Реальный Python

О векторных базах данных простым языком Представьте, что управляете онлайн-магазином, предлагающим тысячи товаров. Чтобы помочь пользователям находить нужные позиции, вы добавили строку поиска. Теперь посетители могут вводить интересующие их запросы, на что вы будете показывать им подходящие результаты. Например, когда пользователь вводит «лето», вы можете показывать предметы вроде шортов, платьев, панам и пляжных зонтов. Как бы вы реализовали такую систему? https://getdeploying.com/guides/vector-databases #python 👉 @python_real

🔍Что лучше Kafka или RabbitMQ? 20 марта (в четверг) в 19:00 по мск приходи на открытый урок, где ментор объяснит, какую очередь лучше выбрать для своих проектов и не тратить время на переделки. Разберем все, что нужно знать про очереди для работы и собесов: 📂 Когда использовать RabbitMQ, а когда Kafka? 📂 Как очереди влияют на масштабируемость и производительность? 📂 Какие ошибки чаще всего совершают разработчики? Это бесплатно. Лекция проходит в рамках курса от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд и прокачать скиллы. + Все участники эфира получат бесплатный урок по System Design. Переходи в бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwLFHe7

Производительность интерпретатора Python 3.14 с оптимизацией хвостовых вызовов Примерно месяц назад проект CPython смерджил новую стратегию реализации интерпретатора байт-кода. Первоначальные результаты были очень впечатляющими, продемонстрировав среднее повышение производительности на 10-15% в широком спектре бенчмарков на различных платформах. https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/891562/ original https://blog.nelhage.com/post/cpython-tail-call/ #python 👉 @python_real

Подборка Telegram каналов для программистов https://t.me/bash_srv Bash Советы https://t.me/win_sysadmin Системный Администратор Windows https://t.me/lifeproger Жизнь программиста. Авторский канал. https://t.me/devopslib Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin https://t.me/rabota1C_rus Вакансии для программистов 1С Системное администрирование 📌 https://t.me/sysadmin_girl Девочка Сисадмин https://t.me/srv_admin_linux Админские угодья https://t.me/linux_srv Типичный Сисадмин https://t.me/linux_odmin Linux: Системный администратор https://t.me/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса) https://t.me/i_linux Системный администратор https://t.me/linuxchmod Linux https://t.me/sys_adminos Системный Администратор https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало) https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://t.me/i_odmin Все для системного администратора https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux 1C разработка 📌 https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С https://t.me/DevLab1C 1С:Предприятие 8 Программирование C++📌 https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++ https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах Программирование Python 📌 https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍 https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском https://t.me/python_360 Книги по Python Rus Java разработка 📌 https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика https://t.me/java_360 Книги по Java Rus https://t.me/java_geek Учим Java на примерах GitHub Сообщество 📌 https://t.me/Githublib Интересное из GitHub Базы данных (Data Base) 📌 https://t.me/database_info Все про базы данных Мобильная разработка: iOS, Android 📌 https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin Фронтенд разработка 📌 https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика! https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано Разработка игр 📌 https://t.me/game_devv Все о разработке игр Библиотеки 📌 https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus https://t.me/programmist_of Книги по программированию https://t.me/proglb Библиотека программиста https://t.me/bfbook Книги для программистов https://t.me/books_reserv Книги для программистов БигДата, машинное обучение 📌 https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning Программирование 📌 https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста QA, тестирование 📌 https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика Шутки программистов 📌 https://t.me/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности https://t.me/xakep_2 Хакер Free Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров Математика 📌 https://t.me/Pomatematike Канал по математике https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике Excel лайфхак📌 https://t.me/Excel_lifehack https://t.me/tikon_1 Новости высоких технологий, науки и техники💡 https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World) Вакансии 📌 https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор https://t.me/progjob Вакансии в IT

LangGraph: Создание AI-агентов с сохранением состояния на Python Эта статья рассказывает о LangGraph, новой библиотеке для Python, предназначенной для построения графов состояний с использованием LangChain. Она полезна для работы с агентами искусственного интеллекта, позволяя задавать сложные логические потоки в виде графов. Основные моменты статьи: - Как установить и настроить LangGraph. - Создание простых графов состояний с узлами и переходами. - Интеграция с LangChain для управления агентами ИИ. - Разбор практических примеров, включая ветвление логики и параллельное выполнение задач. Эта библиотека особенно полезна для создания сложных сценариев работы ИИ, например, чат-ботов с разными путями обработки запросов. https://realpython.com/preview/langgraph-python/ #python 👉 @python_real

🔍Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг 13 марта(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Даня, старший разработчик СберМаркете будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ: 1. Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Python-разработке 2. Какие вопросы задают на интервью и зачем 3. Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер Это бесплатно? Бесплатно Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwxoKNX

Как работать с Polars LazyFrames Подробный туториал о работе с Polars LazyFrame. LazyFrame в Polars предоставляет эффективный способ обработки больших наборов данных через ленивые вычисления. В отличие от традиционных DataFrame, LazyFrame не содержит данных, а хранит набор инструкций, известных как план запроса. Это позволяет выполнять такие операции, как "predicate" и "projection pushdown", обеспечивая обработку только необходимых строк и столбцов. LazyFrame также поддерживает параллельное выполнение планов запросов, что дополнительно повышает производительность. В статье рассматриваются следующие ключевые моменты: - Создание LazyFrame с использованием функций, таких как scan_parquet() или scan_csv(). - Мониторинг эффективности LazyFrame. - Механизмы, обеспечивающие эффективность LazyFrame, включая исследование оптимизированных и неоптимизированных планов запросов. - Обработка больших объемов данных с помощью LazyFrame, включая использование потоковой обработки и определение случаев, когда ее следует применять. - Критерии для определения пригодности использования LazyFrame в конкретных сценариях. https://realpython.com/polars-lazyframe/ #python 👉 @python_real

🔥Podlodka Python Crew — это онлайн-конференции по самым актуальным темам для питонистов. Разбираем сложные вещи простыми словами, без воды, с уклоном на практику. Сессии проходят в удобное время — утром и вечером. С 17 по 21 марта пройдет сезон, посвященный оптимизации работы Python-приложений. Разбираем профилирование, внутренности CPython и техники ускорения кода. 🎯Что в программе? • Оптимизации, которые вы могли упустить — Александр Кучин (Литрес) расскажет, какие скрытые проблемы могут замедлять код и как их исправить 🚀 • Как работает CPython — от запуска скрипта до управления памятью — Василий Рябов разберет, как Python читает и выполняет код, управляет памятью и garbage collection 📌 • Своя Игра: уровни глубины знаний Python-разработчика — Нина Лукина и Евгений Афонасьев в формате викторины объяснят, как Python работает под капотом. Это будет эпично 🎮 • Профилирование на Python — Василий Исаев (Точка) объяснит, как находить узкие места в коде и повышать его производительность с помощью профилирования 💡 Подходы, которые можно внедрить сразу после конференции! 🔗 Подробности и билеты: https://podlodka.io/pythoncrew

Объекты bytes: обработка бинарных данных в Python - Основы бинарных данных: понятия битов, байтов, двоичных слов, порядков байтов (эндиянность) и знаковости. - Объект bytes в Python: различия между bytes и bytearray, а также концепция байтоподобных объектов и протокола буфера. - Создание объектов bytes: использование литералов байтов, функции bytes() и метода класса bytes.fromhex(). - Манипуляции с объектами bytes: операции, схожие со строками, преобразование между байтами и строками, а также различные способы представления байтов. - Практическое применение: чтение и запись бинарных файлов, сетевые коммуникации, сериализация объектов, работа с изображениями и выполнение байт-кода Python. Статья предоставляет глубокое понимание того, как эффективно работать с бинарными данными в Python, и содержит практические примеры для закрепления материала. https://realpython.com/python-bytes/ #python 👉 @python_real

Обработка естественного языка с помощью spaCy в Python Этот гайд подробно объясняет, как использовать библиотеку spaCy для обработки естественного языка (NLP) в Python. В статье рассматриваются основы работы со spaCy, включая: - Установку и загрузку моделей языка - Токенизацию текста - Лемматизацию и определение частей речи - Распознавание именованных сущностей (NER) - Работа с зависимостями в предложении - Создание пользовательских обработчиков для текста https://realpython.com/natural-language-processing-spacy-python/ #python 👉 @python_real

Создаем веб-приложения с Dash на Python Хотите быстро создать интерактивные веб-приложения на Python? Библиотека Dash позволяет легко строить дашборды и визуализации без глубоких знаний веб-разработки. В статье рассматриваются основы работы с Dash, создание пользовательского интерфейса и управление состоянием приложения. 📌 Основные моменты: 🔹 Установка и настройка Dash 🔹 Создание интерактивных графиков с Plotly 🔹 Управление входными данными и callback-функциями 🔹 Развертывание приложения Отличный инструмент для анализа данных и визуализации в реальном времени! https://realpython.com/python-dash/ #python 👉 @python_real

⚡️ В сети начали массово сливать курсы и книги известных онлайн школ по айти Вот отсортированная база с тонной материала (постепенно пополняется): БАЗА (4687 видео/книг): (363 видео, 87 книги) — Python (415 видео, 68 книги) — Frontend (143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг (352 видео, 89 книги) — С/С++ (343 видео, 87 книги) — Java (176 видео, 32 книги) — Git (293 видео, 63 книги) — C# (174 видео, 91 книги) — DevOps (167 видео, 53 книги) — PHP (227 видео, 83 книги) — SQL/БД (163 видео, 29 книги) — Linux (114 видео, 77 книги) — Сисадмин (107 видео, 43 книги) — BA/SA (181 видео, 32 книги) — Go (167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift (112 видео, 24 книги) — Flutter (137 видео, 93 книги) — DS/ML (113 видео, 82 книги) — GameDev (183 видео, 37 книги) — Дизайн (129 видео, 73 книги) — QA (213 видео, 63 книги) — Rust (121 видео, 24 книги) — 1С (136 видео, 33 книги) — PM/HR Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram

Как использовать pyproject.toml в Python Рассматриваются основные аспекты работы с этим файлом, его структура и как он помогает в управлении зависимостями, настройке инструментов и организации проектов. Краткий обзор: - pyproject.toml появился в PEP 518 и стал стандартом для описания конфигурации Python-проектов. - Позволяет определять сборщики (build backends), такие как setuptools или poetry. - Упрощает настройку инструментов вроде black, mypy и pytest. - Дает возможность управлять зависимостями и версиями пакетов. Использование pyproject.toml делает проекты более структурированными и гибкими, особенно при работе с различными инструментами и системами сборки. https://realpython.com/python-pyproject-toml/ #python 👉 @python_real

Python и API: выигрышное сочетание для чтения общедоступных данных Эта статья посвящена созданию API на Python. В ней рассматриваются основы API, их применение, а также инструменты и библиотеки, которые помогут вам создать собственное API. https://realpython.com/python-api/ #python 👉 @python_real

Цикл for в Python: разбор возможностей Цикл for в Python — это мощный инструмент для итерации по последовательностям, таким как списки, кортежи, строки и даже словари. В отличие от традиционного for в других языках, здесь он работает как итератор, проходя по элементам коллекции без явного указания индексов. 🔹 Основные возможности: ✅ Простая итерация

for num in [1, 2, 3, 4, 5]:
    print(num)

Выведет числа от 1 до 5. ✅ Использование range()

for i in range(5):  # Эквивалентно range(0, 5)
    print(i)

Выведет 0, 1, 2, 3, 4. ✅ Перебор строки

for char in "Python":
    print(char)

Выведет символы P, y, t, h, o, n. ✅ Перебор словаря

data = {"name": "Alice", "age": 25}
for key, value in data.items():
    print(f"{key}: {value}")

Выведет:

name: Alice  
age: 25  

✅ Использование enumerate() для индексов

words = ["apple", "banana", "cherry"]
for index, word in enumerate(words):
    print(index, word)

Выведет:

0 apple  
1 banana  
2 cherry  

✅ Цикл for с else

for i in range(3):
    print(i)
else:
    print("Цикл завершен!")

Если break не был вызван, else выполнится после окончания цикла. https://realpython.com/python-for-loop/ #python 👉 @python_real

📜 Python: Списки vs Кортежи — в чем разница? Статья на Real Python рассказывает о двух основных структурах данных в Python: списках (`list`) и кортежах (tuple). Вот ключевые моменты: 📌 Списки (list): - Изменяемые: можно добавлять, удалять и изменять элементы. - Используются для хранения коллекций, которые могут меняться. - Пример:

my_list = [1, 2, 3]
my_list.append(4)  # [1, 2, 3, 4]

📌 Кортежи (tuple): - Неизменяемые: после создания элементы нельзя изменить. - Используются для хранения константных данных. - Пример:

my_tuple = (1, 2, 3)
# my_tuple[0] = 10  # Ошибка! Кортежи неизменяемы.

🔍 Когда что использовать? - Списки: когда данные могут изменяться (например, список задач). - Кортежи: когда данные должны оставаться постоянными (например, координаты точки). ⚡ Производительность: - Кортежи работают быстрее списков, так как они неизменяемы и занимают меньше памяти. Используйте списки и кортежи с умом, чтобы писать эффективный и читаемый код! 🚀 https://realpython.com/python-lists-tuples/ #python 👉 @python_real

😎 Хотите стать Python-разработчиком и начать успешную карьеру в IT? Время действовать! 🐍 Python — самый востребованный язык. На курсе вы изучите синтаксис, фреймворки Django и FastAPI, научитесь работать с базами данных и создадите портфолио, которое привлекает топовые команды. 🚀 Программа составлена практикующими экспертами, а выпускники OTUS высоко ценятся среди ведущих компаний. Обучение с нуля до Junior-разработчика за 6 месяцев! ➡️ Старт уже близко — успейте занять место в группе! Узнать больше и получить скидку до 15% по промокоду PythonBasic_5 : https://vk.cc/cHTHM8 Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576 Срок действия промокода до 30.01.2025

🐍 Операторы Python `in` и `not in`: проверка на принадлежность Знаете ли вы, что в Python есть оператор, который делает код чище и удобнее? Это оператор in! 🎯 👉 Что он делает? Оператор in проверяет, содержится ли элемент в последовательности (списке, строке, кортеже) или ключ в словаре. Возвращает True, если находит, и False, если нет. Примеры использования: 1️⃣ Проверка элемента в списке:

"a" in ["a", "b", "c"]  # True

2️⃣ Поиск подстроки в строке:

"hello" in "hello world"  # True

3️⃣ Проверка ключа в словаре:

"key" in {"key": "value"}  # True

💡 Особенности: - Работает с любыми итерируемыми объектами. - Для пользовательских классов можно добавить поддержку in, реализовав метод __contains__. ⚡ Эффективность: - Для списков и строк: O(n) (линейная сложность). - Для множеств (set) и словарей (dict): O(1) (почти мгновенно, благодаря хэш-таблицам). 🔍 Альтернативы: - Для строк: методы str.find() или str.index(). - Для обработки исключений: try и except. Оператор in — это не только удобно, но и читаемо! Используйте его, чтобы писать лаконичный и понятный код. 😉 https://realpython.com/python-in-operator/ #python 👉 @python_real

📕Открытый урок для Python-разработчиков, инженеров, QA-специалистов и специалистов по Data Science На открытом уроке 23 января в 20:00 мск мы изучим асинхронное взаимодействие в Python на примере RabbitMQ. 📗В результате мы: - Поговорим про асинхронное взаимодействие в микросервисной архитектуре и асинхронное программирование в Python; - Рассмотрим практический пример построения архитектуры приложения; - Разберемся в преимуществах и недостатках такого подхода. Спикер Панкрашов Дмитрий — ведущий разработчик в компании-партнере вендора СЭД "Директум", 5+ лет опыта в backend-разработке, работает с Python, PHP, .NET (C#), PostgreSQL. 👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://vk.cc/cHw4uY 📙 Все участники открытого урока получат скидку на курс "Python Developer. Professional" Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Getters и Setters в Python — это мощный инструмент для управления доступом к атрибутам объекта. В статье детально рассматривается, как их использовать для инкапсуляции данных и контроля за изменениями свойств объекта. Основные моменты: - Объяснение, почему в Python прямой доступ к атрибутам предпочтительнее, но геттеры и сеттеры остаются важными. - Использование декоратора @property для создания свойства с геттером и сеттером. - Примеры, как эти механизмы помогают улучшить читаемость и безопасность кода. https://realpython.com/python-getter-setter/ #python 👉 @python_real