Программистика

👩‍💻 Magic Wormhole — это библиотека и утилита командной строки для безопасной передачи файлов, папок или текста между компьютерами! 🌟 Процесс передачи организован с использованием уникальных "wormhole-кодов", которые легко произносимы и вводятся вручную или через автодополнение. Эти коды одноразовые, что обеспечивает высокий уровень безопасности. 🐱 Ссылка на GitHub Программистика || #Library

Недалёкое будущее Программистика|| #Мемы

Прекрати гуглить — вот полезные каналы по операционкам и харду: 🟢Windows Club 🟢Linux Club 🟢Apple Club 🟢Hardware Club После подписки ты выжмешь из железа 1000% и поднимешь lvl компьютерной грамотности!

👩‍💻 Почему твой Python-код медленный? И как это починить! У многих код на Python работает медленно — и вместо решения проблемы все сразу ищут «быстрые» языки. Но чаще всего виноват не Python, а ты. Давай разбираться 👇 📌 Главные причины медленного кода: 🟢 Ненужные циклы и вложенные структуры 🟢 Работа с большими списками и словарями без оптимизации 🟢 Частые вызовы тяжёлых функций 🟢 Плохая работа с памятью и коллекциями 🔧 Пример 1: Медленные списки вместо множеств

items = [1, 2, 3, 4, 5]

if 5 in items:
    print("Есть!")  # Медленно при больших списках

✅ Исправляем:

items = {1, 2, 3, 4, 5}  # set — поиск мгновенный
if 5 in items:
    print("Есть!")

🗣 В списке поиск — O(n), в set — O(1). Это важно! 🔧 Пример 2: Списки vs генераторы 🔴 Плохо:

result = sum([x for x in range(10**6)])

🟢 Лучше:

result = sum(x for x in range(10**6))

✅ Генератор экономит память — потому что не создаёт весь список сразу. 🔧 Пример 3: Лишние функции внутри циклов 🔴 Плохо:

for i in range(10**6):
    value = expensive_function(i)

🟢 Лучше — мемоизация (кэширование результатов):

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def expensive_function(x):
    # Тяжёлая операция
    return x * x

for i in range(10**6):
    value = expensive_function(i)

🧠 Часто вызываешь с одними и теми же данными? Кэшируй. 🔧 Пример 4: Используй библиотеки под капотом на C Если считаешь в лоб — это медленно. Используй numpy, pandas, collections:

from collections import Counter

data = ['a', 'b', 'a', 'c', 'b', 'a']
count = Counter(data)
print(count)  # Counter({'a': 3, 'b': 2, 'c': 1})

✅ В 100 раз быстрее ручного подсчёта. 💡 Запомни: ✔️ Множества (set) для поиска ✔️ Генераторы вместо списков ✔️ Кэшируй тяжёлые функции ✔️ Используй готовые быстрые библиотеки ✔️ Измеряй скорость через timeit или cProfile, а не на глаз ❓ А если хотите предложить свою тему — не стесняйтесь и пишите! Мы с радостью сделаем пост специально для вас 👋

Если программисту что-то не по душе — он просто переписывает это с нуля. Так и здесь: автор устал от Boosty и сделал собственную платформу.

📱 Первоисточник

Программистика|| #video

🟢 Walrus-оператор := в Python — как работает и когда применять С Python 3.8 в языке появился новый синтаксис: :=. Он позволяет присваивать переменные внутри выражений — без лишнего кода. Но новички часто не понимают, когда его использовать и зачем. 📌 Что делает :=? ➡️ Выполняет присваивание внутри выражения ➡️ Возвращает это же значение 🗣 Другими словами: можно одновременно *присвоить* и *использовать* переменную. 👍Пример 1: Цикл while без повторного input() 🔴 Старый способ:

data = input("Введите что-то: ")
while data != "exit":
    print(f"Вы ввели: {data}")
    data = input("Введите что-то: ")

🟢 С :=:

while (data := input("Введите что-то: ")) != "exit":
    print(f"Вы ввели: {data}")

✅ Стало компактнее, логика — та же. Особенно удобно, если внутри while ты используешь переменную, полученную снаружи. 👍 Пример 2: Условие с присваиванием Допустим, ты парсишь строки и хочешь проверить, есть ли число в строке. Без :=:

match = re.search(r"\d+", text)
if match:
    number = match.group()
    print("Нашли число:", number)

С :=:

if (match := re.search(r"\d+", text)):
    print("Нашли число:", match.group())

📌 Меньше кода — не дублируется re.search(...). 👍 Пример 3: List comprehension с промежуточным значением 🔴 Без := приходится писать громоздко:

squares = []
for x in range(10):
    sq = x * x
    if sq > 20:
        squares.append(sq)

🟢 С :=:

squares = [sq for x in range(10) if (sq := x * x) > 20]

➡️ Здесь sq := x * x сохраняет значение, а затем используется сразу же в условии. 👍 Пример 4: Чтение файла построчно Допустим, ты читаешь большой файл и хочешь работать с построчно обработанными значениями. Раньше:

line = f.readline()
while line:
    process(line)
    line = f.readline()

Теперь:

while (line := f.readline()):
    process(line)

🔍 Краткий итог 💡 Walrus-оператор полезен, когда: ✔️ Тебе нужно одновременно присвоить и использовать значение ✔️ Ты хочешь избежать повторной операции (input, вызов функции и т.п.) ✔️ Ты пишешь компактный генератор или условие ⚠️ Не злоупотребляй: ✖️ Если := ухудшает читаемость — лучше не использовать ✖️ Не путай с обычным = — := можно использовать только внутри выражения, = — в теле инструкции 💡 Запомни: ✔️ := = присвоение + возврат значения ✔️ Работает в Python 3.8+ ✔️ Упрощает код, если использовать с умом ❓ А ты уже использовал walrus-оператор? Где он реально помог упростить код?

👩‍💻 Графическая шпаргалка Python

🌐 Ссылка

Программистика // #doc

🚀 Не стройте ракету, пока не собрали бумажный самолёт Один из главных рисков в запуске IT-продукта — застрять в бесконечной доработке и не выйти на рынок. В комьюнити Короче, Капитан делают по-другому. Челлендж: 12 запусков за 12 месяцев. ✅ Разработка и запуск — за 1 месяц ✅ Минимальные вложения (средний бюджет на продвижение — $150) ✅ Честный разбор: что получилось, а что — нет Формула проста: 1 запуск = 1 функция = решение 1 проблемы Три главных правила: ⚡️Проверенный спрос, а не догадки ⚡️ Быстрый запуск без перфекционизма ⚡️ Только США и ЕС — там платят за удобство 📎 Канал Короче, Капитан показывает запуск, продвижение и доход по каждому продукту в реальном времени. 🧩 Без иллюзий, без теорий — только работающие подходы и реальные цифры. 👉 Подписаться: @its_capitan

Программистика || #Мемы

🟢 Почему нужно писать is None, а не == None? Многие проверяют x == None, не задумываясь. Но в Python это антипаттерн. Есть причина, почему правильно писать x is None. Разберёмся! 📌 Пример:

x = None

if x == None:
    print("None!")  # ✅ Сработает

if x is None:
    print("Тоже None!")  # ✅ Тоже сработает

🗣 Кажется, разницы нет. Но она есть — и важная. 📌 В чём подвох? ✔️ == вызывает метод __eq__(), и поведение может быть переопределено ✔️ is сравнивает идентичность объектов в памяти 📦 Представь, у тебя класс:

class MyObject:
    def __eq__(self, other):
        return True  # всё равно, что сравниваешь

obj = MyObject()
print(obj == None)  # ✅ True
print(obj is None)  # ❌ False

🔴 == None может вернуть True даже если объект не None! 🟢 Только is None гарантирует точную проверку. 💡 Запомни: ✔️ Пиши if x is None ✔️ И наоборот: if x is not None ✔️ Никогда не используй == None — это баг, ждущий своего часа ❓ А ты где-нибудь в проекте встречал == None?

❗ТОП 2 канала для тех, кто хочет хочет развиваться в кибербезе 🔤Project Omega — закрытая лаборатория белого хакера. Криптография на практике и разборы популярных инструментов защиты. 🔤no system is safe // cybersec — один из древнейших ресурсов по информационной безопасности в рунете. Книги, курсы, полезные тулсы, уроки по Linux, новости клирнета. 🔤Никаких заявок! Каналы открыты!

Программистика || #Мемы

Как живет айтишник, который зарабатывает 5000$ в мес? Живет хорошо! За глубокие знания и умение решать самые сложные задачи его ценят в любой команде: от стартапа до крупной корпорации. А он умеет продавать себя, получать лучшие предложения на работу и эффективно распределять время. Для этого нужно всего 5 минут в день читать канал айтишника. Здесь вы найдёте практические советы, инсайды и секреты от разработчика с 11+ лет опыта, о которых не рассказывают на курсах. 5 минут на канале заменят месяцы самостоятельного изучения. Подписывайтесь: https://t.me/+IT7CNlGRCpw5YzEy

Let's code a beginner's Python BANK PROGRAM

📱 Первоисточник

Программистика || #Видео

👀 Книга "Python, Django, Data Science" Показаны основы работы на Python, а также два его основных ответвления – веб-разработка на Django и область прикладного искусственного интеллекта, являющаяся частью Data Science. Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа данных. Программистика|| #doc

👩‍💻 Почему or в Python работает не так, как ты думаешь? Новички часто используют or, думая, что он возвращает True или False. Но в Python всё устроено немного иначе. И это может привести к неожиданному поведению 👇 📌 Пример:

def get_name(name):
    return name or "Anonymous"

print(get_name("Alice"))   # ✅ Alice
print(get_name(""))        # ❌ Anonymous

🗣 Почему второй результат — "Anonymous", хотя мы передали строку? Потому что в Python or возвращает первое истинное значение, а не логическое True/False. 📌 Как это работает:

x = "" or "fallback"
print(x)  # "fallback" — потому что "" считается ложным значением

x = 0 or 5
print(x)  # 5

x = [] or [1]
print(x)  # [1]

⚠️ Опасность: ты можешь получить "резервное" значение даже если аргумент технически передан, но он пустой (0, "", [], False и т.д.) 📌 Как избежать ошибок? 1️⃣ Явно проверяй is None, если важно отсутствие значения, а не "пустота":

def get_name(name=None):
    if name is None:
        return "Anonymous"
    return name

2️⃣ Не полагайся на or, если ноль или пустая строка — валидные значения. 💡 Запомни: ✔️ or возвращает одно из значений, а не True/False ✔️ or — это не "если пусто — подставь", а "возьми первое истинное" ✔️ Будь осторожен с 0, [], "", False — они все считаются ложными ❓ А у тебя бывало, что or подставлял значение, которого ты не ждал?

🐍💩👩‍💻👩‍💻🧑‍💻🧑‍💻🐧👩‍💻🧑‍💻👩‍💻👩‍💻 В сети начали массово сливать курсы и книги известных онлайн школ по айти Вот отсортированная база с тонной материала (постепенно пополняется): (363 видео, 87 книги) — Python (415 видео, 68 книги) — Frontend (143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг (352 видео, 89 книги) — С/С++/C# (343 видео, 87 книги) — Java/QA (176 видео, 32 книги) — Git/Linux (174 видео, 91 книги) — DevOps (167 видео, 53 книги) — PHP/1С (227 видео, 83 книги) — SQL/БД (114 видео, 77 книги) — Сисадмин (107 видео, 43 книги) — BA/SA (181 видео, 32 книги) — Go/Rust (167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift (112 видео, 24 книги) — Flutter (137 видео, 93 книги) — DS/ML (113 видео, 82 книги) — GameDev (183 видео, 37 книги) — Дизайн (136 видео, 33 книги) — PM/HR Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram

👩‍💻 Почему += может вести себя не так, как ты ожидаешь? Многие думают, что += всегда создаёт новый объект. Но в Python всё зависит от типа данных. Особенно опасно это с списками и другими изменяемыми типами. 📌 Пример с числом (всё нормально):

x = 10
x += 5
print(x)  # ✅ 15 — создалось новое число

📌 А теперь со списками:

a = [1, 2]
b = a
a += [3]

print(a)  # ✅ [1, 2, 3]
print(b)  # 😱 [1, 2, 3] — тоже изменился!

🗣 Почему так? += для списков — это не создание нового списка. Это мутабельное изменение на месте (list.__iadd__). То есть a и b указывают на один и тот же объект в памяти — и += меняет его. 📌 Что делать? 1️⃣ Если хочешь создать новый список — используй +, а не +=:

a = [1, 2]
b = a
a = a + [3]  # Новый объект!

print(a)  # [1, 2, 3]
print(b)  # [1, 2]

2️⃣ Или делай copy() заранее:

a = [1, 2]
b = a.copy()
a += [3]

print(a)  # [1, 2, 3]
print(b)  # [1, 2]

💡 Запомни: ✔️ += изменяет объект на месте, если он мутабельный ✔️ Список, словарь, множество — всё меняется по ссылке ✔️ Для создания нового объекта — используй + или copy() ❓ А ты знал, что a += b может затронуть и другие переменные?

Программистика|| #Мемы

Айтишник, который не умеет использовать командную строку bash – так себе специалист. Если посетить несколько собеседований уровня от миддл, то можно убедиться, что вопросы про опыт работы в консоли появляются довольно часто. Сходу научиться всем командам bash нереально – их очень много. К счастью, появился канал BashMaster, в котором каждый день можно узнавать по одной небольшой связке команд и сразу же внедрять их в свою работу. Подпишись, освоишь bash на изи 👍