🃏Harlequin — SQL IDE прямо в терминале

Как пишут авторы о библиотеке: «Функции, которые вы ожидаете от IDE, прекрасно работают прямо в вашем терминале». Среди этих функций перечисляют:

▫️Каталог данных. Позволяет видеть таблицы, столбцы и их типы.
▪️Редактор запросов.
▫️Окно для просмотра результатов (может вывести 1M+).
▪️Экспорт результатов и история запросов.

🔗 Ссылка на репозиторий

🐍🚀 Niquests: новый стандарт HTTP-клиентов в Python, превосходящий Requests

Библиотека Requests долгое время была де-факто стандартом для HTTP-запросов в Python, но у неё есть ряд серьезных недостатков. Инновационная библиотека Niquests не только исправляет ошибки Requests, но и предлагает множество улучшений.

В новой статье рассказываем обо всех преимуществах Niquests.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

🔢 Зачем использовать ndarray из NumPy вместо списков Python

Автор блога The Python Coding Stack объясняет, что такое массивы типа ndarray в NumPy и чем они отличаются от списков. Он отмечает, что:
▪️Из общего у ndarray и списков есть следующее: по ним можно итерироваться, они изменяемые.
▪️В списки вы можете положить объекты разных типов и они будут там храниться. Однако если попытаться провернуть такое с ndarray, то объекты разных типов преобразуются к одному (например, float).
▪️Использовать цикл for с ndarray в большинстве случаев бессмысленно. Массивы используют векторизацию, что позволяет им выполнять одну операцию на всех значениях сразу, вместо того чтобы выполнять её поэлементно. В результате ndarray работают намного быстрее, чем списки.

Кстати, nd в названии ndarray означает n-dimensional, то есть объекты ndarray могут иметь больше чем одно измерение.

🔗 Подробнее об этом можно прочесть в статье

🐍🎩 Hatchet: новый король распределения задач, который затмит Celery

Ваша система распределения задач тормозит проект? Пора переходить на Hatchet! Этот инновационный менеджер очередей решает проблемы, с которыми не справляются устаревшие инструменты.

Hatchet позволяет создавать отказоустойчивые процессы, решающие проблемы параллелизма, справедливости распределения задач и ограничения скорости обработки.

👉Обо всех преимуществах Hatchet рассказали в статье👈
🔗 Зеркало

💬 Чем вы в основном занимаетесь после работы в свободное от питона время?

❤️ — смотрю сериалы/фильмы, читаю книги, сижу в соцсетях
👍 — занимаюсь домашними делами: убираюсь, готовлю, провожу время с детьми
🥰 — работаю над пет-проектами
🔥 — занимаюсь спортом/хобби
🤔 — а я вообще не уверен, что у меня есть свободное время

👇 Пишите в комментариях собственные варианты

#интерактив

Основы программирования на Python

Курс для тех, кто хочет начать свою карьеру в IT и научится программировать на одном из самых востребованных языков.

Начните обучение с вводных занятий – https://proglib.io/w/3fb35fb3

Вводные занятия содержат:

– лекцию по условным инструкциям if/else и зачем они нужны;
– лекцию по операциями с целыми и вещественными числами;
– практические задания для закрепления материала, которые научат работать с условными операторами и создавать вложенные инструкции.

👉 Переходите на страницу и активируйте доступ к вводным занятиям: https://proglib.io/w/3fb35fb3

🧠🤖 Как создать память для вашего чат-бота на Python с
помощью графов знаний

Хотите, чтобы ваш чат-бот давал более точные и релевантные ответы, избегая «галлюцинаций»? Графы знаний в помощь!

В статье и туториале разбираем, что такое графы и как создать память на примере данных из Википедии.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

🐍⚙️ Rust vs Python: битва титанов в мире программирования

Выбор подходящего языка программирования для проекта — важное решение для разработчиков. Необходимо учитывать такие факторы, как поддержка сообщества, простота использования и производительность.

В новой статье сравниваем Rust и Python: рассматриваем ключевые особенности, преимущества и недостатки.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

💪 Что не так с MVP: как создать конкурентоспособный продукт

Традиционная концепция MVP нуждается в пересмотре — авторы предлагают альтернативный подход, основанный на тесном взаимодействии с целевой аудиторией и непрерывных итерациях для создания действительно ценного продукта.

👉 Читать статью
👉 Зеркало

🐍🎸 Курс Django: Сложная форма с кастомной капчей

В новой части курса делаем анкету с различными виджетами, защищаем форму с помощью капчи, автоматически отправляем данные и вложенные файлы на email.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

Предыдущие части:
Часть 1: Django — что это? Обзор и установка фреймворка, структура проекта
Часть 2: ORM и основы работы с базами данных
Часть 3: Основы работы с формами

📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»

Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!

🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas

Что такое замыкания?

Это концепция в программировании, когда вложенная функция имеет доступ к локальным переменным функции более высокого порядка, даже после того, как эта функция более высокого порядка уже завершила свою работу. 

Замыкания используются для инкапсуляции кода и скрытия важных данных. С помощью замыканий также можно избежать использования глобальных переменных.

Пример замыкания на Python:

def make_multiplier_of(n):
    def multiplier(x):
        return x * n
    return multiplier

times_three = make_multiplier_of(3)

times_five = make_multiplier_of(5)

print(times_three(9))  
print(times_five(3))  

#вопросы_с_собеседований

💪 Вышло крупное обновление Django Rest Framework

Django Rest Framework — это набор инструментов для создания API на основе Django. 15 марта вышел первый крупный релиз с сентября 2022 года.

🔸 Появилась поддержка Django 5.0 и Python 3.12.
🔸 Также добавили поддержку jQuery 3.7.1.
🔸 Стал использоваться метод POST вместо GET для выхода в просматриваемом API.
🔸 Была улучшена работа с сериализаторами.

🔗 Изучить все изменения можно по этой ссылке

🧑‍💻 Путь разработчика: один язык на всю жизнь или постоянное переобучение?

Мир IT постоянно развивается, и то, что было актуально вчера, сегодня может оказаться устаревшим. Мы хотим узнать, как часто разработчики меняют сферу деятельности и направление разработки в погоне за новыми знаниями и возможностями.

👉 Поделитесь своим мнением и опытом. Ваши ответы помогут нам лучше понять тенденции и предпочтения в сообществе разработчиков

Опрос займёт у вас примерно 4 минуты.

🐍 У нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним открытиям и тенденциям в мире Python.

В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями

👉Подписаться👈

✍️ Шпаргалка Python для Data Science

Содержит:
▫️основы Python;
▫️инструкции по Jupyter Notebook;
▫️основы NumPy;
▫️основы линейной алгебры на примере NumPy;
▫️основы Pandas;
▫️примеры работы с Scikit-Learn;
▫️библиотеки для визуализации данных Matplotlib, Seaborn и Bokeh.

🧑‍💻 Новый #дайджест по Python

🐍 ChatGPT для изучения программирования. Не очевидные примеры
Автор предлагает некоторые примеры применения ChatGPT, такие как анализ кода, перевод кода на другие языки программирования и др.
🐍 Django: Write-up on optimizing the system check framework
Автор статьи описывает оптимизацию системных проверок в Django, которые известны своей медлительностью в крупных проектах.
🐍 Пишем асинхронный парсер и скрапер картинок на Python с графическим интерфейсом
Это гайд по созданию desktop-приложения, которое по запросу будет сохранять на диске заданное количество картинок.
🐍 The wrong way to speed up your code with Numba
Если ваш NumPy-код слишком медленный, иногда можно использовать Numba, чтобы ускорить его. Однако можно упустить возможности оптимизации, если не знать о некоторых вещах.
🐍 Prompt Engineering: A Practical Example
Новая статья на Real Python, на этот раз о правильном конструировании промптов.

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.