28154
Обучающий канал по Python Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy По всем вопросам @valentin_mascarov Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month
➡️ Использование оператора match для структурного паттерн-матчинга в Python 3.10
Оператор match — это новая конструкция в Python 3.10, которая позволяет выполнять структурный паттерн-матчинг. Она дает возможность сопоставлять сложные структуры данных и упрощает обработку разных типов входных данных.
🗣 В этом примере мы используем match для обработки разных типов сообщений, представленных в виде словарей с различными ключами.
match делает код более читаемым и упрощает логику обработки данных.
➡️ Использование itertools.accumulate для последовательных вычисленийitertools.accumulate — это функция, которая выполняет накапливающие вычисления на основе элементов и переданной функции. По умолчанию используется сложение, но вы можете передать любую другую бинарную функцию.
Это удобно для выполнения последовательных операций, таких как вычисление суммы, произведения или других кумулятивных операций.
🗣 В этом примере accumulate используется для вычисления кумулятивной суммы элементов списка.
itertools.accumulate помогает легко выполнять кумулятивные вычисления без необходимости писать цикл вручную.
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 25-26 сентября в 19:00 мск.
О перспективах направления Python и многом другом расскажет Рафаэль Мухаметшин, Middle Бэкенд-разработчик в «ПИК Digital» с опытом в разработке более 3 лет.
На вебинаре вы:
☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота с карточными мини-играми.
☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения.
☑️ Поймете как продолжить обучение, какие навыки потребуются, чтобы стать backend-разработчиком на Python.
☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта.
🎁 Приятные бонусы: полезный гайд для начинающего Python-разработчика и гайд о сленге в IT всем участникам интенсива!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8K42v6
➡️ Использование dataclasses.replace для создания копий объектов с изменёнными полямиdataclasses.replace — это функция, которая позволяет создать новую копию объекта, изменив некоторые его поля. Это особенно полезно, когда вам нужно работать с неизменяемыми объектами, но вы хотите создать их изменённые версии без необходимости переписывать код вручную.
🗣 В этом примере replace используется для изменения одного поля в объекте без изменения оригинала.
dataclasses.replace помогает сократить код и сделать его более читаемым при работе с неизменяемыми объектами.
➡️ Использование functools.reduce для последовательного применения функции к элементам коллекцииfunctools.reduce — это полезная функция для свёртки (агрегирования) коллекции в одно значение. Она позволяет последовательно применить функцию к парам элементов в коллекции, сводя их к одному результату. Это особенно полезно для задач вроде суммирования, умножения или более сложных операций.
🗣 В этом примере reduce используется для умножения всех элементов списка.
functools.reduce помогает сделать код более декларативным и удобным для сложных операций над коллекциями.
Знаете основы Python, но руки не доходят сделать первый шаг к практике?
Сделайте его под руководствои опытного разработчика за полтора часа практики! Приглашаем вас на бесплатный практикум от преподавателя школы IT профессий Level Up - «Мой первый бот в Telegram»
По окончании практикума вы:
СОЗДАДИТЕ БОТА С НУЛЯ
ПОРАБОТАЕТЕ СО СТОРОННИМИ ПРИЛОЖЕНИЯМИ ДЛЯ СОЗДАНИЯ БОТА
НАУЧИТЕСЬ РАЗВЕРТЫВАТЬ ПРИЛОЖЕНИЕ НА СЕРВЕРЕ
Спикер практикума - Евгений Сергунин (Big Data аналитик в компании Wildberries)
Оставить заявку на практикум
Забронировать место на курсе «Python разработчик Junior» с выгодой 6000 рублей за раннее бронирование
➡️ Poetry — удобный менеджер зависимостей и инструмент для упаковки Python-проектов
Poetry — это современный инструмент для управления зависимостями и сборки Python-проектов. Он предоставляет удобный интерфейс для добавления и обновления зависимостей, а также упрощает процесс создания и публикации пакетов. Poetry автоматически генерирует файл pyproject.toml, который используется для управления метаданными и настройками проекта.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
➡️ Использование functools.cache_property для кеширования свойств объектов
Начиная с Python 3.8, появился декоратор functools.cached_property, который позволяет кешировать результат вычисления свойства объекта. Это полезно, когда свойство требует сложных вычислений или обращений к ресурсам, но результат не меняется при повторных вызовах.
🗣 В этом примере свойство expensive_computation вычисляется только один раз, и при последующих вызовах возвращается закешированное значение.
✔️ cached_property делает код более эффективным, избегая повторных вычислений для неизменяемых свойств объекта.
Игра «Камень, Ножницы, Бумага» на Python
Выше представлен код игры "Камень, Ножницы, Бумага", где игра продолжается до тех пор, пока пользователь не решит выйти.
Результат работы кода представлен выше.
➡️ Использование contextlib.suppress для игнорирования определённых исключенийcontextlib.suppress — это контекстный менеджер, который позволяет игнорировать заданные исключения при выполнении кода. Это полезно в ситуациях, когда вы ожидаете, что может произойти ошибка, но хотите её безопасно пропустить, не прерывая выполнение программы.
🗣 В этом примере мы используем contextlib.suppress для игнорирования исключения FileNotFoundError при попытке удалить файл, если его нет.
✔️ С помощью contextlib.suppress можно аккуратно обработать ожидаемые исключения, не добавляя лишних try-except блоков.
➡️ Loguru — удобная и мощная система логирования для Python
Loguru — это библиотека для логирования, которая значительно упрощает работу с логами по сравнению с стандартным модулем logging. Она автоматически форматирует сообщения, поддерживает ротацию логов, асинхронное логирование и фильтрацию по уровням, что делает её идеальным решением для современных проектов.
🗣 Loguru — отличный выбор для разработчиков, которым нужно быстро и просто настроить эффективную систему логирования с минимумом кода.
Продолжаем знакомиться с библиотекой Matplotlib
Наш код генерирует данные о продажах за неделю и отображает их на графике. Этот код сначала генерирует случайные значения продаж для каждого дня недели, а затем строит столбчатую диаграмму. Результат работы кода представлен выше
Вам нравится читать контент на этом канале?
Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию?
Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это:
1) Регистрируйтесь по ссылке: https://telega.in/n/python_per_month
2) Пополняйтесь удобным способом
3) Размещайте публикацию
Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.
➡️ Textblob — Простая обработка текста с использованием NLP
Textblob — это библиотека Python, предоставляющая удобный интерфейс для выполнения операций по обработке текста, таких как определение тональности, перевод текста, тегирование частей речи и многое другое. Она строится поверх библиотеки NLTK и отлично подходит для тех, кто хочет быстро внедрить базовые функции обработки естественного языка в свои проекты.
🗣 Textblob — отличный выбор для работы с текстом, если вам нужно легко и быстро реализовать простые функции NLP.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
➡️ Hug — Создание REST API с минимальными усилиями
Hug — это легковесная библиотека Python, которая позволяет создавать REST API буквально за считанные минуты. Она поддерживает как синхронные, так и асинхронные запросы, что делает её отличным выбором для разработчиков, которым нужно быстро разрабатывать веб-сервисы.
🗣 Hug — идеальная библиотека для разработчиков, которым нужны простые и эффективные решения для создания REST API.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
K2 Cloud и PiterPy2024 — бесплатный день конференции для питонистов.
Ребята из K2 Cloud помогли организовать Community Day для python-разработчиков. 18 сентября ты сможешь бесплатно послушать часть докладов конференции PiterPy: от мастерства карьерного роста до хитростей асинхронного программирования. Для участия нужно только зарегистрироваться.
Подробнее на сайте
➡️ Peewee — лёгкий ORM для Python
Peewee — это компактная и простая в использовании ORM-библиотека для работы с базами данных.
Она поддерживает SQLite, MySQL, PostgreSQL и предоставляет удобный API для работы с моделями, упрощая взаимодействие с базами данных.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
➡️ Tortoise ORM — асинхронный ORM для Python
Tortoise ORM — это современный асинхронный ORM, ориентированный на работу с базами данных в асинхронных Python-приложениях.
Он поддерживает аннотации типов и обеспечивает простоту использования, предлагая синтаксис, похожий на Django ORM.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
✊Получите власть, которая и не снилась вашему отцу!
👉Начните на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Python Developer. Basic» - «Бот для Discord на Python: разработка и возможности»: регистрация
На вебинаре мы:
- сделаем обзор платформы Discord и API
- установим необходимые инструменты и библиотеки
- разберем основы разработки бота в Discord
По итогам вы узнаете:
- основы работы с Discord API и возможность его использования для разработки ботов
- как создать и настроить простого бота для своего сервера
- как писать базовые команды для своего бота и управлять его поведением.
🤝Понравится урок — продолжите обучение на курсе по спеццене и даже в рассрочку!
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
➡️ Использование contextlib.nullcontext для временного отключения контекстного менеджера
Начиная с Python 3.7, появился contextlib.nullcontext, который используется в ситуациях, когда требуется контекстный менеджер, но не нужно выполнять никаких действий в начале и конце блока. Это удобно, когда вы хотите условно использовать контекстный менеджер или временно его отключить.
🗣 В этом примере nullcontext используется для обхода реального контекстного менеджера, если он не нужен в текущих условиях.
✔️ nullcontext помогает упростить код, где контекстный менеджер используется только в определённых случаях, сохраняя при этом структуру программы.
Python Learning 👩💻
➡️ HTTPX — современный клиент для работы с HTTP-запросами
HTTPX — это библиотека для выполнения HTTP-запросов, которая поддерживает асинхронные операции, полную совместимость с requests, и предоставляет мощные возможности для работы с сетевыми запросами. Она идеально подходит для тех случаев, когда вам нужно быстро и эффективно выполнять HTTP-запросы в асинхронных приложениях.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
Что будет на интенсиве?
🧬 Теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python
🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога и др.
Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайший четверг!
😒 На одном кодинге уже давно не вывезешь, перспектива 2024 года - Информационная Безопасность
Ловите два канала на тему ИБ и хакинга
ZeroDay - Уроки по кибербезопасности и хакингу с нуля. Вирусы, взломы, OSINT, криптография и свежие новости
Белый Хакер - программное обеспечение, утилиты, OSINT, инструменты, полезная литература и много другое. Совершенно новый формат непохожий на другие каналы.
➡️ Использование функции dataclasses.field для установки значений по умолчанию на основе фабричных функцийdataclasses.field — это способ назначения значений по умолчанию для полей датаклассов, используя фабричные функции. Это особенно полезно, когда вы хотите, чтобы каждое поле имело своё уникальное значение, как, например, новый объект списка или словаря.
🗣 В этом примере каждый объект класса будет иметь своё собственное поле списка values, а не ссылку на один и тот же объект.
Python Learning 👩💻
Что делать, если пробелы в резюме не дают расти в профессии и финансах
Повышения проходят мимо, новых офферов нет, и для интересных вакансий не хватает навыков? Проверьте, насколько хорошо вы владеете тремя самыми популярными (и доходными) аналитическими инструментами — Excel, SQL и Python!
И нет, это не только про аналитику: эти три столпа нужны в маркетинге, финансах, управлении, консалтинге, HR и многих других сферах, где работают с большими объемами данных. При этом карьерный рост даже до уровня миддл без аналитических навыков практически невозможен – стоит только взглянуть на требования для серьезных вакансий на hh.
Заманчиво? Приходите на бесплатный интенсив «Введение в аналитику данных» школы Changellenge >> Education и научитесь уверенно использовать Excel, SQL и Python для работы с данными! Он пройдет онлайн с 12 по 16 сентября.
За пять дней вы:
– решите 2 практических кейса;
– поработаете с Excel, SQL и Python в связке, как это часто происходит в реальной работе;
– построите сводные таблицы с помощью SQL и Python;
– построите столбчатый график с помощью Python;
– потренируетесь применять функцию VLOOKUP в Excel.
А еще получите бонусы:
– памятки по решению задач в Excel, SQL и Python;
– сборник полезных материалов по аналитике;
– грант 15 000 рублей на комплексные программы по аналитике.
Пора сдвинуть карьеру с мертвой точки! Подключиться к обучению можно до 12 сентября включительно. Бесплатно!
Регистрируйтесь по ссылке >> https://u.to/-JvcIA
Реклама. ООО «Высшая школа аналитики и стратегии». ИНН 7716917009. erid: 2VtzqvBMzkP
➡️ FlashText — Быстрый поиск и замена строк
FlashText — это библиотека Python, которая позволяет быстро находить и заменять ключевые слова в строках. В отличие от стандартных методов поиска, таких как регулярные выражения, FlashText работает с целыми словами и значительно быстрее на больших текстах. Эта библиотека особенно полезна, если нужно обрабатывать огромные массивы текстовых данных.
🗣 FlashText — идеальный выбор для поиска и замены ключевых слов в текстах, когда производительность имеет ключевое значение.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
➡️ Falcon — высокопроизводительный веб-фреймворк для создания API
Falcon — это минималистичный веб-фреймворк Python, ориентированный на производительность и масштабируемость. Он идеально подходит для создания REST API, обеспечивая низкое потребление ресурсов и высокую скорость обработки запросов.
🗣 Falcon — отличный выбор для разработчиков, которым требуется высокая производительность и низкий уровень абстракции при разработке API.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
Событие для тех, кто хочет развиваться в робототехнике! 🤖
14 сентября центр робототехники Сбера проводит One Day Offer для DevOps- и MLOps-инженеров. Это возможность погрузиться в мир передовых технологий и получить заветный оффер всего за один день!
Центр проводит исследования, создаёт роботов, применяя искусственный интеллект, и работает по направлениям манипуляции, роботизации логистики, мобильных и антропоморфных роботов.
Задачи DevOps:
✔️ конфигурация систем разработки, тестирования, средств автоматизации и ИТ-инфраструктуры
✔️ оборачивание кода в docker образы и развёртывание контейнеров в Kubernetes
✔️ обеспечение мониторинга и выявление узких мест в работе систем
Задачи MLOps:
✔️ создание и внедрение MLOps-практик для исследований в направлениях RL, инференса LLM
✔️ настройка инструментов отслеживания жизненного цикла моделей (ClearML, MLFlow, DVC и т. п.)
✔️ развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM для ChatGPT-like решений)
Если для вас это не просто слова, откликайтесь по ссылке!