About Python [ru]

⚙️ Что такое asyncio.gather в Python и зачем оно используется? asyncio.gather — это функция из модуля asyncio, которая позволяет запускать несколько асинхронных задач параллельно и дожидаться их завершения. Она полезна, когда нужно выполнить несколько независимых асинхронных операций одновременно. ➡️ Пример:

import asyncio

async def fetch_data(name, delay):
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"{name} завершён через {delay} сек.")
    return name

async def main():
    results = await asyncio.gather(
        fetch_data("Задача 1", 2),
        fetch_data("Задача 2", 1),
        fetch_data("Задача 3", 3)
    )
    print("Результаты:", results)

asyncio.run(main())

🗣️ В этом примере asyncio.gather запускает три асинхронные задачи параллельно. Результаты всех задач собираются после их завершения. Это ускоряет выполнение по сравнению с последовательным запуском.

🖥 Подробнее тут

⚙️ Функциональные зависимости в таблице (удобный форк FDTool для python3) Разбираем функциональные зависимости в таблицах и библиотеку FDTool для Python. Как эффективно работать с большими и сложными таблицами, понимая их архитектуру и зависимости. Читать...

🔎 Подборка вакансий для джунов Младший специалист отдела разработки (Python) / Специалист по парсингу данных 🟢Python, Django, Celery, Linux, PostgreSQL, Git 🟢от 70 000 ₽ на руки | 1–3 года Младший Python-разработчик (FastAPI) 🟢Python, FastAPI, SQL, Git, Docker, Redis, Celery 🟢до 100 000 ₽ на руки | 1–3 года Junior IT специалист | Системный аналитик 🟢SQL, Python, REST, API, XML, JSON, BPMN, UML, Scrum 🟢от 100 000 до 160 000 ₽ на руки | Без опыта Младший DevOps инженер 🟢Linux, Docker, Kubernetes, GitLab CI, Bash, Python, Prometheus, Grafana 🟢от 120 000 до 180 000 ₽ на руки | 1–3 года

👩‍💻 Парсинг и подсчёт количества слов в текстовом файле Напишите функцию на Python, которая принимает путь к текстовому файлу и возвращает словарь с подсчётом количества уникальных слов. Слова должны сравниваться без учёта регистра, а знаки препинания должны быть удалены. Пример:

# Содержимое файла example.txt:
# "Hello, world! This is a test. Hello again."

result = count_words_in_file("example.txt")
print(result)
# Ожидаемый результат:
# {'hello': 2, 'world': 1, 'this': 1, 'is': 1, 'a': 1, 'test': 1, 'again': 1}

Решение задачи🔽

import string from collections import Counter def count_words_in_file(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read().lower() text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation)) words = text.split() return dict(Counter(words)) # Пример использования result = count_words_in_file("example.txt") print(result)

👩‍💻 Как сократить время выполнения ресурсоемких задач в Python Как ускорить вычисления в Python? Статья покажет, как оптимизировать код на GPU для работы с большими данными и ML-моделями. Простые техники без смены языка и алгоритмов на примере набора Online Retail. Читать...

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • Большой гайд по миграциям в Django: полезные советы и обход типичных подводных камней • Когда уверенность становится самонадеянностью: история одной фатальной ошибки • Как создать свой веб-фреймворк на Python • Рекурсивные запросы в SQLAlchemy • С бумаги на цифровую карту: генерация файла из таблицы для импорта на карту и геокодирование адресов с помощью Python

👩‍💻 Поиск подстроки в строках файла Напишите функцию, которая принимает путь к текстовому файлу и строку для поиска, а затем выводит все строки файла, содержащие эту строку (игнорируя регистр). Если совпадений нет, функция должна вывести сообщение об отсутствии результатов. Пример:

search_in_file('example.txt', 'python')

• Если в example.txt есть строки, содержащие слово "python" (в любом регистре), они будут напечатаны. Решение задачи🔽

def search_in_file(file_path, query): query_lower = query.lower() found = False with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: if query_lower in line.lower(): print(line.strip()) found = True if not found: print("Ничего не найдено.") # Пример использования # search_in_file('example.txt', 'python')

👩‍💻 Делаем управление конфигами удобным при помощи pydantic_settings В этой статье научимся использовать модуль pydantic_settings, который позволяет разработчикам легко управлять настройками проекта и загружать их из разных источников, таких как переменные окружения и файлы json, yaml, toml, а также дает доступ к легкой валидации вводимых значений Читать...

🔎 Подборка зарубежных вакансий Middle Python Developer 🟢Python, Django REST, Celery, Docker, Git, Nginx, Redis, PostgreSQL 🟢от 1 800 € на руки | 1–3 года Senior Python Developer 🟢Python, TON, Asyncio, FastAPI, Telethon, MongoDB, MySQL, PostgreSQL, Redis, RabbitMQ, Docker, GitLab, GraphQL, PlantUML 🟢от 3 500 € до вычета налогов | 3–6 лет Senior Machine Learning Engineer 🟢Python, C++, R, TensorFlow, NumPy, SciPy, Pandas, MongoDB, Elastic, Hadoop, ClickHouse, Ansible, Shell Scripting, Chef 🟢от 5 500 до 7 000 € до вычета налогов | Более 6 лет DevOps Engineer/Infrastructure Engineer 🟢Linux, Python, Docker, Kubernetes, Bash, CI/CD, Zabbix, C++, MacOS, OSI 🟢от 4 500 до 5 700 $ на руки | 3–6 лет

📚 Учись через объяснение другим Застрял на сложной концепции или новой технологии? Учить материал в одиночку можно долго и мучительно. 👉 Совет: попробуй объяснить его другому человеку или даже воображаемому «джуниору». Чем проще ты можешь объяснить, тем лучше ты это понимаешь. А если наткнёшься на пробелы в знаниях, сразу станет ясно, где копать глубже.

👩‍💻 Большой гайд по миграциям в Django: полезные советы и обход типичных подводных камней Статья углубляется в Django-миграции для новичков. Разбираются фиктивные применения, миграции данных, «сухая проверка» и частые ошибки. Примеры из практики и полезные советы помогут освоить процесс. Читать...

🔎 Подборка вакансий для лидов Lead Python Developer 🟢Python, UML, C/C++ 🟢от 450 000 до 600 000 ₽ | более 6 лет Tech Lead Python 🟢Python, REST API, RabbitMQ, Kafka, подход Contract First 🟢от 250 000 до 300 000 ₽ до вычета налогов | 3–6 лет Team Lead (Python) 🟢Python, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, Kafka, Alembic, GitLab CI, Docker, Kubernetes, GraphQL 🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет

⚙️ Что такое contextlib в Python и зачем он используется? Модуль contextlib предоставляет утилиты для работы с контекстными менеджерами. Он позволяет создавать собственные контекстные менеджеры без необходимости вручную реализовывать методы __enter__ и __exit__. Это упрощает управление ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения. ➡️ Пример:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def managed_file(name):
    f = open(name, 'w')
    try:
        yield f
    finally:
        f.close()
        print(f'Файл {name} закрыт.')

# Использование контекстного менеджера
with managed_file('example.txt') as f:
    f.write('Привет, мир!')

🗣️ В этом примере @contextmanager создаёт контекстный менеджер для работы с файлом. Файл автоматически закрывается после выполнения блока with, даже если произойдёт ошибка.

🖥 Подробнее тут

✅️ GitHub теперь в Telegram! Подписывайтесь: @GitHub

📈 Подборка статей для вашей карьеры • Рецензия на книгу «MySQL. Сборник рецептов. 4-е издание» • Чек-лист тестировщика в финансовой компании • Чем Cloud-инженер отличается от DevOps-инженера и что между ними общего • Базовое программирование, или Почему джуны не могут пройти к нам собеседование • Я стал аналитиком, потому что не смог быть программистом

📝 Подборка вакансий для сеньоров Разработчик Python (Senior) • Python, SQL, Git, Linux, PyQT6, Qpid, Docker, Vault, SQLAlchemy, Pydantic, lxml, pytest, Jinja, Atlassian • Уровень дохода не указан | от 5 лет Senior Python/Openstack developer • OpenStack, Python, PostgreSQL, Linux, KVM, Kubernetes, Django, Celery, Ansible • Уровень дохода не указан | от 3 лет Разработчик Python • Python, FastAPI, Flask, PostgreSQL, MySQL, Kafka, Cassandra, ClickHouse, Redis, Elasticsearch, Kubernetes • Уровень дохода не указан | от 3 лет Senior Python разработчик • Python, Flask, FastAPI, Aiohttp, Kafka, Artemis MQ, RabbitMQ, Git, Redis, PostgreSQL • Уровень дохода не указан | от 3 лет

👩‍💻 С бумаги на цифровую карту: генерация файла из таблицы для импорта на карту и геокодирование адресов с помощью Python Статья описывает процесс оцифровки географических данных с бумажных таблиц. С помощью Python-скриптов создаются GPX-файлы, выполняется геокодирование и автоматический расчёт расстояний между точками. Читать...

👩‍💻 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...

👩‍💻 Фильтр уникальных слов Напишите функцию, которая принимает строку текста и возвращает список всех уникальных слов в алфавитном порядке. • Игнорируйте регистр символов (например, "Привет" и "привет" считаются одним словом). • Удалите знаки пунктуации. • Верните результат в виде списка строк. Пример:

text = "Привет, мир! Привет всем."
result = unique_words(text)
print(result)  # ['всем', 'мир', 'привет']

Решение задачи🔽

import re def unique_words(text): words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower()) return sorted(set(words)) # Пример использования text = "Привет, мир! Привет всем." print(unique_words(text)) # ['всем', 'мир', 'привет']

Успешное будущее Вашего ребёнка в Ваших руках! 📚Как обучение ИТ-навыкам может повысить успеваемость в школе? 🎓Какие преимущества в будущем есть у детей, умеющих программировать? 💻Зачем программирование "гуманитарям" и могут ли такие дети его освоить? Давайте разберёмся! 19 декабря в 19:00 по МСК на бесплатной встрече педагоги из ИТ-школы Университета Иннополис ответят на эти и любые другие интересующие Вас вопросы. Регистрируйтесь, чтобы помочь своим детям стать успешными! Зарегистрироваться #реклама 16+ progmatica.innopolis.university О рекламодателе