👩‍💻 Выявляем изменения между выгрузками!

Когда ты работаешь с обновляемыми данными — важно понять, что изменилось. Это основа для логирования, отладки и отслеживания ошибок.

В этой задаче:

• Сравним два датафрейма по ключам.

• Найдём новые, удалённые и изменённые строки.

• Отсечём совпадающие — они неинтересны.

• Сделаем универсальную функцию сравнения.

Отличный инструмент для отслеживания изменений в таблицах при импортах, синхронизации или аудите.

👉 Python Ready | #задача

👩‍💻 Если тебе нужно создавать короткие и безопасные идентификаторы для ссылок, постов или токенов — этот подход для тебя!

Такая генерация удобна для web-приложений, API, баз данных, ссылок — где uuid слишком длинный, а безопасность всё ещё важна.

В этой задаче:

• Формируем ID в стиле dQw4w9WgXcQ.

• Используем secrets для безопасной генерации.

• Выбираем символы из латиницы и цифр.

• Получаем лаконичный и читаемый результат.

🔥 — если не знал про secrets.choice
🤝 — если уже писал подобные генераторы

👉 Python Ready | #задача

👩‍💻 Полезная задача на агрегацию данных!

Пишем функцию, которая возвращает словарь с итоговыми суммами покупок по каждому пользователю.

В этой задаче:

• Обрабатываем список словарей — извлекаем значения по ключам

• Используем defaultdict — удобно накапливать суммы по пользователям

• Применяем округление и сборку финального результата в один шаг

Это тренирует работу с вложенными структурами, аккуратную агрегацию и подготовку данных для аналитики.

👉 Python Ready | #задача

👩‍💻 Как по логам найти зависшие cron-задачи?

Иногда задачи запускаются, но не завершаются — и это может привести к сбоям, потерянным данным или поломке бизнес-процессов.

В этой задаче:

• Разбираем простой лог-файл.

• Находим задачи без строки "Завершено".

• Собираем список зависших job'ов с деталями.

Без сторонних библиотек, пригодится для мониторинга.

👉 Python Ready | #задача

👩‍💻 Хотите узнать, когда пользователь более активен — днём или ночью?

В этой задаче на разбираем метки времени сообщений, делим их на дневные и ночные, считаем частоту и определяем, в какое время человек пишет чаще.

В посте:

• Поработаем с datetime метками сообщений.

• Разделим время на день и ночь.

• Подсчитаем активность пользователя в разные периоды.

• Выведем, когда сообщений больше - днём или ночью.

Практика, которая поможет превратить сырые данные в полезные инсайты.

👉 Python Ready | #задача

👩‍💻 Хотите узнать, какой клиент ведёт транзакции активнее?

Есть список банковских транзакций, и нужно посчитать итоговый баланс каждого клиента. Часто встречается в финтех-приложениях, аналитических сервисах и бэкендах.

В этой задаче:

• Используем defaultdict для аккумулирования балансов клиентов.

• Применяем Decimal для точной работы с денежными суммами.

• Оборачиваем всю логику в удобную функцию calculate_balances.

Если итоговый баланс клиента отрицательный — стоит проверить транзакции на ошибки, переплаты или проблемы с платежами.

👉 Python Ready | #задача