Python Ready | Программирование
20.7K subscribers
646 photos
44 videos
345 links
Авторский канал по разработке на Python.
Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки.
Информация ежедневно пополняется!

Автор: @energy_it

РКН: https://clck.ru/3NJEEh

Реклама на бирже: https://telega.in/c/python_ready
加入频道
👩‍💻 Захламлённая папка с файлами, в названиях которых не поймёшь где что? Пора навести порядок!

В этом гайде создадим утилиту, которая переименует все нужные файлы по-человечески: уберёт мусор из имён, задаст структуру, пронумерует — и всё это в 10 строк кода.

В посте рассмотрим:
Фильтрацию по расширению — переименовываем только нужные типы файлов.

Очистку имён — избавляемся от “v2”, “копия”, “final” и пробелов.

Форматирование — задаём шаблон имён с нумерацией (document_001.pdf).


Это отличный мини-скрипт для всех, кто работает с загрузками, фото, заказами и хочет, чтобы папки были в порядке без ручной рутины.

👉 Python Ready | #гайд
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2919👍5😁1
📂 Напоминалка по сетям!

Каждый уровень играет важную роль: от физической передачи сигналов до приложений, с которыми мы взаимодействуем каждый день. Понимание этой модели помогает лучше разбираться в сетевых ошибках, маршрутизации и защите данных.

На картинке — 7 уровней OSI, что делает каждый из них и примеры протоколов.

Сохрани, чтобы не забыть!

👉 Python Ready | #ресурс
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
18🔥14🤝6
👩‍💻 Шпаргалка по продвинутым коллекциям и структурам данных в Python — часть 2!

Полезные инструменты для работы с очередями, стеками, множества и бинарными данными. Эти структуры помогут писать код компактнее, эффективнее и безопаснее в многопоточном окружении.

👉 Python Ready | #шпора
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2620👍11🤝3
Удаляем дубликаты, но сохраняем порядок!

Когда обрабатываешь списки из внешних источников (например, e-mail'ы, id-шники, URL'ы) — дубликаты надо убрать, но порядок важен. Просто set() не подойдёт — он всё перемешает.

Используем dict.fromkeys() — он сохраняет порядок с Python 3.7+
items = ["a", "b", "a", "c", "b"]
unique = list(dict.fromkeys(items))


Теперь unique будет ['a', 'b', 'c'] — в том же порядке, что в исходном списке.

Оборачиваем в функцию для переиспользования:
def remove_duplicates(seq):
return list(dict.fromkeys(seq))


Можно применить к любым последовательностям:
emails = ["[email protected]", "[email protected]", "[email protected]"]
print(remove_duplicates(emails))


🔥 Получается просто, нативно и эффективно — без set() и сортировок.

👉 Python Ready | #практика
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥35👍1311🤝1
👩‍💻 Интересная задача на поиск часа пиковых запросов!

По логам с временными метками определяем, в какой час на сервер приходилось больше всего запросов.

В этой задаче:
• Работаем с JSON — достаём timestamp из словаря

• Используем strptime — преобразуем строку в datetime

• defaultdict — считаем количество запросов по каждому часу


Задача из практики нагрузочного анализа и системного логирования.

👉 Python Ready | #задача
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3012👍9🤝3
👩‍💻 Проверяем, бот ли перед нами!

Сегодня напишем мини-анализатор, который оценивает подозрительность вводимых ответов. Он пригодится в CLI-играх, чат-ботах или тестах.

В этом посте:
Замерим скорость реакций пользователя.
Найдём дублирующие ответы.
Посчитаем индекс подозрительности.
Выведем финальный вердикт.


Подход, который добавит умную механику в любые интерактивные скрипты.

👉 Python Ready | #гайд
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍41🔥2312🤝3