اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
About Python [ru]
رفتن به کانال در Telegram
Пишем на Python, создаём нейросети и ИИ-агентов. Алгоритмы, задачи и вайбкодинг. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки: @g_abashkin
نمایش بیشتر6 522
مشترکین
-524 ساعت
-167 روز
+16630 روز
آرشیو پست ها
6 522
👩💻 Как работает
__name__ == "__main__" в Python?
Конструкция if __name__ == "__main__" определяет, выполняется ли скрипт как основная программа или импортируется в качестве модуля. Это позволяет запускать код только при непосредственном запуске скрипта, исключая его выполнение при импорте.
➡️ Пример:
def greet():
print("Hello from greet!")
if __name__ == "__main__":
greet() # Этот вызов выполнится только при запуске скрипта напрямую🗣 В этом примере greet() будет вызвана, если файл запускается напрямую. Если скрипт импортируется как модуль, greet() не вызовется, сохраняя модульную структуру кода.🖥 Подробнее тут
6 522
👩💻 ИИ в логистике: отслеживаем транспортные средства на производственной территории с помощью нейросети
В статье описан путь от пет-проекта до системы для трекинга транспорта: нейросети, компьютерное зрение и инструменты, позволяющие «видеть» и анализировать производственные процессы.
Читать...
6 522
Привет. Вот тебе самые топовые каналы по IT!
⚙️ Free Znanija (IT) — Самая огромная коллекция платных курсов, которые можно скачать бесплатно;
👩💻 IT Books — Самая огромная библиотека книг;
💻 Hacking & InfoSec Base — Крутой блог белого хакера;
🛡 CyberGuard — Всё про ИБ;
🤔 ИБ Вакансии — Всё, чтобы найти работу в ИБ;
👩💻 linux administration — Всё про Линукс;
👩💻 Программистика — Python, python и ещё раз python;
👩💻 GameDev Base — Всё про GameDev;
😆 //code — Самые топовые мемы по IT:
Подпишись, чтобы не потерять!
6 522
👩💻 Уделите внимание токенизаторам — и вот почему
Статья рассматривает особенности разработки ИИ-приложений с использованием RAG, особенно для обработки данных интернет-магазинов. Анализируется отличие статистического подхода от традиционного программирования и его влияние на разработку с LLM.
Читать...
6 522
🧠 Самые интересные статьи за последние дни:
• Всё, что вы хотели знать о Django Channels
• Сборка Python проекта с uv и Docker
• DE-1. DIY ассистент на LLM
• Ваши генераторные выражения сломаны: чиним и разбираемся
• Всё, что вы хотели знать о Django Channels
6 522
👩💻 Задачка по Python
Создайте Python-скрипт, который проверяет доступность указанного веб-сервера и отправляет уведомление на почту, если сервер недоступен. Скрипт должен выполнять проверку каждые 5 минут и отправлять уведомление только один раз, если сервер падает, а затем повторно — только когда сервер снова станет доступен.
➡️ Пример:
•
python monitor.py https://example.com — проверяет доступность сервера по адресу https://example.com, отправляет уведомление на почту, если сервер перестаёт отвечать, и повторно уведомляет при восстановлении работы.
Решение задачи ⬇️
import requests import time import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart import sys # Настройки для отправки уведомлений SMTP_SERVER = 'smtp.example.com' SMTP_PORT = 587 EMAIL = 'your-email@example.com' PASSWORD = 'your-password' TO_EMAIL = 'recipient@example.com' # Функция для отправки уведомления def send_notification(subject, message): msg = MIMEMultipart() msg['From'] = EMAIL msg['To'] = TO_EMAIL msg['Subject'] = subject msg.attach(MIMEText(message, 'plain')) with smtplib.SMTP(SMTP_SERVER, SMTP_PORT) as server: server.starttls() server.login(EMAIL, PASSWORD) server.sendmail(EMAIL, TO_EMAIL, msg.as_string()) print(f"Уведомление отправлено: {subject}") # Функция для проверки доступности сервера def check_server(url): try: response = requests.get(url, timeout=5) return response.status_code == 200 except requests.RequestException: return False # Основная функция мониторинга def monitor(url): server_is_down = False while True: is_up = check_server(url) if is_up and server_is_down: send_notification("Сервер восстановлен", f"Сервер {url} снова доступен.") server_is_down = False elif not is_up and not server_is_down: send_notification("Сервер недоступен", f"Сервер {url} перестал отвечать.") server_is_down = True time.sleep(300) # Проверка каждые 5 минут if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) < 2: print("Укажите URL сервера для мониторинга.") sys.exit(1) url = sys.argv[1] monitor(url)
6 522
👩💻 Курс Django: Сложная форма с кастомной капчей
Делаем анкету с различными виджетами, защищаем форму с помощью капчи, автоматически отправляем данные и вложенные файлы на email.
Читать...
6 522
⚙️ Как работает декоратор
@property в Python и зачем он нужен?
Декоратор @property в Python превращает метод класса в атрибут, позволяя работать с ним, как с обычным свойством. Это упрощает доступ к приватным данным и добавляет контроль за их валидацией и изменением.
С помощью @property можно создавать интерфейс для работы с данными объекта, защищая их от некорректных значений и обеспечивая читаемость кода.
➡️ В этом примере декоратор @property используется для создания свойства age, которое проверяет корректность введенного значения:
class Person:
def __init__(self, age):
self._age = age
@property
def age(self):
return self._age
@age.setter
def age(self, value):
if value < 0:
raise ValueError("Возраст не может быть отрицательным.")
self._age = value
p = Person(30)
p.age = 35 # Работает нормально
print(p.age) # 35
p.age = -5 # ValueError: Возраст не может быть отрицательным.🗣 Использование @property полезно для создания аккуратного интерфейса доступа к данным с их защитой и валидацией, соблюдая при этом принципы инкапсуляции.🖥 Подробнее тут
6 522
👩💻 Как сделать блог разработчика на GitHub Pages с помощью Django
Расскажем, как превратить Django в генератор статических сайтов и сделать полноценный блог с пагинацией, сортировкой записей по тегам, подсветкой синтаксиса кода, контактной формой, подпиской на рассылку и поддержкой 20 различных тем оформления.
Читать...
6 522
👩💻 Дуалистичная типовая система JavaScript VS Единая объектная система Python. Краткий обзор
Сегодня поговорим о объектах, объектной архитектуре и способах взаимодействия с ними на примере языков программирования Python и JavaScript. Получилось небольшое исследование, противопоставляющее прототипирование и ООП.
Читать...
6 522
👩💻 Задачка по Python
Создайте Python-скрипт, который кэширует данные с внешнего API, сохраняя их на определенное время. Когда срок кэша истекает, данные должны автоматически обновляться при следующем запросе.
➡️ Пример:
•
python app.py fetch — получает данные из кэша, а если кэш истек, то заново запрашивает данные и обновляет кэш.
Решение задачи ⬇️
import time import json import requests from pathlib import Path CACHE_FILE = Path("cache.json") CACHE_TTL = 60 # время жизни кэша в секундах def update_cache(): data = requests.get("https://api.example.com/data").json() cache_data = {"data": data, "timestamp": time.time()} with open(CACHE_FILE, "w") as file: json.dump(cache_data, file) return data def fetch_data(): if CACHE_FILE.exists(): with open(CACHE_FILE, "r") as file: cache = json.load(file) if time.time() - cache["timestamp"] < CACHE_TTL: print("Данные из кэша:", cache["data"]) return cache["data"] print("Обновление кэша...") return update_cache() # Запрос кэшированных данных fetch_data()
6 522
👩💻 Как простая задачка поставила в тупик программистов (и как они из него выбрались)
В 2010 году пользователь Stack Overflow не справился с задачей на собеседовании. Обсуждение способов решения этого задания стало одной из самых популярных тем на платформе.
Читать...
6 522
👩💻 Деплой без стресса: автоматизируем процесс для Telegram-ботов
В статье рассказывается, как настроить автоматический деплой Telegram-бота на сервер с использованием GitHub Actions. Это поможет ускорить обновление кода и минимизировать ошибки при ручной загрузке.
Читать...
6 522
👩💻 Как работает менеджер контекста (context manager) в Python?
В Python менеджеры контекста используются для управления ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения, автоматически освобождая их после использования. Они реализуются с помощью методов
__enter__ и __exit__.
➡️ В этом примере показано, как использовать менеджер контекста для работы с файлами:
with open('file.txt', 'r') as file:
content = file.read()with, даже если внутри него возникнет ошибка.
🗣️ Менеджеры контекста полезны для автоматического управления ресурсами и обработки исключений.🖥 Подробнее тут
6 522
6 522
6 522
6 522
👩💻 Фильтрация списка словарей
Напишите функцию, которая принимает список словарей и фильтрует его, возвращая только те словари, в которых значение указанного ключа превышает заданное значение.
Пример:
data = [
{"name": "Alice", "age": 25},
{"name": "Bob", "age": 30},
{"name": "Charlie", "age": 20},
{"name": "Diana", "age": 35}
]
result = filter_by_key(data, "age", 25)
print(result)
# Ожидаемый результат:
# [
# {"name": "Bob", "age": 30},
# {"name": "Diana", "age": 35}
# ]def filter_by_key(data, key, threshold): return [item for item in data if item.get(key, 0) > threshold] # Пример использования: data = [ {"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 30}, {"name": "Charlie", "age": 20}, {"name": "Diana", "age": 35} ] result = filter_by_key(data, "age", 25) print(result)
6 522
