Python/ django

🖥 Полезное руководство о #! в Python 🟡Когда вы читаете чужой Python код, то часто видите загадочную строку, которая всегда появляется вверху файла и начинается с характерной последовательности shebang #!. 🟡Короче говоря, shebang — это комментарий особого типа, который вы можете включать в исходный код, чтобы указать оболочке операционной системы, где найти интерпретатор для остальной части файла:

#!/usr/bin/python3

print("Hello, World!")

🟡Если вы используете shebang, он должен размещаться в первой строке вашего скрипта и должен начинаться со знака решётки #, за которым следует восклицательный знак !, известный как bang, отсюда и название shebang. 🟡Shebang имеет отношение только к исполняемым сценариям, которые вы хотите выполнять без явного указания программы для их запуска. Обычно вы не помещаете shebang в модуль Python, который содержит только определении функций и классов, предназначенные для импорта из других модулей. Поэтому используйте shebang, если вы не хотите ставить перед командой, которая запускает ваш скрипт Python, префикс python или python3. 📎 Читать подробнее @pythonl

Начните карьеру в ИТ с гранта на обучение до 100% в Центральном университете! Грант можно получить на одно из направлений бакалавриата по искусственному интеллекту, разработке и бизнес-аналитике. Помимо диплома и практико-ориентированного образования студенты получат: - Персонализацию учебной траектории; - Стажировку в одной из лучших ИТ-компании страны; - Личного ментора на все время обучения; - Доступ к современному кампусу в центре Москвы. Получить полную информацию и оставить заявку можно здесь. erid:2VtzqxaVAGk Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023

🖥 Полезная статья по классам и объектам в Python ⏩В этой статье очень подробно описывается работа с объектами и классами в Python, рассказывается о таких вещах как: — конструкторы — атрибуты объекта — методы классов — деструкторы В целом, очень полезно, рекомендую) 📎 Статья @pythonl

Хочешь пройти путь от Джуна до Мидла, чтобы повысить зарплату и навыки? Приходи на бесплатный Тестовый урок по Python вместе с опытным разработчиком. За 40 минут на Тестовом уроке ты: ✓ Оценишь свои знания ✓ Напишешь код в формате лайв-кодинга ✓ Получишь подробную обратную связь ✓ Построишь индивидуальную программу обучения, исходя из твоих собственных пробелов ✓ Узнаешь, как наши ученики попадают на стажировку и обучаются до уровня “Мидл”.  Запишись на Тестовый урок в боте после прохождения небольшого опроса, он займёт 1 минуту.  Реклама. ООО "ДЕВМАН". ИНН 5001149108. erid: LjN8KA4Cg

🖥 Развивающийся интерпретатор RustPython 🔥 Относительно недавно стал доступен выпуск проекта RustPython 0.3, развивающего интерпретатор языка программирования Python, написанный на языке Rust. RustPython нацелен на обеспечение совместимости с CPython 3.11 и более новыми выпусками. Проект основал Shing Lyu, один из разработчиков движка Servo и участник перевода CSS-движка Firefox на компоненты, написанные на языке Rust. Для оценки текущего состояния разработки можно использовать web-интерфейс с интерпретатором RustPython, скомпилированным в WebAssembly. Код распространяется под лицензией MIT. RustPython состоит из парсера кода на Python в абстрактное синтаксическое дерево (AST), компилятора AST в байткод и виртуальной машины для выполнения байткода. Для ускорения выполнения предоставляется начальная реализация JIT-компилятора, преобразующего python-функции в машинный код. Поддерживается компиляция RustPython в форму универсального WASI-модуля на WebAssembly, который может запускаться в различных операционных системах. Проектом также предоставляются средства для интеграции кода на языке Python в проекты на языке Rust, без применения биндингов на основе CPython - RustPython позволяет встраивать Python-конструкции непосредственно в код на языке Rust и использовать Python в качестве языка скриптинга в приложениях. ▶️Из проектов, уже использующих RustPython, отмечаются СУБД GreptimeDB, игровой движок pyckitup, игра Robot Rumble и linter Ruff. 🖥 GitHub @pythonl

Вариант для тех, кто ищет виртуальный сервер с хорошей веб-защитой — Aéza: – Виртуальные сервера до 6.0 ГГц на лучших процессорах; – Профессиональная фильтрация атак StormWall; – Круглосуточная поддержка; – Anycast фильтрация; – Низкие цены; – 15% кешбэка по ссылке. Бесконечно можно смотреть на три вещи: на огонь, воду и скидку от Aeza! Говорят: твоё от тебя не уйдет. А зачем ждать? Динозавры тоже ждали и остались в прошлом Используй 50% скидку и погнали в будущее! Кроме того, сейчас Aéza раздает личные бесплатные сервера, забираем тут. Регистрация, подписка, платежи не потребуются. Реклама. Индивидуальный предприниматель Лобанов Леонид Константинович. ИНН 781625705648 erid: LjN8KEr3S

🔥 Совет по Python: Распаковка с помощью iterables! Знаете ли вы, что "распаковка" работает со всеми видами iterable (т.е. не только со списками или кортежами), делая ваш код короче и элегантнее. 🚀 Этот небольшой фрагмент кода / хитрость позволяет вам легко захватывать ключи или элементы. 🐍 ✨ #Python #tips @pythonl

У Тинькофф открылась стипендиальная программа для студентов на 2024 год! В отборе могут участвовать студенты бакалавриата, специалитета и магистратуры (кроме выпускного курса) из всех городов и ВУЗов. Стипендия выдаётся на один учебный год и составляет 25 000 ₽ в месяц. Кроме этого: — доступ к лекциям; — общение с менторами; — отложенный оффер на стажировку или работу в Тинькофф. Более подробная информация и форма подачи заявки 👉 по ссылке Переходите и подавайте заявку на одну из крупнейших в стране частных стипендий для студентов! erid:2Vtzquqk3Pi Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673

🖥 5 полезных расширений VScode для работы с документацией Python и не только 🌟 ⏩Draw.io Integration Хорошо подходит для работы со сложными диаграммами: сперва можно создать диаграмму в десктопной версии Draw.io, а потом доработать ее в VScode с помощью расширения Draw.io Integration. ⏩Quarto Quarto — крутая штука для работы с документацией под R, Python, Julia и Observable. Расширение Quarto для VScode поможет редактировать и рендерить QMD-файлы. В нем есть режим предварительного просмотра, который позволяет менять код документа и одновременно просматривать результат. ⏩Jupyter Jupyter — один из самых популярных фреймворков для создания заметок, особенно в Python. Кстати, Jupyter классно работает вместе с документацией Quarto для Python. Расширение VScode Jupyter интегрирует заметки Jupyter в редактор VScode и поддерживает ipynb-файлы. ⏩Markdown All in One С расширением Markdown All in One удобно редактировать документацию в формате Markdown. Оно располагает два окна рядом: редактор кода и тут же результат. ⏩Mermaid Mermaid особенно полезен, если вам нужно создать структуру кодовой базы или динамическую диаграмму. В VScode есть два расширения для работы с файлами Mermaid — Mermaid Preview и Markdown Preview Mermaid Support. @pythonl

До 31 марта регистрируйтесь на конкурс прикладной разработки «If…else». Рады сообщить о запуске регистрации на конкурс прикладной разработки «If…else» от GitVerse в рамках олимпиады «IT-Планета 2024»! Если вам от 18 до 35 лет, вы пишете на C/C++/Java/Python, у вас есть опыт разработки прикладных решений и отличные знания по части алгоритмов, участвуйте и получайте возможность выиграть до 500 тыс. рублей! Для участия необходимо до 31 марта зарегистрироваться и пройти отборочное тестирование на площадке для разработчиков GitVerse от СберТеха. Конкурс состоит из трех этапов: отборочное тестирование, основной этап в виде решения прикладной задачи и очный финал. Призовой фонд конкурса составляет 500 тыс. рублей*! Подробные условия конкурсов и регистрация. Следите за новостями и удачи в конкурсе! *За вычетом НДФЛ

🖥 Полезная статья по алгоритмам и структурам данных 🔥 В статье описаны такие структуры данных как: — Массив (Array) — Динамический массив (Dynamic array) — Связный список (Linked list) — Стек (Stack) — Очередь (Queue) — Множество (Set) — Карта (Map) — Двоичное дерево поиска (Binary search tree) — Префиксное дерево (Trie) — Граф (Graph) Параллельно рассказывается про самые популярные алгоритмы и ещё много всего) 📎 Ссылка на статью 📎 Ещё статья в тему на русском @pythonl

→ Одни плюсы в Практикуме При покупке курса профессии вы получите доступ к дополнительному курсу, на котором можно освоить новый навык. Станьте IT-специалистом и добавьте в резюме строчку, на которую обратят внимание работодатели. ◾️«Python-разработчик плюс» или «Разработчик С++ расширенный» ➕дополнительный курс по углубленному SQL Чтобы лучше работать с базами данных и писать более сложные запросы. ◾«Android-разработчик расширенный» ➕дополнительный курс по алгоритмам и структурам данных Чтобы находить оптимальные решения в коде и отвечать на каверзные вопросы на собеседованиях. ◾«Аналитик данных плюс» ➕дополнительный курс по визуализации и BI-инструментам Чтобы красиво и понятно представлять данные в Data Wrapper, Data-Lens и Tableu. ◾«Бизнес-аналитик продвинутый» ➕дополнительный курс по Excel для работы Чтобы искать, сортировать и отбирать данные без труда и создавать эффектные таблицы и отчёты. → Получите ещё больше навыков — а значит, больше карьерных возможностей.

🖥 Awesome-Web-Scraping Список куртых инструментов, библиотек и веб-сервисов, используемых при парсинге и обработке данных. ▪Github @pythonl

Как правильно подставлять значения из переменных / списков / словарей в SQL запрос в Python? ⏩Лучше всего использовать SQL запросы с использованием параметров:

cursor.execute("SELECT * FROM my_table WHERE id = ?", [123])
# parameter placeholder ------------------------> ^
# список/кортеж со значениями параметров -----------> ^^^^^

⏩Какие преимущества приносит использование параметров? — Защита от SQL-инъекций — Правильное квотирование литералов в зависимости от их типа (пример со строками, пример с датами). — Оптимизация — сокращение времени работы SQL запроса. Благодаря использованию параметров следующие шаги не выполняются при повторном запуске (зависит от БД): — проверка синтаксиса SQL запроса — проверка прав доступа к объектам БД — построение плана выполнения SQL запроса — Защита от переполнения/вытеснения кеша SQL запросов. Например "безобидный" запрос qry = f"SELECT first_name, last_name FROM users WHERE id = {user_id}", который часто выполняется в нагруженной системе с различными значениями user_id может вытеснить из кеша запросов полезные запросы. ⏩ Пример использования параметров в SQL запросе:

import sqlite3

con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()
cur.execute("create table lang (name, first_appeared)")

cur.execute("insert into lang values (?, ?)", ("C", 1972))

lang_list = [
    ("Fortran", 1957),
    ("Python", 1991),
    ("Go", 2009),
]
cur.executemany("insert into lang values (?, ?)", lang_list)

cur.execute("select * from lang where first_appeared=:year", {"year": 1972})
print(cur.fetchall())

con.close()

При таком подходе можно использовать cursor.executemany() - это значительно быстрее и эффективнее по сравнению с вставкой в цикле по одной строке. 📎 Читать подробнее @pythonl

⁉️ Как эффективно работать с паттернами микросервисной архитектуры в Python?  Узнайте на бесплатном практическом уроке от OTUS, где вы вместе с опытным экспертом: - разберете наиболее популярные паттерны: оркестрация и хореография; - рассмотрите реализацию этих подходов, обсудите плюсы и минусы; - ответите на все возникающие вопросы. 📢 Занятие пройдёт 14 марта в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Python Developer. Professional». Доступна рассрочка на обучение! ➡️ Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись:  

🖥 Flect is a Python framework for building full-stack web applications. Flect — это фреймворк Python для создания полнофункциональных веб-приложений. Он позволяет легко создавать пользовательские интерфейсы, используя модели Pydantic, которые аналогичны свойствам компонентов React. Эта интеграция позволяет быстро разрабатывать интерактивные и красивые пользовательские интерфейсы с использованием Python. ▪ Github @pythonl

Инвесторы смогут тестировать и запускать собственных торговых роботов на уникальных данных MoexAlgo — Python-библиотека для упрощения работы с Алгопак API. Предоставляет данные и аналитику по рынку акций Московской биржи (MOEX). Можно получать: • исторические данные для тестирования торговых стратегий, проверки гипотез и backtest; • онлайн-данные для алгоритмической торговли. Библиотека необходима для работы с демоверсией Алгопак — новым инструментом Московской биржи. Благодаря ему вы можете прокачать свои навыки работы через REST API и Python-клиент. Клиенты получают доступ к большому набору исторических и онлайн-данных по рынку акций MOEX и могут проводить backtest различных торговых стратегий, а также создавать и автоматизировать торговые алгоритмы. ▪️ MoexAlgo ▪️ Backtrader_moexalgo ▪️ Демоверсия Алгопак доступна всем зарегистрированным пользователям сайта ПАО Московская Биржа — тестируйте на сайте @pythonl Реклама. Рекламодатель ПАО Московская биржа. ОГРН (1027739387411)

🖥 Полезный приём при работе с исключениями в Python

def divide(x=1, y=0):
    try:
        return x / y
    except ZeroDivisionError:
        raise ValueError("Pattern 3 error.") from None

divide()

Здесь при вызове функции divide() она вызывается с параметрами по умолчанию, то есть x=1, y=0, в общем происходит деление на 0, и мы попадаем в ветку except ZeroDivisionError. Если бы мы не написали from None, в поднявшемся исключении встречалась бы ошибка ZeroDivisionError. В данном случае трассировка не будет включать исходную ошибку ZeroDivisionError, а только исключение ValueError и сообщение об ошибке — всё из-за from None. ⏩В общем, используйте from None, когда вы хотите скрыть от пользователя детали исходного исключения или внутреннее исключение используемой библиотеки. Вот такие дела @pythonl

🖥 Помнишь эти методы списков в Python? Держи, вот полезная шпаргалка, чтобы освежить их 📎 А вот ещё годный сайт, где собраны самые используемые методы/функции Python @pythonl

🖥 Python: когда использовать array вместо list? ⏩Если в двух словах, то для хранения элементов разных типов, предпочтительнее использовать list, а для быстрых операций с числовыми данными и эффективного расходования памяти – array из модуля array. ⏩Список в Python – это универсальный инструмент, способный хранить элементы разных типов и эффективно управлять памятью, что особенно ценно при изменении размера списка. Используйте списки, когда: — Вам необходимо хранить элементы разного типа. — Предполагается изменение объема данных. — Важны удобство и простота поддержки кода. ⏩Массивы: когда приветствуется оптимизация при работе с числами Массивы предназначены для высокопроизводительной работы с большими массивами однородных данных, особенно числовых. Выбирайте массивы, когда: — Вы работаете исключительно с числами одного типа. — Обрабатываете большие объемы данных и важна экономия памяти. — Нужна тесная интеграция с C-кодом. @pythonl