Python академия

Python Requests анализ запроса При составлении запроса стоит иметь в виду, что перед его фактической отправкой на целевой сервер библиотека requests выполняет определенную подготовку. Подготовка запроса включает в себя такие вещи, как проверка заголовков и сериализация содержимого JSON. Если открыть .request, можно просмотреть PreparedRequest. Проверка PreparedRequest открывает доступ ко всей информации о выполняемом запросе. Это может быть пейлоад, URL, заголовки, аутентификация и многое другое. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

. Пожалуйста, не игнорируйте наше приглашение! Сегодня мы хотим поделиться полезной подборкой каналов, которые могут быть вам полезными. Скорее выбирайте категорию: Срок действия приглашений всего 1 час! ✅Вяжем шапки,варежки,свитера - t.me/+Hdmk0q50F2pkZTQy ✅АМИГУРУМИ-Вяжем игрушки- t.me/+VmvP1ECGDHxkODA6 ✅ Вязание(видео-уроки) - t.me/+m6L00g4STpszYWJi ✅Вяжем детям- t.me/+ksSjU7lzERw0MzYy ✅Вязание для новичков- t.me/+0sfy52JoKXExODZi Вяжем носочки- t.me/+HFXLXcKLa0cwMWMy Вязание крючком- t.me/+uPHYFp-PVuFkOTIy Вязание спицами- t.me/+9hwOHqLS0VA3ZjRi Узоры крючком- t.me/+DL6dsn4DQGsyNTRi Узоры спицами- t.me/+iwAtESzRlnw2ZjAy Схемы вязания- t.me/+wMa55NfPqWoxOWVi Бесплатные выкройки, уроки шитья - t.me/+NDrsreeCCEIwM2Qy Шитье для новичков- t.me/+472nw5vr3b05ZDgy Узнать больше #реклама О рекламодателе

Как убрать табуляцию в python? Вы можете использовать метод строки .replace() lineWithTabulation = "\tLine with tabulation" print(lineWithTabulation) lineWithoutTabulation = lineWithTabulation.replace('\t', '') print(lineWithoutTabulation) # Вывод : # Line with tabulation # Line with tabulation Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Хеширование паролей Python Для Python 3.x Здесь пароли будут хешироваться для последующего сохранения в базе данных. Тут мы будем использовать salt. salt является случайной последовательностью, добавленной к строке пароля перед использованием хеш-функции. salt используется для предотвращения перебора по словарю (dictionary attack) и атак радужной таблицы (rainbow tables attacks). Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Получи грант на обучение в Центральном университете Прояви себя, получи грант до 2,8 млн на обучение ИТ и бизнесу в вузе. Для школьников 10-х и 11-х классов, СПО. Подать заявку #реклама apply.centraluniversity.ru О рекламодателе

Функции высшего порядка в Python Функции высшего порядка в Python позволяют улучшить структуру кода, делая его более понятным и гибким. Они позволяют передавать функции как аргументы в другие функции и возвращать функции как результат выполнения другой функции. Такой подход делает код более модульным и упрощает его поддержку и расширение. Пример использования функций высшего порядка — это создание функции, которая принимает другую функцию в качестве аргумента. Например, мы можем создать функцию, которая принимает функцию для преобразования элементов списка. Затем мы можем передать эту функцию в качестве аргумента и применить ее к каждому элементу списка. Это позволяет нам легко изменять способ преобразования элементов без изменения основного кода.

def apply_function_to_list(func, lst):
    return [func(x) for x in lst]

def square(x):
    return x * x

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = apply_function_to_list(square, numbers)
print(squared_numbers)  # Output: [1, 4, 9, 16, 25]

В данном примере мы создали функцию apply_function_to_list, которая принимает функцию (в данном случае square) и список чисел. Функция apply_function_to_list применяет переданную функцию к каждому элементу списка и возвращает новый список с результатами преобразования. Таким образом, мы можем легко изменять функцию, которая применяется к элементам списка, не изменяя основной код. Использование функций высшего порядка также позволяет нам писать более компактный и элегантный код. Мы можем передавать анонимные функции (lambda-функции) в качестве аргументов, что делает код более читаемым и понятным. Кроме того, функции высшего порядка позволяют нам использовать функциональный подход к программированию, что может быть полезно при работе с большими объемами данных. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Хранение хеша и соли Для хранения можно использовать методы JSON, SQL, CSV и даже простой текстовый файл. Убедитесь, что пароль нигде не сохранен, ведь в этом состоит главная цель — избежать необходимость сохранения действующего пароля в исходном виде. Если вы ограничены только одним местом для хранения, можете добавить соль и пароль вместе и потом сохранить их. Можно будет разделить их во время чтения, когда вам будет известна длина соли и ключа. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Канал о роботах и промышленной автоматизации. SAMOS engineering - интегратор роботов. Отвечаем на самые актуальные вопросы. ✨ Сколько стоит роботизировать производство? 🏃‍♂️ Почему поставить робота на сварку дешевле чем нанять сварщиков? 📞Как купить по-настоящему рабочее решение? Хочешь сделать хорошо - сделай с SAMOS Узнать больше #реклама О рекламодателе

Поиск подстроки в строке Pегулярное выражение — это строка, задающая шаблон поиска подстрок в тексте. В Python есть встроенный модуль, позволяющий работать с регулярными выражениями, — re, который содержит функцию search. Она позволит вам найти подстроку в строке Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

📕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/cHzBf9 📙 Все участники открытого урока получат скидку на курс "Python Developer. Professional" Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Декораторы в Python Декораторы в Python — это мощный инструмент, который позволяет изменять поведение функций или классов без изменения их исходного кода. Они позволяют добавлять дополнительную функциональность к уже существующим объектам, делая код более читаемым и поддерживаемым. Декораторы можно рассматривать как функции, которые принимают другую функцию в качестве аргумента и возвращают новую функцию, обычно с расширенным или измененным поведением. Для создания декоратора необходимо определить функцию, которая будет выполнять дополнительную логику, и применить ее к целевой функции с помощью символа @. Например, если у нас есть функция, которую мы хотим декорировать, мы можем создать декоратор, который будет выводить время выполнения этой функции. Декоратор применяется к целевой функции, что позволяет нам измерить время ее выполнения без изменения самой функции.

import time

def timer_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Time taken to execute {func.__name__}: {end_time - start_time} seconds")
        return result
    return wrapper

@timer_decorator
def some_function():
    # some code here
    pass

some_function()

В приведенном примере мы создали декоратор timer_decorator, который измеряет время выполнения целевой функции и выводит результат. Затем мы применили этот декоратор к функции some_function с помощью символа @. При вызове some_function декоратор автоматически добавляет логику измерения времени выполнения, не изменяя саму функцию. Использование декораторов позволяет избежать дублирования кода и упрощает поддержку и анализ программы. Они также улучшают читаемость кода, поскольку дополнительная логика выносится из основной функции. Декораторы являются важной частью Python и позволяют разработчикам создавать более гибкие и масштабируемые приложения. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Курс по frontend-разработке с junior до middle Стань специалистом по frontend-разработке с помощью менторов. Оставь заявку! Узнать больше #реклама 16+ ykul.ru О рекламодателе

Форматирование данных с помощью pprint Модуль pprint из стандартной библиотеки Python предоставляет разработчикам удобный способ вывода сложных и вложенных объектов в более читаемом виде. В отличие от стандартной функции print, pprint автоматически форматирует данные для удобства восприятия. Когда вы пытаетесь вывести на печать крупный или сложно-структурированный объект с помощью print, результат может быть трудночитаемым из-за отсутствия форматирования. В таких случаях модуль pprint становится настоящим must-have инструментом для разработчиков, работающих с нетривиальными структурами данных. Пример использования pprint:

import pprint

data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York', 'hobbies': ['reading', 'coding', 'hiking']}
pprint.pprint(data)

В результате выполнения данного кода вы увидите словарь data в удобочитаемом формате, который автоматически отформатировал модуль pprint. Это значительно облегчает работу с большими и сложными структурами данных в Python. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Здесь научат стильно одеваться с любыми формами! "PLUS SIZE: Секреты Стиля" - ваш стильный компас! Не важно, какой у вас размер, уверенность и стиль доступны каждому!👍 - Подбор модных образов, которые подчеркнут вашу уникальность. - t.me/+yvmDUxVA5GAyZjBi - Секреты стиля и ухода, чтобы вы сияли. t.me/+yvmDUxVA5GAyZjBi - Находки аксессуаров и одежды специально для вас. t.me/+yvmDUxVA5GAyZjBi ❤️Откройте для себя свои собственные секреты стиля! 👌Ссылка на канал t.me/+yvmDUxVA5GAyZjBi Узнать больше #реклама О рекламодателе

Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC Библиотека Pillow (Python Imaging Library) предоставляет различные фильтры для обработки изображений. Один из параметров, который можно использовать при повороте изображения, — это resample. Этот параметр позволяет выбрать определенный фильтр, который будет применяться при изменении размера изображения. В Pillow доступны три основных фильтра: NEAREST (ближайший сосед), BILINEAR и BICUBIC. Фильтр NEAREST является фильтром по умолчанию и работает быстро, но может привести к пикселизации и потере деталей при увеличении изображения. Фильтр BILINEAR обеспечивает более плавное увеличение и улучшенное качество по сравнению с NEAREST. Фильтр BICUBIC является наиболее точным и обеспечивает наилучшее качество изображения, сохраняя детали и сглаживая цветовые переходы.

from PIL import Image

img = Image.open('image.jpg')
resized_img = img.resize((width, height), resample=Image.BICUBIC)
resized_img.show()

Использование фильтра BICUBIC позволяет улучшить четкость изображения и сохранить детали при изменении размера. Например, если на изображении присутствуют тонкие линии или текст, то фильтр BICUBIC поможет сделать их более четкими и улучшить общее качество изображения. При этом фильтры BILINEAR и NEAREST также могут быть полезны в зависимости от конкретной задачи и требований к изображению. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

‍Проверка данных при помощи декораторов Еще один полезный метод, который может быть реализован с помощью декораторов, заключается в проверке данных до запуска декорированной функции. Очень распространенный этому пример в веб-приложении — это аутентификация пользователя. Если задача проверки/аутентификации завершается неудачно, то декорированная функция не вызывается, и вместо нее появляется ошибка. В данном примере, декоратор only_admins ищет HTTP заголовок X-Auth-Token во входящем запросе и затем проверяет, если он совпадает с секретным токеном администратора, который для простоты мы сделали константой. Если нет заголовка токена, или если он есть, но не совпадает, то функция abort() из Flask выполняется для генерации ответа 401 и остановки дальнейших запросов. В противном случае запрос может пройти, вызвав при этом декорированную функцию. Обратите внимание, как в примере функции представления admin_route() используются декораторы app.route и only_admins. Это называется цепью декораторов. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Дизайн в FIGMA с нуля. Бесплатный курс + портфолио Онлайн-программа с наставником и чатом. Дизайн от профессионалов. Доступ 0 руб. Узнать больше #реклама 16+ yudaevschool24.online О рекламодателе

Как удалить элемент массива в Python? Вы можете использовать .remove() метод, чтобы удалить нужный элемент из массива на Python arr = ["тест", "тест 1", "тест 2"] arr.remove("тест 2") # Вывод: ['тест', 'тест 1'] print(arr) Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Проверка прав доступа через декораторы Распространенным шаблоном при работе с веб-приложениями является проверка есть ли у клиента разрешение на выполнение запрашиваемого действия. Проверки включают получение значения из заголовка HTTP запроса (токен) или из cookie браузера, для идентификации клиента. Затем, когда клиент распознан, используется специальный метод для определения допустимых прав доступа у данного клиента. Поскольку фактическая проверка разрешений зависит от приложения, здесь будет показан общий пример, в котором просто дает разрешение на выполнение запроса на основе значения из HTTP заголовка. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Крупнейший университет искусственного интеллекта Приглашаем на бесплатный однодневный интенсив по AI! Освой искусственный интеллект для профессионального роста: создавай нейросети, автоматизируй бизнес-задачи и зарабатывай на AI-решениях. ✨ 8 000+ студентов со всего мира ✨ 600+ AI-проектов, созданных студентами ✨ Сборная Университета — победители крупнейших AI-хакатонов России ✨ Стажировки в крупнейших компаниях России (РЖД, Ростелеком, РУДН, Совкомбанк, Самолет и другие) ✨ Трудоустраиваем выпускников в крупнейшие компании (Яндекс, ВТБ, Сбербанк, Роскосмос и другие) Будем рады видеть тебя в наших рядах! Узнать больше #реклама 16+ neural-university.ru О рекламодателе