About Python [ru]

⚙️ Что такое метаклассы в Python и как они работают? Метаклассы в Python — это классы, которые определяют поведение других классов. Они позволяют изменять или расширять логику создания классов, добавляя к ним атрибуты или методы. Метаклассы чаще всего используются для создания сложных API или DSL (языков предметной области). ➡️ Пример:

# Определение метакласса
class MyMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        dct['custom_method'] = lambda self: f"Метод добавлен через {cls.__name__}"
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

# Используем метакласс для создания класса
class MyClass(metaclass=MyMeta):
    pass

# Пример использования
obj = MyClass()
print(obj.custom_method())  # Метод добавлен через MyMeta

🗣️ В этом примере метакласс MyMeta добавляет метод custom_method ко всем классам, которые его используют. Метаклассы дают мощный инструмент для динамического создания и модификации классов.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач Эта статья написана для новичков, которые только начинают осваивать структуры данных на Python. Сегодня мы рассмотрим замечательную и очень полезную структуру — двусвязный список. Читать...

IT_ONE Cup. ML Challenge от IT_ONE и Sk FinTech Hub — создай AI-ассистента, который будет помогать в работе дизайнерам, системным и бизнес-аналитикам. Участвуй онлайн с 12 по 29 апреля и поборись за 1 500 000 рублей. Регистрация открыта до 11 апреля Твоя формула победы: ✅ Умеешь работать с готовыми моделями машинного обучения и адаптировать их под специфические задачи. ✅ Знаешь, как реализовать сложные системы на базе LLM и генеративных моделей. ✅ Готов создавать комплексные решения для автоматизации процессов.  Также приглашаем Backend и Frontend-разработчиков, системных и бизнес-аналитиков, UI/UX-дизайнеров. Участвуй онлайн соло или командой до 5 человек.  Задачи IT_ONE Cup. ML Challenge: 🔤 Динамические контекстные подсказки для системного аналитика. 🔤 AI-генератор дизайн-макетов по описанию требований. 🔤 Система визуализации BPMN-диаграмм. 4 апреля приходи на митап с экспертами соревнования — задай вопросы и узнай больше о задачах.  Организатор – IT_ONE. Компания создает проекты любой сложности: от поддержки приложения до разработки концептуальной бизнес-архитектуры. 🔤 250+ реализованных проектов для государственных и крупных коммерческих заказчиков. 🔤 2500+ сотрудников работают над цифровизацией и автоматизацией процессов. 🔤 Современный стек технологий.  🔤 Организаторы крутых соревнований и мероприятий для IT-специалистов.  Создай AI-ассистента, который облегчит выполнение рабочих задач — регистрируйся на IT_ONE Cup. ML Challenge

📈 Подборка статей для вашей карьеры • Как продакт-менеджеру учить английский: план, сроки, советы • Иллюзия прогресса: почему мне не удалось дать студентам-айтишникам реальный опыт • Из подземелья в QA: как и почему я перешёл в тестирование после 14 лет работы сисадмином в метрополитене • Нам не нужны кодеры, нам нужны инженеры-разработчики • Как мы разработали систему грейдинга для системных аналитиков

👩‍💻 Увеличиваем размер выборки и прокрашиваем серые метрики: неочевидная ошибка при проведении А/B — тестов В этой статье я постараюсь простым языком рассказать о последствиях, к которым может привести слепой запуск A/B-тестов без предварительного А/А-тестирования. Читать...

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает новую строку, в которой слова идут в обратном порядке. Слова разделены пробелами. ➡️ Пример:

print(reverse_words("Hello World"))  # Ожидаемый результат: "World Hello"
print(reverse_words("Python is great"))  # Ожидаемый результат: "great is Python"

Решение задачи ⬇️

def reverse_words(sentence): return ' '.join(sentence.split()[::-1]) # Пример использования: print(reverse_words("Hello World")) # Ожидаемый результат: "World Hello" print(reverse_words("Python is great")) # Ожидаемый результат: "great is Python"

👩‍💻 7 продвинутых приемов pandas для науки о данных Статья делится 7 продвинутыми приёмами работы с pandas для оптимизации задач анализа данных. Рассматриваются, например, итерации по группам с df.groupby().iter() и другие способы упростить повторяющиеся операции. Читать...

⚙️ Разбей и властвуй: как создать кастомный токенизатор в SpaCy Статья показывает, как создавать кастомные токенизаторы в SpaCy для специфических задач: от разбивки текста по уникальным правилам до обработки экзотических языков программирования. Практические примеры включены. Читать...

👩‍💻 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...

🔎 Подборка вакансий для джунов Junior Python разработчик 🟢Python, FastAPI, MongoDB, Redis, RabbitMQ, GitLab 🟢до 80 000 ₽ | 1–3 года Junior/Middle Python Developer 🟢Python, FastAPI, MySQL, Docker, AWS 🟢до 800 $ | 1–3 года Junior LLM / RAG Engineer 🟢Python, SQL, Jupyter Notebook, GitHub, LLM, RAG, VectorBD 🟢до 60 000 ₽ | 1–3 года

👩‍💻 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...

🧠 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

Онлайн-интенсив для ИТ-специалистов в Открытых школах Т1 Уже есть опыт работы в ИТ, но хочешь прокачать скилы и продвинуться в карьере? Тогда скорее залетай на бесплатный ИТ-интенсив в Открытых школах Т1. Открытые школы — это возможность усилить свои навыки и получить оффер в ИТ-холдинг Т1. И все это за месяц, онлайн и в удобное вечернее время. Что ты получишь? ✅ бесплатное обучение в гибком формате: по вечерам, онлайн, из любого города РФ и РБ. ✅ материалы от HR для прокачки резюме и подготовки к интервью в Т1. ✅ много практики и уникальный рыночный опыт. ✅ поддержку опытных преподавателей и карьерный фаст-трек до мидла в Т1 для лучших выпускников. ✅ реальный шанс получить оффер в Т1. Более 1000 специалистов уже прошли этот путь — теперь твоя очередь! Регистрация до 14 марта! Подать заявку #реклама 16+ t1.ru О рекламодателе

👩‍💻 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']

👩‍💻 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...

👩‍💻 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...

🔄 Чередуй сложные и лёгкие задачи После нескольких часов работы над сложным алгоритмом чувствуешь, что мозг просто отказывается работать? 👉 Совет: чередуй тяжёлые задачи с более простыми и рутинными. Например, после часа разбора сложного бага переключись на форматирование кода, документацию или мелкие исправления. Это помогает мозгу «переключаться» и не перегружаться.

👩‍💻 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...

👩‍💻 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...