About Python [ru]

👩‍💻 Кроссплатформенные приложения на Python с Flet и FastAPI: Полное руководство по разработке Статья демонстрирует, как с помощью Python и библиотек Flet и FastAPI создавать кроссплатформенные приложения. Рассматриваются подходы к разработке веб, мобильных и десктопных решений без необходимости изучать другие языки. Читать...

🔎 Подборка вакансий для джунов Junior Python разработчик 🟢Python, FastAPI, MongoDB, Redis, RabbitMQ, GitLab 🟢до 80 000 ₽ | 1–3 года Junior/Middle Python Developer 🟢Python, FastAPI, MySQL, Docker, AWS 🟢до 800 $ | 1–3 года Junior LLM / RAG Engineer 🟢Python, SQL, Jupyter Notebook, GitHub, LLM, RAG, VectorBD 🟢до 60 000 ₽ | 1–3 года

👩‍💻 Задачка по Python Напишите скрипт, который проверяет, существует ли указанный файл, и выводит сообщение Файл найден или Файл не найден. ➡️ Пример:

python check_file.py example.txt
Файл найден

Решение задачи ⬇️

import os import sys if len(sys.argv) < 2: print("Использование: python check_file.py <file_path>") sys.exit(1) file_path = sys.argv[1] if os.path.isfile(file_path): print("Файл найден") else: print("Файл не найден")

👩‍💻 Python + Pygame = Amazing Frogs: создаем крутую головоломку Готов создать игру, от которой не оторвешься? Давай вместе сделаем Amazing Frogs – убийцу Тетриса на Python! Тут тебе и падающие блоки, и взрывающиеся цвета, и хитрая механика. Запасайся кофе, открывай IDE, и поехали превращать код в игровое безумие! Читать...

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • Всё, что вы хотели знать о Django Channels • Сборка Python проекта с uv и Docker • DE-1. DIY ассистент на LLM • Ваши генераторные выражения сломаны: чиним и разбираемся • Всё, что вы хотели знать о Django Channels

Онлайн-интенсив для ИТ-специалистов в Открытых школах Т1 Уже есть опыт работы в ИТ, но хочешь прокачать скилы и продвинуться в карьере? Тогда скорее залетай на бесплатный ИТ-интенсив в Открытых школах Т1. Открытые школы — это возможность усилить свои навыки и получить оффер в ИТ-холдинг Т1. И все это за месяц, онлайн и в удобное вечернее время. Что ты получишь? ✅ бесплатное обучение в гибком формате: по вечерам, онлайн, из любого города РФ и РБ. ✅ материалы от HR для прокачки резюме и подготовки к интервью в Т1. ✅ много практики и уникальный рыночный опыт. ✅ поддержку опытных преподавателей и карьерный фаст-трек до мидла в Т1 для лучших выпускников. ✅ реальный шанс получить оффер в Т1. Более 1000 специалистов уже прошли этот путь — теперь твоя очередь! Регистрация до 14 марта! Подать заявку #реклама 16+ t1.ru О рекламодателе

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает список всех её подстрок. Подстрока — это непрерывная последовательность символов, содержащаяся в строке. ➡️ Пример:

"abc"
['a', 'ab', 'abc', 'b', 'bc', 'c']

Решение задачи ⬇️

def generate_substrings(s): substrings = [] for i in range(len(s)): for j in range(i + 1, len(s) + 1): substrings.append(s[i:j]) return substrings # Пример использования: input_string = "abc" result = generate_substrings(input_string) print(result) # Ожидаемый результат: ['a', 'ab', 'abc', 'b', 'bc', 'c']

👩‍💻 Состояние производительности Python 3.13: Free-Threading Статья посвящена новому free-threaded режиму в CPython 3.13, который открывает возможности параллельного выполнения потоков. Рассматриваются особенности его использования и влияние на производительность. Читать...

👩‍💻 Кастомизация Django Admin. Часть 1: Структура шаблонов Статья открывает цикл о кастомизации Django админки, начиная с основ. Рассматриваются ключевые шаблоны и механизм их поиска, чтобы упростить понимание структуры и облегчить работу с админкой. Читать...

🔄 Чередуй сложные и лёгкие задачи После нескольких часов работы над сложным алгоритмом чувствуешь, что мозг просто отказывается работать? 👉 Совет: чередуй тяжёлые задачи с более простыми и рутинными. Например, после часа разбора сложного бага переключись на форматирование кода, документацию или мелкие исправления. Это помогает мозгу «переключаться» и не перегружаться.

👩‍💻 Пишем небольшое приложение на Python для повышения продуктивности с помощью ИИ и BotHub API Статья объясняет, как создать приложение для автоматического анализа онлайн-встреч. Используя API BotHub (Whisper-1 + Claude 3.5 Sonnet), вы научитесь извлекать ключевые идеи, распределять задачи и генерировать отчёты в формате PDF. Читать...

👩‍💻 Возможности функции scatterplot() библиотеки seaborn Статья объясняет использование функции scatterplot() из seaborn для визуализации взаимосвязи числовых переменных. Рассказывается о параметрах настройки цвета, размера и стиля точек, что помогает в многомерном анализе данных. Читать...

👩‍💻 Что такое генераторные выражения в Python и чем они отличаются от списковых выражений? Генераторные выражения — это компактный способ создания итераторов в Python. Они похожи на списковые выражения (list comprehensions), но возвращают по одному элементу за раз, а не создают сразу весь список. Это делает их более эффективными по памяти, особенно для обработки больших объемов данных. ➡️ Пример:

# Списковое выражение — создает весь список в памяти
squared_list = [x**2 for x in range(10)]
print(squared_list)  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# Генераторное выражение — возвращает по одному значению
squared_gen = (x**2 for x in range(10))
print(next(squared_gen))  # 0
print(next(squared_gen))  # 1

🗣 Генераторные выражения экономят память и могут использоваться для последовательной обработки данных, где полный список не нужен.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Практическое обучение с подкреплением: от забав с MuJoCo'м до битв на арене Поговорим о создании пайплайна для обучения нейросетей, сражающихся на арене. Узнайте, как шаг за шагом построить процесс, и попробуйте обучить собственного чемпиона. Подробности и код на GitHub! Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры • «Снова упала?» Как поднять самооценку и зачем мы сравниваем себя с другими, даже если от этого больно • Из учителя в QA: мой путь в IT • Рынок дата-инженеров и прогноз на 2025 • Лидерами рождаются или становятся? Откуда берутся управленцы и лидеры в IT • Работать или переработать: как победить в себе заядлого удаленщика

📝 Подборка вакансий для сеньоров Senior Backend Developer (Python) • Python, FastAPI, Django, PostgreSQL • от 200 000 ₽ | 3–6 лет Senior Python Backend Developer • Python, Django, FastAPI, PostgreSQL, Docker, Apache Kafka • от 300 000 ₽ | 3–6 лет Python QA Automation Developer • Python, Linux, HTTP, TCP, CI/CD • до 5 000 $ | 1–3 года

👩‍💻 Погружение в мир диффузионных моделей — путеводитель для новичков Разбираемся в основах диффузионных моделей: принципы работы, отличия от GAN и автоэнкодеров. В статье три подхода к изучению – теория, практика и продвинутый уровень. Читать...

👩‍💻 Как создать свой реестр для хостинга Docker-контейнеров Хочешь полностью контролировать свои Docker-образы? Мы расскажем, как создать и настроить личный реестр контейнеров, идеально подходящий для твоих задач. Читать...

👩‍💻 Задачка по Python Создайте Python-приложение, которое принимает строку и определяет частоту встречаемости каждого символа в этой строке. Программа должна выводить результаты в консоль и сохранять их в файл char_count.json. ➡️ Пример: • python app.py count "Hello, World!" — выводит количество каждого символа и сохраняет в char_count.json. Решение задачи ⬇️

import json import sys from collections import Counter def count_chars(text): count = Counter(text) print(count) with open('char_count.json', 'w') as f: json.dump(count, f) if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) > 1: count_chars(sys.argv[1]) else: print("Укажите строку для подсчета символов.")

👩‍💻 Эксперимент: даём ChatGPT полный доступ к компьютеру В статье рассказывается о личном опыте создания проекта в программировании. Это не инструкция или руководство, а просто история новичка, который делится своей идеей, потому что подобного проекта он не нашел в сети. Читать...