About Python [ru]

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • Обвиваем YouTube змеем, или как смотреть и скачивать видео с YouTube без VPN на чистом Python-е. Часть 1 • Python: неочевидное и вероятное • Пишем свой PyTorch на NumPy. Часть 1 • Polars vs Pandas: битва титанов. Кто кого? • Telegram-бот-магазин на Python: пошаговый гайд с оплатой, каталогом и админкой (Aiogram 3 + SQLAlchemy 2)

AI и машинное обучение — это конечно круто, но сначала нужно обработать большие данные 🤓 Это можно делать в несколько кликов с помощью облачных сервисов. Как именно — покажет провайдер Cloud․ru на бесплатном вебинаре 18 февраля. О чем будут рассказывать: 😶‍🌫️как с помощью сервиса Evolution Managed Spark обрабатывать миллиарды записей; 😶‍🌫️как интегрировать Spark с Trino и Metastore; 😶‍🌫️как визуализировать обработанные данные с помощью системы BI. Будет точно полезно дата-инженерам, аналитикам данных и всем, кто интересуется архитектурой распределенных систем и хочет узнать больше о работе с большими данными. Зарегистрироваться можно здесь 👈

👩‍💻 Хороший Плохой Злой ИИ Open Source: как мы в Axolotl пушили Всем привет! Меня зовут Шубин Вадим, я Data Scientist в компании Raft Digital Solutions. В этой статье я хотел бы рассказать о нашем опыте с фейл-сабмитом в существующий опенсорс-проект Axolotl и о том, какие уроки из него мы извлекли. Но обо всём по порядку. Давайте начнем! Читать...

🔎 Подборка зарубежных вакансий Python Developer 🟢Python, FastAPI, MongoDB, Redis, LLM integration, Docker, GitLab CI/CD, message queues 🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет опыта Game Data Analyst 🟢R/Python, SQL, статистический анализ, A/B тестирование, анализ данных 🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года опыта Lead BI Analytics 🟢Power BI, SQL, Python, Agile, Scrum, управление проектами, анализ данных 🟢до 250 000 ₽ | 1–3 года опыта

🛑 Не спеши рефакторить «чужой хаос» Зашёл в старый код и захотел всё переделать? Осторожно, это ловушка. 👉 Совет: сначала разберись, почему код написан именно так. Иногда в нём есть скрытая логика, о которой ты не знаешь. Если рефакторить, то только с пониманием контекста, иначе можно сломать больше, чем починить.

👩‍💻 Массовая асинхронная обработка запросов с последующей синхронной CPU-bound логикой Как обработать миллион запросов к API, совмещая асинхронный ввод-вывод с тяжелыми вычислениями? В статье разбираются подходы с использованием asyncio и ProcessPoolExecutor для масштабируемости и высокой производительности. Читать...

👩‍💻 Мэтчинг персонажей. Level Hard Как находить персонажей на гравюрах без ручной разметки данных? В статье рассказывается, как сегментация изображений и контрастивное обучение помогают справиться с датасетом из 25 тысяч гравюр Британского музея. Читать...

⚙️ Что такое functools.partial в Python и зачем он используется? functools.partial позволяет создавать новые функции с фиксированными аргументами на основе существующих функций. Это удобно для сокращения вызовов функций или создания функций-обёрток с предопределёнными параметрами. ➡️ Пример:

from functools import partial

def power(base, exponent):
    return base ** exponent

# Фиксируем аргумент exponent = 2
square = partial(power, exponent=2)

print(square(5))  # 25
print(square(10)) # 100

🗣️ В этом примере partial создаёт новую функцию square, которая всегда возводит число в квадрат. Это упрощает вызовы функций и улучшает читаемость кода.

🖥 Подробнее тут

⚙️ Давайте писать удобное локальное окружение… Разворачивание нового проекта — боль, но её можно минимизировать. В статье делюсь выстраданной структурой Django-проекта с PDM, которая избавляет от большинства проблем и подходит не только для Python. Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры • Рецензия на книгу «MySQL. Сборник рецептов. 4-е издание» • Чек-лист тестировщика в финансовой компании • Чем Cloud-инженер отличается от DevOps-инженера и что между ними общего • Базовое программирование, или Почему джуны не могут пройти к нам собеседование • Я стал аналитиком, потому что не смог быть программистом

📝 Подборка вакансий для сеньоров Разработчик Python (Senior) • Python, SQL, Git, Linux, PyQT6, Qpid, Docker, Vault, SQLAlchemy, Pydantic, lxml, pytest, Jinja, Atlassian • Уровень дохода не указан | от 5 лет Senior Python/Openstack developer • OpenStack, Python, PostgreSQL, Linux, KVM, Kubernetes, Django, Celery, Ansible • Уровень дохода не указан | от 3 лет Разработчик Python • Python, FastAPI, Flask, PostgreSQL, MySQL, Kafka, Cassandra, ClickHouse, Redis, Elasticsearch, Kubernetes • Уровень дохода не указан | от 3 лет Senior Python разработчик • Python, Flask, FastAPI, Aiohttp, Kafka, Artemis MQ, RabbitMQ, Git, Redis, PostgreSQL • Уровень дохода не указан | от 3 лет

👩‍💻 Мир за пределами Pandas: достойные альтернативы для работы с данными В статье рассмотрены альтернативы Pandas: от колоночной DuckDB и сверхскоростной Polars до мощного Modin и гибкого Vaex. Узнайте их особенности, преимущества и ключевые характеристики. Читать...

👩‍💻 Godot 3.6 с поддержкой python Использование Python вместо GDScript в Godot: настройка окружения, установка плагина для Python на версии 3.x и сборка игры под Windows. Всё просто и быстро для тех, кто предпочитает Python! Читать...

👩‍💻 Проверка на палиндром Напишите функцию, которая проверяет, является ли строка палиндромом (строка, которая читается одинаково слева направо и справа налево). Функция должна игнорировать пробелы, знаки препинания и различие между верхним и нижним регистром. Решение задачи🔽

import re def is_palindrome(s: str) -> bool: # Убираем все ненужные символы и приводим строку к нижнему регистру cleaned_string = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9]', '', s).lower() # Проверяем, является ли строка палиндромом return cleaned_string == cleaned_string[::-1] # Примеры использования: print(is_palindrome("A man, a plan, a canal, Panama")) # True print(is_palindrome("Hello, World!")) # False

👩‍💻 Всё про конфиги Материалы лекции про конфигурационные файлы — все основные аспекты написания и использования конфигов для самых маленьких, примеры кода на python. Читать...

📝 Подборка вакансий для мидлов Python developer 🟢Python, Git, RabbitMQ, PostgreSQL, FastAPI, Apache Airflow 🟢Уровень дохода не указан | от 3 лет QA Automation Engineer (Python) 🟢Python, тестирование ПО, автоматизация тестирования 🟢Уровень дохода не указан | от 6 месяцев Python разработчик (удаленно) 🟢Python, Celery, PostgreSQL, Docker, Django, Apache Spark, PyTorch, Greenplum, Apache Airflow 🟢до 200 000 ₽ | от 3 лет Backend разработчик Python на CRM 🟢Redis, MongoDB, Python, Celery, MySQL, Unix, Docker 🟢от 120 000 ₽ | от 3 лет

⚙️ Что такое asyncio.gather в Python и зачем оно используется? asyncio.gather — это функция из модуля asyncio, которая позволяет запускать несколько асинхронных задач параллельно и дожидаться их завершения. Она полезна, когда нужно выполнить несколько независимых асинхронных операций одновременно. ➡️ Пример:

import asyncio

async def fetch_data(name, delay):
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"{name} завершён через {delay} сек.")
    return name

async def main():
    results = await asyncio.gather(
        fetch_data("Задача 1", 2),
        fetch_data("Задача 2", 1),
        fetch_data("Задача 3", 3)
    )
    print("Результаты:", results)

asyncio.run(main())

🗣️ В этом примере asyncio.gather запускает три асинхронные задачи параллельно. Результаты всех задач собираются после их завершения. Это ускоряет выполнение по сравнению с последовательным запуском.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Сортировка книг по тематикам скриптами Python Автор делится опытом управления 16 тысячами книг, включая ИТ и медицину, с использованием Python-скриптов для дедупликации, сортировки и облачного хранения. Читать...

🔎 Подборка вакансий для джунов Junior Backend Developer (Python, FastAPI, PostgreSQL) 🟢Python, FastAPI, PostgreSQL 🟢от 50 000 до 100 000 ₽ | Без опыта Junior Python Developer 🟢Python, SQL, GitHub, REST API, Linux, Алгоритмы и структуры данных, Flask 🟢от 75 000 ₽ | Без опыта Prompt Engineer / Python Backend Developer Junior 🟢Python, FastAPI, PostgreSQL, LLM модели (GPT-3.5/4, Claude, Llama), prompt engineering, QA тестирование 🟢от 20 000 до 40 000 ₽ | 1–3 года опыта

👩‍💻 Парсинг и подсчёт количества слов в текстовом файле Напишите функцию на Python, которая принимает путь к текстовому файлу и возвращает словарь с подсчётом количества уникальных слов. Слова должны сравниваться без учёта регистра, а знаки препинания должны быть удалены. Пример:

# Содержимое файла example.txt:
# "Hello, world! This is a test. Hello again."

result = count_words_in_file("example.txt")
print(result)
# Ожидаемый результат:
# {'hello': 2, 'world': 1, 'this': 1, 'is': 1, 'a': 1, 'test': 1, 'again': 1}

Решение задачи🔽

import string from collections import Counter def count_words_in_file(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read().lower() text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation)) words = text.split() return dict(Counter(words)) # Пример использования result = count_words_in_file("example.txt") print(result)