About Python [ru]

👩‍💻 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...

👩‍💻 Что такое генераторные выражения в Python и чем они отличаются от списковых выражений? Генераторные выражения — это компактный способ создания итераторов в Python. Они похожи на списковые выражения (list comprehensions), но возвращают по одному элементу за раз, а не создают сразу весь список. Это делает их более эффективными по памяти, особенно для обработки больших объемов данных. ➡️ Пример:

# Списковое выражение — создает весь список в памяти
squared_list = [x**2 for x in range(10)]
print(squared_list)  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# Генераторное выражение — возвращает по одному значению
squared_gen = (x**2 for x in range(10))
print(next(squared_gen))  # 0
print(next(squared_gen))  # 1

🗣 Генераторные выражения экономят память и могут использоваться для последовательной обработки данных, где полный список не нужен.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Практическое обучение с подкреплением: от забав с MuJoCo'м до битв на арене Поговорим о создании пайплайна для обучения нейросетей, сражающихся на арене. Узнайте, как шаг за шагом построить процесс, и попробуйте обучить собственного чемпиона. Подробности и код на GitHub! Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры • «Снова упала?» Как поднять самооценку и зачем мы сравниваем себя с другими, даже если от этого больно • Из учителя в QA: мой путь в IT • Рынок дата-инженеров и прогноз на 2025 • Лидерами рождаются или становятся? Откуда берутся управленцы и лидеры в IT • Работать или переработать: как победить в себе заядлого удаленщика

📝 Подборка вакансий для сеньоров Senior Backend Developer (Python) • Python, FastAPI, Django, PostgreSQL • от 200 000 ₽ | 3–6 лет Senior Python Backend Developer • Python, Django, FastAPI, PostgreSQL, Docker, Apache Kafka • от 300 000 ₽ | 3–6 лет Python QA Automation Developer • Python, Linux, HTTP, TCP, CI/CD • до 5 000 $ | 1–3 года

👩‍💻 Погружение в мир диффузионных моделей — путеводитель для новичков Разбираемся в основах диффузионных моделей: принципы работы, отличия от GAN и автоэнкодеров. В статье три подхода к изучению – теория, практика и продвинутый уровень. Читать...

👩‍💻 Как создать свой реестр для хостинга Docker-контейнеров Хочешь полностью контролировать свои Docker-образы? Мы расскажем, как создать и настроить личный реестр контейнеров, идеально подходящий для твоих задач. Читать...

👩‍💻 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...

📝 Подборка вакансий для мидлов SDET Python • Python, Selenium • Уровень дохода не указан | от 1 года опыта QA Automation Engineer (Python) • Python, PyTest, SQL, NoSQL, Kafka, GitLab • Уровень дохода не указан | от 1 года опыта Python developer • Python, JavaScript (React), pandas, sklearn, matplotlib, numpy, SQL, PostgreSQL, Cassandra, Git, GitLab • Уровень дохода не указан | от 1 года опыта

⚙️ Что такое yield from в Python и зачем он нужен? В Python yield from используется для делегирования генератору, позволяя передавать управление и данные другому генератору без явного цикла for. Это делает код короче, читабельнее и эффективнее при работе с итераторами. ➡️ Пример:

def sub_generator():
    yield "Первый"
    yield "Второй"

def main_generator():
    yield "Начало"
    yield from sub_generator()  # Делегируем выполнение
    yield "Конец"

for item in main_generator():
    print(item)

🗣️ yield from sub_generator() передаёт управление sub_generator(), избавляя от явного цикла.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Бот для создания стикеров и мемов на Python Разбираемся, как с помощью Python и библиотеки Pillow сделать Telegram-бота, который мгновенно превращает изображения в мемы или стикеры. Отличный инструмент для быстрой и забавной реакции в чатах. Читать...

🔎 Подборка вакансий для джунов Python-разработчик (Junior/Middle) 🟢Python, GPT, AI, Web3, SQL 🟢от 1 500 до 3 100 $ | Опыт работы: 1–3 года Junior Python Developer 🟢Python, PostgreSQL, Redis, Go, AWS 🟢Уровень дохода не указан | Опыт работы: 1–3 года Computer Vision Engineer (Junior/Junior+) 🟢Python, PyTorch, OpenCV, Machine Learning, Deep Learning, Git 🟢от 115 000 до 200 000 ₽ | Опыт работы: 1–3 года

👩‍💻 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)

👩‍💻 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...

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • 7 продвинутых приемов pandas для науки о данных • Красивые картинки на скатерти Улама • Дообучаем языковую модель GPT2 с помощью Torch • Увеличиваем размер выборки и прокрашиваем серые метрики: неочевидная ошибка при проведении А/B — тестов • Разбей и властвуй: как создать кастомный токенизатор в SpaCy

👩‍💻 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

👩‍💻 Вебсокеты на FastAPI: Реализация простого чата с комнатами за 20 минут Хотите разобраться с WebSocket и написать свой чат с комнатами? Разбираем разницу с HTTP, поднимаем сервер на FastAPI, создаём FullStack-чат и деплоим за пару минут. Всё просто, даже если вы новичок. Читать...

👩‍💻 Сравнение Bash и Python при написании скпритов в Linux Командный интерпретатор Bash и язык программирования Python — два ключевых инструмента в работе с Linux-системами. В статье сравниваются их возможности для скриптов и системных задач. Читать...