About Python [ru]
Відкрити в Telegram
Пишем на Python, создаём нейросети и ИИ-агентов. Алгоритмы, задачи и вайбкодинг. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки: @g_abashkin
Показати більше6 519
Підписники
-224 години
-187 днів
+13230 день
Архів дописів
6 518
⚙️ Что такое
logging в Python?
logging — это встроенный модуль Python для создания логов, которые помогают отлаживать и мониторить работу приложений.
➡️ Пример:
import logging
# Настройка базового уровня логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
# Создание лога
logging.info("Приложение запущено")
logging.warning("Это предупреждение!")
logging.error("Произошла ошибка")
🗣️ В этом примере модуль logging создаёт сообщения разного уровня важности. Логирование позволяет отслеживать работу приложений и находить проблемы в коде.🖥 Подробнее тут
6 518
👩💻 AutoCraft Bot — Telegram-автоматизация Windows без монитора, глазами незрячего разработчика
Я собрал AutoCraft Bot — десктопное Python-приложение и Telegram-бот в одном. Он управляет ПК, говорит, скринит, ловит команды и живёт в одном .exe.
Читать...
6 518
REKONFA Live
6 ноября приглашаем всех, кто имеет отношение к маркетингу и рекламным технологиям, обсудить рынок, тренды, вызовы и их решения.
С докладами на актуальные темы выступят лидеры индустрии и медийные спикеры.
Принять участие можно офлайн и онлайн. Мероприятие бесплатное, нужно только зарегистрироваться.
Зарегистрироваться
#реклама 18+
ya.rekonfa.ru
О рекламодателе
6 518
👩💻 Что такое NER, зачем он нужен и когда не поможет
Я год ковырялся с NER-моделями для этикеток продуктов — в статье покажу, когда это работает, а когда нет. И что делать, если NER всё же не вытягивает задачу. От аннотации до продакшена.
Читать...
6 518
Бесплатный курс по дизайну в FIGMA от Yudaev School
Онлайн-программа с наставником и чатом.
Внимание! 80% практики.
✅По результату обучения у вас будет портфолио из нескольких работ.
✅Сертификат о прохождении курса.
✅Возможность пройти полное обучение и получить карьерное сопровождение!
Учитесь дизайну у профессионалов в Yudaev Shool.
Переходите по кнопки: "Подробнее" и начинайте свое обучение.
Доступ 0 руб.
Узнать больше
#реклама 16+
yudaevschool24.online
О рекламодателе
6 518
📈 Подборка статей для вашей карьеры
• Больше чем книга
• Как поставить цель на обучение, чтобы дойти до конца
• Движение вверх: как стать CTO — на примере пяти историй ИТ-директоров
• Какие айтишники будут востребованы в 2035г, а какие – нет?
• Как мы помогаем развиваться web3 front-end разработчикам благодаря нашей Карте развития в 2024 году
6 518
👩💻 Парсер на Python для сбора данных с сайта партнерки, которая продает аренду автомобилей по всему миру
Решал задачу подключения к автопартнёрке, но столкнулся с типичной болью: либо слишком сложно, либо слишком пусто. В статье покажу, как искал адекватную базу точек аренды с координатами.
Читать...
6 518
👩💻 Hello, World!“ и прощай: Почему новички сливаются из IT быстрее, чем успевают написать первую программу
Эта статья — крик души. О слепой погоне за IT-мечтой, о курсах, которые обещают сделать из вас гуру программирования за три месяца, и о деньгах, которые якобы посыпятся на вас, как из рога изобилия.
Читать...
6 518
⚙️ Что такое модуль
itertools в Python и как он используется?
itertools — это стандартный модуль Python, предоставляющий эффективные функции для работы с итераторами. Он используется для обработки последовательностей, создания комбинаций, перестановок и выполнения других задач с итерациями.
➡️ Пример:
from itertools import permutations
data = ['A', 'B', 'C']
for perm in permutations(data):
print(perm)
🗣️ В этом примере permutations из itertools генерирует все возможные перестановки элементов списка data. Это удобно для работы с комбинациями данных в алгоритмах или задачах оптимизации.🖥 Подробнее тут
6 518
👩💻 Круговой импорт в Python: как он ломает проекты и как его победить
Рассказываю, как отловить, понять и разрулить круговые импорты в Python-проектах. Без магии не обойдётся — тут и детектив, и немного шаманства. Всё на примерах.
Читать...
6 518
⚙️ 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
6 518
👩💻 Доверяй, но проверяй: Как парсинг помогает выявить фейки в НСИ
Статья описывает Excel-файл с актуальной информацией о ГОСТах, обсуждает их применение и влияние данных. Рассматриваются подходы к парсингу и автоматизации с использованием C#, Python и VBA.
Читать...
6 518
👩💻 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...
6 518
💼 «Хочу уволиться, но боюсь»: что делать
«Завтра напишу заявление об увольнении» — фраза, которую многие повторяют каждый понедельник, но так и не решаются на перемены. Сегодня поговорим о том, как перестать саботировать собственную карьеру и научиться управлять страхом перемен. Спойлер: дело не в лени и не в комфортной зарплате.
Читать...
6 518
👩💻 Объединяем фреймы данных в pandas: две самые распространённые операции
Статья рассматривает автоматизацию объединения таблиц с биохимическими показателями крови, поступающих из разных клиник. Показано, как с помощью одной команды в pandas легко объединить данные, несмотря на различия в порядке столбцов.
Читать...
6 518
👩💻 7 продвинутых приемов pandas для науки о данных
Статья делится 7 продвинутыми приёмами работы с pandas для оптимизации задач анализа данных. Рассматриваются, например, итерации по группам с df.groupby().iter() и другие способы упростить повторяющиеся операции.
Читать...
6 518
👩💻 Умная генерация коротких ссылок с контролем коллизий
Реализуйте функцию
shorten_url(original_url, storage), которая генерирует короткий код (например, 5 символов) для длинной ссылки.
Функция должна гарантировать уникальность кода и использовать уже существующий storage (словарь вида {short_code: original_url}) для проверки коллизий.
Код должен быть: • Состоящим из символов [a-zA-Z0-9] • Фиксированной длины (по умолчанию 5) • Уникальным: если сгенерированный код уже есть — нужно сгенерировать другойРешение задачи🔽
import random import string def shorten_url(original_url, storage, code_length=5): chars = string.ascii_letters + string.digits attempt = 0 max_attempts = 1000 while attempt < max_attempts: code = ''.join(random.choices(chars, k=code_length)) if code not in storage: storage[code] = original_url return code attempt += 1 raise RuntimeError("Unable to generate unique code after many attempts") # Пример использования storage = {} url = "https://example.com/very/long/link" code = shorten_url(url, storage) print(code) print(storage)
6 518
👩💻 Как и когда использовать Celery — мой опыт на проде
Рассказываю, как прикрутил Celery, чтобы фоновые запросы к AI-API не превращались в очередь в МФЦ. Плюсы, грабли и когда это вообще стоит делать.
Читать...
6 518
Антипаттерны не щадят даже лучших.
С 13 по 17 октября пройдет новый сезон Podlodka Techlead Crew “Архитектурные антипаттерны”.
Обсудим ошибки, которые ломают архитектуру, и как их избежать.
В программе:
🛠️ Модульный монолит: убийца микросервисов. Какие плюсы микросервисов реально доступны и без них и как монолит снижает сложность и экономит ресурс — Денис Цветцих
📑 Дизайн-доки — инженерная культура в FAANG. Как обсуждать архитектуру до кода, избегать холиваров и делать дизайн-доки полезными — Дмитрий Волыхин
⚡ Error Handling: от боли к порядку. Стандарты обработки ошибок вместо хаоса при интеграциях через API — Евгений Лукьянов
🔍 Круглый стол. Архитектурные антипаттерны: как вовремя распознать. Первые звоночки анти‑паттернов, практические примеры и стратегии их предотвращения — Алексей Кашин, Салих Фахрутдинов, Андрей Шарапов
🧠 Всё, что обсудим, реально применимо и пригодится уже в следующем спринте
Подробности и билеты: https://podlodka.io/techcrew
6 518
👩💻 Когда уверенность становится самонадеянностью: история одной фатальной ошибки
Привет! Я — Денис, студент Ярославского университета и сотрудник Тензора. В статье расскажу, как мы с командой разработали кликер-игру и столкнулись с ошибками, но получили ценный опыт.
Читать...
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
