About Python [ru]

👩‍💻 Godot 3.6 с поддержкой python Использование Python вместо GDScript в Godot: настройка окружения, установка плагина для Python на версии 3.x и сборка игры под Windows. Всё просто и быстро для тех, кто предпочитает Python! Читать...

👩‍💻 Всё про конфиги Материалы лекции про конфигурационные файлы — все основные аспекты написания и использования конфигов для самых маленьких, примеры кода на python. Читать...

⚙️ Что такое enumerate() в Python и зачем он нужен? enumerate() — это встроенная функция, которая добавляет счётчик к итерируемому объекту. Полезна, когда нужно получить и индекс, и значение при переборе списка, строки или любого итератора. ➡️ Пример:

fruits = ['яблоко', 'банан', 'вишня']

for index, fruit in enumerate(fruits):
    print(f"{index}: {fruit}")

0: яблоко  
1: банан  
2: вишня

🗣️ Без enumerate() пришлось бы вручную управлять счётчиком. Это делает код чище, читаемее и более "питоничным".

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Пишем небольшой терминал на python #1. Файловая система Рассказываю, как начать писать терминал на Python с собственной примитивной файловой системой — первая часть серии. Стартуем с filesystem.py и классов для диска и файлов. Читать...

🖥 Ты теряешь месяцы на YouTube, когда всё можно было бы уместить в один PDF 📄 Senior разработчик Pythonl написал подробный PDF-гайд, в котором всё по-человечески: • без воды • очень наглядные иллюстрации, которые помогают понять сложные концепции • коротко и по делу • ускорение кода в 2–10 раз • снижение потребления памяти • антипаттерны и как их избегать • инструменты: py-spy, cProfile, Scalene • приёмы из Big Tech и реальные кейсы Отлично подходит для новичков Понял → Применил → Пошёл дальше Скачать полностью бесплатный гайд можно здесь.

👩‍💻 Проверка теории повторяемости биржевых графиков Данная статья навеяна мнением о том, что все участки биржевых графиков в прошлом уже повторялись, потому что поведение участников рынка подчиняется типовым сценариям. И если оцифровать все графики, то можно находить похожие участки в текущий момент времени и предполагать, какое движение будет в ближайшее время. Читать...

👩‍💻 Безопасный парсинг query string с типами Напишите функцию parse_query(query_string), которая принимает строку запроса из URL (например, "age=25&name=John&active=true") и возвращает словарь, где значения автоматически приводятся к корректным Python-типам: — "true" / "false" → bool — числа → int или float — остальное → str Поведение:

• Ключи и значения из строки должны быть декодированы (%20 → пробел и т.п.). • Повторяющиеся ключи игнорируются — берётся первое вхождение. • Пустые значения (key=) считаются None.

Решение задачи🔽

from urllib.parse import parse_qsl, unquote_plus def convert_value(val): if val == "": return None if val.lower() == "true": return True if val.lower() == "false": return False try: if "." in val: return float(val) return int(val) except ValueError: return val def parse_query(query_string): result = {} pairs = parse_qsl(query_string, keep_blank_values=True) for key, value in pairs: if key not in result: # Берем только первое вхождение decoded_key = unquote_plus(key) decoded_value = unquote_plus(value) result[decoded_key] = convert_value(decoded_value) return result # Пример использования query = "age=25&name=John%20Doe&height=1.82&active=true&admin=false&bio=&age=999" print(parse_query(query)) # Ожидаемый результат: # {'age': 25, 'name': 'John Doe', 'height': 1.82, 'active': True, 'admin': False, 'bio': None}

👩‍💻 Ищем похожие иероглифы при помощи искусственного интеллекта Пишу про свой мини-инструмент для изучения китайского — он показывает похожие иероглифы, чтобы не путаться. Объясняю архитектуру, выбор компонентов и кидаю код. Всё на Python и чуть SQL. Читать...

Получи грант до 1,2 млн руб. на обучение в магистратуре Хочешь развиваться в сфере ИТ и получить фундаментальные знания с практикой? Поступай в магистратуру Центрального университета! - 4 офлайн программы по востребованным направлениям ИТ - Онлайн-программа по машинному обучению - 300 мест с грантами до 1,2 млн руб. - Вечерние занятия и учеба по выходным — удобно совмещать с работой - Обучение по модели STEM-образования: на стыке науки, технологий и бизнеса - Возможность стажировок и трудоустройства в ведущих компаниях - Государственный диплом за 2 года Магистратура в Центральном университете — это современный подход к образованию, сильный преподавательский состав и актуальные кейсы от индустрии. Оставляй заявку на грант уже сейчас! Подать заявку #реклама 16+ apply.centraluniversity.ru О рекламодателе

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • Большой гайд по миграциям в Django: полезные советы и обход типичных подводных камней • Когда уверенность становится самонадеянностью: история одной фатальной ошибки • Как создать свой веб-фреймворк на Python • Рекурсивные запросы в SQLAlchemy • С бумаги на цифровую карту: генерация файла из таблицы для импорта на карту и геокодирование адресов с помощью Python

👩‍💻 Как Python помогает восстанавливать древние фрески: алгоритмы цифровой реставрации Рассказал, как с Python и OpenCV восстанавливал фрески: писал свои алгоритмы, экспериментировал с нейросетями и пытался вернуть прошлое в настоящем. IT встречает вечность, серьёзно. Читать...

⚙️ Что такое functools.partial в Python и зачем он используется? functools.partial позволяет создавать новые функции с фиксированными аргументами на основе существующих функций. Это удобно для сокращения вызовов функций или создания функций-обёрток с предопределёнными параметрами. ➡️ Пример:

from functools import partial

def power(base, exponent):
    return base ** exponent

# Фиксируем аргумент exponent = 2
square = partial(power, exponent=2)

print(square(5))  # 25
print(square(10)) # 100

🗣️ В этом примере partial создаёт новую функцию square, которая всегда возводит число в квадрат. Это упрощает вызовы функций и улучшает читаемость кода.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Чем опасен apply() и почему его стоит заменить Сегодня рассмотрим почему DataFrame.apply() — это так себе инструмент в 2025 году, чем его заменять и как писать dataframe-логику так, чтобы она летала вместо того, чтобы жечь CPU и бюджет. Читать...

📋 Превращай мозговой штурм в задачник Обсуждение, планирование, идеи — всё звучит круто, пока не превращено в конкретные действия. 👉 Совет: по итогу любой встречи или brainstorm'а — выписывай минимум 3 чёткие задачи, которые можно взять в работу. Без действия любая идея остаётся просто разговором.

👩‍💻 Шпаргалка по установке драйверов NVIDIA на ML сервер Данный материал предназначен для быстрой и последовательной установки драйверов NVIDIA, в том числе для видеокарт 50xx серии, а также настройки NVIDIA Container Toolkit. Эта инструкция актуальна для Linux-систем на базе Ubuntu и других Debian-совместимых дистрибутивов. Читать...

👩‍💻 Как одной математической формулой определить цвет ячейки на рулетке? Можно ли вместо if-else в задаче про цвет кармана рулетки использовать формулу? Автор копается в правилах, разбирает закономерности и ищет универсальное решение. Спойлер: не зря. Читать...

👩‍💻 Анализ и прогнозирование погодных условий Исследование климатических изменений с 1950 по 2024 год — по данным из шести стран с разным климатом. Меньше эмоций, больше цифр и выводов о глобальных трендах. Читать...

🤖📈 Папка Экспертов: ИИ, ИТ и Маркетинг https://t.me/addlist/f_e6mA-BQio3YmJi Ключевые инсайты, свежие новости и экспертные комментарии этой недели Что внутри подборки: ✅ Актуальные тренды в мире ИИ и ИТ: от новых технологий до внедрения в бизнес ✅ Изменения в алгоритмах и платформах: Google, Meta, Яндекс, Telegram, SEO, таргетинг ✅ Разбор свежих кейсов: как используют ИИ в маркетинге и автоматизации ✅ Практические советы по интеграции AI-инструментов в маркетинговые процессы ✅ Наша экспертная аналитика: что эти новости значат для бизнеса и как адаптироваться https://t.me/addlist/f_e6mA-BQio3YmJi Почему это важно: Технологии развиваются стремительно — то, что работало вчера, сегодня устаревает. Мы отбираем действительно важное, чтобы вы не тратили время на фильтрацию потока информации, а получали только то, что помогает масштабировать бизнес и находить новые точки роста. Для кого: • Для предпринимателей, которые ищут новые возможности для развития • Для маркетологов, которые хотят быть на шаг впереди рынка • Для ИТ-специалистов, которые внедряют AI-решения в бизнес 📩 Подписывайтесь, чтобы быть в курсе ключевых изменений в ИИ, ИТ и маркетинге. https://t.me/addlist/f_e6mA-BQio3YmJi

👩‍💻 Группировка значений по ключу в списке словарей Напишите функцию, которая принимает список словарей и группирует значения по определённому ключу. Это полезно для агрегации данных, предварительной обработки и подготовки к анализу. Решение задачи🔽

from collections import defaultdict def group_by_key(data, key): grouped = defaultdict(list) for item in data: grouped[item[key]].append(item) return dict(grouped) # Пример использования data = [ {"category": "fruit", "name": "apple"}, {"category": "vegetable", "name": "carrot"}, {"category": "fruit", "name": "banana"}, {"category": "vegetable", "name": "lettuce"}, ] result = group_by_key(data, "category") print(result) # Ожидаемый результат: # { # 'fruit': [{'category': 'fruit', 'name': 'apple'}, {'category': 'fruit', 'name': 'banana'}], # 'vegetable': [{'category': 'vegetable', 'name': 'carrot'}, {'category': 'vegetable', 'name': 'lettuce'}] # }

👩‍💻 Создаем Telegram-бота для генерации случайных пользовательских данных на Python Автор делится опытом создания Telegram-бота, который генерирует реалистичные тестовые данные с учётом нацособенностей — идеален для разработчиков и тестировщиков. Читать...