python_per_month | Unsorted

Telegram-канал python_per_month - Python Learning

28574

№ 4974297878 Обучающий канал по Python Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy По всем вопросам @mascarov_valentin Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month

Subscribe to a channel

Python Learning

Введение в смарт-контракты и пример создания своего токена
Бесплатный вебинар для погружения в смарт-контракты и написание на языке Solidity

Время и дата проведения: 31.10.2024 в 20:00

Особенности вебинара:
- Общая информация про блокчейн, смарт-контракты
- Введение в смарт-контракты
- Практическая часть - написание своего токена

Спикер:
Александр Куперман, Senior Solidity Engineer (Швейцария). Программирует более 20 лет, специалист по Solidity, блокчейн стеку. Работал в Blue Brain Project, Cleverdist, Huawei, Valory. Образование: НГТУ (Россия), UOU (Корея), RPI (США).

Этот вебинар — часть курса Solidity Developer. В рамках курса вы получите знания и сможете применять их на практике под руководством опытных преподавателей.

👉 Для участия в вебинаре зарегистрируйтесь на сайте: https://clck.ru/3EFbcc

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Читать полностью…

Python Learning

Срезы

Срезы (slices) в Python — это способ получения подстроки (подсписка) из последовательности, такой как строка (str), список (list) или кортеж (tuple).

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

👩‍💻 Задача по Python

Создайте функцию find_longest_substring для поиска самой длинной подстроки в строке, содержащей уникальные символы. Функция должна возвращать длину этой подстроки.

Пример:

print(find_longest_substring("abcabcbb"))  # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока "abc"
print(find_longest_substring("bbbbb")) # Вернёт 1, т.к. самая длинная уникальная подстрока "b"
print(find_longest_substring("pwwkew")) # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока


Решение задачи на картинке

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Использование библиотеки Arrow для работы с датами и временем в Python

Arrow — это библиотека для более удобной работы с датами и временем в Python. Она предоставляет простой API для создания, преобразования и форматирования объектов datetime, упрощая работу с временными зонами и временем выполнения задач.

Arrow поддерживает естественные синтаксические конструкции и форматирование дат, а также имеет встроенные функции для манипуляции временем.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Разница между list.sort() и sorted() в Python

list.sort() сортирует список на месте, изменяя его, и возвращает None, тогда как sorted() создает новый отсортированный список, оставляя оригинал неизменным.

✔️ Оба метода имеют параметры key и reverse, позволяя кастомизировать сортировку.

list.sort() используется для изменения оригинального списка. • sorted() возвращает новый отсортированный список из любого итерируемого объекта.

🔗 Почитать подробнее

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ enumerate()

Когда тебе нужно итерировать по списку с доступом к индексу элемента, используй enumerate(). Эта встроенная функция возвращает и индекс, и сам элемент в одном цикле, что удобно и лаконично.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Вопрос на собеседовании

Как в Python работают функции с переменным количеством аргументов (*args и **kwargs), и как это можно использовать для создания гибких функций?

Ответ ⬇️
Функции с *args принимают произвольное количество позиционных аргументов, а с **kwargs — именованных аргументов. Это позволяет передавать любое количество значений и делать интерфейс функций более гибким. *args упаковывает аргументы в кортеж, а **kwargs — в словарь.

Пример использования ⚙️

def demo_func(*args, **kwargs):
print("Позиционные аргументы:", args)
print("Именованные аргументы:", kwargs)

demo_func(1, 2, 3, name="Alice", age=25)
# Позиционные аргументы: (1, 2, 3)
# Именованные аргументы: {'name': 'Alice', 'age': 25}


Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Как создать свой Telegram-бот и начать зарабатывать уже сегодня?

Научим делать самые полезные и прибыльные боты на нашем бесплатном онлайн-практикуме и расскажем про то, как обучиться профессии промт-инженера с доходом 500.000 руб.

По итогам эфира вы узнаете:
— Как написать код для создания ботов;
— Кто такой промт-инженер и чем он занимается;
— Кому в действительности нужны его услуги и сколько за это платят;
— Кто может стать промт-инженером и какой порог входа;

Кликай на ссылку и забирай подробную информацию вместе с классными бонусами.

erid: LjN8K1kow
ООО Зерокодер, ИНН 9715401631

Читать полностью…

Python Learning

Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

🚀 Только 48 часов! Получите лучшие IT-ресурсы абсолютно БЕСПЛАТНО

TechVibe временно открывает доступ к уникальным материалам. Не упустите свой шанс!

Что вас ждет: 👇🏻

1️⃣ Эксклюзивные курсы и книги

2⃣ Удобные шпаргалки для эффективного кодирования

3⃣ 100 разобранных вопросов с собеседований

4⃣ Готовые скрипты для ваших проектов

⏰ Материалы будут удалены через 48 часов!

Действуйте сейчас,
чтобы не пропустить эту уникальную возможность

Подписывайтесь на ➡️ TechVibe и получите доступ к лучшим IT-ресурсам прямо сейчас

P.S.: Вся нужная инфа уже в закрепе канала. Не стесняйся, сделай первый шаг!

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Изменение регистра строк в Python: capitalize, camelCase, snake_case, и kebab-case

Модуль преобразования строк предлагает удобные функции для изменения регистра текста. Вы можете использовать capitalize, чтобы сделать первую букву заглавной, а также преобразовывать строки в форматы camelCase, snake_case, и kebab-case для различных стилей.

✔️ Эта функция полезна для работы с именами переменных, API или форматами данных.

🔗 Почитать подробнее

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 23-24 октября 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:LjN8KKmau

Читать полностью…

Python Learning

Очистка элементов в последовательности

Иногда возникает необходимость в удалении ненужных объектов последовательности. Для этого используют itertools, а именно метод compress.

Первым аргументом передаётся контейнер, к примеру список. Вторым аргументом — логические значения, соответствующие элементам в контейнере.

Если логическое значение равно True или 1, то элемент остаётся в последовательности, иначе — удаляется из нее.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Использование библиотеки fastjsonschema для валидации JSON-схем в Python

fastjsonschema — это новая библиотека, выпущенная в 2024 году, которая обеспечивает высокопроизводительную валидацию JSON-документов на основе схем.

Она значительно быстрее большинства аналогов, таких как jsonschema, и идеально подходит для проектов, где критична скорость обработки данных.

fastjsonschema — отличный выбор для тех, кому важна производительность при работе с JSON-схемами.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Использование модуля zoneinfo для работы с временными зонами в Python

Модуль zoneinfo, добавленный в Python 3.9, позволяет работать с временными зонами, используя базу данных IANA.

🗣 Это полезно для приложений, которые работают с пользователями из разных часовых поясов или управляют расписаниями событий.

✔️ Отличное решение для точного управления датами и временем с учётом локальных особенностей.


Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Вопрос на собеседовании

Как в Python работает метод __call__() и когда его имеет смысл использовать?

Ответ ⬇️
Метод __call__() позволяет сделать объект вызываемым, то есть, работать с ним как с функцией. Этот метод можно добавить в любой класс, чтобы экземпляр класса можно было вызвать напрямую. Это полезно, когда класс выполняет одну основную задачу и может быть использован как замена функции, сохраняя при этом внутреннее состояние и структуру.

Пример использования ⚙️

class Multiplier:
def __init__(self, factor):
self.factor = factor

def __call__(self, value):
return value * self.factor

double = Multiplier(2)
print(double(5)) # 10
print(double(8)) # 16


Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Станьте AI-разработчиком на Python и зарабатывайте от 150.000₽ в месяц 🔥🔥🔥

Мы научим вас создавать и тренировать нейронные сети, и вы сможете:

1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тыс. ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тыс. ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате

На интенсиве будет много практики: создадим 9 нейросетей за 1 вечер:

🧬 Прогноз стоимости золота
🧬 Сегментация изображения для робота доставщика
🧬 Трекинг людей на видео

Ведущий интенсива - Senior AI-разработчик и основатель Университета искусственного интеллекта

🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайшую среду

Читать полностью…

Python Learning

⚙️ any()

В Python функция any() проверяет, есть ли хотя бы один истинный элемент в итерируемом объекте. Она отлично подходит для быстрых проверок наличия условий, например, поиска элементов в списке.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Бесплатное IT-образование в 2024

Отобрали для вас полезные телеграм-каналы, которые помогут освоить программирование и другие IT-направления

Выбирайте нужное и подписывайтесь:

👩‍💻 Python: @PythonPortal
📱 GitHub: @git_developer
🤓 Книги айти: @portalToIT
🖥 Data Science: @DataSciencegx
⚙️ Backend: @BackendPortal
👩‍💻 Frontend: @FrontendPortal
👩‍💻 Java: @Java_Iibrary
👩‍💻 C#: @KodBlog
👩‍💻 С/С++: @Cpportal
🖥 Базы Данных & SQL: @SQL
👩‍💻 Golang: @juniorGolang
👩‍💻 PHP: @PHPortal
👩‍💻 Моб. разработка: @MobDev
👩‍💻 Разработка игр: @GameDevgx
👩‍💻 DevOps: @loose_code
🤔 Хакинг & ИБ: @cybersecinform
🐞 Тестирование: @QAPortal
📱 Маркетинг: @MarketingPortal
🖥 Дизайн: @PortalToDesign

➡️ Сохраняйте себе, чтобы не потерять

Читать полностью…

Python Learning

⚡️Выйти на стабильный доход в 150+ тысяч рублей можно всего за 3 месяца обучения в IT.

Сегодня переход в сферу IT — это не просто модный тренд, а реальная возможность изменить свою жизнь.

Ребята из онлайн-академии StepByStep в своем канале проводят бесплатный интенсив, благодаря которому можно погрузиться в мир IT и освоить самую востребованную профессию 2025 года – системный аналитик.

Гарантия трудоустройства после обучения.

Не упусти такую возможность: /channel/+qx0XwYfEoF0zZjcy

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Использование библиотеки PyTTI для генеративного искусства с использованием нейронных сетей

PyTTI — это необычная библиотека, которая позволяет создавать произведения искусства с помощью нейронных сетей. Она применяет текстурные трансформации и использует модели машинного обучения для генерации изображений, основанных на текстовых описаниях или других данных.

PyTTI подходит для экспериментов с искусственным интеллектом в области генерации изображений и видео.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Использование библиотеки UMAP для снижения размерности данных в Python

UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) — это библиотека для снижения размерности, которая используется для визуализации и анализа сложных многомерных данных. Она позволяет эффективно проектировать данные на низкоразмерное пространство, сохраняя при этом основные структуры данных.

UMAP часто используется в задачах кластеризации и визуализации высокоразмерных данных, например, в Data Science.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

os.rename()

В Python функция os.rename() используется для переименования файла или директории в операционной системе. Она входит в модуль os.

Python Learning 👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Вопрос на собеседовании

Как работают менеджеры контекста в Python, и в каких случаях их полезно использовать?

Ответ ⬇️
Менеджеры контекста в Python используются для управления ресурсами, такими как файлы, сетевые подключения или блокировки, с автоматическим освобождением этих ресурсов по завершении работы. Основное их применение — в тех случаях, когда требуется гарантированное освобождение ресурсов, даже в случае возникновения ошибок. Менеджеры контекста создаются с помощью ключевого слова with, которое автоматически вызывает методы __enter__ и __exit__ у объекта.

Пример использования ⚙️

# Пример менеджера контекста для работы с файлами
with open('example.txt', 'w') as file:
file.write('Hello, world!')

# Файл автоматически закроется после выхода из блока 'with', даже если возникнет ошибка


Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ В чем разница между итераторами и генераторами в Python?

Итераторы — это объекты, которые реализуют методы __iter__() и __next__().

Генераторы — это особый вид итераторов, создаваемых с помощью функций с ключевым словом yield, позволяющие ленивую генерацию значений по одному.

✔️ Генераторы позволяют экономить память, так как значения вычисляются по мере необходимости.

🔗 Почитать подробнее

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Использование библиотеки pynecone для создания веб-приложений на Python

pynecone — это библиотека, которая позволяет легко создавать интерактивные веб-приложения с использованием только Python.

Она упрощает процесс разработки, устраняя необходимость в написании JavaScript, HTML или CSS. Все веб-элементы и взаимодействия описываются непосредственно на Python.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

Вопрос на собеседовании

Как работают дескрипторы в Python и в каких случаях их полезно использовать?

Ответ ⬇️
Дескриптор — это класс, который реализует методы доступа __get__, __set__ и/или __delete__. Дескрипторы полезны для создания управляемых атрибутов, например, для валидации или кэширования данных.

Пример использования ⚙️

class Descriptor:
def __get__(self, instance, owner):
return instance._value

def __set__(self, instance, value):
if value < 0:
raise ValueError("Значение должно быть положительным!")
instance._value = value

class MyClass:
value = Descriptor()

def __init__(self, value):
self.value = value

obj = MyClass(10)
print(obj.value) # 10
obj.value = -5 # Ошибка: Значение должно быть положительным!


Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…

Python Learning

По статистике всего лишь 5% разработчиков получают зп 400к+ в РФ.

Причин очень много, но одна из главных — высокие доходы в АйТи не совместимы с отдыхом…

Для такой зарплаты нужно забить на личную жизнь. Днём работать, а всё свободное время тратить на изучение новых технологий, прохождение курсов и чтение книг.

Но есть ли другой путь?

Канал ML-инженера Олега Андриянова о том, как быстро расти в зарплате благодаря софт скиллам.

За 4 года в ИИ-разработке Олег вырос в доходах в 12.5 раз.

При этом продолжает качать и хард скилы, но не тратит на них всё свободное время.

Посты, которые будут вам полезны:
какие 2 софт скилла помогают зарабатывать больше?
как справляться со стрессом на работе, чтобы быть продуктивным?
как гарантировано повысить себе зарплату?
какой есть грязный трюк для повышения доходов?

Так что если вы хотите получать больше, подписывайтесь на канал Олега. И войдите в 5% золотых айтишников.

Читать полностью…

Python Learning

➡️ Использование библиотеки EdgeDB для работы с базами данных на Python

EdgeDB — это база данных и клиентская библиотека для Python, которая предлагает более современный и удобный подход к управлению схемами и запросами по сравнению с традиционными SQL базами данных.

Она поддерживает реляционные данные, но при этом использует запросы в стиле графов и обеспечивает автоматическое управление схемами.

EdgeDB — отличный выбор для тех, кто хочет работать с базами данных, избегая сложности традиционного SQL и улучшая удобство работы с данными.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning
👩‍💻

Читать полностью…
Subscribe to a channel