Python + Мат

Где Flask сосёт?

1. Роутинг — если у тебя больше 10 эндпоинтов, это уже ад из декораторов.

2. ORM — SQLAlchemy? Peewee? Да хуй знает, подключай сам, Flask похуй.

3. Асинхронность — её нет. Хочешь async/await? Иди нахуй, это же «микро» фреймворк.

Пример кода (чтобы ты понял, насколько это убого):

Что не так?
— Нет валидации (прилетело ?id=undefined? Похуй).
— Нет асинхронности (10 запросов одновременно? Лагает).
— Нормальной документации нет (RTFM? Это же Flask, тут всё «очевидно»).

Когда Flask — это пиздец?

❌ Если твой API больше, чем «привет-мир».
❌ Если нужна встроенная безопасность (Flask скажет: «Ну сам допиши»).
❌ Если хочешь modern features (типа GraphQL или gRPC).

Вывод

Flask — это велосипед без колёс.
Хочешь быстро? Берёшь.
Хочешь scalable? Иди на FastAPI или Djangо

ЕБАШИМ КОД ЗДЕСЬ!!!

FastAPI это как тип который говорт "Да не ссы ты,ща нормально всё будет..", а потом кидает 500-страничную документацию с примерами на async/await.

Зачем это нужно?

1. Чтобы не ебаться с Flask
— Встроенная валидация (но если ваш JSON сложнее «name: str», готовьтесь к схемам-монстрам).
— Автодокументация (Swagger, который фронтендеры всё равно игнорят).
— Асинхронность (но если вы не знаете, чем async def отличается от def — вам пиздец).

2. Чтобы бот не падал от первого же запроса
— Валидация на входе (но если заказчик пришлёт "price": "две сотни", вы всё равно получите 422 Unprocessable Entity).
— Логирование (чтобы видеть, как ваш сервер агонизирует в реальном времени).

3. Чтобы выглядеть круто на собеседовании
— «Да, я работал с FastAPI» → «О, вы знаете Pydantic?» → паника.

Когда использовать?

✅ Если ваш API сложнее «привет, мир» (но проще, чем нейросеть для распознавания котиков).
✅ Если хотите автоматическую документацию (на которую всем похуй).
✅ Если готовы к тому, что async/await — это не просто модные слова.

Когда НЕ использовать?

❌ Если ваш API — это одна ручка GET /hello.
❌ Если вы думаете, что «быстро» значит «не надо разбираться».
❌ Если боитесь слова «Dependency Injection».

Пример кода (чтобы вы почувствовали разрыв шаблона):

Что здесь может пойти не так?
— price: float, а вам пришлют "price": "десять рублей" → 422.
— Забудете async → ошибка, но не сразу (спасибо, Python).
— Решите подключить SQLAlchemy → привет, асинхронный ад.

Вывод

FastAPI — это мощно, но:
— Гуглить придётся много.
— Ошибки будут обидные.
— Мысль «нафиг это надо» посетит вас минимум раз.

Разработка без цензуры у меня в тг-канале

Что это:
Официальная библиотека для Telegram-ботов на Python. Если бы она была человеком — это был бы ваш старший брат, который постоянно говорит «я же предупреждал», когда вы накосячите.

Зачем это нужно?

1. Чтобы не ебаться с сырым Telegram API
   — Встроенные хендлеры, клавиатуры, FSM (машина состояний, которая всё равно вас запутает).
   — Асинхронность (но если вы не знаете, что это — идите учить asyncio).

2. Чтобы бот не падал от первого же исключения
   — Есть встроенная обработка ошибок (но если вы напишете кривой код — он всё равно сдохнет).
   — Можно настроить логирование (чтобы красиво плакать в консоль).

3. Чтобы заказчик не приставал с дурацкими вопросами
   — «Почему бот не отвечает?» → «Это лимиты Telegram, читайте доку» (но ему всё равно похуй).

Когда использовать?

✅ Если вы делаете бота для денег (а не для «портфолио»).
✅ Если не хотите разбираться в тонкостях Telegram API (но всё равно придётся).
✅ Если готовы к тому, что документация написана для тех, кто уже в теме.

Когда НЕ использовать?

❌ Если ваш бот — это «привет, как дела?» (берите telebot, не усложняйте).
❌ Если вы не умеете в async/await (aiogram вас добьёт).
❌ Если думаете, что бот будет работать «из коробки» (ха-ха, нет).

Пример кода (чтобы вы почувствовали боль):

Что здесь может пойти не так?
— Токен неверный → бот молчит.
— Забыли импортировать Command → ошибка.
— Сервер Telegram упал → бот умер.

Вывод

Aiogram — это мощно, но если вы новичок, приготовьтесь к:

1. Гуглению (очень много гугления).

2. Ошибкам (очень много ошибок).

3. Мысли «нафиг это надо» (но потом вы привыкнете).

Хотите разбор реальных кейсов? Залетайте в канал!))

Если хотите такой же разбор, но про другую технологию — пишите в комменты.