Python Portal

Диагностика ty становится всё лучше Если ты ссылаешься на символ или модуль, который был добавлен в более новой версии Python, вам сообщат об этом, а также укажут, где и почему была выведена поддерживаемая версия Python 😎 👉 @PythonPortal

Удаление элементов из set в Python В Python множества (set) поддерживают два метода удаления элементов: remove() и discard() На изображении выше видно: > s.remove(4) выбрасывает KeyError, если элемента нет > s.discard(4) просто молчит и продолжает работу дальше Оба метода удаляют элементы, но ведут себя по-разному при отсутствии значения. remove() — строго, discard() — спокойно Такой подход помогает гибко управлять логикой в зависимости от ситуации: > нужно жёстко контролировать наличие элемента — используй remove() > хочешь без лишних исключений — discard() в помощь Ставь лайк, если разобрался 🚶‍♀️ 👉 @PythonPortal

Code review больше никогда не будет прежним CodeRabbit добавил бесплатные AI-ревью кода прямо в VS Code, Cursor и Windsurf. Этот инструмент находит баги и проверяет твой код на ошибки всего за несколько секунд. Подводит итоги и анализирует Pull Request из твоего репозитория на GitHub или GitLab Всё что нужно это открыть панель расширений в VS Code, Cursor или Windsurf, введите "CodeRabbit" и нажмите Install 😈 👉 @PythonPortal

Разыгрываем лучшие гаджеты года: iPhone 16 Pro Max на 256 ГБ, 15-дюймовый MacBook Air 16/256 ГБ и PlayStation 5 Pro! Чтобы их получить, достаточно подписаться на: • наш канал «Техночат» • И на канал «Больше, чем экономика» Нажимаете после этого на кнопку «Участвовать» и ждёте 2 июля — в этот день в 20:00 по московскому времени рандомайзер выберет трёх победителей. Первый получит айфон, второй — макбук, а третий — PlayStation. Призы бесплатно вышлем в ближайший к вам пункт выдачи СДЭК, поэтому уточните, есть ли он в вашей стране.

Вот игра, с которой ты выучишь Python Нет ничего лучше, чем писать код прямо внутри игры, чтобы понять, как работает программирование на практике. CodeStrike — шутер + приключение + Python. Полностью бесплатно в Steam — но ограниченное время Отличный способ учиться весело. Но, увы, мало кто знает. Наслаждайся ✌️ 👉 @PythonPortal

Нашёл классный инструмент для тех, кто работает с Pandas Теперь можно автоматически профилировать DataFrame в Jupyter с помощью Pandas AutoProfiler На выходе — распределение по колонкам, сводная статистика, данные по null-значениям, экспорт кода и т.д. Всё работает автоматически — писать дополнительный код не нужно Имба, влепи лайк если согласен ⚔️ 👉 @PythonPortal

👨‍💻 Эти каналы реально помогают в изучении программирования и IT Не веришь? Проверь сам: 👩‍💻 Easy GitHub — лучшие репозитории с гитхаба для практики и освоения IT. 🖥 Easy Python — лёгкое изучение самого универсального языка в мире. 🌐 Easy WebDev — всё про Frontend, Backend и сопутствующие технологии. 🔠 Easy InfoSec — ИБ, хакинг, OSINT, анонимность, пентест и многое другое. 🖥 Easy Coder — а здесь вообще про всё, что нужно знать для работы в IT.

🖱 Просто выбери нужное и получай топовые материалы каждый день!

Нужно создать XML с помощью Python? Попробуй модуль xml. 🐍 Я предпочитаю использовать ElementTree, но в модуле xml есть и другие способы работы с XML Функция create_xml(filename): создаёт XML-файл с заданным именем.

def create_xml(filename):

Затем создаём элементы:

root = xml.Element("Appointments")
appt = xml.Element("subAppointment")
root.append(appt)

> Appointments — корневой элемент > subAppointment — дочерний элемент, добавляется к корню Добавляем вложенный элемент:

begin = xml.SubElement(appt, "begin")
begin.text = "1181251680"

В subAppointment добавляется подэлемент <begin>, содержащий текст Сериализация и запись в файл:

tree = xml.ElementTree(root)
with open(filename, "wb") as fh:
    tree.write(fh)

> Создаётся дерево ElementTree из корня. > Файл открывается в бинарном режиме записи (wb). > XML записывается в файл Запускаем из консоли:

if __name__ == "__main__":
    create_xml("appt.xml")

Если скрипт запущен напрямую — вызывается функция create_xml с именем выходного файла "appt.xml" В результате создаётся XML-файл:

<Appointments>
  <subAppointment>
    <begin>1181251680</begin>
  </subAppointment>
</Appointments>

Готовый и читаемый XML-документ 😈 👉 @PythonPortal

Создай своего первого AI-агента + MCP-сервер на Python Вот всё, что тебе нужно, чтобы собрать своего первого AI-агента меньше чем за 20 минут. О коде, который ты здесь увидишь: > Используется Google ADK с Gemini Flash для запуска агента > Агент подключается к MCP-серверу > Он также использует два кастомных инструмента для выполнения задач > Всё, что делает агент, можно отслеживать благодаря библиотеке Opik Вот видео — можешь смотреть бесплатно. А вот репозиторий на GitHub с кодом 💯 👉 @PythonPortal

Каждую вторую "офисную рубашку" скоро заменят Ирония в том, что об этом говорит человек, который сам строит и тестирует нейросети. Я — тимлид с 11 годами опыта и каждый день внедряю ИИ в реальные продукты В блоге делюсь промтами, сценариями и приёмами, которые помогают не вылететь из профессии, а стать в 10 раз эффективнее. Подписывайся и научись управлять ИИ — пока это ещё выбор, а не необходимость: https://t.me/thats_it_ai_tech

Использование оператора match case В Python 3.10 был введён оператор match case для сопоставления с образцом (pattern matching). Он предоставляет более питоничный способ обработки множества условий без использования традиционных конструкций if-else. Выше представлен пример использования оператора match case для сопоставления дней недели с задачами. Например, case 'monday' срабатывает, если значение переменной day равно 'monday', и возвращает 'learn Python'. Подход с match-case более читаемый по сравнению с традиционным if, особенно при работе с большим числом условий Ставь лайк если это полезно для тебя 😈 👉 @PythonPortal

Принёс полезное с Хабра — перевод обновленного учебника по Flask от Мигеля Гринберга

Глава 1: Привет, мир! (тык); Глава 2: Шаблоны (тык); Глава 3: Веб-формы (тык); Глава 4: База данных (тык); Глава 5: Логины пользователей (тык); Глава 6: Страница профиля и аватары (тык); Глава 7: Обработка ошибок (тык); Глава 8: Подписчики (тык); Глава 9: Разбивка на страницы (тык); Глава 10: Поддержка электронной почты (тык); Глава 11: Дизайн приложения (тык); Глава 12: Дата и время (тык); Глава 13: I18n и L10n (тык); Глава 14: Ajax (тык); Глава 15: Улучшенная структура приложения (тык); Глава 16: Полнотекстовый поиск (тык); Глава 17: Развертывание на Linux (тык); Глава 18: Развертывание на Heroku (тык); Глава 19: Развертывание на контейнерах Docker (тык); Глава 20: Немного магии JavaScript (тык); Глава 21: Уведомления пользователей (тык); Глава 22: Фоновые задания (тык); Глава 23: Интерфейсы прикладного программирования (API) (тык).

Налетайте ☕️ 👉 @PythonPortal

Пройдите простой тест и получите доступ к мини-курсу по Python-разработке бесплатно: https://epic.st/Y-giw?erid=2VtzqvvKKJm

В России теперь можно официально зарегать свои ИТ-скиллы Минцифра запустила платформу, где любой желающий может пройти тест и получить сертификат — всё добровольно. Результат ляжет в личный кабинет на Госуслугах и будет действовать целый год. Уже можно подтвердить знания по Python, Java, SQL, Linux и другим технологиям. Пройти можно тут: gosuslugi.ru/itskills 🧠 👉 @PythonPortal

Подборка популярных каналов по информационной безопасности и этичному хакингу: 🔐 infosec — ламповое сообщество, которое публикует редкую литературу, курсы и полезный контент для ИБ специалистов любого уровня и направления. 🤯 Social Engineering — самый крупный ресурс в Telegram, посвященный этичному Хакингу, OSINT и социальной инженерии. 💬 Вакансии в ИБ — актуальные предложения от самых крупных работодателей и лидеров рынка в сфере информационной безопасности.

Майк Тайсон однажды сказал: "У всех есть план, пока не получат по лицу." В программировании (и особенно при изучении Python) это можно переформулировать так: «Кажется, что ты понял тему — пока не получишь задачу в лоб» Какой вывод даст этот код — и почему? 😶 👉 @PythonPortal

Если ты каждый день используешь кучу AI-инструментов — вот штука, которая серьёзно упростит тебе жизнь. Называется GlobalGPT В одном месте ты получаешь доступ к: GPT-4.5, Claude 3.7, DeepSeek, MidJourney, Perplexity, Runway и другим. Больше не нужно прыгать по вкладкам — всё в одной панели 🪄 👉 @PythonPortal

Нужно искать ключи в нескольких словарях с приоритетом? Ручной способ поиска: сначала в group3, если нет — в group2, если и там нет — в group1:

age = group3.get(name, group2.get(name, group1.get(name)))

Работает, но нечитаемо и неудобно, особенно при большом количестве словарей. Лучше используй ChainMap для чистой логики с подстановкой по умолчанию

m = ChainMap(group3, group2, group1)
age = m.get("ana")

Создается объект ChainMap, который объединяет словари по приоритету: Просто вызываешь m.get(key) — он сам идет по цепочке, пока не найдет ключ Даже если ключ есть в нескольких словарях, берётся первое вхождение по приоритету 👉 @PythonPortal

Посмотри на это: MCP-сервер для управления Jupyter-ноутбуками через Claude MCP-сервер — это "мост", который позволяет Claude напрямую управлять ноутбуком. Создавать ячейки, писать код, запускать его. Ты можешь сказать Claude что-то вроде:

«Создай ячейку с кодом, который загружает CSV-файл и строит график»

И он реально создаст такую ячейку в Jupyter и запустит её Полностью open-source и бесплатен для использования 😎

Совет по Python: Чтобы посчитать количество вхождений элементов, используйте Counter из модуля collections Например у нас словарь, где ключ — это ID устройства, а значение — его производитель.

devices_vendors = {
    'device001': 'Cisco',
    'device002': 'Juniper',
    'device003': 'Cisco',
    'device004': 'Arista',
    'device005': 'Cisco'
}

> Выполняем подсчёт:

vendor_counts = Counter(devices_vendors.values())

Здесь берутся все значения из словаря (.values()), т.е. список вендоров: ['Cisco', 'Juniper', 'Cisco', 'Arista', 'Cisco'], и Counter считает, сколько раз каждый встретился. > Выводим и получаем:

Counter({'Cisco': 3, 'Juniper': 1, 'Arista': 1})

👉 @PythonPortal