➡️ Использование cachetools для кэширования в Python
cachetools — это небольшая, но мощная библиотека для кэширования, которая предоставляет различные стратегии кэширования, такие как LRU (Least Recently Used), LFU (Least Frequently Used) и другие. Она позволяет оптимизировать производительность, избегая повторных вычислений или запросов.•
cachetools полезна, когда требуется хранить временные результаты или промежуточные данные для повышения производительности.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
➡️ Использование Pint для работы с единицами измерения и конвертаций
Pint упрощает вычисления, используя единицы, и автоматически проверяет их совместимость, что позволяет избежать ошибок при работе с различными системами измерения.•
Pint полезен в научных вычислениях, финансовых и инженерных приложениях, где важна точность измерений.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
👩💻 Программирование теперь в Telegram!
Вот 10 обучающих каналов по самым востребованным направлениям в IT.
Выбирай своё направление:
👩💻 Python: @python_ready
👩💻 Java: @java_ready
👩💻 Backend: @backend_ready
👩💻 Frontend: @code_ready
👩💻 Весь IT: @roadmap_ready
👩💻 C#: @csharp_ready
👩💻 C/C++: @cpp_ready
🖥 Базы Данных & SQL: @sql_ready
📖 IT Архив: @archive_ready
🖥 Design: @time_design
📌 Ресурсы, гайды, шпаргалки, книги и задачи для каждого языка программирования.
➡️ Использование библиотеки alive-progress для визуализации прогресса в терминале
alive-progress позволяет настраивать анимации, цветовую схему и предоставляет множество стилей для отображения текущего состояния задачи.•
alive-progress делает выполнение длительных операций более информативным и приятным для пользователя.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
💸 Вакансии для IT'шников
Выбери своё направление ⤵
1. Frontend
2. Python
3. Java
4. Тестировщик QA
5. Data Science
6. DevOps
7. C#
8. C/C++
9. Golang
10. PHP
11. Kotlin
12. Swift
➡️ Pydash — мощная утилита для работы с данными в функциональном стиле
Pydash — это функциональная утилита для работы с коллекциями и объектами в Python. Она предлагает широкий набор инструментов для работы с данными: фильтрацию, трансформацию, агрегирование и многое другое, позволяя писать чистый и лаконичный код. Синтаксис Pydash напоминает популярную библиотеку Lodash из экосистемы JavaScript.•
Pydash упрощает работу с коллекциями данных, особенно когда вам нужно выполнять сложные манипуляции с вложенными структурами.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
➡️ HTTPie — удобный HTTP-клиент для Python
HTTPie — это современный и удобный HTTP-клиент для Python, который позволяет отправлять HTTP-запросы и получать ответы с минимальными усилиями. В отличие от requests, он имеет лаконичный синтаксис и автоматически форматирует ответы, делая работу с API более удобной и наглядной.•
HTTPie — отличный выбор для тестирования API и отладки запросов благодаря своему простому и понятному интерфейсу.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
Переводим текст с английского на русский язык и преобразуем его в голосовое сообщение
Для перевода текста с английского на русский и преобразования его в голосовое сообщение, вы можете использовать библиотеки googletrans для перевода и gTTS (Google Text-to-Speech) для синтеза речи.
pip install googletrans==4.0.0-rc1
pip install gtts
➡️ Использование functools.partialmethod
для создания частичных методовfunctools.partialmethod
— это функция, которая позволяет создать частичный метод класса, фиксируя некоторые аргументы метода заранее. Это полезно, когда нужно часто вызывать метод класса с одинаковыми параметрами, но вы хотите избежать повторного их указания.
🗣 В этом примере partialmethod
используется для создания метода, который фиксирует часть аргументов заранее, что упрощает вызовы.
✔️ Эта функция делает код более лаконичным и гибким при работе с методами классов.
➡️ Tenacity — мощная библиотека для реализации повторных попыток (retry)
Tenacity — это библиотека для реализации автоматического повторения операций при возникновении ошибок. Она позволяет легко добавить логику повторных попыток к любой функции или блоку кода, с гибкой настройкой условий и времени задержки между попытками.•
Tenacity — отличный инструмент для работы с нестабильными операциями, такими как запросы к API или подключения к базе данных.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
Cамостоятельно изучаете Python с нуля или хотите повысить грейд? Тогда курс Python-разработчик Junior от школы Level Up то, что вам нужно! 🧑🏻💻
Прямо сейчас открыт набор студентов на новый поток, где под контролем опытного преподавателя вы сможете выйти на новый уровень.
Все занятия только в онлайн вебинарах с преподавателем, никаких записанных уроков!
Во время обучения вы получите реальный практический опыт и изучите актуальный стек: базы данных, Django, FastApi, GIT. А еще вас будут ждать карьерные консультации, прокачка резюме по итогам курса 📝
🎁 Бонус — закрытое сообщество студентов
Изучайте полную программу и оставляйте заявку по ссылке 👉
https://clck.ru/3DTKiC
Старт группы уже в совсем скоро и только сегодня скидка 20% по промокоду PYTHONLEARNING !
Сегодня мы расскажем про школу и сообщество для разработчиков IT Mentor — это ребята, которые доведут вас за руку до трудоустройства в компанию мечты и не возьмут денег, если вы решите прекратить учебу либо не найдете работу 😳
Уже в октябре они запускают новый поток программы "Python-разработчик", где под контролем опытных менторов вы сможете выйти на Middle-Middle+ и получить оффер от 200 тыс.₽ 💸 после окончания программы.
Во время обучения каждый студент получает реальный практический опыт под руководством тимлида, а сам курс довольно легко совместить с работой или учебой: осваивать темы можно в своем темпе, а группа ребят вашего уровня не даст сойти с дистанции.
🫡 И, что не менее важно, вы сможете прокачать не только харды, но и усилить резюме, навыки самопрезентации и прохождения собеседований со всеми критическими точками, которые могут встретиться во время интервью и в начале работы.
Рекомендую не упускать шанс и усилиться в разработке на Python без вложений 👉 ссылка на сайт.
*Количество мест в группе ограничено
Реклама. ИП Тюльников, ИНН 526223159257.
➡️ Pony ORM — продвинутая ORM с поддержкой генерации SQL-запросов
Pony ORM — это удобная и мощная ORM, которая позволяет писать запросы на SQL, используя синтаксис Python. Она автоматически генерирует SQL-запросы на основе Python-кода, что делает работу с базами данных простой и интуитивной.•
Pony ORM — отличный выбор для разработчиков, которым важно писать лаконичный код при работе с базами данных, без явного написания SQL-запросов.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
🔒 6895 ГБ платного контента для программистов выложили в Telegram
Тонны курсов, уроков и видео теперь в открытом доступе:
🖥 Python — 724 ГБ
🖥 Frontend — 981 ГБ
🖥 Backend — 817 ГБ
👩💻 Все языки — 4373 ГБ
Успей подать заявку, пока не удалили
Большая шпаргалка по Matplotlib
С помощью Matplotlib можно визуализировать данные в Python — графики, диаграммы различной сложности для демонстрации данных в наглядном виде.
Python Learning 👩💻
➡️ Использование библиотеки Pyee для создания и управления событиями в Python
Pyee — это небольшая, но мощная библиотека, предоставляющая событийно-ориентированный подход в стиле Node.js для Python. Она позволяет легко создавать и управлять событиями в ваших приложениях, улучшая структуру кода и обеспечивая более гибкую обработку асинхронных операций.•
Pyee подходит для случаев, когда в приложении необходимо реализовать подписку и реагирование на различные события.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
➡️ Использование функции math.prod()
для перемножения элементов итерируемого объектаmath.prod()
— это полезная функция, появившаяся в Python 3.8. Она позволяет вычислить произведение всех элементов в переданном итерируемом объекте, подобно тому, как sum() вычисляет сумму.
✔️ math.prod() делает код более понятным и сокращает необходимость писать собственные циклы для умножения элементов.
Разбираем как решать задачи на LeetCode
✅ Примеры решений
✅ Пояснения
Выбери своё направление:
1. Python
2. JavaScript
3. Java
4. C#
5. Golang
6. C/C++
7. PHP
8. Kotlin
9. Swift
➡️ Использование метода itertools.pairwise()
для последовательного объединения элементовitertools.pairwise()
— это метод, добавленный в Python 3.10, который позволяет итерироваться по парам соседних элементов в последовательности. Это удобно при необходимости обработки пар значений, например, для вычисления разниц или поиска паттернов.
🗣 В этом примере pairwise используется для объединения последовательных элементов списка.
✔️ pairwise() делает код лаконичнее и помогает избежать ошибок при ручной обработке последовательностей.
🔥Тесты для подготовки к собеседованию🔥
Выбери своё направление:
1. Frontend
2. Python
3. Java
4. Тестировщик QA
5. Data Science
6. DevOps
7. C#
8. C/C++
9. Golang
10. PHP
11. Kotlin
12. Swift
➡️ Pygments — мощная библиотека для подсветки синтаксиса в Python
Pygments — это библиотека для подсветки синтаксиса, которая поддерживает более 300 языков программирования. Она может быть использована для форматирования кода в веб-приложениях, документации или редакторах. Pygments автоматически распознает язык и применяет соответствующую подсветку.•
Pygments — отличный выбор для создания приложений, требующих визуально выделенного кода с подсветкой синтаксиса.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
🔥 Самые нужные каналы для Python разработчика, чтобы расти в доходе 💸
• Python | Вопросы собесов
• Python | LeetCode
• Python | Тесты
• Python | Удалёнка
Подпишись, чтобы не потерять ☝️
➡️ AnyIO — универсальная библиотека для асинхронного программирования
AnyIO — это высокоуровневая библиотека для работы с асинхронными операциями, которая обеспечивает совместимость с asyncio, Trio и Curio. Она позволяет писать асинхронный код, не привязываясь к конкретной реализации, что упрощает поддержку различных фреймворков и библиотек.•
AnyIO — отличный выбор для создания асинхронных приложений, когда нужна гибкость и переносимость между различными асинхронными фреймворками.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
➡️ Piccolo ORM — современная и быстрая ORM для Python
Piccolo ORM — это асинхронная ORM для Python, которая предлагает простоту и высокую производительность. Она поддерживает автоматическую миграцию базы данных, имеет удобный синтаксис для создания моделей и запросов, и идеально подходит для использования с веб-фреймворками, такими как FastAPI и Starlette.•
Piccolo ORM — отличный выбор для разработчиков, которым нужно быстро и удобно работать с базами данных, используя асинхронные операции.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
➡️ Использование itertools.combinations_with_replacement
для генерации комбинаций с повторениямиitertools.combinations_with_replacement
— это полезная функция из модуля itertools
, которая позволяет создавать комбинации элементов с возможностью повторения. Это удобно, когда нужно сгенерировать все возможные сочетания заданной длины с повторяющимися элементами.
🗣 В этом примере combinations_with_replacement
используется для генерации всех пар чисел с возможностью повторения.
✔️ Эта функция позволяет решать задачи, связанные с генерацией вариантов, где повторения допустимы.
➡️ Использование types.MappingProxyType
для создания неизменяемых отображенийtypes.MappingProxyType
— это объект-обёртка, который позволяет создать неизменяемое отображение на основе существующего словаря. Он предоставляет доступ для чтения к данным словаря, но блокирует возможность их изменения, что полезно для защиты данных от случайных изменений.
🗣 В этом примере MappingProxyType используется для создания защищённого отображения.
MappingProxyType
помогает обезопасить данные, которые не должны изменяться в процессе работы программы.➡️ Polars — библиотека для обработки данных, оптимизированная для больших наборов
Polars — это высокопроизводительная библиотека для обработки и анализа данных, которая фокусируется на скорости и эффективной работе с большими наборами данных. Она предоставляет интуитивный интерфейс для работы с табличными данными и поддерживает многопоточность для максимальной производительности.•
Polars — отличный выбор для проектов, которым требуется быстрая обработка больших объёмов данных, с минимальными затратами на память.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻