ar
Feedback
PytStart | Программирование на Python

PytStart | Программирование на Python

الذهاب إلى القناة على Telegram

Python: примеры кода, уроки, статьи Купить рекламу: https://telega.in/c/pytstart ✍️По всем вопросам: @Pascal4eg

إظهار المزيد
4 256
المشتركون
-224 ساعات
-167 أيام
-6130 أيام

جاري تحميل البيانات...

القنوات المماثلة
لا توجد بيانات
هل تواجه مشاكل؟ يرجى تحديث الصفحة أو الاتصال بمدير الدعم الخاص بنا.
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أغسطس '26
أغسطس '26
+12
في 0 قنوات
يوليو '26
+5
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+68
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '26
+110
في 10 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+24
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+58
في 8 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+30
في 3 قنوات
Get PRO
يناير '26
+20
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+79
في 25 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+102
في 11 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+17
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+24
في 6 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+351
في 30 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+286
في 21 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+304
في 31 قنوات
Get PRO
مايو '25
+383
في 32 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+496
في 34 قنوات
Get PRO
مارس '25
+845
في 49 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+3 212
في 123 قنوات
التاريخ
نمو المشتركين
الإشارات
القنوات
30 أغسطس+1
29 أغسطس0
28 أغسطس0
27 أغسطس0
26 أغسطس+1
25 أغسطس0
24 أغسطس+1
23 أغسطس0
22 أغسطس0
21 أغسطس0
20 أغسطس0
19 أغسطس0
18 أغسطس0
17 أغسطس0
16 أغسطس0
15 أغسطس+1
14 أغسطس0
13 أغسطس+1
12 أغسطس+2
11 أغسطس0
10 أغسطس0
09 أغسطس0
08 أغسطس+1
07 أغسطس0
06 أغسطس+2
05 أغسطس0
04 أغسطس0
03 أغسطس+1
02 أغسطس+1
01 أغسطس0
منشورات القناة
🖥 Как сделать генератор случайных паролей на Python Небольшой скрипт, который создаёт случайный пароль заданной длины 🔐

import secrets
import string

chars = string.ascii_letters + string.digits + "!@#$%^&*"

password = "".join(
    secrets.choice(chars)
    for _ in range(16)
)

print(password)
💡 Почему secrets, а не обычный random? secrets предназначен именно для случаев, где важна непредсказуемость случайных значений. 📌 Можно менять длину:

length = 24

password = "".join(
    secrets.choice(chars)
    for _ in range(length)
)
🔥 На основе этого можно сделать: — генератор паролей — CLI-утилиту — генератор токенов — автоматическое создание временных ключей

2
«Освоение модульного тестирования с использованием Pytest» курс на Stepik Сегодня умение писать тесты ценится почти так же, к
«Освоение модульного тестирования с использованием Pytest» курс на Stepik Сегодня умение писать тесты ценится почти так же, как и умение писать сам код. Если pytest, fixtures, CI/CD и coverage всё ещё вызывают вопросы самое время это исправить Программа курса: • Pytest: от базовых тестов до CI/CD • fixtures, mocking, parametrization • Flask/API testing • Selenium и UI тестирование • Docker + Docker Compose • GitHub Actions • coverage и отчёты • debugging и refactoring тестов Курс построен вокруг практики: много примеров, готовых кейсов и разборов рабочих сценариев 48 часов действует скидка 25% ↗️ Пройти курс на Stepik
96
3
🖥 Как найти дубликаты в папке с помощью Python Например, в папке лежат сотни файлов, и нужно понять, какие из них полностью одинаковые. Можно сравнивать их по хэшу 👇 from pathlib import Path import hashlib def get_hash(path): return hashlib.md5(path.read_bytes()).hexdigest() files = {} for file in Path("files").iterdir(): if file.is_file(): file_hash = get_hash(file) files.setdefault(file_hash, []).append(file) for group in files.values(): if len(group) > 1: print("Дубликаты:") for file in group: print(" ", file) 💡 Идея простая: 📄 файл → 🔢 хэш → 🔍 сравниваем хэши Если хэши совпали, файлы с высокой вероятностью одинаковые. 🔥 Такой скрипт можно использовать для: — очистки папок — поиска повторяющихся фото — анализа больших архивов — автоматизации работы с файлами
226
4
Вайбкодим «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG» Образовательная программа на Stepik по разработке соврем
Вайбкодим «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG» Образовательная программа на Stepik по разработке современных AI-агентов. Начинаем с Model Context Protocol: создаём MCP-серверы, подключаем инструменты и внешние API, а затем переходим к разработке Agentic RAG-систем с памятью, рассуждением, поиском знаний и оценкой качества. • Model Context Protocol и MCP-серверы • LangChain, LangGraph, LlamaIndex • API, инструменты, ресурсы и промпты • Классический RAG → Agentic RAG • ReAct, память и планирование • Графы знаний и свои инструменты • Трассировка и подготовка к production Успей, скидка 20% действует 48 часов ↗️ Начать обучение на Stepik
242
5
🖥 Как превратить PDF в текст с помощью Python Нужно быстро достать текст из PDF? Можно автоматизировать это 👇 import fitz doc = fitz.open("document.pdf") for page in doc: print(page.get_text()) 📦 Установка: pip install pymupdf 💡 А если нужно сохранить весь текст в файл: with open("result.txt", "w", encoding="utf-8") as file: for page in doc: file.write(page.get_text()) 🔥 Получается простой конвертер PDF → TXT. На этом можно построить: — поиск по документам — обработку большого количества PDF — извлечение данных из отчётов — подготовку текста для AI ⚠️ Если PDF состоит из сканов, обычное извлечение текста может не сработать - тогда понадобится OCR.
378
6
Самое интересное в российском PostgreSQL этой осенью! Регистрируйтесь на бесплатную конференцию по PostgreSQL и технологиям С
Самое интересное в российском PostgreSQL этой осенью! Регистрируйтесь на бесплатную конференцию по PostgreSQL и технологиям СУБД — Tantor JAM 2026. 10 сентября, Москва. 📅 Что будет на конференции: ✅ AI-first мониторинг СУБД: что уже сегодня можно передать ИИ-агентам и как меняется профессия DBA; ✅ аналитика и HTAP без внешней обвязки, внутри Postgres; ✅ как за два года изменился PostgreSQL для 1С; ✅ защита данных в Tantor Postgres. Как всегда — технические доклады, живое общение с разработчиками и архитекторами, обмен опытом, а еще — вечерняя программа в честь пятилетия «Тантор Лабс». Участие бесплатное. 10.09.2026, Москва Зарегистрироваться #реклама 16+ tantorlabs.ru О рекламодателе
248
7
🖥 Как превратить текст в речь с помощью Python Можно заставить Python буквально говорить 🔊 Для этого есть библиотека pyttsx3: import pyttsx3 engine = pyttsx3.init() engine.say("Привет! Я говорю с помощью Python") engine.runAndWait() 📦 Установка: pip install pyttsx3 💡 Можно сделать функцию: def speak(text): engine.say(text) engine.runAndWait() speak("Сегодня изучаем Python!") 🔥 На этой основе можно сделать: — голосового помощника — программу для чтения текста — озвучку уведомлений — простого desktop-бота И всё это — без сложных моделей и API 🚀
396
8
Бесплатный курс по нейросетям для контента от Skillbox За 3 дня покажем, как создавать тексты, визуалы и видео с нейросетями
Бесплатный курс по нейросетям для контента от Skillbox За 3 дня покажем, как создавать тексты, визуалы и видео с нейросетями — даже если вы начинаете с нуля. ✅Опыт в IT не требуется ✅Контент для любой ниши ✅Секреты реалистичного ИИ-контента Поработаете с NanoBanana, Kling, Leonardo AI, ChatGPT, Claude и Seedance. Научитесь делать ИИ-контент реалистичным и получать от нейросетей нужный результат. Курс бесплатный — 0 ₽. Переходите по кнопке «Подробнее». Узнать больше #реклама 16+ bootcamp.skillbox.ru О рекламодателе
295
9
🖥 Как повторить строку несколько раз В Python для этого не нужен цикл 👇 text = "Python! " print(text * 3) 👉 Результат: Python! Python! Python! 💡 То же самое работает со списками: nums = [1, 2] print(nums * 3) Получим: [1, 2, 1, 2, 1, 2] 🔥 Это удобно, когда нужно быстро создать повторяющуюся строку или последовательность. ⚠️ Но со списками есть нюанс: элементы не копируются глубоко - для вложенных изменяемых объектов это может привести к неожиданному поведению.
339
10
На бесплатном вебинаре «Стабилизация Python-автотестов: причины и инструменты» разберем, как корректно локализовать источник
На бесплатном вебинаре «Стабилизация Python-автотестов: причины и инструменты» разберем, как корректно локализовать источник флаппи-тестов: ошибка лежит в логике теста, в нестабильности окружения или это проблема самого продукта. Основные блоки: ☑️Диагностика. Как отличить flaky-тест от гейзен-бага и почему стандартный подход «перезапустить еще раз» часто делает только хуже. ☑️Инструментарий стабилизации. Покажем на практике, когда действительно помогает pytest-retry, а когда стоит применить pytest-flakefinder для оценки «здоровья» тестового набора. ☑️Стратегия ожиданий. Разберем, почему фиксированные time.sleep() — антипаттерн, и как внедрить экспоненциальные ожидания с помощью tenacity, не усложняя код. 📆Когда: 28 августа в 17:00 (Мск) ️👩‍🎓Спикер: Алиса Гусева — специалист в области автоматизированного тестирования 👉Записаться👈 #реклама О рекламодателе
243
11
👩‍💻 Как работает collections.Counter? Counter — это удобный инструмент для подсчета элементов в коллекции. Не обязательно писать цикл и вручную считать каждый элемент 👇 ➡️ Пример: from collections import Counter data = "aabbbcccc" counter = Counter(data) print(counter) # Counter({'c': 4, 'b': 3, 'a': 2}) ✔️ Можно использовать для нахождения самых частых элементов: print(counter.most_common(2)) # [('c', 4), ('b', 3)] ⚙️ Также работает со списками: words = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "banana"] print(Counter(words)) # {'banana': 3, 'apple': 2, 'orange': 1} 🔥 Counter особенно полезен для: — анализа текста — подсчёта слов — статистики — обработки данных
349
12
Решайте задачи и готовьтесь к техсекции на стажировку А ты сможешь решить алгоритмическую задачу за час и без подсказок? Янде
Решайте задачи и готовьтесь к техсекции на стажировку А ты сможешь решить алгоритмическую задачу за час и без подсказок? Яндекс проводит бесплатные тренировки по алгоритмам для тех, кто хочет систематизировать знания, прокачать решение задач и подготовиться к техническому собеседованию. -Короткие видеоуроки -Практические задачи -Регулярные соревнования -Решение задач на время -Рейтинг и награды -Возможность получить сертификат Мы тренируем не только знание алгоритмов, но и умение применять их тогда, когда рядом нет подсказок. Проверь свои алгоритмические навыки и прокачай слабые места. Регистрируйся на бесплатные тренировки! Записаться онлайн #реклама 16+ yandex.ru О рекламодателе
305
13
👩‍💻 *args и **kwargs: гибкие параметры без боли Иногда ты не знаешь заранее, сколько аргументов получит твоя функция. Python даёт тебе две магические конструкции для таких случаев — *args и **kwargs. 📌*args собирает все позиционные аргументы в кортеж: def add_all(*args): return sum(args) add_all(1, 2, 3) # ➡️ 6 📌 **kwargs собирает все именованные аргументы в словарь: def print_config(**kwargs): for k, v in kwargs.items(): print(f"{k} = {v}") print_config(debug=True, timeout=10) # ➡️ debug = True # ➡️ timeout = 10 🔥Комбинируем всё: def func(a, b, *args, **kwargs): pass ➡️ a и b — обязательные, args — остальные позиционные, kwargs — именованные. 🧠 Применения: 1. Проксирование аргументов Ты вызываешь другую функцию, не зная её сигнатуру: def wrapper(*args, **kwargs): return real_func(*args, **kwargs) 2. Гибкий API без переписывания сигнатур Вместо: def create_user(name, email, age, is_admin=False): ... Можно: def create_user(**kwargs): ... 3. Расширение без поломки интерфейса У тебя есть базовый метод: def process(data, **kwargs): ... ➡️ В будущем можно спокойно добавить флаги, не меняя вызовы. 🗣️ Запомни: *args и **kwargs — это про гибкость и масштабируемость. Главное — использовать их осознанно: когда действительно нужно, а не “на всякий случай”. 📍Где применяется: Декораторы, middleware, логгеры, фреймворки (Django, Flask), адаптеры, кастомные API, генераторы CLI-интерфейсов.
539
14
Хочешь попасть в Яндекс или прокачать ML? Data Dojo — это не лекции, а разбор реальных задач из ML-соревнований и общение с э
Хочешь попасть в Яндекс или прокачать ML? Data Dojo — это не лекции, а разбор реальных задач из ML-соревнований и общение с экспертами Яндекса. Здесь ты прокачаешь навыки, найдёшь команду и выйдешь на новый уровень — как настоящий data-самурай. Нетворкинг, карьерные инсайты и задачи, которые решают топы — всё в одном месте. Встреча ML-комьюнити Data Dojo: — общение с руководителями команд — реальные кейсы из ML — новые карьерные возможности Это не просто встреча — это шанс выйти на следующий уровень, прокачаться в ML и получить карьерную консультацию от экспертов Яндекса. Подай заявку бесплатно и начни свой путь data-самурая уже 9 сентября! Записаться онлайн #реклама 16+ yandex.ru О рекламодателе
267
15
🖥 Как отсортировать список словарей по определенному полю? Метод списка .sort() и встроенная функция sorted() принимают параметр key. Им должен быть вызываемый объект, который принимает очередной элемент (в нашем случае словарь) и возвращает значение-критерий сортировки. Код ниже показывает, как отсортировать список людей по возрасту: users = [{'age': 30}, {'age': 20}, {'age': 10}] users.sort(key=lambda user: user['age']) >>> [{'age': 10}, {'age': 20}, {'age': 30}]
557
16
👩‍💻 Антипаттерны в Python-коде, которые встречаются даже у опытных Даже опытные разработчики пишут код, который потом сложно читать, отлаживать и сопровождать. Вот 5 антипаттернов, которые встречаются особенно часто — и что с ними делать. 1. Мутируемые значения по умолчанию def append_item(item, items=[]): items.append(item) return items Ошибка — items сохраняет состояние между вызовами. Итог — неожиданные данные. ✅ Правильно: def append_item(item, items=None): if items is None: items = [] items.append(item) return items 2. Импорт всего (`from module import *`) Так ты теряешь контроль над namespace и рискуешь конфликтами имён. Особенно опасно в больших проектах. ✅ Лучше явно: from math import sqrt, pi 3. Голый `except:` try: do_something() except: pass Так можно «поймать» даже KeyboardInterrupt, и программа зависнет. ✔️ Лучше: try: do_something() except ValueError: handle() 4. Чрезмерно вложенные list comprehensions [x for x in lst if x > 0 if x < 100 if x % 2 == 0] Читаемость? Нулевая. ✅ Явный цикл: result = [] for x in lst: if 0 < x < 100 and x % 2 == 0: result.append(x) 5. Копирование ссылок на изменяемые объекты data = [{}] * 3 data[0]["a"] = 1 print(data) Ожидаешь три разных словаря? А получил три ссылки на один и тот же. ✅ Делай так: data = [{} for _ in range(3)] 🗣️ Запомни: даже если код "работает", это не значит, что он хорош. Следи за чистотой — антипаттерны незаметны, но со временем превращают проект в хаос.
756
17
⚡️ functools.cache вместо самодельного мемо — просто и эффективно Зачем писать свои кеши, если Python уже умеет это из коробки? С версии 3.9 появился @cache — аналог lru_cache, но проще и быстрее, если тебе не нужен лимит. ✅ Было так (ручной мемо): _cache = {} def fib(n): if n in _cache: return _cache[n] if n <= 1: return n _cache[n] = fib(n-1) + fib(n-2) return _cache[n] 🧠 Работает, но нужно писать проверку, хранить словарь, вручную всё продумывать. 🔄 А теперь просто: from functools import cache @cache def fib(n): if n <= 1: return n return fib(n-1) + fib(n-2) 👏 Всё! Автоматически кеширует, ничего лишнего не пишем. 📌 Отличия от @lru_cache from functools import lru_cache, cache 🟢 @lru_cache: можно задать размер (maxsize), есть контроль 🟢 @cache: просто бесконечный кеш всех входов → выходов Если не нужна "очистка", бери @cache — он быстрее и проще. 🧪 Пример с реальным использованием: from functools import cache import requests @cache def get_user_info(user_id): print("Запрос к API...") return requests.get(f"https://api.example.com/users/{user_id}").json() get_user_info(42) # Выполнит запрос get_user_info(42) # Возьмёт из кеша ➡️ Отлично для API, парсинга, тяжёлых вычислений. 🗣️ Запомни: @functools.cache — это твой встроенный кеш без лишнего кода. Хорош для любых чистых функций, где важна скорость и повторяемость. Не изобретай велосипед — используй cache.
734
18
Не трать годы на нелюбимую работу. Через год ты все так же можешь ждать пятницу, считать часы до конца рабочего дня и отклады
Не трать годы на нелюбимую работу. Через год ты все так же можешь ждать пятницу, считать часы до конца рабочего дня и откладывать свои мечты. А можешь уже сегодня начать осваивать навык, который способен открыть перед тобой новые возможности. На обучении ты научишься создавать современные сайты с нуля, освоишь HTML, CSS, JavaScript и React, выполнишь реальные проекты и соберешь портфолио, которое станет отличным стартом в веб-разработке. Будущее не меняется само по себе. Оно меняется с первого решения. Сделай этот шаг сегодня. Дмитрий
251
19
👩‍💻 DSL в Python через __call__ и __getitem__ — красиво, читаемо, Pythonic Хочешь, чтобы твой код выглядел как язык сам по себе? Python позволяет строить мини-языки внутри кода — без библиотек, просто на магии dunder-методов. ✔️ Начнём с __call__ Он делает объект вызываемым, как функцию: class Hello: def __call__(self, name): return f"Привет, {name}!" h = Hello() print(h("Мир")) # Привет, Мир! Полезно, когда хочется сделать объекты лаконичными. Можно даже прокидывать параметры как в обычной функции. ✔️ Теперь __getitem__ Позволяет обращаться к объекту через квадратные скобки: class SecretBox: def __getitem__(self, key): return f"🔒 Внутри: {key}" box = SecretBox() print(box["password"]) # 🔒 Внутри: password Ты можешь использовать это для красивого синтаксиса без точек и скобок. 🤝 Комбинируем в DSL class SQL: def __call__(self, table): return f"SELECT * FROM {table}" def __getitem__(self, field): return f'"{field}"' q = SQL() print(q("users")) # SELECT * FROM users print(q["email"]) # "email" Теперь у нас объект, который и вызывает таблицу, и красиво оформляет поля. 🧪 Более мощный пример: API-доступ class API: def __init__(self, base): self.base = base def __getitem__(self, endpoint): return f"{self.base}/{endpoint}" def __call__(self, endpoint, **params): query = "&".join(f"{k}={v}" for k, v in params.items()) return f"{self.base}/{endpoint}?{query}" api = API("https://api.server") print(api["users"]) # https://api.server/users print(api("users", id=5, active=True)) # https://api.server/users?id=5&active=True Такой подход часто используют в клиентах к REST API, чтобы код выглядел как естественный DSL. 🧰 А можно вообще без классов? class K: def __getitem__(self, key): return lambda d: d.get(key) k = K() data = {"name": "Neo", "role": "Hacker"} print(k["name"](data)) # Neo print(k["role"](data)) # Hacker Так строятся мини-функции доступа к полям. Особенно круто в map/filter. 🗣️ Запомни: __call__ и __getitem__ — это способ превратить скучные объекты в выразительный синтаксис. Так строятся мини-языки прямо в Python: понятные, компактные и без лишнего шума.
755
20
📱 Все еще думаешь, что LinkedIn — это место, где IT'шники ищут работу? Конечно не без этого, но там есть вещи намного интере
📱 Все еще думаешь, что LinkedIn — это место, где IT'шники ищут работу? Конечно не без этого, но там есть вещи намного интересней В канале Отель гранд LinkedIn рассказывают: 🔘Как продвигать свои услуги на огромную аудиторию бесплатно. 🔘Как выстроить свой личный бренд на платформе. 🔘Как «хакнуть» алгоритмы сервиса Перестать игнорировать LinkedIn и начни использовать его как реальный инструмент для карьерного роста: https://t.me/+3ZYEt_hE2Ww3ZjFi
235