Just Python

В России можно посещать бесплатные IT-мероприятия хоть каждый день: как оффлайн, так и онлайн. Чтобы не пропустить полезные — сохраните каналы 1. Бесплатные IT мероприятия 2. IT мероприятия Москва 3. IT мероприятия Санкт Петербург

Else Блок else выполняется только в том случае, если цикл не завершается оператором break. Предложим, у нас есть функция для вывода суммы чисел, когда все числа четные. Мы можем использовать оператор break, чтобы завершить цикл for, если присутствует нечетное число. Мы можем вывести сумму в части else, чтобы она выводилась, когда цикл выполняется нормально. #theory // Just Python

Continue Оператор continue используется внутри цикла, чтобы пропустить выполнение тела цикла for для определенного условия. Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим вывести сумму положительных чисел. Мы можем использовать операторы continue, чтобы пропустить цикл для отрицательных чисел. #theory // Just Python

break В python break используется для преждевременного выхода из цикла for. Он предназначается для прерывания цикла при выполнении определенного условия. Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим проверить, присутствует ли число. Мы можем перебрать список чисел и, если число найдено, выйти из цикла, потому что нам не нужно продолжать перебирать оставшиеся элементы. #theory // Just Python

Функция range() В python range() – одна из встроенных функций. Она используется с циклом for для выполнения блока кода определенное количество раз.

Модуль asyncio.Lock для синхронизации доступа к общим ресурсам В этом примере мы используем asyncio.Lock для синхронизации доступа к общим ресурсам, чтобы предотвратить конкурентный доступ к общей переменной из нескольких асинхронных задач. Обе задачи update_counter используют один и тот же объект lock для получения блокировки перед обновлением счетчика. Только одна задача может захватить блокировку и выполнять обновление, в то время как другая задача ожидает, пока блокировка не будет освобождена. #theory // Just Python

Asyncio.Queue для обмена данными между асинхронными задачами В этом примере мы используем asyncio.Queue для обмена данными между асинхронными задачами producer и consumer. producer производит данные и помещает их в очередь с помощью queue.put(), а consumer забирает данные из очереди с помощью queue.get() и обрабатывает их. Когда producer завершает работу, мы помещаем специальное значение None в очередь, чтобы consumer завершил свою работу.

Модуль contextvars для работы с контекстными переменными в асинхронном коде В этом примере мы используем модуль contextvars для работы с контекстными переменными в асинхронном коде. Мы создаем контекстную переменную user_id с помощью contextvars.ContextVar и устанавливаем ее значение с помощью user_id.set() внутри асинхронной функции greet_user. Значение переменной доступно только в рамках текущего контекста выполнения. Таким образом, при каждом вызове greet_user мы можем устанавливать и получать разные значения контекстной переменной.

Модуль logging для логирования ошибок и событий в вашей программе В этом примере мы используем модуль logging для логирования ошибки деления на ноль. Мы настраиваем логирование с помощью logging.basicConfig и указываем уровень логирования (level=logging.DEBUG), формат сообщений (format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') и файл, в который будут записаны логи (filename='app.log'). Затем мы используем логирование в функции divide для записи информации об успешном делении или ошибке деления на ноль. #theory // Just Python

Модуль logging для логирования ошибок и событий в вашей программе В этом примере мы используем модуль logging для логирования ошибки деления на ноль. Мы настраиваем логирование с помощью logging.basicConfig и указываем уровень логирования (level=logging.DEBUG), формат сообщений (format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') и файл, в который будут записаны логи (filename='app.log'). Затем мы используем логирование в функции divide для записи информации об успешном делении или ошибке деления на ноль.

Асинхронные библиотеки, такие как aiohttp, для эффективной работы с сетью в асинхронном режиме В этом примере мы используем асинхронную библиотеку aiohttp для выполнения асинхронных запросов к разным URL-адресам и получения данных в формате JSON. Мы определяем асинхронную функцию fetch_data, которая использует aiohttp.ClientSession() для создания сессии и session.get(url) для выполнения асинхронного GET-запроса. Затем мы используем await response.json() для получения данных из ответа в формате JSON. #theory // Just Python

Без всяких обещалок. Но вот факт: подписчик тупо повторил за чуваком из телеги. Один вечер. Одна сделка. 37 500₽ вывел. Это не “стань трейдером”. Это просто “вот ссылка — нажми туда же”. Работает тупо потому, что ты ничего не выдумываешь. Канал пока открыт. Можешь зайти и сам всё увидеть: https://t.me/+I9D4ChmbVyhkNjRi

Модуль asyncio для асинхронной работы с сетью и вводом-выводом В этом примере мы используем модуль asyncio для асинхронного выполнения трех задач, которые имитируют запросы к разным URL-адресам. Мы определяем асинхронную функцию fetch_data, которая ожидает выполнения ввода-вывода (в данном случае, ожидание 2 секунды с помощью await asyncio.sleep(2)). Затем мы используем asyncio.gather для параллельного выполнения всех трех задач в функции main. #theory // Just Python

Модуль pickle В этом примере мы используем модуль pickle для сериализации объекта data (словарь) в байтовую строку с помощью pickle.dumps. Затем мы десериализуем байтовую строку обратно в объект с помощью pickle.loads и получаем исходный словарь. #theory // Just Python

Модуль unittest или библиотека pytest для написания и автоматического тестирования кода В этих примерах мы используем модуль unittest и библиотеку pytest для написания и запуска тестов нашего кода. В обоих случаях мы определяем функцию add, которую хотим протестировать, и функции тестов для проверки ее работоспособности. В unittest мы создаем класс TestAddFunction и определяем в нем метод test_add, который содержит утверждения с помощью self.assertEqual. В pytest тестовая функция просто использует утверждения assert. #theory // Just Python

В 2025-м можно зарабатывать, просто зная, как общаться с нейросетями. AI-ассистенты уже стали стандартом – от фриланса и малого бизнеса до мировых корпораций уровня Google и Яндекс. А в России они становятся ещё доступнее: благодаря нейросети GigaChat можно легально и выгодно создавать AI-ассистентов, не нарушая новый закон о персональных данных. На бесплатном эфире от Зерокодер ты узнаешь, как создать AI-ассистента за вечер — и как начать получать с этого доход. Что будет на эфире? – Разберём, что такое AI-ассистенты и зачем они нужны в 2025 году; – Научимся работать в нашумевшем Cursor и расскажем, почему он доступен и полезен не только представителям IT-сферы; – Покажем и разберем множество примеров AI-ассистентов, создавать которых теперь можно без знания кода: для себя, своих проектов или на заказ; – Расскажем, где использовать AI-агентов в реальных задачах — от фриланса до автоматизации бизнеса. Все участники получат готовые инструменты для работы с нейросетями. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2025 года. Один из самых свежих и бесплатных эфиров лета 2025 года ждет вас по ссылке.

Декораторы классов В этом примере мы определяем декоратор add_hello, который добавляет вывод "Hello!" перед вызовом метода greet в классе MyClass. Мы применяем декоратор к методу greet с помощью @add_hello, и теперь при вызове obj.greet(), помимо обычного приветствия, будет также выведено "Hello!". #theory // Just Python

Модуль subprocess В этом примере мы используем модуль subprocess для выполнения внешних команд. Мы используем функцию subprocess.run для выполнения команды и получения результатов ее работы. Метод capture_output=True позволяет перехватить вывод команды, а text=True указывает, что вывод нужно интерпретировать как текст. Метод input позволяет передать входные данные для команды. #theory // Just Python

Аннотации типов (type hints) для улучшения читаемости кода В этом примере мы используем аннотации типов для функций add и greet. Указываем типы аргументов и возвращаемое значение после двоеточия (:). Такие аннотации улучшают читаемость кода, помогают разработчику понимать ожидаемые типы данных и могут быть использованы средами разработки для статического анализа кода и автодополнения. #theory // Just Python

Использование reversed() Функция reversed() позволяет получить обратный порядок элементов в списке. В этом примере мы используем функцию reversed() для получения списка чисел в обратном порядке.