About Python [ru]

👩‍💻 Кроссплатформенные приложения на Python с Flet и FastAPI: Полное руководство по разработке Статья демонстрирует, как с помощью Python и библиотек Flet и FastAPI создавать кроссплатформенные приложения. Рассматриваются подходы к разработке веб, мобильных и десктопных решений без необходимости изучать другие языки. Читать...

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • Pygame для начинающих программистов. Статья первая • Автоматизированное тестирование API с использованием Python. Работа с JSON и JsonPath • Состояние производительности Python 3.13: Free-Threading • Переосмысление концепции подсчета ссылок и полный отказ от сборщика мусора • Не бойтесь потоков в Python, они не кусаются

👩‍💻 Задачка по Python Напишите скрипт, который проверяет, существует ли указанный файл, и выводит сообщение Файл найден или Файл не найден. ➡️ Пример:

python check_file.py example.txt
Файл найден

Решение задачи ⬇️

import os import sys if len(sys.argv) < 2: print("Использование: python check_file.py <file_path>") sys.exit(1) file_path = sys.argv[1] if os.path.isfile(file_path): print("Файл найден") else: print("Файл не найден")

👩‍💻 Python + Pygame = Amazing Frogs: создаем крутую головоломку Готов создать игру, от которой не оторвешься? Давай вместе сделаем Amazing Frogs – убийцу Тетриса на Python! Тут тебе и падающие блоки, и взрывающиеся цвета, и хитрая механика. Запасайся кофе, открывай IDE, и поехали превращать код в игровое безумие! Читать...

🔎 Подборка вакансий для мидлов Python-разработчик (Junior - Middle) 🟢Python3, Django 2+, Django REST Framework, MySQL, MariaDB, Git, JavaScript (Vue.js), HTML, CSS, Bootstrap 🟢от 70 000 ₽ на руки | 1–3 года Python разработчик, middle 🟢Python, Golang, Docker, RabbitMQ, PostgreSQL, Clickhouse, Linux, Git 🟢от 150 000 до 200 000 ₽ | 1–3 года Программист Python middle (вендинг) 🟢Python, CI/CD, Docker 🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года Python-разработчик 🟢Python, Apache Kafka, PostgreSQL, Docker, Git, multiprocessing, threading, asyncio 🟢от 150 000 до 150 000 ₽ | 3–6 лет Middle Python разработчик 🟢Linux, Python 3.12, SQLAlchemy, GRPC, FastAPI, PostgreSQL, Redis, GitLab 🟢от 150 000 ₽ на руки | 3–6 лет

🏁 Python разрабатывает API, как спорткар🏎 разгоняется до сотни — с FastAPI всё быстро, надёжно и элегантно 🏁 🛠 Если вам нужны инструменты для создания веб-приложений, которые не тормозят, не тратят лишних ресурсов и готовы к продакшену — ждём вас 21 ноября в 20:00 мск на бесплатном открытом уроке, где мы разберём, как FastAPI переворачивает мир разработки API. Узнаете всё: от маршрутизации до работы с базами данных и асинхронного программирования. А еще покажем, как создать простое API буквально за пару минут. FastAPI — это не только скорость, но и простота в использовании. А для тех, кто хочет глубже нырнуть в разработку с Python, будет скидка на курс «Python Developer. Professional». 🔥Спикер Валентин Шилин — старший программист с опытом более 15 лет на С++, С#, JavaScript, Python, Scala, Java; аналитик данных; эксперт в обработке больших данных с помощью Scala/Spark и Hadoop Cloudera. 🔴 Зарегистрируйтесь прямо сейчас: https://vk.cc/cEA2ep Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

👩‍💻 Что такое list comprehension в Python и как он работает? List comprehension — это лаконичный способ создания списков в Python. С его помощью можно быстро преобразовать или отфильтровать элементы из другого итерируемого объекта, написав компактный и читаемый код. ➡️ Пример:

# Создание списка квадратов чисел от 0 до 9
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares)  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# Фильтрация чётных чисел
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(evens)  # [0, 2, 4, 6, 8]

🗣️ List comprehension позволяет комбинировать создание и обработку списков в одну строку, что делает код более компактным и удобным для чтения. Однако его стоит использовать разумно, чтобы не усложнять логику.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 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...

Помощь в трудоустройстве в IT-сфере! В России из-за дефицита айтишников запустили бесплатную программу по обучению IT-специалистов. Теперь любой желающий может попробовать себя в IT с полного нуля и начать обучение бесплатно! Узнайте про дальнейшее трудоустройство в ведущие IT-компании для восполнения кадрового дефицита. Для этого нужно: - Перейти по ссылке - Заполнить анкету и ответить на вопросы (занимает менее 3 минут) - На основании ваших ответов вы сразу узнаете, подходит ли вам сфера IT и сможете ли вы в ней работать Перейти на сайт #реклама 16+ urban-university.ru О рекламодателе

🔎 Подборка вакансий для джунов Backend-тестировщик-программист (Python) 🟢Python, Swagger, REST API, JMeter, Postman, TMS, Git, Linux, Docker, CI/CD 🟢Уровень дохода не указан | Опыт 1–3 года Аналитик данных / Data analyst (junior) 🟢SQL, Python, DataLens, Tableau, Power BI, Jupyter Notebook 🟢до 120 000 ₽ | Опыт 1–3 года Junior Data Engineer 🟢SQL, Python, PySpark, Airflow, PostgreSQL, Git, Yandex Cloud 🟢до 120 000 ₽ | Опыт 1–3 года AI-разработчик junior 🟢Python, Keras, TensorFlow, PyTorch, Git, Linux 🟢от 30 000 до 40 000 ₽ | Без опыта Junior Python Backend Developer 🟢Python, ROS, Docker, GitLab, Jira, Confluence, Ubuntu 🟢Уровень дохода не указан | Опыт 1–3 года

👩‍💻 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...

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • Python 3.13, что не попало в заголовки • Управляем проектом и его документацией при помощи Python • Склеить несколько видеофайлов, что может быть проще… • Django-аутентификация: просто о сложном • Сверточные нейронные сети. Создание нейросети для распознавания цифр на языке программирования Python

👩‍💻 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...

🔎 Подборка валютных вакансий Middle/Senior Python Developer 🟢Python 3, Django, SQL, NoSQL, Git, Agile 🟢От 2 000 до 3 000 $ | Требуемый опыт: 3–6 лет Python Developer (Senior/Middle) 🟢Python, Django, VueJS, PostgreSQL, Git, Linux, JavaScript 🟢От 1 200 $ | Требуемый опыт: 3–6 лет Senior Backend Developer - Python 🟢Python, PostgreSQL, Redis, FastAPI, Flask, Pyramid, SQLAlchemy, Celery, AWS 🟢От 4 000 $ | Требуемый опыт: более 6 лет Программист Python (нейросети) 🟢Python, искусственный интеллект 🟢От 500 Br | Требуемый опыт: 1–3 года ML-инженер для разработки переводчика 🟢Python, PyTorch, Scikit-learn, Numpy, FastAPI, NLP, трансформеры (BERT, GPT, Claude), Git 🟢От 1 000 $ | Требуемый опыт: 1–3 года

😱 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...

🔎 Подборка вакансий для лидов Team Lead Python 🟢Python, Django, Flask, RabbitMQ, Redis, nginx, uwsgi, haproxy, GitLab CI/CD, AWS Thinkbox Deadline 🟢от 350 000 ₽ | 3–6 лет Team Lead (Python) 🟢Python, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, MongoDB, MeiliSearch, TypeSense, Docker Swarm, Kubernetes, pytest, unittest, Sentry, CI/CD 🟢Уровень дохода не указан | более 6 лет Tech lead Senior Python developer, релокация в Дубай 🟢Python, PostgreSQL, MySQL 🟢от 6 000 до 8 000 $ | более 6 лет Tech Lead Python Developer (Внешние интеграции) 🟢Python, FastAPI, Sanic, PostgreSQL, asyncpg, RabbitMQ, aio_pika, Redis 🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет Lead ML Engineer (Python) 🟢Python, TensorFlow, PyTorch, spaCy, NLTK, Docker, Kubernetes, GitLab, Jenkins 🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет

👩‍💻 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.