About Python [ru]

👩‍💻 Задачка по Python Создайте Python-приложение, которое принимает строку и определяет частоту встречаемости каждого символа в этой строке. Программа должна выводить результаты в консоль и сохранять их в файл char_count.json. ➡️ Пример: • python app.py count "Hello, World!" — выводит количество каждого символа и сохраняет в char_count.json. Решение задачи ⬇️

import json import sys from collections import Counter def count_chars(text): count = Counter(text) print(count) with open('char_count.json', 'w') as f: json.dump(count, f) if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) > 1: count_chars(sys.argv[1]) else: print("Укажите строку для подсчета символов.")

👩‍💻 Эксперимент: даём ChatGPT полный доступ к компьютеру В статье рассказывается о личном опыте создания проекта в программировании. Это не инструкция или руководство, а просто история новичка, который делится своей идеей, потому что подобного проекта он не нашел в сети. Читать...

Ищете готовые скрипты 💾 на Python❓ На канале Python_Scripts всегда огромный выбор🚀🧑🏻‍💻 - боты 🛠 - парсеры📁 - чекеры🔍 - автоматизация🔧 - многое другое💻 Подписывайтесь и пользуйтесь! Ссылка на канал : 👇👇👇👇👇 📌https://t.me/Py_Script

📝 Подборка вакансий для мидлов Python разработчик (офис) • Python, FastAPI, aiohttp, polars, Spark, Jupyter, ElasticSearch, PostgreSQL, Redis, RabbitMQ, Kubernetes, GitLab CI • от 150 000 до 250 000 ₽ | от 1 года опыта Инженер по автоматизации (Python) • Python, SQL, Docker, Kubernetes • Уровень дохода не указан | от 1 года опыта Middle Python developer • Python, SQL, Firebird, Apache2, Nginx, REST API, JSON-RPC, Git • Уровень дохода не указан | от 1 года опыта

👩‍💻 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()

Здесь файл автоматически закроется после завершения блока with, даже если внутри него возникнет ошибка.

🗣️ Менеджеры контекста полезны для автоматического управления ресурсами и обработки исключений.

🖥 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...

⚡ Ищете работу или стажировку в IT? Чтобы получить прямой доступ к предложениям компаний федерального или мирового масштаба – нужно всего лишь запустить телеграм бота – @KotReviewBot Все, кто запустит его в течение 24 часов – получат целый набор полезных материалов для Junior специалистов: 👉 73 источника вакансий. 👉 Правила оформления резюме без коммерческого опыта с реальными примерами. 👉 Сногсшибательное сопроводительное письмо, которое выделит тебя из сотен других откликов. 👉 Оформление GitHub — советы от Виктории, Senior JavaScript-разработчика Yandex. 👉 Способ достучаться до HR без отклика на HH•ru Стартуй бота по ссылке, прокачивайся и уже скоро ты получишь вкусный оффер от компании, в которой комфортно работать.

🔎 Подборка вакансий для джунов Full-stack Python разработчик Junior/Junior+ 🟢Python, CSS, HTML, SQL, Linux 🟢от 50 000 ₽ до вычета налогов | 1–3 года опыта Junior Python разработчик 🟢Python, FastAPI, MongoDB, Redis, RabbitMQ, GitLab 🟢до 80 000 ₽ на руки | 1–3 года опыта Junior Python разработчик 🟢Python, FastAPI, SQL, Hasura, Vue.js, Docker, Git 🟢от 45 000 до 60 000 ₽ на руки | 1–3 года опыта

👩‍💻 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)

👩‍💻 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...

🧠 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 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 зарубежных вакансий DevOps-инженер 🟢Linux, Docker, HashiCorp Vault, Nomad, Consul, Jenkins, Ansible, GitLab, Zabbix, Prometheus, Grafana, Python, Bash, ELK, MongoDB, Riak 🟢Уровень дохода не указан | от 4 лет опыта Senior QA Engineer (Server Team) 🟢Тестирование, Тестирование back-end, API, Python, CI/CD, GitLab, TeamCity, Jenkins, Postman, Charles 🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет опыта Fullstack System Analyst 🟢UML Sequence Diagrams, SaaS, Интеграция с внешними сервисами, Английский язык (B2), Русский язык (C1) 🟢Уровень дохода не указан | от 3 лет опыта

🛡 Никогда не выключай проверки кода Ты в конце дня, устал, и хочется побыстрее смёрджить PR, чтобы закрыть задачу? Удержись от соблазна. 👉 Совет: даже если правка кажется тривиальной, проходи весь цикл проверки. Включай линтеры, запускай тесты и дай коллеге ещё раз взглянуть на код. Это убережёт от ошибок, которые станут головной болью завтра.

👩‍💻 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...

📝 Подборка вакансий для лидов Lead/Senior Automation QA (Python or Java) • Python, Linux, Java, CI/CD, Docker, Тестирование API, Тестирование UI, Разработка тест-кейсов • Уровень дохода не указан | от 4 лет опыта Data Science Tech Lead/Product owner • Python, SQL • Уровень дохода не указан | более 5 лет опыта Ведущий разработчик / Техлид Openstack • Python, Linux, Openstack, Golang • Уровень дохода не указан | от 3 лет опыта

⚙️ 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

👩‍💻 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 статей для вашей карьеры • Продуктивность и почему «сделать много всего» — это не про неё • Куда выйти из айти? • Как я боролся с выгоранием в ИТ: лайфхаки и личный опыт • ИТ-пенсионеры и где они обитают • Почему мне нужно, чтобы ты вкатился в айти