Python 🇺🇦

Шпаргалка з класів у Python: наочне пояснення класів і екземплярів, self, атрибутів і методів, спільних та інстанс-змінних, зі зрозумілими прикладами створення й використання об’єктів Python

Корисний Python-трюк: як отримати мінімум і максимум послідовності У Python достатньо викликати вбудовані min() та max(), щоб знайти найменше й найбільше значення в будь-якій послідовності А ще обидві функції мають зручний параметр default — він стане у пригоді, якщо раптом ваша колекція виявиться порожньою. Без зайвих перевірок і винятків Python

Python + OpenCV – робота з зображеннями У відео показано, як обробляти фото та відео: фільтри, розпізнавання об’єктів, камера Python

Класика жанру Python

Автотести для Python Pynguin генерує юніт-тести автоматично з урахуванням динамічної типізації. Виконує код під час аналізу — запускайте в ізольованому середовищі Встановлення: pip install pynguin Python

Є одна річ, що нас усіх об’єднує Python

OpenInterpreter — це опенсорс-інструмент, що запускає код за звичайними текстовими командами

Основні можливості: • виконує код за описом: ви пишете інструкцію звичайною мовою, а OpenInterpreter генерує потрібний код, запускає його після підтвердження та показує результат у терміналі • працює з файлами та медіа: інструмент конвертує формати, редагує PDF і масово обробляє зображення однією командою • аналізує дані: будує графіки, очищає датасети, трансформує їх і автоматично формує міні-звіти • автоматизує роботу з вебом: збирає дані зі сторінок, заповнює форми та тестує інтерфейси без ручної участі • підтримує безпечний режим: перед запуском будь-якого коду просить підтвердження, але за потреби може працювати в автоматичному режимі

Python

Порада для чистих тестів у Python

У більшості випадків якісні тести мають охоплювати такі категорії: • основні «happy path» сценарії, де все працює як очікується • крайові та граничні випадки • негативні тести, що перевіряють помилки • ситуації з некоректними або небезпечними вводами

import uuid
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional


@dataclass
class User:
    username: str


class InMemoryUserRepository:
    def __init__(self):
        self._users = []

    def add(self, user: User) -> None:
        self._users.append(user)

    def search(self, query: Optional[str] = None) -> list[User]:
        if query is None:
            return self._users
        else:
            return [
                user
                for user in self._users
                if query in user.username
            ]


# happy path
def test_search_users_without_query_lists_all_users():
    user1 = User(username="john@doe.com")
    user2 = User(username="marry@doe.com")
    repository = InMemoryUserRepository()
    repository.add(user1)
    repository.add(user2)

    assert repository.search() == [user1, user2]


# happy path
def test_search_users_with_email_part_lists_all_matching_users():
    user1 = User(username="john@doe.com")
    user2 = User(username="bob@example.com")
    user3 = User(username="marry@doe.com")
    repository = InMemoryUserRepository()
    repository.add(user1)
    repository.add(user2)
    repository.add(user3)

    assert repository.search("doe") == [user1, user3]


# edge test case
def test_search_users_with_empty_query_lists_all_users():
    user1 = User(username="john@doe.com")
    user2 = User(username="marry@doe.com")
    repository = InMemoryUserRepository()
    repository.add(user1)
    repository.add(user2)

    assert repository.search("") == [user1, user2]


# negative test case
def test_search_users_with_random_query_lists_zero_users():
    user1 = User(username="john@doe.com")
    repository = InMemoryUserRepository()
    repository.add(user1)

    assert repository.search(str(uuid.uuid4())) == []


# security test
def test_search_users_with_sql_injection_has_no_effect():
    user1 = User(username="john@doe.com")
    repository = InMemoryUserRepository()
    repository.add(user1)

    repository.search("DELETE FROM USERS;")
    assert repository.search() == [user1]

Python

Вайб-кодери чистять код від емодзі перед мерджем Python

Шпаргалка з Intermediate Python: ключові вбудовані функції та стандартні модулі (JSON, datetime, subprocess) Python

На GitHub є репозиторій Python-скриптів, де зібрано багато невеликих, але корисних утиліт і прикладів коду на Python, включаючи конвертери файлів, скрипти для автоматизації, прості GUI-додатки та навчальні проекти, а спільнота поступово поповнює колекцію. Зберігаємо ❤️ Python'er

Не так я це собі уявляв @itmemeua

📌 MCPize — коли MCP-сервери починають працювати на людей MCPize — це сервіс для MCP-серверів, де вони: • не лежать мертвим кодом • а використовуються реальними людьми • і можуть приносити дохід авторам Що дає MCPize по факту: 🔹 Публікація та хостинг MCP-серверів 🔹 Створення і деплой MCP без власної інфри 🔹 Єдиний SDK, доступи та білінг 🔹 Підписки на MCP — без реалізації платежів з нуля 🔹 85% доходу залишається автору 🔹 Працює з ChatGPT / Claude та популярними AI-інструментами Кому це має сенс: 👥 тим, хто хоче розширити можливості ChatGPT / Claude (девелоперам, менеджерам, креативникам, командам, компаніям) 🧠 тим, хто створює MCP і хоче монетизувати код або ідею (розробникам, інді-девам, студіям або тим, хто може зібрати MCP без складної інфри) 👉 Подивитись, як це працює: mcpize.com 👉 Опублікувати свій MCP

Шпаргалка з Data Analytics на Python: екосистема інструментів для роботи з даними — від збору й очищення (NumPy, Pandas, Polars), візуалізації (Matplotlib, Seaborn, Plotly), статистики та ML до NLP, таймсерій, скрейпінгу й розподілених обчислень Python

Excel-подібні таблиці для tkinter tksheet доповнює tkinter табличним інтерфейсом із редагуванням, сортуванням, перетягуванням, undo/redo та пошуком Python

Machine Learning на Python У відео демонструється базовий приклад машинного навчання з scikit-learn Python