Python Ready | Программирование
24.3K subscribers
783 photos
53 videos
396 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
👩‍💻 Разберём мощные приёмы из itertools!

Модуль часто недооценивают, но он открывает огромные возможности для работы с потоками данных, комбинаторикой и сложными структурами. В этой шпаргалке — 8 методов с лаконичными примерами и пояснениями для понимания.

👉 Python Ready | #шпора
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
20👍11🔥7🤝6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😎 Python Class от Google — бесплатный онлайн‑курс по Python!

Это интерактивный курс от Google. Уроки, практические задания и обучающие материалы, которые помогают освоить основы языка и развивать навыки программирования. Всё структурировано и понятно — можно идти от простого к сложному, параллельно закрепляя знания на практике.

📌 Оставляю ссылочку: developers.google.com

👉 Python Ready | #ресурс
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
22👍11🔥6
Кэшируем результаты функций с lru_cache!

Декоратор lru_cache из модуля functools ускоряет выполнение функций, сохраняя результаты прошлых вызовов. Повторные вычисления заменяются быстрым обращением к кэшу.

Для начала импортируем декоратор и настроим кэш на 256 элементов:
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=256)
def fetch_user_data(user_id):
print(f"Fetching data for {user_id}")
return {"id": user_id, "name": f"User-{user_id}"}


Теперь вызовем функцию несколько раз и посмотрим, что произойдёт:
# первый вызов — выполняется функция
print(fetch_user_data(42))

# второй вызов — берётся из кэша
print(fetch_user_data(42))


Выведем статистику кэша, чтобы проверить работу:
print(fetch_user_data.cache_info())


Результат:
Fetching data for 42
{'id': 42, 'name': 'User-42'}
{'id': 42, 'name': 'User-42'}
CacheInfo(hits=1, misses=1, maxsize=256, currsize=1)


🔥 Это ускоряет повторные вызовы, экономит ресурсы и делает функции эффективнее без изменения их логики.

👉 Python Ready | #практика
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19👍97🤝1
62😁36🔥10👍1
👩‍💻 Хотите прокачать свой код и писать гибко, без лишнего дублирования?

Разберёмся, как работают декораторы и зачем они нужны. Узнаем, как оборачивать функции в дополнительную логику, проверять доступ и расширять поведение без изменения исходного кода.

Сегодня в посте:
Создаём свой декоратор.

Передаём аргументы в обёрнутые функции.

Добавляем логику перед и после вызова.

Получаем итоговый читаемый и удобный код.


Подойдёт для логирования, валидации, кеширования и написания чистых решений.

👉 Python Ready | #гайд
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
25👍10🔥8🤝3
Следим за курсом USD/RUB!

Научим Python получать курс валют и проверять, если он выше порога.
Подключим библиотеку requests и импортируем time:
import requests
import time


Создадим функцию для получения курса USD к RUB через exchangerate.host:
def get_usd_rate():
url = "https://api.exchangerate.host/latest?base=USD&symbols=RUB"
r = requests.get(url)
return r.json()["rates"]["RUB"]


Теперь — главный цикл слежения. Укажем порог и будем проверять курс каждую минуту:
threshold = 100  # укажи свой порог
while True:
rate = get_usd_rate()
print(f"USD/RUB: {rate}")
if rate > threshold:
print("🚀 Курс выше порога!")
break
time.sleep(60)


🔥 В следующей части добавим уведомления в Telegram, чтобы скрипт сразу присылал сообщение, когда курс превышает порог!

👉 Python Ready | #практика
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3310👍8
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📂 Схема как компании доставляют код в продакшн!

Процесс включает планирование, разработку, сборку, тестирование и релиз. Всё автоматизировано — от коммита до прода через Jenkins, Docker и мониторинг.

На картинке — схема CI/CD-пайплайна: от Jira и GitHub до UAT и прода.

Сохрани, чтобы не забыть!

👉 Python Ready | #ресурс
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍228🤝6👎1🔥1
👩‍💻 Разберём мета-классы и динамическую работу с объектами!

Эти приёмы позволяют управлять созданием классов, наследованием, атрибутами и памятью объектов на низком уровне. В шпаргалке собраны 8 методов с короткими примерами, которые помогут глубже контролировать поведение классов и экземпляров.

👉 Python Ready | #шпора
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍268🤝7🔥6