fa
Feedback
Pythoner

Pythoner

رفتن به کانال در Telegram

Полезные материалы по Python, которые будут интересны опытному и начинающему разработчику. Сотрудничество - @flattys Цены - @serpent_media Канал на бирже: https://telega.in/c/pythonercode

نمایش بیشتر
6 808
مشترکین
+224 ساعت
-17 روز
-4130 روز
آرشیو پست ها
✈️Функция zip_longest() из модуля itertools объединяет несколько последовательностей, заполняя недостающие значения указанным
✈️Функция zip_longest() из модуля itertools объединяет несколько последовательностей, заполняя недостающие значения указанным значением. ➡️Пример:
from itertools import zip_longest

names = ["Анна", "Борис"]
scores = [90]

for name, score in zip_longest(names, scores, fillvalue="—"):
    print(name, score)

Анна 90  
Борис —
💡Полезно при работе с данными разной длины, чтобы не потерять элементы. 🐍 Pythoner

✈️В больших проектах важно точно понимать, что пошло не так. Вместо того чтобы ловить все подряд через Exception, создавайте
✈️В больших проектах важно точно понимать, что пошло не так. Вместо того чтобы ловить все подряд через Exception, создавайте собственные исключения:
class MyError(Exception):
    pass
➡️Теперь можно выбросить исключение, связанное с вашей логикой:
raise MyError("Что-то пошло не так")
➡️Зачем это нужно? — Код становится читаемее — Ошибки легче отлавливать — Проще отлаживать и тестировать — Можно группировать ошибки по типу ➡️Вы даже можете создать иерархию ошибок:
class ValidationError(MyError):
    pass

class DatabaseError(MyError):
    pass
💡Такой подход особенно полезен в API, играх, сложных скриптах и т.д. — везде, где важно знать какая именно ошибка произошла. 🐍 Pythoner

Квартиры Prime-класса в Краснодаре. 2 часа до моря ЖК "Гарантия PRIME" в Краснодаре — тёплый климат и чистый воздух, лес и на
Квартиры Prime-класса в Краснодаре. 2 часа до моря ЖК "Гарантия PRIME" в Краснодаре — тёплый климат и чистый воздух, лес и набережная в двух шагах. Всего 2 часа до пляжей Чёрного моря и 4 часа до склонов Красной Поляны. Авторский двор-сад с фонтанами, лаунж-зонами, японским двориком и многообразием растений. ✅ Река и заповедная зелёная зона у дома; ✅ Панорамные и витражные окна; ✅ Гастрономический кластер и Арт-пространство; ✅ Образовательный кластер; ✅ Деловой хаб и офисы резидентов. Во дворе детский сад, международная школа, бизнес-школа с бакалавриатом, филиал школы-лицея. КубГУ — всего в 2,5 км от дома. Все условия для развития вас и ваших детей по международным стандартам. Деловой хаб. Вы можете работать в Зелёном коворкинге и проводить встречи на Винной террасе. Ваша личная резиденция на Юге! Узнать больше Проектная декларация на сайте https://наш.дом.рф/. #реклама gk-garantiaprime.ru О рекламодателе

🤔Разбор Функция напечатает 5 один раз, а затем выдаст ошибку, потому что дальше программа пытается вызвать "ничего" (None) как функцию 🐍 Pythoner

Что выдаст код выше❔
Anonymous voting

photo content

✈️Функция sample() позволяет выбрать случайным образом элементы из последовательности или коллекции. Это удобно при необходим
✈️Функция sample() позволяет выбрать случайным образом элементы из последовательности или коллекции. Это удобно при необходимости получить случайную выборку из данных. ➡️Функция принимает два основных аргумента: 💬population — последовательность, из которой надо выбрать элементы (list, tuple, string и т. д.) 💬k — количество элементов для выборки. ➡️Дополнительные аргументы: 💬counts — список весов элементов (по умолчанию равновероятный выбор). 💬rng — генератор случайных чисел (по умолчанию берется из модуля random). ➡️Пример:
from random import sample

letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

result = sample(letters, k=3)

print(result)
⬆️В примере из списка букв берется случайная выборка размером 3 элемента. Результат при каждом запуске будет разный. 🐍Pythoner

Продвижение в Telegram с помощью Яндекс Директа ⚡Запустите продвижение в телеграм-каналах и привлекайте целевую аудиторию 📱
+3
Продвижение в Telegram с помощью Яндекс Директа ⚡Запустите продвижение в телеграм-каналах и привлекайте целевую аудиторию 📱 Таргетинг по тематикам, регионам и каналам в Telegram Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

✈️Модуль difflib в Python - это мощный инструмент, который помогает разработчикам сравнивать последовательности. Он особенно
✈️Модуль difflib в Python - это мощный инструмент, который помогает разработчикам сравнивать последовательности. Он особенно полезен для сравнения текстовых данных и нахождения различий между ними. ➡️Функция get_close_matches Функция get_close_matches() используется для поиска наиболее похожих вариантов в последовательности. Это полезно, например, при реализации системы автодополнения, где нужно предложить пользователю наиболее вероятные варианты на основе его ввода. ➡️Например:
import difflib

words = ['кот', 'собака', 'кит', 'слон']
difflib.get_close_matches('кот', words)
⬆️В этом примере функция возвращает: ['кот', 'кит']. ➡️Функция ndiff Функция ndiff() используется для сравнения двух последовательностей и выявления различий между ними. Она возвращает генератор, который производит строки, иллюстрирующие различия между последовательностями. Это полезно, например, при сравнении версий текстовых документов. ➡️Например:
import difflib

str1 = "кот"
str2 = "кит"
diff = difflib.ndiff(str1, str2)
print('\\n'.join(diff))
⬆️В этом примере функция выводит:
  к
- о
+ и
  т
➡️Функция SequenceMatcher Функция SequenceMatcher() является более общей и мощной функцией, чем ndiff(). Она позволяет сравнивать любые две последовательности и определять степень их сходства. ➡️Например:
import difflib

str1 = "кот"
str2 = "кит"
match = difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2)
print(match.ratio())
⬆️В этом примере функция возвращает: 0.6666666666666666, что означает, что строки совпадают на 66.67%. 🐍Pythoner

Курс "Дизайн карточек для WB и Ozon". Бесплатно и с нуля Дизайнер карточек для маркетплейсов — востребованная и доходная проф
Курс "Дизайн карточек для WB и Ozon". Бесплатно и с нуля Дизайнер карточек для маркетплейсов — востребованная и доходная профессия 💰 Научись ей бесплатно! - Бесплатный доступ - Разбор ДЗ от наставника - Мощные кейсы в портфолио Узнать больше #реклама 16+ yudaevschool24.online О рекламодателе

✈️Функция enumerate() позволяет перебирать элементы с индексами, а параметр start задаёт, с какого числа начинать счёт. ➡️При
✈️Функция enumerate() позволяет перебирать элементы с индексами, а параметр start задаёт, с какого числа начинать счёт. ➡️Пример:
tasks = ["Купить хлеб", "Выучить Python", "Сделать проект"]

for i, task in enumerate(tasks, start=1):
    print(f"{i}. {task}")

1. Купить хлеб  
2. Выучить Python  
3. Сделать проект
💡Удобно для списков задач, меню и любых случаев, где индексация должна начинаться не с нуля. 🐍 Pythoner

Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡ Яндекс Директ знает, как
Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡ Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌 Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

✈️gRPC — это фреймворк удалённых вызовов (Remote Procedure Call) от Google, который использует бинарный протокол Protocol Buf
✈️gRPC — это фреймворк удалённых вызовов (Remote Procedure Call) от Google, который использует бинарный протокол Protocol Buffers (protobuf) вместо текста (JSON). ➡️Основные преимущества перед REST: - Скорость и компактность — бинарные данные меньше и передаются быстрее, чем JSON. - Жёсткий контракт (IDL) — схема данных описана в .proto файле, из которого генерируются клиенты и серверы на разных языках. - Стриминг — поддержка двунаправленных потоков (клиент - сервер), что в REST приходится эмулировать через WebSocket/SSE. - Мульти-язычность — можно легко писать сервисы на разных языках, и они будут совместимы. ➡️Пример .proto файла:
syntax = "proto3";

service Greeter {
  rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply);
}

message HelloRequest {
  string name = 1;
}

message HelloReply {
  string message = 1;
}
💡Заключение: gRPC отлично подходит для high-performance микросервисов и real-time систем, где важны скорость и строгая типизация. REST же проще для публичных API и быстрой интеграции. 🐍Pythoner

TechPulse — короткие и понятные IT-новости. Короткие и понятные IT-новости: главное за день, нейросети и ИИ, гаджеты, кибербе
TechPulse — короткие и понятные IT-новости. Короткие и понятные IT-новости: главное за день, нейросети и ИИ, гаджеты, кибербезопасность, софт, обновления и итоги недели. Всё самое важное — в одном месте. 👉 https://t.me/newstechpulse

Квартиры Prime-класса в Краснодаре. 2 часа до моря ЖК "Гарантия PRIME" в Краснодаре — тёплый климат и чистый воздух, лес и на
Квартиры Prime-класса в Краснодаре. 2 часа до моря ЖК "Гарантия PRIME" в Краснодаре — тёплый климат и чистый воздух, лес и набережная в двух шагах. Всего 2 часа до пляжей Чёрного моря и 4 часа до склонов Красной Поляны. Авторский двор-сад с фонтанами, лаунж-зонами, японским двориком и многообразием растений. ✅ Река и заповедная зелёная зона у дома; ✅ Панорамные и витражные окна; ✅ Гастрономический кластер и Арт-пространство; ✅ Образовательный кластер; ✅ Деловой хаб и офисы резидентов. Во дворе детский сад, международная школа, бизнес-школа с бакалавриатом, филиал школы-лицея. КубГУ — всего в 2,5 км от дома. Все условия для развития вас и ваших детей по международным стандартам. Деловой хаб. Вы можете работать в Зелёном коворкинге и проводить встречи на Винной террасе. Ваша личная резиденция на Юге! Узнать больше Проектная декларация на сайте https://наш.дом.рф/. #реклама gk-garantiaprime.ru О рекламодателе

✈️browser-history — это библиотека на Python, которая позволяет легко получать историю посещений и закладки из популярных бра
✈️browser-history — это библиотека на Python, которая позволяет легко получать историю посещений и закладки из популярных браузеров. ➡️Это очень полезно, если вам нужно анализировать свою интернет-активность или работать с данными о посещенных сайтах. ➡️Пример:
from browser_history import get_history

# Получаем историю
outputs = get_history()

# Это список кортежей (дата и время, URL)
his = outputs.histories

# Выводим историю на экран
for entry in his:
    print(entry)
💻GitHub 💡Модуль также поддерживает получение закладок, хотя эта функция считается экспериментальной. 🐍Pythoner

🔥 БЕСПЛАТНЫЙ КУРС ПО СОЗДАНИЮ НЕЙРО-СОТРУДНИКОВ НА GPT И ДРУГИХ LLM 🔥 Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить
🔥 БЕСПЛАТНЫЙ КУРС ПО СОЗДАНИЮ НЕЙРО-СОТРУДНИКОВ НА GPT И ДРУГИХ LLM 🔥 Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить создание нейро-сотрудников? Мы создали курс из 5 объемных занятий. Это именно то, что нужно, чтобы прокачать свои навыки абсолютно бесплатно! 📌 Темы занятий: 1. Введение в мир нейро-сотрудников 2. Как работают LLM и их аналоги 3. Создание базы знаний для нейро-сотрудника (RAG) 4. Тестирование и отладка нейро-сотрудников 5. Интеграция нейро-сотрудников в Production Вот 5 тем курса - он максимально простой и доступный, общеобразовательный, без какого-либо сложного программирования 📚Прохождение этого курса, скорее всего, займет у вас от 1 до 3 часов 🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному курсу и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!

✈️Python предоставляет нам множество возможностей для работы с данными. Одной из таких возможностей является использование сп
✈️Python предоставляет нам множество возможностей для работы с данными. Одной из таких возможностей является использование списков для хранения объектов. Сейчас мы рассмотрим, как создать класс, создать объекты на основе этого класса, поместить эти объекты в список и обратиться к ним. ➡️Создание класса Для начала, давайте создадим класс, который будет представлять людей. Класс будет иметь атрибуты "имя" и "возраст". Вот пример такого класса:
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
➡️Создание объектов Теперь, когда у нас есть класс, мы можем создать объекты на его основе. Например, давайте создадим двух людей:
person1 = Person("John", 25)
person2 = Person("Alice", 30)
➡️Помещение объектов в список Чтобы поместить объекты в список, мы можем использовать метод append(). Например, чтобы создать список людей и добавить туда наших двух людей, мы можем написать следующий код:
people = []
people.append(person1)
people.append(person2)
⬆️Теперь у нас есть список people, в котором хранятся объекты, представляющие двух людей. ➡️Обращение к объектам в списке Чтобы обратиться к объектам в списке, мы можем использовать индексы. Например, чтобы получить имя первого человека в списке people, мы можем написать следующий код:
first_person_name = people[0].name
⬆️Теперь в переменной first_person_name будет храниться значение "John". 🐍Pythoner

✈️Когда у вас есть файл с защищенным паролем, а пароль неизвестен, брутфорс может помочь попытаться разгадать его. ➡️Этот мет
✈️Когда у вас есть файл с защищенным паролем, а пароль неизвестен, брутфорс может помочь попытаться разгадать его. ➡️Этот метод требует большого количества времени и ресурсов, особенно если пароль длинный и сложный, но в некоторых случаях он может оказаться эффективным.
import string
import itertools

def brute_force_pass(target, length):
    chars = string.ascii_letters + string.digits  # Символы: буквы и цифры
    for attempt in itertools.product(chars, repeat=length):  # Генерация комбинаций
        pwd_attempt = ''.join(attempt)  # Преобразование кортежа в строку
        print(f"Trying: {pwd_attempt}")  # Вывод текущей попытки
        if pwd_attempt == target:  # Проверка, совпадает ли пароль
            print(f"Password found: {pwd_attempt}")  # Если совпал - выводим его
            return pwd_attempt
    print("Password not found")  # Если пароль не найден
    return None
💡Метод брутфорса может быть мощным инструментом, однако его использование должно быть этичным и законным. И никогда не пытайтесь взломать файлы или системы без разрешения владельцев))) 🐍Pythoner

✈️Библиотека DataSketch реализует алгоритмы вероятностного хеширования и сжатия данных для быстрого сравнения больших наборов
✈️Библиотека DataSketch реализует алгоритмы вероятностного хеширования и сжатия данных для быстрого сравнения больших наборов. Она идеально для обработки Big Data и поиска дубликатов. ➡️Пример использования:
from datasketch import MinHash, MinHashLSH

# Создаем "отпечатки" текстов
m1 = MinHash(num_perm=128)
m2 = MinHash(num_perm=128)
for word in ["data", "science"]: m1.update(word.encode())
for word in ["data", "analysis"]: m2.update(word.encode())

# Сравниваем (0.75 = порог схожести)
print("Схожесть:", m1.jaccard(m2))  # Результат: 0.5
💡Библиотека позволяет находить дубликаты среди миллионов документов даже на обычном ноутбуке. 🐍Pythoner