#реклама

Кажется, ты тоже это чувствуешь:

🔻 Пока ты работаешь — выходит пять новых тулзов и один фреймворк.
🔻 Все вокруг пишут идеальный код, растут. А ты просто пытаешься не потеряться.
🔻 Каждый второй уже запилил свой стартап и зарабатывает на нём — а ты всё ещё не знаешь, с чего начать.

Мне это знакомо. Поэтому я веду канал, где:

✅ Читаю всё подряд, чтобы ты читал только лучшее (иногда с мемами).
✅ Пишу про факапы, страхи и синдром «я не тяну» — потому что сам с этим живу.
✅ Рассказываю об идеях, проектах, карьерных поворотах — вдруг станет не так страшно что-то начать.
✅ Иногда просто делюсь мыслями — чтобы стало чуть легче и понятнее, куда вообще всё катится.

Если тебе это знакомо — залетай. Канал живой, честный, по делу (и немного про то, как не сойти с ума)
👉 @ai_tism

Полезные модули Python

В этом ролике автор познакомит вас с полезными модулями Python. Вы научитесь работать со временем (модуль time), научитесь сохранять сложные объекты в файл и потом их оттуда считывать (модуль pickle), научитесь копировать объекты (модуль copy), научитесь работать со случайными числами (модуль random), научитесь определять системное ли слово (модуль keyword), а также узнаете как работать с системными командами (модуль sys).

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/DEti1-BQpPU

Итерируемый счетчик

Еще один классный итератор из itertools — это count, который генерирует бесконечную последовательность чисел.

В аргументах можно задать значения start и step: первый отвечает за начальное значение, а второе за шаг, как и в range.

Обычно count редко используют с циклом for. Чаще можно встретить случаи с функциями типа zip или map.

#itertools

Использование однострочных условий (тернарных операторов)

Иногда нужно сделать выбор между двумя значениями на основе условия. Вместо написания полного блока if-else, можно использовать тернарный оператор, который позволяет записать условие и выбор значений в одну строку.

Тернарный оператор помогает упростить код, уменьшая количество строк и делая его более читаемым, особенно в ситуациях, где нужно быстро принять решение на основе простого условия.

Использование множества (set) для удаления дубликатов из списка

Когда вы работаете со списками и хотите быстро удалить из них дубликаты, использование множества (set) — это самый простой и быстрый способ.

Этот способ особенно удобен, когда важно быстро избавиться от дубликатов, а порядок элементов не имеет значения. Он помогает сделать код компактным и эффективным.

howdoi

Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал?

Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:

$ pip install howdoi

Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него

🔥 Полезные библиотеки Python

email2phonenumber — инструмент OSINT, который позволяет вам получить номер телефона цели, просто имея его адрес электронной почты.

Установка:

$ pip3 install beautifulsoup4 requests

Использование:

$ python3 email2phonenumber.py scrape -e [email protected]

⚙️ GitHub/Инструкция

🎞 Demo видео

#python #github #soft #osint

👨‍💻 Полезные нейросети для фриланса

🔊 Создание логотипа
🔊 Перевод текста в аудио
🔊 Улучшение качества видео
🔊 Оживление изображений
🔊 Написание и проверка текста и д.р.

📂 Сохраняем

#cheatsheet #nn #soft

⚙️ Использование функции sorted()

В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенной функции sorted(), которая берёт на себя решение всех сопутствующих задач.

🗣️ Эта функция сортирует любые последовательности (списки, кортежи) и всегда возвращает список с отсортированными элементами. Рассмотрим пример сортировки списка чисел в порядке возрастания:

sorted([3,5,2,1,4]) # [1, 2, 3, 4, 5]

➡️ А вот — пример сортировки списка строк в порядке убывания:

sorted(['france', 'germany', 'canada', 'india', 'china'], reverse=True) # ['india', 'germany', 'france', 'china', 'canada']

Протоколы

Термины "протокол итератора" или "протокол дескрипторов" уже привычны и используются давно. Но теперь можно описывать протоколы в виде кода и проверять их соответствие на этапе статического анализа.

Протокол описывается как обычный класс, наследующийся от Protocol. Он может иметь методы (в том числе с реализацией) и поля. Реальные классы, реализующие протокол могут наследоваться от него, но это не обязательно, как показано в примере.

Хоть это и не совсем интерфейсы, но все же классная штука. Еще важно, что протоколы, как и все остальные фишки аннотаций типов, используются в основном со статически типизированным mypy.

#typing #аннотации

🚀 Друзья, если вы только начинаете осваивать Python или уже перешли к фреймворкам и сложным бибилотекам,
вам помогут авторские материалы многолетнего разработчика и преподавателя Python Дмитрия Читалова.

Уже размещены:
✅Основы Python
✅Продвинутый Python
✅Алгоритмы и структуры данных

❗️Сейчас еженедельно выкладываются уроки по Архитектуре и паттернам проектирования

Подписаться можно здесь.

Использование collections.defaultdict для работы со словарями с значениями по умолчанию

Когда вы работаете со словарями и часто сталкиваетесь с ситуацией, когда нужно инициализировать значение, если ключа ещё нет в словаре, defaultdict из модуля collections значительно упростит вашу работу.

Использование defaultdict делает код чище и защищает от ошибок, связанных с обращением к несуществующим ключам, позволяя сосредоточиться на логике задачи.

▶️ Доступ к свойствам объекта | Property и slots

В видео обсудим интересный вопрос – как можно запретить менять наши атрибуты, реализовать логику изменения/получения атрибутов и как запретить добавлять объекту новые атрибуты.

⏺ _dict_ – это атрибут объектов в питоне, который хранит состояние
⏺ _setattr_ – вызывается при попытке установить атрибут
⏺ property – это удобный механизм создания геттеров и сеттеров
⏺ _slots_ – создан для уменьшения памяти, занимаемой объектами, но как побочное свойство – не даст добавить объекту новый атрибут

👀 Смотреть на YouTube

Преобразование двух списков в словарь

Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь?

✔️ Для решения задачи можно прибегнуть к функции zip().

👨‍💻 Если вы создаете API, вот вам 6 архитектур которые нужно знать

Проектирование API — это не только функциональность, но и выбор правильной архитектуры для удовлетворения ваших потребностей. Вот шесть архитектурных проектов API, с которыми должен быть знаком каждый разработчик:

🖱 1 — REST
— Самая популярная архитектура для веб-сервисов.
— Использует HTTP-запросы для связи.
— Не сохраняет состояние и обеспечивает легкую масштабируемость и гибкость.

🖱 2 — GraphQL
— Язык запросов для вашего API.
— Позволяет клиентам запрашивать именно то, что им нужно, не больше и не меньше.
— Идеально подходит для оптимизации сетевых запросов.

🖱 3 — SOAP (устаревший)
— Протокол для обмена структурированной информацией в веб-сервисах.
— Известен своими строгими стандартами и встроенной обработкой ошибок.
— Часто используется в приложениях корпоративного уровня.

🖱 4 - gRPC
- Высокопроизводительная среда с открытым исходным кодом.
- Использует HTTP/2 для транспорта и буферы протоколов в качестве языка описания интерфейса.
- Отлично подходит для микросервисов и общения в реальном времени.

🖱 5 - WebSockets
- Обеспечивает двустороннюю связь между клиентом и сервером.
- Идеально подходит для приложений реального времени, таких как чат-приложения и обновления в реальном времени.
- Позволяет осуществлять непрерывный обмен данными без накладных расходов HTTP.

🖱 6 - MQTT
- Легкий протокол обмена сообщениями для небольших датчиков и мобильных устройств.
- Ориентирован на минимальное использование полосы пропускания и заряда батареи.
- Обычно используется в приложениях IoT (Интернет вещей).

📂 Сохраняем

#doc #cheatsheet

👩‍💻 Полное руководство по пакету NumPy для научных расчетов в Python

NumPy (Numeric Python, Числовой Python) – это библиотека с открытым исходным кодом для работы с многомерными массивами и набор математических функций, которые применяются над ними

Это руководство научит вас основам NumPy, которые вы сможете использовать для вычислений в Python

🖥 Читать подробнее

Использование itertools для создания комбинаций и перестановок

Когда вам нужно сгенерировать все возможные комбинации, перестановки или произведения элементов из одного или нескольких списков, модуль itertools предоставляет для этого удобные функции.

Использование itertools позволяет быстро и эффективно генерировать комбинации и перестановки, что упрощает решение многих задач, связанных с перебором и анализом вариантов.

🔥 Babelfish — нейросеть, которая переведет любое аудио на нужный вам язык в реальном времени

Сервис моментально распознает речь и переведет в текст на любой язык. Идеально подойдет для учебы и просмотра зарубежных подкастов.

Работает с русским языком, да ещё и бесплатна 😎

📂 Сохраняем и используем ТУТ

Туториал на YouTube

#soft #nn

⚙️ Оптимизация памяти в Python: Использование генераторов вместо списков

Когда мы работаем с большими наборами данных, важно помнить об эффективном использовании памяти. Одной из полезных фишек Python для оптимизации памяти является использование генераторов вместо списков.

➡️ Пример кода

Допустим, у нас есть задача найти квадраты чисел от 1 до 1 000 000. Сначала посмотрим, как это сделать с помощью списка:

# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]

Этот код создает список квадратов чисел, что требует значительного объема памяти. Вместо этого можно использовать генератор, который создаст объекты по мере их запроса, не занимая много памяти:

# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))

Теперь squares - это генератор, который генерирует квадраты чисел по мере необходимости, занимая минимальное количество памяти.

Почему это полезно

Использование генераторов вместо списков позволяет значительно экономить память, особенно при работе с большими наборами данных. Это делает ваш код более эффективным и позволяет работать с гораздо большими объемами данных без значительных затрат ресурсов.

Работаем с картинками в Python

Библиотека Pillow — это очень мощный, быстрый и удобный инструмент для обработки графики в Python.

В сегодняшнем примере мы применим ее для конвертации картинки в черно-белую, обратим цвета, вертикально отзеркалим и сохраним в файл.

Метод Image.open('resources/img/cat.jpg') считывает картинку из папки.

img.convert('L') трансформирует картинку в черно-белую.

ImageOps.invert(image) обращает цвета.

img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) вертикально отзеркаливает картинку.

img.save('grayscale_cat.jpg') сохранит картинку на диске.