Pythoner

👩‍💻  Python уже в Telegram! Вот обширная база контента по разработке на Python, которая ежедневно пополняется новыми постами: Обучение Python с нуля Обучение Django с нуля Обучение Flask с нуля Обучение Pandas с нуля Обучение PyTorch  с нуля Обучение NumPy с нуля 📌 Ресурсы, гайды, шпаргалки, задачи и книги — всё собрано в одном месте: @python_ready

🎮Pyxel — это библиотека для создания ретро-игр на языке программирования Python. Она идеально подходит для разработчиков, которые хотят погрузиться в мир 8-битных игр, создавая собственные проекты с минимальными усилиями. Почему Pyxel❔ ➡️Простота использования Одним из главных преимуществ Pyxel является её простота использования. Она предоставляет интуитивно понятный интерфейс и минимальный набор функций, необходимых для создания игр. Это позволяет сосредоточиться на творческом процессе, не отвлекаясь на сложные технические детали. ✨ ➡️Встроенные инструменты Pyxel поставляется с набором встроенных инструментов, которые облегчают разработку игр. Среди них: редактор спрайтов, редактор звуков и редактор карт. ➡️Кроссплатформенность Ещё одно важное преимущество Pyxel — это её кроссплатформенность. Библиотека поддерживает Windows, macOS и Linux, что позволяет разрабатывать игры на любой из этих платформ. 🐍Pythoner

😈 IT memer

Помощь в трудоустройстве в IT-сфере! В России из-за дефицита айтишников запустили бесплатную программу по обучению IT-специалистов. Теперь любой желающий может попробовать себя в IT с полного нуля и начать обучение бесплатно! Узнайте про дальнейшее трудоустройство в ведущие IT-компании для восполнения кадрового дефицита. Для этого нужно: - Перейти по ссылке - Заполнить анкету и ответить на вопросы (занимает менее 3 минут) - На основании ваших ответов вы сразу узнаете, подходит ли вам сфера IT и сможете ли вы в ней работать Перейти на сайт #реклама 16+ urban-university.ru О рекламодателе

❓Разбор Часто в коде начинающих разработчиков на Python можно встретить объявление for-цикла в виде for i in range(len(numbers)), когда можно обойтись for num in numbers. Если в коде действительно необходим и сам элемент, и его индекс, используйте enumerate(): for i, num in enumerate(numbers)

Попробовать себя в новой IT-профессии? На раз-два! 🐍 Где «раз» – вы записываетесь на подготовительный курс по Python-разработке. А «два» – завершаете его через две недели с сертификатом и собственным проектом на руках. ⏰ Старт уже 8 октября! С нас: – 72 урока прямо в браузере в онлайн-тренажере; – 4 встречи с наставником в режиме реального времени и четкое понимание, в правильном ли IT-направлении вы двигаетесь; – 1 встреча для лайвкодинг-сессии, где вы напишете свою первую программу. Гарантированные собеседования в компаниях-партнерах для лучших студентов. И все это за 990 рублей, так что скорее записывайтесь!

Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡ Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌 Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

✈️Современные приложения требуют высокой производительности и асинхронной обработки данных. Одним из инструментов, который помогает разработчикам Python достигать этих целей, является библиотека aiosqlite. Она позволяет выполнять асинхронные операции с базой данных SQLite, что значительно улучшает отклик приложения и его масштабируемость. ➡️Установка и начальная настройка Первый шаг в использовании aiosqlite — это установка библиотеки. Это можно сделать с помощью pip:

pip install aiosqlite

💬После установки, можно приступить к настройке подключения к базе данных. Рассмотрим простой пример:

import aiosqlite
import asyncio

async def main():
    async with aiosqlite.connect('example.db') as db:
        await db.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)')
        await db.commit()

asyncio.run(main())

⬆️В этом примере мы создаем подключение к базе данных example.db и создаем таблицу users, если она еще не существует. ➡️Выполнение асинхронных запросов Одним из ключевых преимуществ aiosqlite является возможность выполнения асинхронных запросов. Рассмотрим пример добавления и получения данных из таблицы:

async def add_user(db, user_name):
    await db.execute('INSERT INTO users (name) VALUES (?)', (user_name,))
    await db.commit()

async def get_users(db):
    async with db.execute('SELECT * FROM users') as cursor:
        async for row in cursor:
            print(row)

async def main():
    async with aiosqlite.connect('example.db') as db:
        await add_user(db, 'Alice')
        await add_user(db, 'Bob')
        await get_users(db)

asyncio.run(main())

⬆️В этом примере мы добавляем двух пользователей в таблицу users и выводим всех пользователей на экран. Обратите внимание, что все операции с базой данных выполняются асинхронно. ➡️Обработка ошибок и управление транзакциями Любое взаимодействие с базой данных может сопровождаться ошибками, и важно уметь правильно их обрабатывать. Кроме того, aiosqlite поддерживает работу с транзакциями:

async def main():
    async with aiosqlite.connect('example.db') as db:
        try:
            async with db.execute('BEGIN'):
                await db.execute('INSERT INTO users (name) VALUES (?)', ('Charlie',))
                # Принудительно вызовем ошибку
                raise Exception("Something went wrong")
                await db.commit()
        except Exception as e:
            await db.rollback()
            print(f"Transaction failed: {e}")

asyncio.run(main())

⬆️В этом примере мы демонстрируем использование транзакций и обработку ошибок. Если в процессе выполнения транзакции возникает ошибка, изменения автоматически откатываются. 🐍Pythoner

😒 На одном Python уже давно не вывезешь, перспектива 2024 года - Информационная Безопасность Ловите два канала на тему ИБ и хакинга ZeroDay - Уроки по кибербезопасности и хакингу с нуля. Вирусы, взломы, OSINT, криптография и свежие новости Белый Хакер - программное обеспечение, утилиты, OSINT, инструменты, полезная литература и много другое. Совершенно новый формат непохожий на другие каналы.

😒 На одном кодинге уже давно не вывезешь, перспектива 2024 года - Информационная Безопасность Ловите два канала на тему ИБ и хакинга ZeroDay - Уроки по кибербезопасности и хакингу с нуля. Вирусы, взломы, OSINT, криптография и свежие новости Белый Хакер - программное обеспечение, утилиты, OSINT, инструменты, полезная литература и много другое. Совершенно новый формат непохожий на другие каналы.

❓Разбор Поскольку кортежи неизменяемы, их нельзя модифицировать на месте, но мож­но создать новый кортеж с желаемым значением. Изменить первый элемент можно за счёт создания нового кортежа из частей имеющегося с помощью срезов и конкатенации: `t = (1,) + t[1:]`. При этом одноэлементные кортежи требуют хвостовой запятой, иначе число в скобках это всего лишь число.

➡️Извлечение данных из новостных статей Основная задача библиотеки newspaper3k заключается в автоматическом извлечении данных из новостных статей. Она позволяет получать заголовки, текст статьи, авторов, дату публикации и другие метаданные. Это особенно полезно для исследователей, журналистов и аналитиков, которым необходимо быстро собирать информацию из множества источников для дальнейшего анализа. ➡️Пример кода для извлечения данных:

from newspaper import Article

# URL статьи
url = 'https://example.com/some-news-article'

# Создание объекта статьи
article = Article(url)

# Загрузка и парсинг статьи
article.download()
article.parse()

# Извлечение данных
print("Заголовок:", article.title)
print("Автор(ы):", article.authors)
print("Дата публикации:", article.publish_date)
print("Текст статьи:", article.text)

➡️Анализ контента Помимо извлечения данных, newspaper3k предоставляет инструменты для анализа контента. Библиотека может автоматически определять ключевые слова, резюмировать статьи и даже анализировать тональность текста. Это помогает пользователям быстро оценивать содержание новостей и принимать обоснованные решения на основе полученных данных. ➡️Пример кода для анализа контента:

# NLP (Natural Language Processing) для анализа
article.nlp()

print("Ключевые слова:", article.keywords)
print("Резюме:", article.summary)

➡️Работа с большими объемами данных Newspaper3k также эффективно справляется с обработкой больших объемов данных. Она поддерживает многопоточность, что позволяет одновременно обрабатывать множество статей, экономя время и ресурсы. Это делает библиотеку идеальным выбором для проектов, связанных с большими данными и машинным обучением, где требуется автоматическая обработка информации из различных новостных источников. ➡️Пример кода для работы с несколькими статьями:

from newspaper import news_pool

# URL статей
urls = [
    'https://example.com/news1',
    'https://example.com/news2',
    'https://example.com/news3'
]

# Создание объектов статей
articles = [Article(url) for url in urls]

# Загрузка и парсинг статей с использованием многопоточности
news_pool.set(articles, threads_per_source=2)
news_pool.join()

for article in articles:
    article.parse()
    print("Заголовок:", article.title)

⛓Ссылка на либу 🐍Pythoner

⚡️ Статьи крупнейших IT изданий теперь в Telegram! Здесь публикуют лучшие статьи для программистов со всех направлений — заходи, читай, изучай! Недельный дайджест: 🔎 Что почитать по машинному обучению: подборка из 6 книг 🔎 Черт тебя возьми, CSS. Часть 3 🔎 Ассемблер для программистов на языках высокого уровня: Hello World 🔎 Python: как переменные работают на самом деле? Погружаемся в байткод и C 🔎 Как мы перенесли web-сервис в Telegram Mini Apps. Опыт Точка.Нетворк 🔎 Обход блокировок с помощью Double 🔎 Как починить GoodbyeDPI, если он перестал работать 22.09.24 🔎 «Голая Java» или разработка без всего 🔎 CodeChecker: анализируем большой проект на С++ быстро, эффективно и бесплатно 🔎 Реагирование на инциденты ИБ в Linux-системах: база 🔗 Ссылки скоро сгорят, успей подать заявку

❓Разбор Всё прост, у множества мы не можем взять элемент по индексу.