Лямбда-функции Python без копипаста: splime вызывает код по имени из любого проекта

Проблема знакома каждому, кто парсит платёжки, импортирует заказы или готовит отчёты для бухгалтерии. Функция clean_amount, которая превращает строку «1 234,50 ₽» в число 1234.5, пишется заново в каждом новом скрипте. Где-то забыт неразрывный пробел, где-то не учтён минус у отрицательных сумм. Splime, открытый инструмент для переиспользования Python-функций, решает именно эту задачу. Ниже полный цикл: от установки до рабочего вызова.

Что понадобится?

• Python 3.13 или новее
• Терминал с доступом к pip
• Пять минут на установку и первый вызов
• Для удалённого запуска (не обязательно на старте) аккаунт на splime.io

Облачный аккаунт, токены и регистрация для локальной работы не нужны. Всё работает на вашей машине сразу после установки.

Пошаговая инструкция

1. Установите splime и запустите локальный демон (фоновый процесс, который хранит ваши функции и запускает их в любом проекте)

pip install splime
spl-daemon serve  # поднимет локальный демон на http://127.0.0.1:8765

Демон работает только на вашей машине. Никаких данных наружу он не отправляет.

2. Опубликуйте функцию как ноду (версионированную переносимую единицу кода)

from spl import SPLClient

def clean_amount(raw: str) -> float:
    """'1 234,50 ₽' -> 1234.5"""
    cleaned = raw.replace(" ", "").replace("\xa0", "").replace("₽", "")
    # \xa0 — неразрывный пробел, который часто встречается в банковских выписках
    return float(cleaned.replace(",", "."))

client = SPLClient()  # работает локально, без токенов
client.publish(clean_amount, name="clean_amount")

После publish функция сохранена в локальной библиотеке. Повторно писать её код не нужно.

3. Вызовите функцию по имени из любого другого скрипта

from spl import SPLClient

client = SPLClient()
result = client.call("clean_amount", kwargs={"raw": "1 234,50 ₽"})
print(result.output)  # 1234.5
print(result.mode)    # "local"

Обратите внимание: во втором скрипте нет ни импорта clean_amount, ни копии кода. Только имя.

4. При необходимости вызовите функцию на удалённой машине

Если функции нужен GPU или доступ к базе данных, которой нет на вашем компьютере, достаточно указать, где выполнять:

result = client.call(
    "score_batch",
    kwargs={"date": "2026-06-08"},
    target_machine="gpu-box",  # выполнить там, где живут данные
)
print(result.mode)  # "server"

Код не переезжает вручную. Вы зовёте ноду по имени, а выполняется она там, где указано. Для удалённого запуска нужно подключить демон целевой машины к серверу splime на splime.io.

Что возвращает вызов?

Результат client.call содержит не только значение:

• result.output — само значение (число, строка, объект)
• result.mode — где выполнялось: local или server
• result.artifacts — файлы, которые нода создала в процессе работы

Плюс у каждого запуска сохраняется история: что вызывали, с какими аргументами, чем завершилось. Это работает и при ошибках, что удобно для отладки парсеров банковских выписок, где форматы меняются без предупреждения.

Где splime не поможет?

Инструмент не заменяет оркестраторы вроде Airflow или Prefect. Он не гоняет пайплайны по расписанию и не строит сложные графы зависимостей (DAG, направленный ациклический граф, то есть цепочка задач, где каждая зависит от предыдущей). Ноды splime можно вызывать внутри такого оркестратора, но планировщиком он не является.

Для массивной параллельности, когда нужно размазать одну задачу на сотни ядер, есть Ray и похожие инструменты. Splime решает другую задачу: версии, переносимость и вызов функции по имени.

Публичного маркетплейса кода splime не строит. Ноды приватные, видны только вам.

Что с этого вам?

Разработчику, который парсит банковские выписки и рублёвые суммы. Вместо пяти копий clean_amount с разными багами одна нода, один вызов. Починили обработку неразрывного пробела в одном месте, все проекты получили исправление.

Автору Дзена, который автоматизирует сбор данных для статей. Если вы пишете скрипты для парсинга статистики каналов или агрегации данных, splime позволяет собрать библиотеку полезных функций без возни с пакетами и зависимостями.

Предпринимателю или фрилансеру в РФ. Инструмент работает полностью локально, без привязки к зарубежным облакам. Данные не уходят на внешние серверы. Для команды из двух-трёх человек, которая ведёт несколько проектов на Python, это способ перестать терять время на синхронизацию одинакового кода.

Шесть строк кода вместо пяти копий с разными багами. Установите splime, опубликуйте свою clean_amount и проверьте, работает ли вызов из второго скрипта. Это займёт пять минут, а копировать функции между проектами больше не придётся.