Разъяснивший Python

Генератор Фибоначчи Последовательность Фибоначчи — ряд чисел, где каждое последующее число равно сумме двух предыдущих. Пример: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13. Используется в программировании. Любое число может быть записано как сумма уникальных чисел Фибоначчи. На примере представлен простейший генератор. Разъяснивший Python

Как использовать контекстный менеджер для безопасной работы с БД Многие новички забывают закрывать соединения с базой данных, что может привести к утечкам ресурсов и блокировкам. Контекстный менеджер (with) упрощает работу с базой и автоматически закрывает соединение даже при ошибках. Итог: Используй with при работе с базой данных — это гарантирует автоматическое закрытие соединения и делает код надёжнее и чище. Разъяснивший Python

Использование __slots__ для экономии памяти По умолчанию Python хранит атрибуты объектов в словаре (dict), что удобно, но затратно по памяти. Если вы создаёте множество однотипных объектов, можно использовать slots, чтобы ограничить список допустимых атрибутов и сократить потребление памяти. Разъяснивший Python

Как использовать Pymystem3 для морфологического анализа? Библиотека быстро и качественно распознает части речи и лексемы слова. Третья версия Mystem содержит несколько важных улучшений, в первую очередь устранение неоднозначности частей речи Ссылочка на доку Разъяснивший Python

Бесплатный мини-курс: освой базу тестирования за 72 часа Ты выполнишь 3 реальных задачи из жизни Junior QA — поиски багов вручную, и с помощью ПО. Получишь проекты в портфолио, значимые для будущего работодателя. Как это работает? 1. Регистрируешься — это абсолютно бесплатно. 2. В течение трёх дней проходишь уроки от эксперта в удобное для себя время. 3. Получаешь консультацию по профессии, обучению и рынку. 4. Понимаешь, подходит ли тебе тестирование, как начать карьеру и как выгодно выделиться среди новичков. Получи 4 гайда + 3 проекта в портфолио за 3 дня — успевай до 30 апреля! 👉 Записаться бесплатно (осталось 12 мест).

Уроки Python с нуля / Списки (list) В ходе урока мы научимся использовать списки (list) в языке Python для хранения множества значений. Перейти к просмотру [26:42] Разъяснивший Python

Pymystem3 для морфологического анализа Библиотека быстро и качественно распознает части речи и лексемы слова. Третья версия Mystem содержит несколько важных улучшений, в первую очередь устранение неоднозначности частей речи Ссылочка на доку Разъяснивший Python

Полезные библиотеки Python ART — минималистичная, но чертовски стильная библиотека для Python, с которой ты за секунду создашь красивый ASCII-логотип прямо в консоли. Хочешь, чтобы скрипт приветствовал пользователя крутым заголовком? Пишешь CLI-интерфейс или просто хочешь выделиться? ART — это быстро, просто и эффектно. Установка:

pip install art

⚙️ GitHub/Инструкция и примеры кода Разъяснивший Python

Умное логгирование исключений с exc_info=True Когда ловишь исключение и хочешь залоггировать стек, многие забывают важный параметр. Итог: Добавляй exc_info=True к логгированию исключений — получишь полный стек и не потеряешь важные детали при отладке. Разъяснивший Python

Быстрая проверка скорости кода с timeit Когда нужно узнать, какой из двух подходов быстрее — используй модуль timeit. Итог: Используй timeit, чтобы быстро сравнить производительность разных решений. Особенно полезно при выборе между похожими по смыслу, но разными по скорости подходами. Разъяснивший Python

NumPy: Практические навыки работы с массивами Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про работу с NumPy. В этот раз ты приобретешь практические навыки работы с массивами, такие как суммирование и умножение. 👀Смотреть видео Разъяснивший Python

🔥Data Science — ваш билет в топ-10% IT по зарплатам. Но как войти без ошибок? Сегодня даже средний бизнес не может обойтись без Data Science — прогнозирование, автоматизация решений, работа с нейросетями. Но чем крупнее компания, тем выше требования... и зарплаты. Skillfactory запускает бесплатный 3-дневный мини-курс, где вы погрузитесь в реальную работу дата-сайентиста. Вот что вас ждёт: ☑️ День 1: Вы сразу пишете код на Python — не теория, а разбор реального датасета. ☑️ День 2: Строите ML-модель для прогнозирования — такую же, как используют в Сбере и Яндекс. ☑️ День 3: Разбираете ваш персональный сценарий в DS: анализ, ML или инженерия? Запускайте курс. 🎁 После мини-курса у вас будет 3 проекта в портфолио, и вы получите в подарок: "Гайд «25 нейросетей для работы» (включая ChatGPT и Midjourney)". А также скидку 45% на полный курс, переходите по ссылке и научитесь ТОП-профессии будущего. Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Разбираемся с основами автотестирования: пошаговая инструкция по созданию собственного фреймворка для проверки API В этой статье автор расскажет о разработке типового фреймворка для тестирования API – на Python, с нуля, шаг за шагом. В итоге получится полностью готовый тестовый фреймворк – с его помощью вы сможете сделать тестовое задание для собеседования или просто улучшить ваш уже действующий тестовый фреймворк. Читать... Разъяснивший Python

Удаление дубликатов из вложенных списков Иногда нужно удалить дубликаты из списка списков — но set тут не работает напрямую, ведь списки — неизменяемые. Есть простое решение! Итог: Для удаления дубликатов из списка списков — конвертируй во tuple, используй set, потом верни всё обратно. Быстро и без лишних циклов. Разъяснивший Python

Создание блога на FastAPI с нуля: JWT, Markdown и современный веб-дизайн В этой статье мы создадим полноценный мини-блог на FastAPI с нуля, используя современные технологии веб-разработки. Вы узнаете, как реализовать JWT-аутентификацию, работать с Markdown и создать привлекательный пользовательский интерфейс. Читать... Разъяснивший Python

Умный анализатор голосовых сообщений Сделаем анализатор голосовых сообщений. С помощью его ты сможешь делать транскрипцию, анализировать длину, темп, эмоции аудиосообщения. Также возможна сводка сообщения и ключевые фразы. Для этого нам понадобится whisper – он преобразует речь в текст. Ссылка на код Разъяснивший Python

Изучи Java и начни карьеру в IT за 5 дней! Java-разработчики зарабатывают от 80 000 ₽, а вакансий более 4 700. Пройди мини-курс и создай три реальные программы: Telegram-бота, обработку файлов и чат. Ты сразу поймёшь, подходит ли тебе разработка на Java. Обучение в удобное время, поддержка спикера, полезные материалы и комьюнити. Все шаги просты и понятны — ты всему научишься с нуля! Успей записаться, пока есть места! Получи гайд по старту карьеры в подарок. Старт сразу после регистрации.

Ускорение многозадачности с concurrent.futures.ThreadPoolExecutor Когда тебе нужно выполнить несколько I/O-зависимых задач (например, запросы к API или чтение файлов), но ты не хочешь возиться с asyncio, можно использовать ThreadPoolExecutor — просто и эффективно. Итог: ThreadPoolExecutor — мощный способ ускорить I/O-операции с минимальными усилиями. Особенно удобен, если не хочется переписывать проект под asyncio. Разъяснивший Python

Python + Pygame = Amazing Frogs: создаем крутую головоломку Готов создать игру, от которой не оторвешься? Давай вместе сделаем Amazing Frogs – убийцу Тетриса на Python! Тут тебе и падающие блоки, и взрывающиеся цвета, и хитрая механика. Запасайся кофе, открывай IDE, и поехали превращать код в игровое безумие! Читать... Разъяснивший Python

Что такое веб-скрапинг и как его использовать в Python Изучите основы веб-скрапинга и примеры его использования в Python с помощью популярных библиотек BeautifulSoup и Scrapy. Веб-скрапинг — это процесс извлечения данных из веб-страниц путем скачивания и анализа их содержимого. В Python для этого используются различные библиотеки, такие как BeautifulSoup и Scrapy. В этой статье мы рассмотрим основы веб-скрапинга и примеры его использования на языке Python. Зачем нужен веб-скрапинг? Веб-скрапинг может использоваться для различных целей, таких как: сбор данных для анализа (например, статистика посещаемости сайтов) мониторинг цен на товары и услуги создание баз данных контента для исследований автоматизация рутинных задач, связанных с работой в интернете Разъяснивший Python