About Python [ru]

👩‍💻 Обратный индекс слов в тексте Напишите функцию, которая принимает текст и возвращает словарь, где ключами являются слова из текста, а значениями — список индексов строк, в которых эти слова встречаются. Пример:

text = """Python is great.
           JavaScript is also great.
           Python is popular."""
result = word_index(text)
print(result)
# Ожидаемый результат:
# {
#   'python': [0, 2],
#   'is': [0, 1, 2],
#   'great': [0, 1],
#   'javascript': [1],
#   'also': [1],
#   'popular': [2]
# }

Решение задачи🔽

def word_index(text): from collections import defaultdict import re index = defaultdict(list) lines = text.splitlines() for i, line in enumerate(lines): words = re.findall(r'\b\w+\b', line.lower()) for word in words: if i not in index[word]: index[word].append(i) return dict(index) # Пример использования: text = """Python is great. JavaScript is also great. Python is popular.""" result = word_index(text) print(result)

👩‍💻 Оптимизация запросов в DjangoORM: когда и как использовать Raw SQL В рамках данной темы будут рассмотрены способы оптимизации запросов в DjangoORM. Основное внимание будет уделено использованию сырых SQL запросов, существующих для этого инструментов, преимуществам и недостаткам. Читать...

👩‍💻 Создание RESTful API с помощью Django и Django REST Framework Наша сегодняшняя цель - подробно разобраться в процессе создания REST API с использованием Django и Django REST Framework, разбираясь в каждом шаге и его значение. Мы также рассмотрим, почему создание API важно и как это может быть полезно в ваших будущих проектах. Читать...

👩‍💻 Подсчёт количества слов в строке Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает словарь, где ключами являются слова из строки, а значениями — количество их вхождений. Игнорируйте регистр и знаки препинания. Пример:

text = "Hello, world! Hello Python world."
result = count_words(text)
print(result)  
# Ожидаемый результат: {'hello': 2, 'world': 2, 'python': 1}

Решение задачи🔽

import re from collections import Counter def count_words(text): # Убираем знаки препинания и приводим к нижнему регистру words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower()) # Подсчитываем количество вхождений каждого слова return Counter(words) # Пример использования: text = "Hello, world! Hello Python world." result = count_words(text) print(result) # Ожидаемый результат: {'hello': 2, 'world': 2, 'python': 1}

👩‍💻 Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 1) Статья из серии посвящена созданию REST API на Flask. Рассматриваются настройка проекта, обработка запросов с Connexion, определение конечных точек через OpenAPI и аннотация API с помощью Swagger UI. Читать...

🔎 Подборка зарубежных вакансий Python-разработчик/AI-Developer 🟢Python, LLM, PPO, RLHF 🟢от 1 000 $ на руки | 1–3 года Product Analyst 🟢SQL, Python, Tableau, Grafana, A/B Testing 🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет Senior Data Test Engineer 🟢Python, SQL, ETL, PySpark, Databricks, Selenium, JMeter, Postman 🟢Уровень дохода не указан | Более 6 лет

🎲 Играй с параметрами в тестах Пишешь тесты, но они проверяют только стандартные кейсы? Тогда реальная ошибка однажды проскользнёт мимо. 👉 Совет: добавь случайные значения в тесты. Пусть они генерируют неожиданные данные, граничные значения или даже заведомо неверные вводы. Это помогает находить уязвимости и повышает надёжность кода.

👩‍💻 Разрабатываем первое AI приложение Статья анализирует роль языка и цифровизации в накоплении и передаче знаний. Обсуждаются вызовы структурирования данных, которые, несмотря на успехи машинного обучения и реляционных баз, всё ещё затрудняют полное понимание накопленной информации. Читать...

⚙️ Разбей и властвуй: как создать кастомный токенизатор в SpaCy Статья показывает, как создавать кастомные токенизаторы в SpaCy для специфических задач: от разбивки текста по уникальным правилам до обработки экзотических языков программирования. Практические примеры включены. Читать...

⚙️ Что такое генераторы в Python и зачем они нужны? Генераторы — это функции в Python, которые возвращают значения по одному с помощью ключевого слова yield, вместо полного возврата всех значений сразу. Они полезны для работы с большими объемами данных, так как сохраняют память, генерируя значения на лету. ➡️ Пример:

# Генератор для получения первых N чисел Фибоначчи
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

# Используем генератор
for num in fibonacci(5):
    print(num)

# Вывод: 0, 1, 1, 2, 3

🗣️ В этом примере генератор fibonacci вычисляет числа по запросу, вместо сохранения всех значений в памяти. Это делает генераторы особенно удобными для работы с потоками данных или бесконечными последовательностями.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Python + Pygame = Amazing Frogs: создаем крутую головоломку Готов создать игру, от которой не оторвешься? Давай вместе сделаем Amazing Frogs – убийцу Тетриса на Python! Тут тебе и падающие блоки, и взрывающиеся цвета, и хитрая механика. Запасайся кофе, открывай IDE, и поехали превращать код в игровое безумие! Читать...

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

📈 Подборка статей для вашей карьеры • Мои Red-Flags при устройстве в IT-компании: Как не стать гребцом. Часть 2 • Как строить карьеру в корпорации • История: работа в чешском Red Hat • Циничные заметки о карьере в IT от «гейткипера» • Моя петиция EB-1A на грин-карту талантов, одобренная с первой попытки

Вебинар об инвестициях в недвижимость Таиланда от Tranio Регистрируйтесь на сайте, чтобы получить запись вебинара! Инвестируйте с профессионалами и будьте уверены в выборе. Зарегистрироваться #реклама 16+ webinar.tranio.ru О рекламодателе

📝 Подборка вакансий для сеньоров Python Developer • Python, Django, SQL, Redis, RabbitMQ, Linux, HTTP, Git • от 150 000 ₽ на руки | 1–3 года Senior Python Dev (AI, Big Data, LLM) • Python, ClickHouse, Time Series, Big Data, AI, LLM, Go • от 3 000 $ на руки | Более 6 лет Python Developer/Data Scientist • Python, Pandas, NumPy, NLP, TensorFlow, Keras, SQL Databases, Docker, REST API • от 5 500 $ на руки | 3–6 лет

👩‍💻 Проверка стиля комментариев Python с помощью pre-commit Инструмент для автоматизации проверки стиля комментариев в коде. Рассматривает форматы PEP 257 и Sphinx, фокусируясь на наиболее распространенных случаях. Ускоряет код-ревью и улучшает качество кода. Читать...

📝 Подборка вакансий для мидлов Python Developer • Python, React, PostgreSQL, pandas, sklearn, NumPy, matplotlib, Git, Casandra • Уровень дохода не указан | 1–3 года QA Engineer (Python, SQL) • Python, SQL, PostgreSQL, REST API, Kafka, TeamCity, Docker, JSON, Git • Уровень дохода не указан | 1–3 года Python Developer • Python, Django, PostgreSQL, Redis, Pandas, NumPy, Celery • до 250 000 ₽ на руки | 3–6 лет

⚙️ Что такое dataclasses в Python и зачем они нужны? dataclasses — это модуль, добавленный в Python 3.7, который упрощает создание классов для хранения данных. Он автоматически генерирует методы, такие как __init__, __repr__, и __eq__, на основе аннотаций типов. ➡️ Пример:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int

point = Point(10, 20)
print(point)  # Point(x=10, y=20)
print(point == Point(10, 20))  # True

🗣️ В этом примере класс Point автоматически получает методы для удобной работы с объектами, что экономит время и делает код чище.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Создаем своё приложение на Python(Tk) Основы работы с Tkinter: изучаем популярную библиотеку для создания GUI-приложений на Python. В статье пошагово разберем, как разработать простое графическое приложение. Читать...

📝 Подборка вакансий для джунов Младший аналитик • Python, SQL, Microsoft Excel, Анализ данных, Машинное обучение, Нейронные сети • от 130 000 ₽ на руки | 1–3 года Product&Marketing Analyst • SQL, Python, ClickHouse, Amplitude, A/B тестирование • от 750 до 1 500 $ на руки | 1–3 года Разработчик платформы данных (DWH) • Python, Scala, ETL, Linux, CI/CD, DWH • Уровень дохода не указан | 1–3 года