Pythoner

Программируешь или уже пробуешь себя в IT-сфере?🤔 Bit And Byte | Python — канал для тех, кто запутался в бесконечных курсах и устал от скучных, сложных объяснений. В канале у них ты найдёшь: 📈 Топовый обучающий материал с интересной подачей 🧩 Пошаговые гайды: с чего начать в IT и не перегореть 🚀 Будущие проекты, которые укрепят твое портфолио ⚙️ Подборки инструментов, которые упрощают работу 😄 Юмор и мемы — чтобы отдохнуть и расслабиться Все это уже внутри канала — доступ только для участников. Мы сделали материалы максимально качественными и понятными.😊 Если ты хочешь идти по этому пути легче и быстрее Заглядывай на канал.

✈️Python использует оптимизации хранения неизменяемых объектов, чтобы ускорить работу и экономить память. ➡️Small Integer Cache Числа от -5 до 256 кешируются и переиспользуются:

a = 256
b = 256
print(a is b)  # True

c = 257
d = 257
print(c is d)  # False (новые объекты)

🔫Это работает, потому что Python заранее создаёт эти числа в памяти. ➡️String Interning Короткие строки и строки, состоящие только из букв и _, могут кешироваться:

s1 = "hello"
s2 = "hello"
print(s1 is s2)  # True

s3 = "hello world!"
s4 = "hello world!"
print(s3 is s4)  # False (слишком длинная строка)

🔫Используется в компиляторе Python для ускорения работы со строками. 🐍 Pythoner

🤔Разбор Всё просто! Функция не изменяет исходную переменную string, потому что строки неизменяемы и присваивание внутри функции не влияет на внешние переменные. Поэтому print(string) выведет: hello 🐍 Pythoner

E-CODE'25 — IT-событие для опытных инженеров Ozon Tech собирает экспертное комьюнити на главную конференцию осени. Два дня докладов, лекции от учёных, нетворк в формате 1х1 и неформальное общение. И, конечно, вечеринки. В лайнапе НТР, Нейромонах Феофан, ILWT и Заточка. Звучит, как лучший 256 день года. И это так и есть. 📅 13–14 сентября 🏠 Москва Loft Hall + онлайн 💻 Регистрация обязательна. Успейте забронировать место — они уже заканчиваются. Зарегистрироваться #реклама 16+ ecode.ozon.tech О рекламодателе

✈️Метод __call__ позволяет использовать класс как декоратор:

class Logger:
    def __call__(self, func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print(f"Вызов {func.__name__} с аргументами {args} {kwargs}")
            result = func(*args, **kwargs)
            print(f"Результат: {result}")
            return result
        return wrapper

@Logger()
def add(a, b):
    return a + b

add(3, 4)
# Вызов add с аргументами (3, 4) {}
# Результат: 7

💡Заключение: Это полезно для логирования, измерения времени работы функций и других задач. 🐍 Pythoner

Пароли под угрозой? Пассворк — защитник ваших данных Мировая статистика подтверждает: число утечек данных растёт, а корпоративные пароли остаются одной из главных целей атак. Скомпрометированная учётная запись вашего сотрудника может обойтись компании слишком дорого. Почему Пассворк 7 — надёжный менеджер паролей для защиты ваших данных: • Входит в единый реестр российского ПО • Все данные хранятся на сервере вашей компании • Двойное шифрование с нулевым разглашением по алгоритмам ГОСТ или AES-256 • Аудит безопасности паролей • Детальная история всех действий в системе • Полнофункциональный API Пассворк подходит для безопасного хранения данных компаний любого размера, от небольшого бизнеса до корпораций — ведь надёжная защита данных нужна всем. Протестируйте Пассворк 7 бесплатно Попробовать #реклама 16+ passwork.ru О рекламодателе

➡️В современном мире базы данных являются неотъемлемой частью многих приложений. Однако, перед выбором базы данных, необходимо понимать различия между типами баз данных. Сегодня мы рассмотрим разницу между SQL и NoSQL базами данных. ➡️SQL базы данных: SQL (Structured Query Language) - это язык программирования, который используется для управления реляционными базами данных. SQL базы данных используют таблицы для хранения информации, а каждая таблица состоит из строк и столбцов. SQL базы данных поддерживают транзакции, что обеспечивает целостность данных. Они также легко масштабируются, что позволяет управлять большими объемами данных. ➡️NoSQL базы данных: NoSQL (Not Only SQL) базы данных - это новый тип баз данных, который не использует традиционные таблицы для хранения информации. Вместо этого, они используют документы, ключи и значения, графы или колоночные семейства. NoSQL базы данных были созданы для управления большими объемами данные с высокой скоростью и производительностью. Они также легко масштабируются, что делает их отличным выбором для приложений, которые необходимо расширять. ➡️Различия между SQL и NoSQL базами данных: Основное различие между SQL и NoSQL базами данных заключается в том, как они хранят и управляют данными. SQL базы данных используют таблицы, которые связаны друг с другом по ключам внешних таблиц. NoSQL базы данных используют документы, ключи и значения, графы или колоночные семейства, которые могут хранить неструктурированные данные. SQL базы данных имеют строгую схему, что означает, что каждый элемент данных должен соответствовать заданной схеме. NoSQL базы данных, с другой стороны, не имеют строгой схемы, что позволяет добавлять данные без необходимости изменения схемы. 🐍 Pythoner

Дарим подписку на Яндекс Музыку Ответьте на 1 вопрос и Яндекс Музыка ваша для вас и 3-х ваших близких. Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в подписке. Попробуйте бесплатно❤️ Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе Реклама на Яндексе

✈️Устал от REST с кучей эндпоинтов? Взгляни на GraphQL — один гибкий запрос вместо 5 ручек. ➡️Для Python есть два удобных инструмента: 1. Strawberry:

На базе dataclass + type hints = лаконично и читаемо.
@strawberry.type
class User:
    name: str

@strawberry.type
class Query:
    @strawberry.field
    def hello(self) -> str:
        return "Привет!"

schema = strawberry.Schema(Query)

Работает с FastAPI и ASGI 2.Ariadne: GraphQL-схема через SDL (как в JS/GraphQL-ecosystem). Гибкость + контроль:

type_defs = """
  type Query {
    hello: String!
  }
"""

@query.field("hello")
def resolve_hello(_, info):
    return "Привет из Ariadne"

Легко интегрируется с Starlette / FastAPI, поддерживает subscriptions 🐍 Pythoner

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

✈️Функция filter() в Python используется для фильтрации элементов из итерируемого объекта (например, списка, кортежа и т.д.) на основе заданного условия. Она принимает два аргумента: функцию и итерируемый объект. Функция должна возвращать True или False для каждого элемента, и filter() вернет только те элементы, для которых функция вернула True. ➡️Синтаксис:

filter(function, iterable)

- function: Функция, которая проверяет каждый элемент. Если None, то возвращаются все элементы, которые являются истинными (truthy). - iterable: Итерируемый объект, который нужно фильтровать. ➡️Пример. filter() для фильтрации четных чисел из списка::

# Функция, которая проверяет, является ли число четным
def is_even(n):
    return n % 2 == 0

# Исходный список
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# Фильтрация четных чисел
even_numbers = filter(is_even, numbers)

# Преобразуем результат в список и выводим
even_numbers_list = list(even_numbers)
print(even_numbers_list)  # Вывод: [2, 4, 6, 8, 10]

🐍 Pythoner

Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡ Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌 Попробовать

✈️Context Manager в Python - это объект, который позволяет работать с ресурсами в блоках кода с помощью ключевого слова "with". Context Manager предоставляет возможность автоматически захватывать и освобождать ресурсы, такие как файлы, сокеты, соединения с базами данных и т. д. ➡️Основные возможности контекстных менеджеров: - Автоматическое управление ресурсами: Контекстные менеджеры автоматически управляют ресурсами, что позволяет избежать утечек и ошибок. - Поддержка различных ресурсов: Контекстные менеджеры могут использоваться для управления различными ресурсами, такими как файлы, сетевые соединения, базы данных и другие. - Создание собственных контекстных менеджеров: Вы можете создавать свои собственные контекстные менеджеры, используя протокол контекстных менеджеров. ➡️Примеры: 1. Создание контекстного менеджера с помощью класса:

class MyResource:
    def __enter__(self):
        print("Resource opened")
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print("Resource closed")

# Использование контекстного менеджера
with MyResource() as resource:
    print("Inside with block")

2. Работа с сетевыми соединениями:

import socket

class SocketManager:
    def __init__(self, host, port):
        self.host = host
        self.port = port
        self.socket = None

    def __enter__(self):
        self.socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
        self.socket.connect((self.host, self.port))
        return self.socket

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.socket.close()

# Использование контекстного менеджера
with SocketManager('example.com', 80) as sock:
    sock.sendall(b"GET / HTTP/1.1\r\nHost: example.com\r\n\r\n")
    response = sock.recv(4096)
    print(response.decode())

💡Заключение: Context Manager в Python удобен и надежен для работы с ресурсами, так как гарантирует их корректное освобождение и упрощает работу с ними. 🐍 Pythoner

Мультитрек для опытных бэкенд-разработчиков Ищем бэкенд-разработчиков с 5+ годами опыта на C++, Java/Kotlin, Go или Python в команды Яндекса. Здесь мы вместе строим технологии, которые меняют мир. Создаём продукты на основе ИИ и машинного обучения, формируем сильную инженерную культуру, внедряем научный подход. Специально для соискателей мы разработали Мультитрек — программу, где можно попробовать задачи на практике перед тем, как выбрать команду и проект. Как всё устроено: до 18 августа оставляете заявку, 23 августа решаете задачи для разработчиков на технических секциях, 24 августа завершаете собеседование и получаете офер. Дальше вы сможете попробовать себя в трёх командах: поработать в каждой по 3–4 недели, изучить процессы, познакомиться с коллегами и выбрать лучший для себя проект. Узнать больше #реклама 16+ yandex.ru О рекламодателе

E-CUP возвращается. Реальные данные. Масштабные проекты. Большие призы Решайте ML-задачи в стиле Ozon Tech. Девять победителей разделят призовой фонд соревнования — 7 200 000 рублей 🔥 Тест-драйв работы в e-com бигтехе стартует здесь. 🗓 Регистрация: https://cnrlink.com/ecup25pythoner 💻 Формат участия: онлайн 👥 Команда: от 1 до 5 человек 🎯 Для кого: Data Scientists, ML-специалисты, аналитики данных, дата-инженеры, специалисты Big Data и разработчики, которые интересуются ML/DS. Что вас ждёт: 🔹 Работа над проектом для миллионов пользователей на основе данных от ведущего e-com в России. 🔹 Обмен опытом с экспертами Ozon Tech. 🔹 Эксклюзивный мерч для победителей и подарки для самых активных участников. 🔹 Питчинг — 13 сентября на конференции E-CODE. Ozon Tech предоставит финалистам билеты и оплатит поездку. Три трека E-CUP: 1️⃣ Рекомендации: предсказание следующей покупки пользователя 2️⃣ Логистика: автопланирование курьеров 3️⃣ Контроль качества: автоматическое выявление поддельных товаров Регистрация на платформе Codenrock: https://cnrlink.com/ecup25pythoner

✈️Dict comprehension – это удобный способ создания словарей в одну строку, используя генераторы. Он позволяет преобразовывать данные компактно и эффективно. ➡️Основной синтаксис:

{key: value for item in iterable}

➡️Создание словаря из списка:

numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = {x: x**2 for x in numbers}
print(squared)  # {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

➡️Фильтрация значений:

original = {"a": 10, "b": 20, "c": 30}
filtered = {k: v for k, v in original.items() if v > 15}
print(filtered)  # {'b': 20, 'c': 30}

➡️Создание словаря из строки:

text = "hello"
char_count = {char: text.count(char) for char in set(text)}
print(char_count)  # {'o': 1, 'l': 2, 'e': 1, 'h': 1}

🐍 Pythoner

Как зарабатывать удаленно с нейросетями? Присоединяйся! Подпишись прямо сейчас, чтобы не потерять: Свежие обзоры нейросетей, которые реально работают — без лишнего хайпа и воды, только проверенная информация, которую можно использовать для заработка. Пошаговые видео-уроки, после которых всё станет понятно — научитесь быстро осваивать новые профессии и автоматизировать рутинные задачи. Как находить клиентов, готовых платить дорого — секреты эффективного поиска заказов и построения стабильного потока заказов. Автоматизация работы — научитесь выполнять 2-часовую работу за 20 минут без выгорания, автоматизируя рутину с помощью нейросетей. Дополнительный доход — узнаете, как зарабатывать в свободное время, не уходя с основной работы или учебы. Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе

➡️В Python is проверяет, один ли это объект в памяти, а не равны ли значения:

a = 1000
b = 1000
print(a is b)  # False

Даже если a == b, a is b может вернуть False, потому что это разные объекты. Python кэширует только небольшие числа и короткие строки. ➡️Частая ошибка:

if value is "test":  # ❌

Правильно:

if value == "test":  # ✅

➡️Когда is уместен? Только для сравнения с singleton'ами, такими как:

if x is None:
    ...

🔫Неправильное использование is может вызвать странные баги, особенно в сравнениях. Будь точен — is не для значений. 🐍 Pythoner