Pythoner

Где вести задачи и проекты? В Битрикс24 ✅ Бесплатный онлайн-сервис для бизнеса и совместной работы. — Удобный планировщик задач для всей команды с чек-листами и комментариями. — Популярные проектные методики: канбан, скрам, диаграмма ганта. — Видеозвонки в один клик из чата. — Календарь и слоты для совместного планирования. — Умный ИИ-помощник для постановки четких тз. Полный комплект для эффективности вашей команды. Ставьте первую задачу прямо сейчас⚡ Начать #реклама 16+ task-24.bitrix24.ru О рекламодателе

✈️Когда работаешь с Git, важно не засорять репозиторий временными и локальными файлами. Для Python это особенно актуально. ➡️Вот минимальный набор, который должен быть в .gitignore:

# Кэш компиляции Python
__pycache__/
*.py[cod]

# Виртуальное окружение
venv/
env/

# Файлы зависимостей и IDE
*.log
*.sqlite3
*.env
*.DS_Store

# VS Code / PyCharm и прочее
.vscode/
.idea/

# Файлы зависимостей
pip-wheel-metadata/
*.egg-info/
dist/
build/

💡Зачем это всё? — Не лить в гит лишнее — Исключить локальные настройки и окружение — Сохранить проект чистым и переносимым 🐍Pythoner

➡️Иногда элементы массива изначально неизвестны, но массив для их хранения необходим сейчас. Поэтому в NumPy есть функции для создания массива с исходным содержимым (по умолчанию тип массива — float64) ➡️ zeros((n, m)) - создает массив нулей с размером n x m.

>>> np.zeros((3, 2))
array([[0., 0.],
[0., 0.],
[0., 0.]])

➡️ ones((n, m)) - создает массив единиц с размером n x m.

>>> np.ones((2, 3))
array([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])

>>> np.ones((2, 2), dtype=np.int16)
array([[1, 1],
[1, 1]], dtype=int16)

➡️empty() - создает массив без заполнения. Исходное содержимое случайно и зависит от состояния памяти на момент создания массива (мусор, что в ней хранится).

>>> np.empty((2,2))
array([[5.e-324, 0.e+000],
[0.e+000, 5.e-324]])

🐍Pythoner

✈️В Python объекты делятся на изменяемые (mutable) и неизменяемые (immutable). Это ключевая концепция, которая влияет на работу с переменными, аргументами функций и коллекциями. ➡️Пример:

def add_item(lst):
    lst.append(100)

my_list = [1, 2, 3]
add_item(my_list)
print(my_list)  # [1, 2, 3, 100]

➡️Списки — это изменяемый тип. Функция изменила оригинальный объект, переданный как аргумент. Если бы мы использовали кортеж (immutable), такое поведение вызвало бы ошибку. Изменяемые типы: list, dict, set, bytearray Неизменяемые: int, float, str, tuple, frozenset 💡Понимание этой разницы важно при: • работе с функциями (аргументы по ссылке), • проектировании безопасных API, • использовании словарей и множеств (ключи должны быть immutable). 🐍Pythoner

Week Offer для бэкендеров Приглашаем бэкендеров с опытом от 3 лет на C++, Java/Kotlin, Python или Go. Всего три шага, чтобы попасть в команду и создавать технологии, которые меняют реальность: 1) до 12 ноября оставьте заявку и пройдите отборочный этап. 2) 15 и 16 ноября решите задачи на технических секциях. 3) 17–21 ноября познакомьтесь с командами и получите офер. Яндекс строит полезные сервисы для пользователей по всему миру. Чтобы усилить нашу инженерную культуру, мы ищем профессионалов, которые одержимы своим делом, находят новые решения и делают то, что другим не по силам. Зарегистрироваться #реклама yandex.ru О рекламодателе

🖼Библиотека PIL (Python Imaging Library) является одной из самых популярных библиотек для обработки изображений. ➡️Создание и редактирование изображений Одной из главных возможностей библиотеки PIL является возможность создания и редактирования изображений. С ее помощью можно создавать новые изображения с определенными размерами и цветовыми схемами, а также редактировать существующие изображения. Например, можно добавлять текст, рисовать графические примитивы, наносить различные эффекты и многое другое. ➡️Обработка изображений в пакетном режиме Библиотека PIL также предоставляет возможность обработки изображений в пакетном режиме. Это означает, что можно применять определенные операции к нескольким изображениям одновременно. Например, можно изменить размер и применить фильтр ко множеству изображений, что сэкономит время и упростит процесс обработки большого количества изображений. 🐍Pythoner

Как предотвратить ущерб от 89% кибератак Высоко-высоко в горах, где орлы кружат над вершинами, а в долине царит тишина, однажды случилось странное. Не птица пролетела. Не молния ударила. Это был первый признак DNS-атаки. Раньше в долине никто не мог сопротивляться киберпреступникам. Но пришел горец, который знал: 89% кибератак проходит через DNS-протоколы. Он решил защитить свой народ и установил в горах Solar DNS RADAR — зоркий, как взгляд орла. С тех пор сервис замечал опасность ещё до того, как тучи доходили до людей. Solar DNS RADAR видит угрозы там, где другие видят облака. И вы можете узнать о нем подробнее на онлайн-презентации «Киберугрозы на радарах» Мудрецы «Солара» расскажут: ✅ как предотвратить заражение вирусным ПО ✅ почему недостаточно только SWG-системы Когда: 29 октября в 11:00. Записаться онлайн #реклама 16+ rt-solar.ru О рекламодателе

✈️Функция all() проверяет, что все элементы итерируемого объекта приводятся к True. Это удобно для краткой проверки, выполняются ли все условия без написания явных циклов. ➡️Пример:

values = [1, True, "hello", 5]
result = all(values)
print(result)  # True

🔫В этом примере all() вернёт True, потому что все элементы не являются ложными значениями (0, False, None, '' и т.п.). 💡all() удобно использовать при валидации форм, проверке флагов, условий, или когда нужно убедиться, что все элементы в коллекции удовлетворяют какому-либо критерию. Это делает код лаконичнее и понятнее. 🐍Pythoner

✈️Функция any() используется для проверки наличия хотя бы одного True элемента в итерируемом объекте. ➡️Пример использования функции any(). Функция any() принимает итерируемый объект в качестве аргумента и возвращает True, если хотя бы один из элементов итерируемого объекта равен True. Давайте рассмотрим пример:

numbers = [0, 1, 2, 3, 4]
result = any(numbers)
print(result) # Output: True

⬆️В этом примере мы создали список чисел и передали его в функцию any(). Функция any() вернула True, потому что в списке есть хотя бы один элемент, равный True.

numbers = [0, 0, 0, 0, 0]
result = any(numbers)
print(result) # Output: False

⬆️В этом примере выводом будет False, так как все элементы - это 0. 0 — False n < 0 или n > 0 или type(n) == str — True 🐍Pythoner

Конференция «Алиса, что нового?» — уже скоро Яндекс в прямом эфире представит новое поколение своих генеративных моделей — они расширят возможности нейросети Алисы и позволят ей совершать действия во внешнем мире. Старт прямого эфира — 28 октября в 12:00. Первая конференция «Алиса, что нового?» состоялась весной этого года и была посвящена нейросети Алисе и анонсам умных устройств. На этот раз акцент будет сделан на крупном обновлении нейросети. Подпишитесь, чтобы не пропустить начало Записаться онлайн #реклама 16+ О рекламодателе

✈️Новички часто удивляются, когда данные "меняются сами по себе". Причина — путаница между изменяемыми и неизменяемыми типами. ➡️Неизменяемые типы (immutable): int, float, str, tuple, bool, frozenset

a = "hi"
b = a
a = "bye"
print(b)  # hi

🔫b осталась "hi", потому что строки неизменяемы. a = "bye" создала новый объект. ➡️Изменяемые типы (mutable): list, dict, set, bytearray, user-defined объекты

a = [1, 2, 3]
b = a
a.append(4)
print(b)  # [1, 2, 3, 4]

🔫b тоже изменилась, потому что список — изменяемый. b = a — это ссылка на тот же объект. ➡️Что это значит на практике? - Можно "безопасно" копировать неизменяемые значения - С изменяемыми — нужно использовать .copy() или copy.deepcopy(), если не хочешь менять оригинал ➡️Пример с функцией:

def add_item(lst):
    lst.append(99)

my_list = [1, 2]
add_item(my_list)
print(my_list)  # [1, 2, 99]

🔫Список изменился! Потому что передали ссылку, а не копию. 💡Заключение Неизменяемые типы создают копии при присваивании, изменяемые — передают ссылку.Всегда думай, что именно ты копируешь: значение или объект. 🐍Pythoner

Продвижение в Telegram с помощью Яндекс Директа ⚡Запустите продвижение в телеграм-каналах и привлекайте целевую аудиторию 📱 Таргетинг по тематикам, регионам и каналам в Telegram Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

Питонисты, общий сбор на Selectel Python MeetUp 🐍 📍 30 октября, 18:00, Санкт-Петербург или онлайн Встретимся с топовыми спикерами из Selectel, Яндекса и Райффайзен Банка. Протестируем экосистему mypy на разных версиях Python, обсудим хаос-тесты и cron/systemd timers. В конце вас ждет афтепати с пиццей и нетворкинг с тимлидами. А теперь конкретнее — на митапе вы узнаете: ✔️ как использовать экосистему mypy в инфраструктуре с 400+ микросервисов, ✔️ как запускать задачи по расписанию от cron/systemd timers до чистого Python, ✔️ насколько сильно можно нагрузить систему, прежде чем она сломается. Мероприятие абсолютно бесплатное. Приходите в офис Selectel или подключайтесь онлайн. Регистрируйтесь по ссылке. P.S. Отправляйте коллеге-питонисту и приходите на митап вместе 😎 Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFFwSz9e

✈️Декораторы позволяют модифицировать поведение функции без изменения её кода. Используются для логирования, проверки прав доступа, кеширования и других задач. Декоратор — это функция, которая принимает другую функцию как аргумент и возвращает новую функцию. ➡️Пример:

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Выполнение функции:")
        func()
        print("Завершено.")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Привет, мир!")

say_hello()

Выполнение функции:
Привет, мир!
Завершено.

🔫Здесь декоратор @my_decorator оборачивает функцию say_hello(), добавляя вывод до и после её выполнения. Это удобно для повторяющихся действий — логирование, проверка доступа и т.д. 🐍Pythoner

Курс "Дизайн карточек для WB и Ozon". Бесплатно и с нуля Дизайнер карточек для маркетплейсов — востребованная и доходная профессия 💰 Научись ей бесплатно! - Бесплатный доступ - Разбор ДЗ от наставника - Мощные кейсы в портфолио Узнать больше #реклама 16+ yudaevschool24.online О рекламодателе

✈️Что такое Dask? Dask - это гибкая библиотека для параллельных вычислений в Python. Она позволяет обрабатывать большие объемы данных, распределяя нагрузку на несколько ядер процессора или даже на кластер компьютеров. ➡️Почему Dask? - Масштабируемость: от ноутбука до кластера - Совместимость с экосистемой Python (NumPy, Pandas) - Ленивые вычисления для оптимизации 🔎Примеры использования Dask ➡️Параллельные вычисления с Dask Array

import dask.array as da

# Создаем большой массив
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))

# Выполняем операции
result = (x + 1).mean().compute()

print(f"Среднее значение: {result}")

➡️Обработка больших DataFrame с Dask

import dask.dataframe as dd

# Читаем большой CSV файл
df = dd.read_csv('huge_file.csv')

# Выполняем группировку и агрегацию
result = df.groupby('category').agg({'value': 'mean'}).compute()

print(result)

➡️Параллельное применение функций с Dask Delayed

from dask import delayed

@delayed
def process_data(x):
    # Здесь может быть сложная обработка
    return x * 2

data = [1, 2, 3, 4, 5]
results = [process_data(x) for x in data]
final_result = delayed(sum)(results).compute()

print(f"Итоговый результат: {final_result}")

➡️Заключение Dask - это мощный инструмент для параллельной обработки данных в Python. Он позволяет легко масштабировать ваши вычисления и работать с большими объемами данных эффективно. Начните использовать Dask сегодня и ощутите разницу в скорости обработки ваших данных! 🐍Pythoner

Онлайн-школа программирования Kata Academy Гарантия трудоустройства после обучения. ЗП от 120 000р гарантировано в договоре Хочешь войти в IT, но у тебя ноль опыта? Kata Academy — это твой шанс обрести новую профессию в программировании. Онлайн-обучение позволяет учиться из любого города. 💻 Переходи на сайт и оставляй заявку – расскажем подробности и поможем выбрать программу обучения. Начни свой путь в IT вместе с Kata Academy – мы тебя поддержим на каждом шаге! 🎓 Узнать больше #реклама 16+ kata.academy О рекламодателе

➡️Хендлеры - это функции, которые вызываются при получении определенного события от пользователя. В телеграм ботах, хендлеры используются для обработки входящих сообытий и выполнения определенных действий в ответ на эти события (отправка сообщения, взаимодействие с сообщением и т.д.). Хендлеры могут быть созданы для обработки текстовых сообщений, фотографий, аудио и других типов сообщений, которые могут быть отправлены в телеграм бота. ➡️Как работают хендлеры? При создании бота в телеграме, необходимо создать соединение с API телеграма. Затем, для каждого типа сообщений, необходимо создать соответствующий хендлер, который будет обрабатывать этот тип сообщения. Когда пользователь отправляет сообщение в бота, телеграм сервер отправляет это сообщение в вашу программу, в которой запущен ваш бот. Затем, используя созданные хендлеры, ваша программа обрабатывает это сообщение и выполняет определенные действия в ответ на это сообщение. 🐍Pythoner

Комьюнити, полезное для всех бекенд-разработчиков Как работает VK изнутри? Что происходит за интерфейсами, когда миллионы пользователей одновременно отправляют сообщения, загружают фото и смотрят клипы? В канале Backend VK Hub мы рассказываем о работе всех наших сервисах: от VK Play до Tarantool. Делимся подходами к масштабированию, оптимизации и новым архитектурным решениям. Открыто дискутируем, а также регулярно публикуем вакансии в нашу команду. Здесь — реальные кейсы, технические разборы, советы от наших экспертов и возможность поговорить с ними в любой момент. Подписывайся! Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе