Python 🇺🇦

Ті самі віддалений розробник о першій годині дня, коли йому кажуть, що пора вже працювати Python'er

Шпаргалка по Python: Sys Variables — системні змінні (argv, path, version_info) для роботи з оточенням і аргументами командного рядка, Class Special Methods — магічні методи (__init__, __str__, __repr__, оператори порівняння) для налаштування поведінки класів, List Methods — робота зі списками (append, pop, sort, extend), String Methods — операції з рядками (lower, upper, join, split), File Methods — робота з файлами (read, write, seek, close), Indexes & Slices — індексація та зрізи для доступу до елементів Python

Створення завантажувальних USB з Windows у Linux WoeUSB дозволяє створювати завантажувальні USB-накопичувачі з ISO Windows прямо з Linux

Де корисний: • перевстановлення системи • створення USB з актуальною версією Windows • відновлення або виправлення інсталяцій • тестування Windows на фізичному або віртуальному обладнанні

Python

Python + Selenium — автоматизація браузера У відео демонструється керування браузером через Python: відкриття сторінок, кліки, заповнення форм Python

Рішення позитивне — ви в команді Python

Автоматизація пошуку роботи ApplyPilot — це інструмент, який бере на себе весь процес подачі на вакансії: від пошуку до відправки заявок

Як працює: • знаходить вакансії на різних платформах • оцінює їх за допомогою AI • адаптує резюме під конкретну позицію • відправляє заявки автоматично

Достатньо один раз налаштувати — і система працює за тебе

Ключові можливості:

• повна автоматизація подачі заявок • AI-оцінка релевантності вакансій • генерація кастомних резюме та супровідних листів • підтримка різних job-платформ • open-source та безкоштовний доступ до API

Python

Як ти зрозумів, що цей код згенерований ШІ? Python

Ловіть інструмент, який упаковує Python-проєкти в єдиний виконуваний файл Pex створює саморозпаковуваний архів із усіма залежностями, має власний механізм запуску і підтримує кешування для швидшого повторного виконання 4.2k stars Python

JAX — бібліотека для швидких чисельних обчислень і машинного навчання у Python

Основні можливості: • автоматичне диференціювання — отримує похідні будь-яких функцій Python • JIT-компіляція — jax.jit() перетворює Python-код у машинний код для GPU/TPU • автоматична векторизація — функції для одного елемента перетворюються на функції для масивів з оптимізацією на рівні процесорних ядер • паралелізм на кількох пристроях — одночасне виконання функцій на різних GPU/TPU для прискорення обчислень

35.1k stars Python

Зате не лишаться без роботи 😂 Python'er

Шпаргалка по Scapy: Basic Commands — базові команди як ls() і lsc() для перегляду доступних протоколів і функцій, Constructing Packets — створення пакетів через IP/TCP/UDP та комбінування мережевих шарів, Specifying Addresses — задання IP, DNS, випадкових адрес і діапазонів значень, Sending Packets — відправка пакетів через send() і sendp() на різних рівнях мережі, Sending & Receiving — обмін пакетами з отриманням відповідей (sr, sr1), Sniffing — перехоплення трафіку через sniff(), Displaying Packets — перегляд структури пакетів і їх полів, Fuzzing — генерація випадкових значень для тестування Python

Швидша перевірка типів у Python-коді Pyrefly — type checker від Meta, написаний на Rust, який суттєво прискорює перевірку типів у великих кодових базах На відміну від MyPy та Pyright, які обробляють файли послідовно, Pyrefly працює паралельно, тому продуктивність майже не падає зі зростанням проєкту

Що вміє: • перевіряє лише змінені модулі для швидких інкрементальних запусків • автоматично виводить типи змінних і значень, що повертаються

У великих проєктах, як PyTorch, повна перевірка займає ~2.4 секунди — приблизно в 15× швидше за Pyright і в 20× швидше за MyPy Python

Зробив би безпомилково з першої спроби й пішов відпочивати Python

Шпаргалка з roadmap вивчення Python: basics — основи мови (синтаксис, змінні, типи даних, умовні оператори, приведення типів, винятки, вбудовані функції, списки/кортежі/множини/словники), data structures & algorithms — структури даних і алгоритми (масиви, зв’язані списки, стеки/черги, хеш-таблиці, дерева, рекурсія, сортування), advanced topics — просунуті теми (RegEx, декоратори, лямбда-функції, ітератори, ООП: класи, наслідування, методи, модулі), package managers — керування пакетами (pip, conda, PyPI), paradigms — підходи до написання коду (list comprehensions, генератори), frameworks — фреймворки для розробки (Django, Flask, FastAPI, aiohttp, Tornado, Sanic — синхронні та асинхронні), testing — тестування коду (doctest, unittest, pytest, nose), keep learning — постійна практика та розвиток навичок Python

Економія токенів до 49× у Claude Code З’явився локальний граф знань для Claude Code — code-review-graph, який у рази зменшує витрати токенів у щоденній розробці Він будує постійну структурну карту всього кодбейзу за допомогою Tree-sitter, завдяки чому модель читає лише релевантні файли, а не сканує проєкт повністю

Що вміє: • у середньому до 8.2× менше споживання токенів на реальних репозиторіях • аналіз “blast radius” — відстежує залежності, виклики та тести, яких торкаються зміни • інкрементальні оновлення: перепарсинг тільки змінених файлів (<2 сек) • працює з Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed та іншими

Python