Rio — это простой в использовании фреймворк для создания веб-сайтов и приложений, полностью основанный на Python. Вам не понадобится ни строчки HTML, CSS или JavaScript, чтобы создать красивые и современные приложения.

📌 Оставляю ссылочку: rio.dev

👉 Python Ready | #ресурс

😎 Эта статья с Хабра для тебя, если ты хочешь создать собственного AI-чатбота на Python!

В статье:
• Пошаговое руководство по созданию чатбота с использованием Flask и Gemini API
• Настройка виртуального окружения и подключение необходимых зависимостей
• Разработка веб-интерфейса и интеграция с языковой моделью
• Деплой проекта и советы по улучшению функциональности

🔊 Продолжай читать на Habr!

👉 Python Ready | #статья

Создаем простой парсер погоды с выводом текущей температуры и состояния из бесплатного API!

Напишем скрипт, который берет данные о погоде в вашем городе и выводит их в удобном виде.

Для начала нам понадобится библиотека requests для работы с сетью. Если её нет, установи через терминал командой:


pip install requests



Импортируем модуль и зададим функцию, которая получает данные с API Open-Meteo (не требует ключа) для конкретных координат:


import requests

def get_weather(lat, lon):
    url = f"https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude={lat}&longitude={lon}&current_weather=true"
    return requests.get(url).json()['current_weather']



Укажем координаты вашего города (например, Москва):


moscow_coords = (55.75, 37.62)



Выведем температуру и скорость ветра:


weather = get_weather(*moscow_coords)
print(f"Температура: {weather['temperature']}°C, Ветер: {weather['windspeed']} км/ч")



🔥 Получаем свежие данные о погоде без регистрации и паролей — полезно для своих проектов или ботов!

👉 Python Ready | #практика

☕️ Открыл для себя интересный и полезный ресурс для Python-разработчиков — HackInScience.

Это бесплатная и открытая платформа для практики программирования на Python. Здесь вы найдёте более 100 интерактивных задач, которые помогут улучшить ваши навыки в реальных сценариях.

📌 Оставляю ссылочку: hackinscience.org

👉 Python Ready | #ресурс

😎 Нашел мощную статью о том, как доступ к runtime-контексту помогает AI точнее понимать поведение кода и исправлять баги осмысленно, а не наугад!

Она включает:
• Почему одного кода LLM больше не хватает.
• Как BitDive передаёт модели все данные о реальном выполнении кода
• Практический пример устранения N+1 проблемы через Cursor
• Полный trace, верификация, сокращение SQL-запросов на 99% и ускорение на 86%


🔊 Очень советую прочитать на Habr!

👉 Python Ready | #статья

☕️ Держите интерактивный самоучитель по Питончику на русском — PythonWorld!

Если ты хочешь не просто читать, а практиковаться и сразу видеть результат, то этот ресурс для тебя. Там есть пошаговые уроки с примерами кода, а также подробные объяснения каждой темы.

Это отличный способ углубить свои знания и отточить навыки программирования на Python.

📌 Оставляю ссылочку: pythonworld.ru

👉 Python Ready | #сайт

Что это за язык?

Учимся определять язык текста. Установим и импортируем библиотеку langdetect — она использует статистику и машинное обучение:

from langdetect import detect

Теперь создадим простую функцию, которая принимает строку и возвращает язык текста:

def detect_language(text):
    try:
        return detect(text)
    except Exception as e:
        return f"Ошибка: {e}"

Проверим на разных языках — пусть Python сам догадается, о чём мы:

samples = [
    "Hello, how are you?",
    "Привет, как дела?",
    "¿Dónde está la biblioteca?"
]

И выведем результаты в цикле:

for s in samples:
    lang = detect_language(s)
    print(f"Текст: {s} → Язык: {lang}")

Вот результат работы:

Текст: Hello, how are you? → Язык: en  
Текст: Привет, как дела? → Язык: ru  
Текст: ¿Dónde está la biblioteca? → Язык: es

🔥 Теперь ты можешь понять, на каком языке с тобой говорят!

👉 Python Ready | #практика