☕️ docs‑python — качественная и удобная документация по Python 3 на русском!

Это справочник с иллюстрациями, примерами и разборами стандартных модулей. Всё структурировано по разделам, легко искать нужную информацию и быстро применять её в коде. Отличный помощник: можно не копать в англо-оригинале, а сразу находить ответ.

📌 Оставляю ссылочку: docs‑python.ru

👉 Python Ready | #ресурс

Определяем, бот ли пользователь по user-agent!

Когда ваш сайт получает HTTP-запрос, можно понять — это человек или бот. Это важно для аналитики, защиты API и фильтрации спама.

Напишем функцию, которая анализирует user-agent и ищет признаки бота:

def is_bot(user_agent):
    ua = user_agent.lower()
    bot_keywords = ['bot', 'crawl', 'spider']
    return any(kw in ua for kw in bot_keywords)

Пример использования — как будто пришёл запрос от клиента:

ua_1 = "Mozilla/5.0 (compatible; Googlebot/2.1; +http://google.com/bot.html)"
ua_2 = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"

print(is_bot(ua_1))  # True
print(is_bot(ua_2))  # False

Или в реальном веб-приложении (например, Flask):

from flask import request

@app.route("/")
def index():
    if is_bot(request.headers.get("User-Agent", "")):
        return "Access denied for bots", 403
    return "Welcome, human!"

🔥 Можно расширить: добавить список известных ботов, логировать IP или ограничивать доступ к API.

👉 Python Ready | #практика

☕️ Пошаговый гайд по созданию асинхронного API для мониторинга валют по расписанию на Python!

В статье:
• Реализуешь асинхронный API на FastAPI для отслеживания курсов валют
• Настроишь APScheduler для регулярных запросов по расписанию
• Напишешь маршруты /rates, /history, /subscribe
• Развернёшь проект и настроишь автоматический запуск

🔊 Продолжай читать на Habr!

👉 Python Ready | #статья

💡 Pythonz — универсальный справочник и новостной агрегатор про Python!

Это сочетание актуальной документации, новостей сообщества, сводок и обзоров статей, статей и гайдов по различным темам в Python — архитектура, библиотеки, фреймворки и др. Всё собрано аккуратно и структурировано.

📌 Оставляю ссылочку: pythonz.net

👉 Python Ready | #ресурс

Группируем подряд идущие одинаковые элементы в списке!

Иногда требуется объединить соседние одинаковые значения, сохранив порядок. Это критично для корректного анализа логов, тегов и подготовки данных к последующей обработке.

Для этого используем groupby из модуля itertools:

from itertools import groupby
def group_adjacent(seq):
    return [list(group) for _, group in groupby(seq)]

Функция возвращает список списков, где каждый внутренний список — группа соседних элементов.

data = 'aaabba'
print(group_adjacent(data))
# [['a', 'a', 'a'], ['b', 'b'], ['a']]

Метод универсален и работает с любыми итерируемыми объектами.

nums = [1,1,2,3,3,3,2]
print(group_adjacent(nums))
# [[1,1],[2],[3,3,3],[2]]

🔥 Такой подход помогает структурировать данные для эффективного анализа и последующей обработки.

👉 Python Ready | #практика