/cookiecutter-uv

📱Coredumpy.

coredumpy — это легковесная библиотека и инструмент для пост-мортем отладки Python-программ, которая сохраняет дамп состояния приложения при возникновении ошибок, исключений или падений тестов.

❓Что делает coredumpy?

Сохраняет всё окружение в момент сбоя — стек вызовов, переменные, объекты и даже данные из многопоточных контекстов — в безопасный и читаемый JSON-файл. Позволяет потом «воспроизвести» это состояние в отладчике (pdb, ipdb, VSCode и др.).

🛠Ключевые особенности:

🔘Поддержка pytest, unittest, runtime исключений.

🔘Совместимость с VSCode, pdb, ipdb.

🔘Безопасное скрытие секретов (API ключи, переменные окружения).

🔘Без зависимостей.

🔘Настраиваемое поведение и поддержка собственных типов.

🔻Полезно при:

🔘Сложных падениях, которые трудно отловить в моменте.

🔘Отладке CI-сборок и автоматизированных тестов.

🔘Анализе ошибок на проде, если есть дампы.

#Python #Debugging #CrashDump #PostMortem #coredumpy #DevTools #pytest #unittest #VSCode #PythonTools #ErrorTracking #OpenSource #PythonDev

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/gaogaotiantian/coredumpy

📱Complexipy.

complexipy — это библиотека для анализа когнитивной сложности Python-кода. Написана на Rust, с поддержкой CLI, Python API, GitHub Actions, VSCode и pre-commit-хуков.

🧠Что такое когнитивная сложность?

Это метрика, которая оценивает, насколько сложно человеку понять код. В отличие от цикломатической сложности, она учитывает вложенность, ветвления и общее когнитивное восприятие.

🔹Возможности:

🔘Анализ файлов, каталогов и репозиториев.

🔘Отчёты в CSV и JSON.

🔘Быстрая интеграция в CI/CD и pre-commit.

🔘Поддержка VSCode (расширение).

🔘API для Python (анализ кода из файла или строки).

🔻Интеграции:

🔘GitHub Actions для автоматических проверок.

🔘Pre-commit hook для контроля качества перед коммитом.

🔘VSCode Extension — анализ в реальном времени с цветовой индикацией сложности.

#Python #complexipy #CodeQuality #CognitiveComplexity #RustPowered #DevTools #VSCode #PreCommit #GitHubActions #StaticAnalysis #ComplexityAnalysis #PythonDev #CItools

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/rohaquinlop/complexipy

📱Modraw.

Modraw — это удобная коллекция виджетов на базе tldraw для Python-ноутбуков.

Если коротко, modraw позволяет добавлять в ваши ноутбуки (Marimo, Jupyter, Colab, VSCode, Shiny, Solara и др.) встроенные интерактивные холсты для рисования.
Вы рисуете — Python сразу может получить картинку как base64 или как PIL-изображение.

❓Как использовать:

import marimo as mo
from modraw import Draw

widget = mo.ui.anywidget(Draw())
widget

# Получить рисунок
widget.get_base64()
widget.get_pil()

✅Проект ориентирован на Marimo, но отлично работает и в других окружениях.

#python #modraw #anywidget #marimo #tldraw #jupyter #colab #solara #shiny #vscode

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/koaning/modraw

📱CodeBoarding.

CodeBoarding - это инструмент, который создает наглядную визуальную карту вашей кодовой базы.

Он помогает разработчикам и ИИ-агентам видеть архитектуру проекта целиком, чтобы понимать, как всё работает, еще до того, как неосторожный коммит что-нибудь сломает.

Проект объединяет классический статический анализ кода с логикой LLM. На выходе вы получаете архитектурные диаграммы, документацию на уровне компонентов и удобную навигацию прямо в вашей IDE, CI или документации.

🔹Главные фичи:

🔘Умные диаграммы: Генерирует как высокоуровневые схемы всей системы, так и глубокие разборы конкретных подсистем.

🔘Mermaid & Markdown: Все схемы выводятся в формате Mermaid, который легко встраивается в GitHub PR, Notion или любую Markdown-документацию (в папку .codeboarding/).

🔘Инкрементальные обновления: Утилита умеет обновлять схемы только для измененных участков кода, экономя время и токены.

🔘Широкий стек: Поддерживает код на Python, TypeScript, JavaScript, Java, Go, PHP, Rust и C#.

🔘Любые LLM: Работает с OpenAI, Anthropic, Google, Ollama (для локального запуска), OpenRouter и AWS Bedrock.

💡Зачем это нужно?

🔘Контроль над ИИ: Идеально для ревью кода, сгенерированного нейросетями. Вы сразу видите, как новые изменения вписываются в общую систему, и не даете ИИ накапливать скрытый технический долг.

🔘Онбординг: Позволяет быстрее въехать в устройство огромных незнакомых репозиториев (можно просто натравить утилиту на чужой GitHub-репозиторий).

🔘Синхронизация: Единая визуальная модель для локальной разработки, IDE и документации. Доступно в виде CLI, GitHub Action и расширения для VS Code.

🚀Быстрый старт (через CLI):

Удобнее всего ставить через изолированную среду pipx (потребуется Python 3.12+):

pipx install codeboarding --python python3.12
codeboarding-setup
codeboarding full --local /path/to/repo

(Для работы парсеров TypeScript, JavaScript, PHP и Python также потребуется установленный в системе Node.js)

#CodeBoarding #AI #Architecture #LLM #DevTools #VSCode #Mermaid #OpenSource #GitHub #Программирование

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