About Python [ru]

👩‍💻 Состояние производительности Python 3.13: Free-Threading Статья посвящена новому free-threaded режиму в CPython 3.13, который открывает возможности параллельного выполнения потоков. Рассматриваются особенности его использования и влияние на производительность. Читать...

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает список всех её подстрок. Подстрока — это непрерывная последовательность символов, содержащаяся в строке. ➡️ Пример:

"abc"
['a', 'ab', 'abc', 'b', 'bc', 'c']

Решение задачи ⬇️

def generate_substrings(s): substrings = [] for i in range(len(s)): for j in range(i + 1, len(s) + 1): substrings.append(s[i:j]) return substrings # Пример использования: input_string = "abc" result = generate_substrings(input_string) print(result) # Ожидаемый результат: ['a', 'ab', 'abc', 'b', 'bc', 'c']

👩‍💻 Кастомизация Django Admin. Часть 1: Структура шаблонов Статья открывает цикл о кастомизации Django админки, начиная с основ. Рассматриваются ключевые шаблоны и механизм их поиска, чтобы упростить понимание структуры и облегчить работу с админкой. Читать...

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая принимает список чисел и возвращает второе наибольшее число. Если в списке меньше двух уникальных чисел, функция должна вернуть None. ➡️ Пример:

[10, 20, 4, 45, 99]
45

[5, 5, 5]
None

Решение задачи ⬇️

def find_second_largest(numbers): # Удаляем дубликаты и сортируем список в порядке убывания unique_numbers = sorted(set(numbers), reverse=True) # Если уникальных чисел меньше двух, возвращаем None return unique_numbers[1] if len(unique_numbers) >= 2 else None # Пример использования: print(find_second_largest([10, 20, 4, 45, 99])) # Ожидаемый результат: 45 print(find_second_largest([5, 5, 5])) # Ожидаемый результат: None

👩‍💻 Пишем небольшое приложение на Python для повышения продуктивности с помощью ИИ и BotHub API Статья объясняет, как создать приложение для автоматического анализа онлайн-встреч. Используя API BotHub (Whisper-1 + Claude 3.5 Sonnet), вы научитесь извлекать ключевые идеи, распределять задачи и генерировать отчёты в формате PDF. Читать...

😱 Страх ошибки — худший тормоз для роста. Сколько раз ты избегал нового только потому, что боялся облажаться? Ошибка кажется концом света, но на деле это просто этап обучения. Сидя в зоне уверенности, ты никогда не узнаешь, насколько можешь быть сильнее, умнее, опытнее. 🎯 Что делать: начни с маленьких рисков. Возьми задачу, в которой пока не уверен, или предложи идею на митинге, даже если есть сомнения. Фейлы — это не клеймо, а возможность показать, как ты умеешь справляться и двигаться дальше. Чем раньше примешь это, тем быстрее начнёшь расти.

👩‍💻 Укрощение монстров: мониторинг и управление ресурсоемкими запросами в Django + PostgreSQL Каждый Django-разработчик рано или поздно сталкивается с неожиданно «тяжелыми» запросами, способными превратить быстрое приложение в неповоротливого слона. Рассказываем, как с помощью django-pgactivity выследить и обезвредить такие запросы, прежде чем они создадут проблемы вашим пользователям. Читать...

👩‍💻 Как работает модуль os в Python для работы с файловой системой? Модуль os в Python предоставляет инструменты для взаимодействия с операционной системой. С его помощью можно управлять файлами и директориями, получать информацию о системе и переменных окружения, а также выполнять системные команды. Этот модуль особенно полезен для кроссплатформенных сценариев. ➡️ Пример:

import os

# Получение текущей директории
current_dir = os.getcwd()
print('Текущая директория:', current_dir)

# Создание новой директории
os.mkdir('new_folder')
print('Создана директория new_folder')

🗣 os позволяет удобно и кроссплатформенно работать с файловой системой, выполнять команды и настраивать окружение.

👩‍💻 Возможности функции scatterplot() библиотеки seaborn Статья объясняет использование функции scatterplot() из seaborn для визуализации взаимосвязи числовых переменных. Рассказывается о параметрах настройки цвета, размера и стиля точек, что помогает в многомерном анализе данных. Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры • Пришёл на вакансию дизайнера, а стал питонистом: как IT-специалисты нашли свою первую работу • На сколько денег может рассчитывать ИТ-предприниматель в разных ветках развития • Анализ задачи с собеседования в Google: конь и телефонные кнопки • Быстрый старт в QA Fullstack: чем вооружиться будущему стажеру в Альфа-Банке • Как убить самоорганизацию в команде: вредные советы для лидера

👩‍💻 Разрабатываем первое AI приложение Статья анализирует роль языка и цифровизации в накоплении и передаче знаний. Обсуждаются вызовы структурирования данных, которые, несмотря на успехи машинного обучения и реляционных баз, всё ещё затрудняют полное понимание накопленной информации. Читать...

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая принимает строку и два дополнительных аргумента — слово для замены и новое слово. Функция должна заменить все вхождения указанного слова в строке на новое слово. ➡️ Пример:

Входная строка:
"The weather is nice today. Nice weather makes me happy."
Слово для замены: "nice"
Новое слово: "great"

Ожидаемый вывод:
"The weather is great today. Great weather makes me happy."

Решение задачи ⬇️

def replace_word(text, old_word, new_word): return text.replace(old_word, new_word) # Пример использования: input_text = "The weather is nice today. Nice weather makes me happy." result = replace_word(input_text, "nice", "great") print(result) # Ожидаемый результат: "The weather is great today. Great weather makes me happy."

👩‍💻 Приложение на Go шаг за шагом. Часть первая: скелет, НТТР-сервер и конфигурация Статья предлагает структурированный подход к обучению Go для новичков. Автор курса «Go-разработчик с нуля» делится опытом и помогает пошагово создать API для управления библиотекой книг, чтобы закрепить полученные знания. Читать...

👩‍💻 Давайте-ка наваяем PumpKeen Game. Как Commander Keen, только про Pumpkin (тыкву). Хэллоуин же В статье показано, как создать свою страшилку на Хэллоуин с помощью Python и p5py, прямо в онлайн-IDE. Без лишних установок и настроек — просто открывай браузер и начинай программировать. Читать...

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая принимает строку и проверяет, является ли она палиндромом. Функция должна игнорировать пробелы, знаки препинания и регистр букв. ➡️ Пример:

"A man, a plan, a canal, Panama"

True

Решение задачи ⬇️

import re def is_palindrome(s): # Оставляем только буквы и цифры, приводим к нижнему регистру cleaned = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9]', '', s).lower() return cleaned == cleaned[::-1] # Пример использования: input_string = "A man, a plan, a canal, Panama" result = is_palindrome(input_string) print(result) # Ожидаемый результат: True

👩‍💻 Файловая система без фокусов: как hard links и XOR сэкономят ваши гигабайты Статья объясняет концепцию символьных и жёстких ссылок на файлы, акцентируя внимание на hard links в Windows, малоизвестных многим веб-разработчикам. В простых примерах раскрывается принцип работы ссылок и их отличия от привычных ярлыков. Читать...

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • Пишем Wake-on-LAN сервис на ESP8266 при помощи ChatGPT • Необычные вкусы покупателей: что такое товарные пары и как их исследовать • Kafka. Лучшие практики применения. Настройки Producer & Consumer • Словари в Python: обзор и как пользоваться • Хотите, покажу вам магию живого кода на p5py?

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая принимает список email-адресов и возвращает уникальные домены из этого списка. Домен — это часть адреса после символа @. ➡️ Пример:

["user1@example.com", "user2@test.com", "user3@example.com", "user4@sample.com"]

#{"example.com", "test.com", "sample.com"}

Решение задачи ⬇️

def get_unique_domains(emails): domains = {email.split('@')[1] for email in emails} return domains # Пример использования: emails = ["user1@example.com", "user2@test.com", "user3@example.com", "user4@sample.com"] result = get_unique_domains(emails) print(result) # Ожидаемый результат: {'example.com', 'test.com', 'sample.com'}

👩‍💻 Зачем нужны эмбеддинги? Статья исследует методы нечеткого поиска для больших языковых моделей, включая триграммный и фонетический анализ, косинусное и евклидово сходство. Рассматриваются преимущества и ограничения методов для работы с неструктурированными данными. Читать...

👩‍💻 Как сократить время ответа в 2 раза, добавив одну строку кода В статье рассказывается, как Okko оптимизировал рекомендации: с помощью Jaeger и Grafana выявили узкие места, улучшили работу сборщика мусора и снизили время отклика для 99% запросов. Читать...