Реальный Python
Ir al canal en Telegram
Все о пайтон, новости, подборки на русском и английском. По всем вопросам @evgenycarter
Mostrar más3 711
Suscriptores
Sin datos24 horas
-147 días
-1630 días
Archivo de publicaciones
3 711
Цикл
for в Python: разбор возможностей
Цикл for в Python — это мощный инструмент для итерации по последовательностям, таким как списки, кортежи, строки и даже словари. В отличие от традиционного for в других языках, здесь он работает как итератор, проходя по элементам коллекции без явного указания индексов.
🔹 Основные возможности:
✅ Простая итерация
for num in [1, 2, 3, 4, 5]:
print(num)
Выведет числа от 1 до 5.
✅ Использование range()
for i in range(5): # Эквивалентно range(0, 5)
print(i)
Выведет 0, 1, 2, 3, 4.
✅ Перебор строки
for char in "Python":
print(char)
Выведет символы P, y, t, h, o, n.
✅ Перебор словаря
data = {"name": "Alice", "age": 25}
for key, value in data.items():
print(f"{key}: {value}")
Выведет:
name: Alice age: 25✅ Использование
enumerate() для индексов
words = ["apple", "banana", "cherry"]
for index, word in enumerate(words):
print(index, word)
Выведет:
0 apple 1 banana 2 cherry✅ Цикл
for с else
for i in range(3):
print(i)
else:
print("Цикл завершен!")
Если break не был вызван, else выполнится после окончания цикла.
https://realpython.com/python-for-loop/
#python
👉 @python_real3 711
📜 Python: Списки vs Кортежи — в чем разница?
Статья на Real Python рассказывает о двух основных структурах данных в Python: списках (`list`) и кортежах (
tuple). Вот ключевые моменты:
📌 Списки (list):
- Изменяемые: можно добавлять, удалять и изменять элементы.
- Используются для хранения коллекций, которые могут меняться.
- Пример:
my_list = [1, 2, 3]
my_list.append(4) # [1, 2, 3, 4]
📌 Кортежи (tuple):
- Неизменяемые: после создания элементы нельзя изменить.
- Используются для хранения константных данных.
- Пример:
my_tuple = (1, 2, 3)
# my_tuple[0] = 10 # Ошибка! Кортежи неизменяемы.
🔍 Когда что использовать?
- Списки: когда данные могут изменяться (например, список задач).
- Кортежи: когда данные должны оставаться постоянными (например, координаты точки).
⚡ Производительность:
- Кортежи работают быстрее списков, так как они неизменяемы и занимают меньше памяти.
Используйте списки и кортежи с умом, чтобы писать эффективный и читаемый код! 🚀
https://realpython.com/python-lists-tuples/
#python
👉 @python_real3 711
😎 Хотите стать Python-разработчиком и начать успешную карьеру в IT? Время действовать!
🐍 Python — самый востребованный язык. На курсе вы изучите синтаксис, фреймворки Django и FastAPI, научитесь работать с базами данных и создадите портфолио, которое привлекает топовые команды.
🚀 Программа составлена практикующими экспертами, а выпускники OTUS высоко ценятся среди ведущих компаний. Обучение с нуля до Junior-разработчика за 6 месяцев!
➡️ Старт уже близко — успейте занять место в группе! Узнать больше и получить скидку до 15% по промокоду PythonBasic_5 : https://vk.cc/cHTHM8
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Срок действия промокода до 30.01.20253 711
🐍 Операторы Python `in` и `not in`: проверка на принадлежность
Знаете ли вы, что в Python есть оператор, который делает код чище и удобнее? Это оператор
in! 🎯
👉 Что он делает?
Оператор in проверяет, содержится ли элемент в последовательности (списке, строке, кортеже) или ключ в словаре. Возвращает True, если находит, и False, если нет.
Примеры использования:
1️⃣ Проверка элемента в списке:
"a" in ["a", "b", "c"] # True
2️⃣ Поиск подстроки в строке:
"hello" in "hello world" # True
3️⃣ Проверка ключа в словаре:
"key" in {"key": "value"} # True
💡 Особенности:
- Работает с любыми итерируемыми объектами.
- Для пользовательских классов можно добавить поддержку in, реализовав метод __contains__.
⚡ Эффективность:
- Для списков и строк: O(n) (линейная сложность).
- Для множеств (set) и словарей (dict): O(1) (почти мгновенно, благодаря хэш-таблицам).
🔍 Альтернативы:
- Для строк: методы str.find() или str.index().
- Для обработки исключений: try и except.
Оператор in — это не только удобно, но и читаемо! Используйте его, чтобы писать лаконичный и понятный код. 😉
https://realpython.com/python-in-operator/
#python
👉 @python_real3 711
📕Открытый урок для Python-разработчиков, инженеров, QA-специалистов и специалистов по Data Science
На открытом уроке 23 января в 20:00 мск мы изучим асинхронное взаимодействие в Python на примере RabbitMQ.
📗В результате мы:
- Поговорим про асинхронное взаимодействие в микросервисной архитектуре и асинхронное программирование в Python;
- Рассмотрим практический пример построения архитектуры приложения;
- Разберемся в преимуществах и недостатках такого подхода.
Спикер Панкрашов Дмитрий — ведущий разработчик в компании-партнере вендора СЭД "Директум", 5+ лет опыта в backend-разработке, работает с Python, PHP, .NET (C#), PostgreSQL.
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://vk.cc/cHw4uY
📙 Все участники открытого урока получат скидку на курс "Python Developer. Professional"
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
3 711
Getters и Setters в Python — это мощный инструмент для управления доступом к атрибутам объекта.
В статье детально рассматривается, как их использовать для инкапсуляции данных и контроля за изменениями свойств объекта.
Основные моменты:
- Объяснение, почему в Python прямой доступ к атрибутам предпочтительнее, но геттеры и сеттеры остаются важными.
- Использование декоратора
@property для создания свойства с геттером и сеттером.
- Примеры, как эти механизмы помогают улучшить читаемость и безопасность кода.
https://realpython.com/python-getter-setter/
#python
👉 @python_real3 711
NumPy: max() и maximum(): поиск экстремальных значений в массивах
Статья посвящена сравнению функций
numpy.max() и numpy.maximum() из библиотеки NumPy. Автор подробно объясняет их различия, примеры использования и подходящие сценарии для каждой функции.
Основные моменты статьи:
- numpy.max():
Используется для нахождения одного максимального значения по всему массиву или вдоль указанной оси.
Примеры применения включают вычисление глобального максимума или максимума в строках/столбцах массива.
- numpy.maximum():
Работает с двумя массивами и возвращает массив, состоящий из максимальных значений поэлементно.
Подходит для задач сравнения массивов одинаковой формы или работы с широковещанием (broadcasting).
- Подробные примеры иллюстрируют, как использовать обе функции в реальных задачах.
- Рассматриваются случаи, когда важны производительность и корректность выбора функций.
Статья помогает глубже понять, как правильно выбирать между этими функциями в зависимости от целей анализа данных или вычислений.
https://realpython.com/numpy-max-maximum/
#python
👉 @python_real3 711
Узнай грейд и рыночную зарплату + получи план развития бесплатно
На связи ШОРТКАТ. Мы провели 300+ собеседований с менторами из бигтеха, собрали ключевые вопросы с собесов и сделали тест, который поможет оценить навыки.
Вот как это работает:
1. Ты проходишь экспресс-тест за 20 минут или его расширенную версию
2. Бронируешь звонок для презентации обратной связи по ответам — можем встретиться уже на следующий день!
3. К созвону проверим ответы, чекнем СV и на основе этого оценим твой грейд.
Ещё подскажем зарплату в рынке, построим план развития до следующего уровня и расскажем про наш новый продукт, который поможет получить выгодный оффер в 2025 году.
Переходи в бота и проходи тест бесплатно, а дальше расскажем, что и как 👉@shortcut_python_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzqxm3TS3
3 711
🔍 Замена строк в Python: Полное руководство 🔍
Если вы хотите научиться эффективно работать со строками в Python, это руководство — то, что вам нужно! В статье подробно разбираются различные подходы к замене строк: от методов
str.replace() до использования регулярных выражений для более сложных задач.
https://realpython.com/replace-string-python/
#python
👉 @python_real3 711
📂 Как получить список всех файлов в директории на Python
Статья о том, как с помощью Python получать список файлов в директориях. Рассмотрены различные способы, включая использование модулей
os, os.path, glob и более современного pathlib.
Особое внимание уделено:
- Фильтрации файлов по расширению.
- Рекурсивному поиску в подпапках.
- Преимуществам каждого подхода.
https://realpython.com/get-all-files-in-directory-python/
#python
👉 @python_real3 711
Сканер портов на Python
Создаем многопоточный сканер портов на Python с функцией захвата баннеров для аудита сетевой безопасности.
https://python.plainenglish.io/building-a-port-scanner-in-python-69afabda145b
#python
👉 @python_real
3 711
Writing Robust Tests for Data & Machine Learning Pipelines
https://eugeneyan.com/writing/testing-pipelines/
👉 @python_real
3 711
8 лучших инструментов Python для работы с изображениями
Хотите извлечь базовые данные из изображений? В этой статье перечислены некоторые из лучших инструментов Python для работы с изображениями, которые помогают преобразовывать изображения.
https://www.kdnuggets.com/2022/11/8-best-python-image-manipulation-tools.html
👉 @python_real
3 711
Подборка Telegram каналов для программистов
Системное администрирование 📌
https://t.me/sysadmin_girl Девочка Сисадмин
https://t.me/srv_admin_linux Админские угодья
https://t.me/linux_srv Типичный Сисадмин
https://t.me/linux_odmin Linux: Системный администратор
https://t.me/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса)
https://t.me/i_linux Системный администратор
https://t.me/linuxchmod Linux
https://t.me/sys_adminos Системный Администратор
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux
1C разработка 📌
https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
Программирование C++📌
https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++
https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах
Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском
https://t.me/python_360 Книги по Python Rus
Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/java_360 Книги по Java Rus
https://t.me/java_geek Учим Java на примерах
GitHub Сообщество 📌
https://t.me/Githublib Интересное из GitHub
Базы данных (Data Base) 📌
https://t.me/database_info Все про базы данных
Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin
Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика!
https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано
Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv Все о разработке игр
Библиотеки 📌
https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
https://t.me/books_reserv Книги для программистов
БигДата, машинное обучение 📌
https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning
Программирование 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию
https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust
https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼💻👩💻
https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано
https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста
QA, тестирование 📌
https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика
Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor Шутки программистов
Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
https://t.me/xakep_1 Статьи из "Хакера"
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
Английский 📌
https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля
Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике
Excel лайфхак📌
https://t.me/Excel_lifehack
https://t.me/tikon_1 Новости высоких технологий, науки и техники💡
https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World)
Вакансии 📌
https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор
https://t.me/progjob Вакансии в IT
3 711
15 репозиториев Python на GitHub, которые должен знать каждый разработчик 2024
https://favtutor.com/articles/github-repositories-python/
👉 @python_real
3 711
Как читать пользовательский ввод с клавиатуры в Python
Это новый подробный туториал от Real Python. Статья объясняет, как считывать ввод пользователя с клавиатуры при помощи функции input(). Она рассматривает такие темы, как:
▪️считывание различных типов данных,
▪️обработка ошибок,
▪️ чтение нескольких вводов от пользователя.
Также обсуждается защита чувствительных данных с использованием модуля getpass и автоматизация проверки ввода с помощью PyInputPlus.
https://realpython.com/python-keyboard-input/
#python
👉 @python_real
3 711
Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг
5 декабря(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
1. Карим, Team lead в Чойс, ex-Kaspersky будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
2. Карим будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
3. В конце можно будет задать любой вопрос Кариму
Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ:
• Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Python-разработке
• Какие вопросы задают на интервью и зачем
• Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_python_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvTesKW
3 711
Очистка и предварительная обработка текстовых данных в Pandas для задач обработки естественного языка (NLP)
Очистка и предварительная обработка данных — это сложный, но важный этап при создании решений в области ИИ и машинного обучения. Текстовые данные не являются исключением. Этот учебник предлагает подходы к подготовке текстов для задач NLP, таких как решения языковых моделей (LMs). Используя pandas DataFrame, вы сможете эффективно подготавливать текст для последующей обработки моделями и алгоритмами NLP.
https://www.kdnuggets.com/cleaning-and-preprocessing-text-data-in-pandas-for-nlp-tasks
#python
👉 @python_real
3 711
Python 3.13: классные новые функции, которые стоит попробовать
Python 3.13 был выпущен 7 октября 2024 года. Эта новая версия является значительным шагом вперёд для языка, хотя многие из самых крупных изменений происходят "под капотом" и не будут сразу видны вам.
В каком-то смысле, Python 3.13 закладывает основу для будущих улучшений, особенно в области производительности языка. По мере того, как вы продолжите читать, вы узнаете больше о контексте этих изменений и познакомитесь с некоторыми новыми функциями, которые уже доступны.
https://realpython.com/python313-new-features
#python
👉 @python_real
3 711
Короче, ищем менторов — Middle и Senior Python-разработчиков
Ищем в ШОРТКАТ — менторскую платформу от команды разработчиков из бигтеха. Мы помогаем найти крутую работу, апнуть грейд или сменить стек.
Что надо будет делать: проводить тестовые собесы → оценивать грейд → помогать разбираться в сложных темах.
Что взамен:
- От 40К за 5-7 часов работы в неделю
- Доступ к обучению и комьюнити сильных менторов из Booking, Сбер, Oracle, Tinkoff
- Возможность выступать на эфирах, куда уже приходят 500+ джавистов, и стать заметнее на рынке
Заполняй форму — свяжемся и расскажем подробности ➡️ https://forms.gle/rFY9z9GKggqfgSS76
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvUtoeX
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
