About Python [ru]

📝 Подборка вакансий для сеньоров Разработчик Python (Senior) • Python, SQL, Git, Linux, PyQT6, Qpid, Docker, Vault, SQLAlchemy, Pydantic, lxml, pytest, Jinja, Atlassian • Уровень дохода не указан | от 5 лет Senior Python/Openstack developer • OpenStack, Python, PostgreSQL, Linux, KVM, Kubernetes, Django, Celery, Ansible • Уровень дохода не указан | от 3 лет Разработчик Python • Python, FastAPI, Flask, PostgreSQL, MySQL, Kafka, Cassandra, ClickHouse, Redis, Elasticsearch, Kubernetes • Уровень дохода не указан | от 3 лет Senior Python разработчик • Python, Flask, FastAPI, Aiohttp, Kafka, Artemis MQ, RabbitMQ, Git, Redis, PostgreSQL • Уровень дохода не указан | от 3 лет

👩‍💻 Мир за пределами Pandas: достойные альтернативы для работы с данными В статье рассмотрены альтернативы Pandas: от колоночной DuckDB и сверхскоростной Polars до мощного Modin и гибкого Vaex. Узнайте их особенности, преимущества и ключевые характеристики. Читать...

👩‍💻 Godot 3.6 с поддержкой python Использование Python вместо GDScript в Godot: настройка окружения, установка плагина для Python на версии 3.x и сборка игры под Windows. Всё просто и быстро для тех, кто предпочитает Python! Читать...

👩‍💻 Проверка на палиндром Напишите функцию, которая проверяет, является ли строка палиндромом (строка, которая читается одинаково слева направо и справа налево). Функция должна игнорировать пробелы, знаки препинания и различие между верхним и нижним регистром. Решение задачи🔽

import re def is_palindrome(s: str) -> bool: # Убираем все ненужные символы и приводим строку к нижнему регистру cleaned_string = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9]', '', s).lower() # Проверяем, является ли строка палиндромом return cleaned_string == cleaned_string[::-1] # Примеры использования: print(is_palindrome("A man, a plan, a canal, Panama")) # True print(is_palindrome("Hello, World!")) # False

👩‍💻 Всё про конфиги Материалы лекции про конфигурационные файлы — все основные аспекты написания и использования конфигов для самых маленьких, примеры кода на python. Читать...

📝 Подборка вакансий для мидлов Python developer 🟢Python, Git, RabbitMQ, PostgreSQL, FastAPI, Apache Airflow 🟢Уровень дохода не указан | от 3 лет QA Automation Engineer (Python) 🟢Python, тестирование ПО, автоматизация тестирования 🟢Уровень дохода не указан | от 6 месяцев Python разработчик (удаленно) 🟢Python, Celery, PostgreSQL, Docker, Django, Apache Spark, PyTorch, Greenplum, Apache Airflow 🟢до 200 000 ₽ | от 3 лет Backend разработчик Python на CRM 🟢Redis, MongoDB, Python, Celery, MySQL, Unix, Docker 🟢от 120 000 ₽ | от 3 лет

⚙️ Что такое asyncio.gather в Python и зачем оно используется? asyncio.gather — это функция из модуля asyncio, которая позволяет запускать несколько асинхронных задач параллельно и дожидаться их завершения. Она полезна, когда нужно выполнить несколько независимых асинхронных операций одновременно. ➡️ Пример:

import asyncio

async def fetch_data(name, delay):
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"{name} завершён через {delay} сек.")
    return name

async def main():
    results = await asyncio.gather(
        fetch_data("Задача 1", 2),
        fetch_data("Задача 2", 1),
        fetch_data("Задача 3", 3)
    )
    print("Результаты:", results)

asyncio.run(main())

🗣️ В этом примере asyncio.gather запускает три асинхронные задачи параллельно. Результаты всех задач собираются после их завершения. Это ускоряет выполнение по сравнению с последовательным запуском.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Сортировка книг по тематикам скриптами Python Автор делится опытом управления 16 тысячами книг, включая ИТ и медицину, с использованием Python-скриптов для дедупликации, сортировки и облачного хранения. Читать...

🔎 Подборка вакансий для джунов Junior Backend Developer (Python, FastAPI, PostgreSQL) 🟢Python, FastAPI, PostgreSQL 🟢от 50 000 до 100 000 ₽ | Без опыта Junior Python Developer 🟢Python, SQL, GitHub, REST API, Linux, Алгоритмы и структуры данных, Flask 🟢от 75 000 ₽ | Без опыта Prompt Engineer / Python Backend Developer Junior 🟢Python, FastAPI, PostgreSQL, LLM модели (GPT-3.5/4, Claude, Llama), prompt engineering, QA тестирование 🟢от 20 000 до 40 000 ₽ | 1–3 года опыта

👩‍💻 Парсинг и подсчёт количества слов в текстовом файле Напишите функцию на Python, которая принимает путь к текстовому файлу и возвращает словарь с подсчётом количества уникальных слов. Слова должны сравниваться без учёта регистра, а знаки препинания должны быть удалены. Пример:

# Содержимое файла example.txt:
# "Hello, world! This is a test. Hello again."

result = count_words_in_file("example.txt")
print(result)
# Ожидаемый результат:
# {'hello': 2, 'world': 1, 'this': 1, 'is': 1, 'a': 1, 'test': 1, 'again': 1}

Решение задачи🔽

import string from collections import Counter def count_words_in_file(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read().lower() text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation)) words = text.split() return dict(Counter(words)) # Пример использования result = count_words_in_file("example.txt") print(result)

⚙️ Функциональные зависимости в таблице (удобный форк FDTool для python3) Разбираем функциональные зависимости в таблицах и библиотеку FDTool для Python. Как эффективно работать с большими и сложными таблицами, понимая их архитектуру и зависимости. Читать...

Курсы повышения квалификации при МГУ "Машинное обучение. Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы" Начинается прием заявок на прохождение курсов повышения квалификации "Машинное обучение. Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы", проводимых НИИ ядерной физики имени Д.В.Скобельцына Московского Государственного Университета имени М.В.Ломоносова. Окончившим курсы МГУ выдаёт удостоверение установленного образца о повышении квалификации на бланке строгого учёта с подписью проректора и гербовой печатью МГУ, в твёрдом переплёте. Внимание! Занятия будут проходить в двойном формате - очно на территории МГУ на Воробьевых горах с возможностью подключения через zoom, что позволяет обучаться лицам из любого региона РФ. Занятия будут проходить два раза в неделю в вечернее время. Начало занятий 25 февраля 2025 г. Получить более подробную информацию о программе обучения и подать заявку для прохождения курса Вы можете по адресу: https://clck.ru/3GHKZT

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • Большой гайд по миграциям в Django: полезные советы и обход типичных подводных камней • Когда уверенность становится самонадеянностью: история одной фатальной ошибки • Как создать свой веб-фреймворк на Python • Рекурсивные запросы в SQLAlchemy • С бумаги на цифровую карту: генерация файла из таблицы для импорта на карту и геокодирование адресов с помощью Python

👩‍💻 Поиск подстроки в строках файла Напишите функцию, которая принимает путь к текстовому файлу и строку для поиска, а затем выводит все строки файла, содержащие эту строку (игнорируя регистр). Если совпадений нет, функция должна вывести сообщение об отсутствии результатов. Пример:

search_in_file('example.txt', 'python')

• Если в example.txt есть строки, содержащие слово "python" (в любом регистре), они будут напечатаны. Решение задачи🔽

def search_in_file(file_path, query): query_lower = query.lower() found = False with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: if query_lower in line.lower(): print(line.strip()) found = True if not found: print("Ничего не найдено.") # Пример использования # search_in_file('example.txt', 'python')

👩‍💻 Большой гайд по миграциям в Django: полезные советы и обход типичных подводных камней Статья углубляется в Django-миграции для новичков. Разбираются фиктивные применения, миграции данных, «сухая проверка» и частые ошибки. Примеры из практики и полезные советы помогут освоить процесс. Читать...

🔎 Подборка зарубежных вакансий Backend & Data Scientist Engineer 🟢Python, TensorFlow, PyTorch, FastAPI, LLM, PostgreSQL, Docker 🟢до 4 000 $ | 3–6 лет Python Engineer 🟢Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Pydantic, SQLAlchemy, Alembic 🟢Уровень дохода не указан | 6+ лет Квант-аналитик / Quantitative analyst / Квант (Web3) 🟢Python, C++, Machine Learning, Trading, Blockchain, Web3, API, Quant, маркетмейкинг 🟢от 2 000 $ | 3–6 лет

📌 Фиксируй не только задачи, но и решения Нашёл элегантное решение проблемы, а через полгода снова столкнулся с такой же задачей и не помнишь, как её решал? 👉 Совет: заведи личную базу знаний. Это может быть Notion, Obsidian или обычный Markdown-файл. Записывай туда сложные решения, редкие команды терминала, полезные ссылки. Со временем у тебя будет своя «документация» по работе.

👩‍💻 Как сократить время выполнения ресурсоемких задач в Python Как ускорить вычисления в Python? Статья покажет, как оптимизировать код на GPU для работы с большими данными и ML-моделями. Простые техники без смены языка и алгоритмов на примере набора Online Retail. Читать...

👩‍💻 Делаем управление конфигами удобным при помощи pydantic_settings В этой статье научимся использовать модуль pydantic_settings, который позволяет разработчикам легко управлять настройками проекта и загружать их из разных источников, таких как переменные окружения и файлы json, yaml, toml, а также дает доступ к легкой валидации вводимых значений Читать...

⚙️ Что такое contextlib в Python и зачем он используется? Модуль contextlib предоставляет утилиты для работы с контекстными менеджерами. Он позволяет создавать собственные контекстные менеджеры без необходимости вручную реализовывать методы __enter__ и __exit__. Это упрощает управление ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения. ➡️ Пример:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def managed_file(name):
    f = open(name, 'w')
    try:
        yield f
    finally:
        f.close()
        print(f'Файл {name} закрыт.')

# Использование контекстного менеджера
with managed_file('example.txt') as f:
    f.write('Привет, мир!')

🗣️ В этом примере @contextmanager создаёт контекстный менеджер для работы с файлом. Файл автоматически закрывается после выполнения блока with, даже если произойдёт ошибка.

🖥 Подробнее тут