Python Portal

Шпаргалка SQL → Python → Excel, которая помогает быстро понять, как одинаковые операции выполняются в трёх разных инструментах. 👉 @PythonPortal

Minecraft теперь можно запустить ИИ-агентов, которыми можно управлять промптами. Познакомьтесь со Steve — это как Cursor, но для Minecraft. ИИ-агенты умеют добывать ресурсы, строить и охотиться по команде, а ещё работать вместе. Похоже, теперь искусственный интеллект играет с нами, а не наоборот. 👉 @PythonPortal

Вся правда о тестировщиках. 👉 @PythonPortal

Оцени 7 причин пройти наш бесплатный интенсив по Frontend-разработке: 1. Ты сверстаешь веб-сайт на HTML + CSS; 2. Оживишь страницу с помощью JavaScript; 3. Используешь фронтенд-фреймворк Angular; 4. Подключишь Backend и загрузишь сайт на хостинг; 5. Получишь советы по доработке от эксперта; 6. Научишься использовать ChatGPT и Giga во Frontend-разработке; 7. Узнаешь 9 способов найти первый заказ даже без опыта. А главное, ты проведёшь 7 дней в приятной компании Fullstack-разработчика с 12-летним стажем – Романа Чернова. 👉 Проскочить на интенсив бесплатно Начинаем уже завтра. 🔥 С нас обучение, практика и помощь с выходом на фриланс или собеседованием.

Совет по Python: Используй класс Path из модуля pathlib, чтобы работать с путями к файлам кроссплатформенно.

from pathlib import Path

p = Path('/usr/local/bin')

👉 @PythonPortal

Люблю интерактивное обучение программированию 🥺 Поэтому не могу не поделиться этим сайтом: coddy.tech/journeys Проходишь пошаговые «пути» с заданиями, тестами и практикой. Формат геймифицирован, удобно для новичков: Python, JS, C++, SQL и другие языки. 👉 @PythonPortal

Когда тестировщик нашел баг перед релизом 👉 @PythonPortal

Отличный гайд по Pytest для новичков На Хабре вышел простой и толковый разбор Pytest, без воды, но с кучей пользы. Фикстуры, метки, примеры и лайфхаки. После него реально хочется взять и написать свой первый тест 💪 👉 @PythonPortal

Изучили базу по Python и не знаете, как кодить еще лучше? ✅ Пройдите бесплатный курс по настройке инструментов Python в Академии Selectel. Рассказываем, что изучать после основ и как не зациклиться на типовых навыках на старте. В программе курса: 🔸 освоим Python-инструменты для упрощения работы с кодом: SonarLint, Myry и другие; 🔸 протестируем библиотеку Tkinter, чтобы создавать приложения с графическим интерфейсом; 🔸 расскажем, как парсить данные с веб-сайтов и закрепить полученные знания на практике. Все материалы бесплатные. Проходите курс в комфортном темпе в Академии Selectel: https://slc.tl/8cgtw Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFG7tGKS

Генератор в Python это функция, которая возвращает не одно значение, а объект-итератор. Генераторы отличаются от обычных функций тем, что вместо return используют yield. Следующее значение из итератора достается вызовом next(generator). Пример :

def multiple_generator(x, n):
    for i in range(1, n + 1):
        yield x * i

multiples_of_5 = multiple_generator(5, 3)

print(next(multiples_of_5))  # 5
print(next(multiples_of_5))  # 10
print(next(multiples_of_5))  # 15

👉 @PythonPortal

Когда сидишь в терминале по уши в работе, все летит как надо. И тут вдруг надо открыть PDF или картинку. Хоп. Вылезаешь из терминала, ищешь нужное приложение, теряешь фокус. Бесит. 🚪 А я вот недавно нашел Mcat. Маленькая, опенсорсная утилита, которая умеет показывать и даже конвертировать кучу форматов прямо в консоли. PDF, Word, PPT и прочие документы. Картинки тоже отображает. Видео, между прочим, крутит. Короче, чтобы не рвать поток и не щелкать окнами туда-сюда: GitHub: http://github.com/Skardyy/mcat 👉 @PythonPortal

В сеть утек весь исходный код веб-версии Apple App Store. Они забыли выключить Source Maps, поэтому все читается без проблем, включая комментарии: https://github.com/rxliuli/apps.apple.com 👉 @PythonPortal

Крайняя мера 👉 @PythonPortal

Нашли утилиту, которая заставляет клавиатуру звучать как настоящая печатная машинка А еще на нажатие можно установить кряканье, барабаны, молнию и свои звуковые эффекты. Это бесплатно и совместимо с Linux, Windows и macOS. варианты пресетов: • классическая машинка • альтернативная, попроще • рандомные ноты, как музыкальная шкатулка • кря-кря 🦆 • ту-дум, тсс, чя! 🥁 https://github.com/orhun/daktilo 👉 @PythonPortal

«Это же Python.. что ни сделай - всё в итоге аллоцируется».

Насколько это правда? Разработчик внёс правку в CPython, чтобы логировались все аллокации объектов int. Затем запустил простой цикл сложения чисел 100 тысяч раз. В терминал прилетело 101006 сообщений. Почему так много? Во внутренних механизмах CPython каждое целое число представлено объектом PyLongObject в куче. И маленькие тоже. Большинство VM используют tagged pointers, чтобы обойтись без лишних аллокаций. Даже Smalltalk в 80-х уже умел это. Python же идёт по тяжёлому пути: каждая аллокация тормозит работу, а редкий случай больших чисел ухудшает производительность самого частого кейса — простых интов. Допущение: в тесте использовался print, который тоже может порождать новые ints. Разработчик убрал print. Количество аллокаций резко снизилось. Куда делись остальные ~100k? Смотрим функцию сложения ints. Если оба операнда меньше 2^30, их значения просто достаются и складываются напрямую. Тип stwodigits так и называется потому, что PyLongObject хранит число в основании 2^30 - каждый элемент массива хранит такой разряд. Дальше вызывается _PyLong_FromSTwoDigits. В зависимости от величины числа - три пути. Для маленьких чисел есть оптимизация: готовый статический массив маленьких PyLongObject, без аллокаций в куче. Просто возвращается указатель. Для средних значений подключается другая функция. И вот что важно: long_alloc тут не используется Сначала пытается взять объект из freelist Если нет свободных = создаёт новый Freelist - типичная техника для переиспользования освобождённых объектов, чтобы лишний раз не трогать аллокатор. В long_dealloc объект аккуратно возвращается в этот список. Разработчик перенёс отладочный вывод в _PyLong_FromMedium: стало видно, что приличная часть объектов переиспользуется. Но даже так накладные расходы огромные. На уровне процессора сложение двух int - одна инструкция ADD, исполняемая за один такт. В Python же вокруг неё целый аттракцион. Плюс заметно отсутствие довольно старых оптимизаций, известных индустрии десятки лет. Хороший пример того, что возможность контролировать аллокации позволяет строить специализированные аллокаторы и избавляться от мусора по пути. И именно такие вещи делают языки вроде Zig привлекательными для разработчиков. Подробнее с кодом: тык 👉 @PythonPortal

🔥Прими участие в Хакатоне от ИТ-холдинга Т1 в Москве и поборись за призовой фонд 1 200 000 рублей! Когда: 25–28 ноября Формат: онлайн + финал на площадке Участвуй, если ты: 🔹обучаешься на технической или ИТ-специальности 🔹развиваешься в направлении разработки, системной администрации, AI/ML или DevOps 🔹сможешь быть в Москве 28 ноября. Выбери свой кейс:

✴️VibeCode Jam: собеседование будущего. Создай ИИ-платформу для прохождения технических собеседований с виртуальным интервьюером. ✴️Self-Deploy: CI/CD без DevOps. Автоматизируй генерацию CI/CD пайплайнов по анализу структуры Git-репозитория.

Почему стоит участвовать: 🔘Кейс в портфолио и полезная обратная связь от менторов Т1 🔘Шанс проявить себя, чтобы начать карьеру в одной из крупнейших ИТ-компаний 🔘Реальный опыт командной работы 🔘Мерч и атмосфера сильного комьюнити — в Т1 более 5 000 джунов из 580+ вузов России и Беларуси. Регистрация открыта! ➡️ Успей до 23 ноября по ссылке. Реклама. О рекламодателе.

Как вам такое 👉 @PythonPortal

Deepnote уходит в open source и серьезно наезжает на Jupyter. Платформа предлагает мощный kernel с полной обратной совместимостью, но заметно более современный опыт работы с ноутбуками. Это все тот же формат для исследований данных и быстрой аналитики, только с нормальными версиями, комментариями, ревью и красивыми диффами. В одном workspace могут спокойно работать и дата-инженеры, и менеджеры. Можно писать на Python, SQL или R, подключать сотни источников данных и даже собирать логику из no-code блоков вместе с AI-агентом. Поддерживается работа через VS Code, Cursor, Windsurf и JupyterLab. Интерфейс свежий, не из прошлого десятилетия. И да, .ipynb полностью гоняется туда-обратно. Если Jupyter и дальше будет стоять на месте, Deepnote может занять его место уже в ближайшие годы. 👀 👉 @PythonPortal

12 Python-библиотек для бесплатных рыночных данных, которые стоит знать каждому:

🔸yfinance Данные по акциям: история, внутридневные котировки, фундаменталка. Плюс FX, крипта и опционы. Юзает Yahoo Finance, так что все данные оттуда доступны через yfinance. 🔸pandas-datareader Раньше был частью pandas, теперь отдельный проект. Данные по акциям, валютам, экономическим индикаторам, факторам Фама-Френча и много чего еще. Документация: https://pandas-datareader.readthedocs.io/en/latest/ 🔸IBApi Официальный API Interactive Brokers с доступом ко всем их данным. Пришел на замену IBPy. Документация: https://interactivebrokers.github.io/tws-api/ 🔸Alpha Vantage Бесплатный API с реальными котировками и популярными финансовыми индикаторами. Формат JSON или CSV. 🔸Nasdaq Data Link (бывший Quandl) Миллионы финансовых и экономических датасетов от сотен источников прямо в Python. 🔸Twelve Data Доступ к 100000+ тикеров по акциям, форексу, индексам и фундаментальным данным со всего мира. 🔸Polygon.io Реальные и исторические данные по акциям, валютам и криптовалютам. 🔸Tradier Python-библиотеки для работы с Tradier API. 🔸alpaca-py Все, что угодно: от стриминга рыночных данных до разработки своих инвест-приложений. 🔸Finnhub Реалтайм REST API и вебсокеты для акций, валют и крипты. 🔸marketstack Внутридневные и исторические данные за 30+ лет, 170000+ тикеров. Документация: https://marketstack.com/documentation 🔸Tiingo API с котировками на конец дня. Ставка на надежность, прозрачность и полноту. Документация: https://api.tiingo.com/documentation/general/overview

👉 @PythonPortal

Фишка на GitHub! Добавь 0 в URL Pull Request, и ИИ поможет тебе разобрать и понять изменения, которые хотят влить. Бесплатно. Смотри , как это работает 👉 @PythonPortal