Just Python

GitHub – умер. 90% контента генерится через ChatGPT, а реально полезные материалы собирают мало просмотров и не выводятся в топ. Хорошо, что есть канал Технологичка. Там тима айтишников ручками отсматривают и выкладывают самую годноту. Все материалы отсортированы по темам и категориям: 🖥 Статьи для Python разработки 🖥 Статьи для Frontend разработки 🖥 Статьи для Java разработки 🖥 Статьи для C/C++ разработки 🖥 Статьи для C# разработки 🖥 Статьи для PHP разработки 👣 Статьи для Go разработки 👩‍💻 Статьи для Android разработки 👩‍💻 Статьи для iOS разработки 🖥 Статьи для безопасников 👩‍💻 Статьи для разработчиков игр 🖥 Статьи для тестировщиков 🖥 Статьи для DevOps-инженеров В общем, пользуйтесь, других таких каналов вы не найдете: https://t.me/+0r2CtqCY56QxYjU0

LiteLLM — использование любого LLM с использованием OpenAI и многое другое LiteLLM – инструмент для гибкого и лёгкого управления LLM в Python. С ним можно быстро переключаться между моделями, контролировать затраты, интегрировать API без изменений кода и оптимизировать производительность через балансировку нагрузки. Поддержка единого формата для всех LLM, что упрощает интеграцию. Возможность управления расходами и ограничения скорости запросов для предотвращения перегрузок. Ссылочка на доку #theory // Just Python

Использование функции any() для проверки наличия элементов, удовлетворяющих условию Функция any() позволяет быстро проверить, есть ли хотя бы один элемент в последовательности, который удовлетворяет заданному условию. Это удобно, когда нужно проверить наличие элемента без необходимости писать цикл. Функция any() — это удобный инструмент для краткой и эффективной проверки условий в коллекциях, упрощая код и улучшая читаемость. #theory // Just Python

Apple и Samsung считают, что мы дебилы Каждый год они выпускают телефоны, которые ничем не отличаются — и продают их за безумные сотни тысяч. А старые модели просто перестают обновлять. Прямо сейчас в сети вирусится блог бывшего разработчика Android, который показывает, как нас дурят техногиганты и дают нам пользоваться телефонами только на 5%. Чувак на пальцах объясняет, как ускорить интернет в 3 раза, повысить качество фото даже на стареньком смартфоне и держать полный заряд батареи неделями. Подписывайтесь и заставьте свои гаджеты работать на 200%: @Костыль

Pyspark Pyspark — это библиотека для работы с Apache Spark на языке Python. Она позволяет выполнять распределенные вычисления на кластерах и обрабатывать большие объемы данных. Основные возможности Pyspark: — Pyspark автоматически распределяет данные и вычисления между узлами кластера для максимальной производительности. — В Pyspark есть специальные типы данных (RDD, DataFrame, Dataset), которые позволяют удобно работать с табличными и структурированными данными. — Поддержка чтения и записи в разные хранилища данных и форматы файлов. — Встроенные алгоритмы машинного обучения для классификации, кластеризации, регрессии. — Интуитивно понятный API, позволяющий применять Pyspark вместе с другими популярными библиотеками Python для анализа данных. Таким образом, Pyspark используется для быстрой параллельной обработки больших объемов данных с помощью кластеров, что делает его очень полезным инструментом для big data и машинного обучения. #theory // Just Python

all() В Python функция all() проверяет, соответствуют ли все элементы условию (истинны). Отличный способ убедиться, что все значения удовлетворяют требованиям. #theory // Just Python

Библиотека Typer & FAST API Typer — это библиотека для создания командных интерфейсов приложений на Python. Она позволяет легко создавать CLI приложения с поддержкой аргументов, опций, субкоманд и автоматической генерацией help. Основные возможности Typer: — Декоратор @typer.command() для определения команд и подкоманд. — Автоматический парсинг аргументов и опций. — Валидация и tipped annotations для аргументов и опций. — Автоматическая генерация help с описаниями. — Встроенная поддержка Click для обратной совместимости. Typer часто используется для создания утилит командной строки, CLI интерфейсов для python приложений, API клиентов, DevOps инструментов и других задач, где нужен простой и удобный интерфейс командной строки. #theory // Just Python

Требуются сотрудники для загрузки видео. Опыт не нужен. Зарплата от 7000 руб. в день Что нужно делать: Вы просто перезаливаете короткие видео и прикрепляете ссылку на инфопродукты. Вложения, опыт и аудитория не нужна. Условия: За эту работу вы получаете процент с каждой продажи заказчика. В среднем выходит от 7000 руб/день. Чтобы зарабатывать по этой схеме — даже не нужно искать клиентов и самостоятельно пытаться им что-то продать. Все просто. Узнать подробности и приступить к работе: t.me/Artemtime_bot

Использование оператора _ для повторного использования результата последней операции в интерактивном режиме В Python при работе в интерактивной оболочке (например, в REPL или Jupyter Notebook) можно использовать символ подчеркивания _, чтобы получить результат последнего выражения. Это упрощает работу с вычислениями, когда нужно быстро использовать предыдущий результат. Использование оператора _ в интерактивной оболочке ускоряет доступ к предыдущим результатам и делает работу с вычислениями более удобной и быстрой. #theory // Just Python

string.isdecimal Метод isdecimal() вернет True, только если все символы в строке являются десятичными цифрами (0-9). Он вернет False, если строка содержит хотя бы один символ, не являющийся десятичной цифрой. Обрати внимание, данный метод не учитывает другие виды цифр, такие как арабские, римские, китайские и т. д. Если тебе нужно проверить, содержит ли строка любой тип цифр, используй методы str.isdigit() для проверки на все виды цифр или str.isnumeric() для проверки на более широкий диапазон цифр. #theory // Just Python

Использование функции zip() для параллельной итерации по нескольким спискам Функция zip() позволяет объединять несколько списков и одновременно итерироваться по ним в цикле. Это удобно, когда нужно обработать данные из нескольких коллекций синхронно. Использование zip() значительно упрощает работу с несколькими списками, делая код лаконичным и удобным для понимания. #theory // Just Python

Использование функции zip() для параллельной итерации по нескольким спискам Функция zip() позволяет объединять несколько списков и одновременно итерироваться по ним в цикле. Это удобно, когда нужно обработать данные из нескольких коллекций синхронно. Использование zip() значительно упрощает работу с несколькими списками, делая код лаконичным и удобным для понимания. Разъяснивший Python

❗️По всей России установили сеть камер видеонаблюдения, которые 24/7 транслируют всё, что происходит в крупных городах. Драки, ДТП, конфликты в магазинах и преступления мигрантов – если хотите быть в курсе ситуации у себя в регионе, ищите свой город и подключайте: ● Москва: @msk360 ● Питер: @petr360 ● Абакан: @abkn360 ● Архангельск: @arhangelsk360 ● Астрахань: @astrakhan360 ● Барнаул: @barnaul360 ● Балашиха: @balashiha360 ● Белгород: @belgorod360g ● Благовещенск: @blagov360 ● Брянск: @bryansk360g ● Великий Новгород: @vngorod360 ● Владивосток: @vladivostok360 ● Владимир: @vladimir360g ● Волгоград: @volgograd360g ● Воронеж: @voronezh360g ● Вологда: @vologda360g ● Волжский: @volgskii360 ● Екатеринбург: @ekaterinburg360 ● Ижевск: @izhevsk360 ● Иркутск: @irkutsk360g ● Иваново: @ivanovo360 ● Йошкар-Ола: @ioshkarola36 ● Казань: @kazan360g ● Калининград: @kaliningrad360g ● Калуга: @kaluga360 ● Камчатка: @kamchatka360 ● Кемерово: @kemerovo360 ● Киров: @kirov360g ● Краснодар: @krasnodar360g ● Красноярск: @krasnoyarsk360 ● Кострома: @kostroma360 ● Крым: @crimea360g ● Курск: @kursk360 ● Курган: @kurgan360 ● Липецк: @lipetsk360g ● Магнитогорск: @magnitogorsk360 ● Махачкала: @makhachkala360 ● Мурманск: @murmansk360g ● Набережные Челны: @chelny360 ● Нижний Новгород: @nizhnynov360 ● Нижний Тагил: @nizhnytagil360 ● Новокузнецк: @novokuznetsk360 ● Новосибирск: @novosibirsk360 ● Новороссийск: @novorussia360 ● Новоалтайск: @novoaltaisk360 ● Омск: @omsk360g ● Оренбург: @orenburg360 ● Орёл: @orel360g ● Пенза: @penza360 ● Пермь: @perm360 ● Петрозаводск: @petrozavodsk360 ● Подольск: @podolsk360 ● Рязань: @ryazan360 ● Ростов-на-Дону: @rostov360g ● Самара: @samara360 ● Саратов: @saratov360 ● Саранск: @saransk360 ● Сахалин: @sahalin360 ● Сочи: @sochi360g ● Ставрополь: @stavropol360 ● Стерлитамак: @sterlitamak360 ● Старый Оскол: @staryoskol360 ● Сургут и ХМАО: @surgut360 ● Смоленск: @smolensk360 ● Сыктывкар: @sktwkar360 ● Таганрог: @taganrog360 ● Тамбов: @tambov360 ● Тольятти: @toliatti360 ● Тула: @tula360з ● Томск: @tomsk360 ● Тюмень: @tymen360 ● Тверь: @tver360g ● Ульяновск: @ulanovsk360 ● Уфа: @ufa360g ● Улан-Удэ: @ulanude360 ● Хабаровск: @habarovsk360 ● Челябинск: @chelyabinsk360 ● Чебоксары: @cheboksari360 ● Череповец: @cherepovec360 ● Чита: @chita360 ● Ярославль: @yaroslavl360g ● Якутск: @yakutsk360g Другой город: @russia360

Срезы Срезы (slices) в Python — это способ получения подстроки (подсписка) из последовательности, такой как строка (str), список (list) или кортеж (tuple). #theory // Just Python

Использование метода .get() для безопасного доступа к значениям словаря Метод .get() позволяет безопасно получать значения из словаря в Python. Вместо того чтобы вызывать ключ напрямую и рисковать выбросом ошибки KeyError, если ключ не существует, .get() возвращает None или указанное значение по умолчанию. Метод .get() позволяет сделать код более чистым, избежать ненужных проверок и исключений, делая работу со словарями более безопасной. #theory // Just Python

Использование defaultdict для работы со словарями с автоматическим созданием значений defaultdict из модуля collections позволяет автоматически создавать значения для новых ключей в словаре. Это избавляет от необходимости проверки наличия ключа перед его использованием. Использование defaultdict значительно упрощает работу с ключами и значениями в словарях, избавляя от ручного управления отсутствующими ключами. #theory // Just Python

Использование оператора «:=» (моржовый оператор) для одновременного присваивания и проверки Моржовый оператор :=, представленный в Python 3.8, позволяет выполнять присваивание внутри выражений. Это полезно, когда вам нужно одновременно присвоить значение переменной и использовать его в условии, что сокращает код и делает его более эффективным. Моржовый оператор позволяет сократить дублирование кода и улучшить читаемость программы, что особенно полезно при работе с циклами и проверками. #theory // Just Python

Использование библиотеки Arrow для работы с датами и временем в Python Arrow — это библиотека для более удобной работы с датами и временем в Python. Она предоставляет простой API для создания, преобразования и форматирования объектов datetime, упрощая работу с временными зонами и временем выполнения задач. Arrow поддерживает естественные синтаксические конструкции и форматирование дат, а также имеет встроенные функции для манипуляции временем. 🔗 Ссылочка на доку #theory // Just Python

Упрощение условий с помощью тернарного оператора Тернарный оператор в Python — это компактный способ записи условных выражений. Он позволяет в одну строку записать простую проверку и выполнение одного из двух выражений в зависимости от условия. Использование тернарного оператора помогает упростить простые условия, что делает код легче для восприятия и поддержания. #theory // Just Python

Я сменил стратегию и стал зарабатывать 30-60% с защитой от просадок В отдельном канале я начал публиковать свои сделки по арбитражу. Это метод получения прибыли из разницы в ценах на один и тот же актив. Пример:

— Купил акции Совкомфлот по 135₽ — Продал фьючерсы Совкомфлот по 146₽ — Повторил 10 раз и заработал 30к

Все кто успеют вступить в отдельный канал, получат возможность вывести свой портфель из ямы, в которую нас привел ЦБ, ведь новая стратегия зависит только от НАС. Доступ: https://t.me/+JX1OBswXCPY0Y2Ri Канал открыл не для всех, выделено только 9 мест