About Python [ru]

🧭 Документация — это не wiki, а навигатор Многие пишут документацию, как хранилище фактов. Но пользователю нужно не «знать всё», а быстро дойти до цели. 👉 Совет: строй документацию как сценарий: «Ты хочешь Х — делай 1, 2, 3». Дальше — ссылки на детали. Делай её пошаговой и прагматичной. Хорошая дока экономит человеку не время, а жизнь.

👩‍💻 IMPulse — наш взгляд на менеджмент инцидентов Статья представляет open source решение для менеджмента инцидентов, альтернативу Alertmanager. Рассматриваются его преимущества и возможности для компаний, ограниченных санкциями или политикой безопасности. Читать...

👩‍💻 Получение информации о системе с помощью Python Статья показывает, как системные администраторы могут использовать Python для быстрого получения информации о системе. Рассматриваются примеры скриптов для мониторинга производительности и отчетности. Читать...

👩‍💻 no-code (hub.ultralytics.com) в связке с Yandex DataSphere Статья рассматривает no-code и low-code платформы для обучения нейросетей. Особое внимание уделяется платформе Ultralytics Hub, её возможностям обучения Yolo-моделей и использованию ресурсов Yandex DataSphere. Читать...

Дарим подписку на Яндекс Музыку Ответьте на 1 вопрос и Яндекс Музыка ваша для вас и 3-х ваших близких. Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в подписке. Попробуйте бесплатно❤️ Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе Реклама на Яндексе

📈 Подборка статей для вашей карьеры • «Снова упала?» Как поднять самооценку и зачем мы сравниваем себя с другими, даже если от этого больно • Из учителя в QA: мой путь в IT • Рынок дата-инженеров и прогноз на 2025 • Лидерами рождаются или становятся? Откуда берутся управленцы и лидеры в IT • Работать или переработать: как победить в себе заядлого удаленщика

➡️ Оптимизация ядра WebGPU для перемножения матриц и достижения производительности свыше 1ТФЛОПС Статья рассказывает о создании Surfgrad — высокопроизводительной библиотеки для автоматического дифференцирования выражений с использованием WebGPU. Описываются тензорные операции и оптимизация под браузеры. Читать...

👩‍💻 Как написать Raft на чистом Python: основы Статья объясняет основы реализации алгоритма Raft на Python. Рассматриваются механизмы выбора лидера, репликации данных и обеспечения согласованности для стабильной работы распределённых систем. Читать...

👩‍💻 Создание блога на FastAPI с нуля: JWT, Markdown и современный веб-дизайн В этой статье мы создадим полноценный мини-блог на FastAPI с нуля, используя современные технологии веб-разработки. Вы узнаете, как реализовать JWT-аутентификацию, работать с Markdown и создать привлекательный пользовательский интерфейс. Читать...

👩‍💻 Самая наглядная и простая модель естественного отбора: птицы со всего одним геном. Важность разнообразия у потомков Статья представляет простейшую модель естественного отбора с одним параметром-гена. Рассматриваются принципы её работы, интерактивные примеры кода на Python с использованием p5py, и визуализации в формате гифок. Читать...

👩‍💻 Поиск пересечения двух списков Напишите функцию, которая принимает два списка и возвращает новый список, содержащий только элементы, которые присутствуют в обоих списках. Порядок элементов в результирующем списке должен соответствовать их порядку в первом списке. Пример:

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [3, 4, 5, 6, 7]

result = find_intersection(list1, list2)
print(result)
# Ожидаемый результат: [3, 4, 5]

Решение задачи🔽

def find_intersection(list1, list2): set2 = set(list2) return [item for item in list1 if item in set2] # Пример использования: list1 = [1, 2, 3, 4, 5] list2 = [3, 4, 5, 6, 7] result = find_intersection(list1, list2) print(result)

👩‍💻 AJAX-запросы в Django на примере простейшего приложения сбора и показа сообщений Статья предлагает простой мануал по использованию AJAX для динамического обновления страниц. Рассматривается взаимодействие фронтенда с AJAX и бэкенда на Django, с акцентом на минимализм кода для новичков. Читать...

👩‍💻 Конвертер CSV в JSON Напишите скрипт, который принимает путь к файлу CSV, конвертирует его содержимое в формат JSON и сохраняет результат в новый файл с тем же именем, но с расширением .json. Пример:

id,name,age
1,Alice,30
2,Bob,25
3,Charlie,35

python csv_to_json.py data.csv

[
  {"id": "1", "name": "Alice", "age": "30"},
  {"id": "2", "name": "Bob", "age": "25"},
  {"id": "3", "name": "Charlie", "age": "35"}
]

Решение задачи🔽

import csv import json import sys import os def csv_to_json(csv_file_path): try: json_file_path = os.path.splitext(csv_file_path)[0] + ".json" with open(csv_file_path, 'r', encoding='utf-8') as csv_file: reader = csv.DictReader(csv_file) data = [row for row in reader] with open(json_file_path, 'w', encoding='utf-8') as json_file: json.dump(data, json_file, indent=4, ensure_ascii=False) print(f"Файл успешно конвертирован: {json_file_path}") except FileNotFoundError: print(f"Ошибка: Файл {csv_file_path} не найден.") except Exception as e: print(f"Ошибка: {e}") # Пример использования: if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) < 2: print("Использование: python csv_to_json.py <путь_к_csv>") else: csv_to_json(sys.argv[1])

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • О векторных базах данных простым языком • Ломаем капчу 4Chan • Создаём генератор аудиокниг с персональным переводом • Оптимизация ядра WebGPU для перемножения матриц и достижения производительности свыше 1ТФЛОПС • Самая наглядная и простая модель естественного отбора: птицы со всего одним геном. Важность разнообразия у потомков

👩‍💻 ТОП-43 курса по Machine Learning, включая бесплатные курсы по машинному обучению В статье представлены как платные, так и бесплатные онлайн-курсы по машинному обучению, которые подойдут как новичкам, так и опытным специалистам. Узнайте, как создавать ML-модели, работать с большими данными и применять полученные навыки в реальных проектах, чтобы открыть новые карьерные возможности. Читать...

🪞 Читай чужой код как зеркало своего уровня Ты либо хвалишь себя, что «так бы не написал», либо впадаешь в панику — «я бы никогда так не смог». И то, и другое — полезно. 👉 Совет: анализируй чужой код активно: что работает хорошо? Что кажется опасным? Какие паттерны тебе бы пригодились? Не просто читай — изучай. Это кратчайший путь к росту.

👩‍💻 Вредоносные пакеты deepseeek и deepseekai были опубликованы в Python Package Index Исследователи обнаружили вредоносные пакеты deepseeek и deepseekai, крадущие конфиденциальные данные из окружения. В статье разбор атаки, её механизм и рекомендации по защите. Читать...

➡️ Чистый код в Python Статья посвящена основам написания чистого кода на Python. Она рассматривает преимущества, стандарты и принципы чистого кода, а также содержит рекомендации, полезные для начинающих разработчиков, стремящихся улучшить качество своего кода. Читать...

👩‍💻 Мир за пределами Pandas: достойные альтернативы для работы с данными В статье рассмотрены альтернативы Pandas: от колоночной DuckDB и сверхскоростной Polars до мощного Modin и гибкого Vaex. Узнайте их особенности, преимущества и ключевые характеристики. Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры • Вся правда о еженедельных созвонах, или Зачем переливать из пустого в порожнее? • Тяжела и неказиста жизнь простого RnD. Часть первая: как работают с новыми технологиями в крупных компаниях • Прийти на внедренный проект на этапе развития системы: как аналитику быстро погрузиться в процессы • Как 97 лет назад хитрый менеджер-заяц заставил грозного лентяя сделать то, что тот очень не хотел. Смогли бы так? • 10 лучших приёмов логирования для разработчиков