📦 Импорт:
import re
🔍 Основные функции модуля
re
re.search(pattern, string) # Ищет первое совпадение (где угодно в строке)
re.match(pattern, string) # Ищет совпадение только в начале строки
re.fullmatch(pattern, string) # Проверяет, соответствует ли вся строка шаблону
re.findall(pattern, string) # Возвращает все совпадения в виде списка
re.finditer(pattern, string) # То же, но как итератор Match-объектов
re.sub(pattern, repl, string) # Замена по шаблону
re.split(pattern, string) # Разбиение строки по шаблону
# 🧠 Основы синтаксиса шаблонов
| Шаблон | Что значит |
|---------|-------------------------------------|
|
. | Любой символ, кроме \n ||
^ | Начало строки ||
$ | Конец строки ||
* | 0 или больше повторений ||
+ | 1 или больше ||
? | 0 или 1 повторение ||
{n} | ровно n раз ||
{n,} | n или больше ||
{n,m} | от n до m ||
[] | Символьный класс ||
[^] | Отрицание символьного класса ||
| | Или (`a|b`) ||
() | Группа (захват) ||
\ | Экранирование спецсимвола |💡 Примеры
re.search(r'\d+', 'ID=12345') # Найдёт '12345' (одно или больше цифр)
re.match(r'^\w+$', 'hello_world') # Вся строка — только буквы/цифры/_
re.findall(r'[A-Z][a-z]+', 'Mr. Smith and Dr. Brown') # ['Smith', 'Brown']
re.sub(r'\s+', '-', 'a b c') # 'a-b-c'
re.split(r'[;,\s]\s*', 'one, two;three four') # ['one', 'two', 'three', 'four']
🎯 Захват групп
text = 'Name: John, Age: 30'
match = re.search(r'Name: (\w+), Age: (\d+)', text)
if match:
print(match.group(1)) # John
print(match.group(2)) # 30
Группы можно называть:
pattern = r'(?P<name>\w+): (?P<value>\d+)'
match = re.search(pattern, 'score: 42')
match.group('name') # 'score'
match.group('value') # '42'
🧱 Комбинированные шаблоны
pattern = r'\b(?:https?://)?(www\.)?\w+\.\w+\b'
text = 'Visit https://example.com or www.test.org'
re.findall(pattern, text) # [['www.'], ['www.']]
⚠️ Полезные советы
• Всегда используйте
r'' перед шаблоном, чтобы не экранировать \ •
re.compile(pattern) ускоряет повторное использование • Старайтесь избегать
re.match — чаще нужен re.search✅ Быстрая проверка шаблонов
📍 Онлайн-проверка:
- https://regex101.com/
- https://pythex.org/
Хочешь отдельную шпаргалку по
re.sub с лямбдами, заменами и функциями внутри, ставь лайк 👍@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❓Как найти аномалии в данных с помощью машинного обучения?
В мире данных выявление аномалий — ключевая задача, которая помогает находить неисправности, мошенничество и отклонения. Без правильных методов вы рискуете упустить важные факты, которые могут повлиять на результаты.
На открытом вебинаре 13 мая в 18:00 мск мы подробно разберем, как эффективно искать аномалии в данных с использованием популярных методов, от простых статистических до продвинутых, таких как Isolation Forest и OneClassSVM.
📣 Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель в одном из крупнейших университетов России.
➡️ Запишитесь на вебинар и получите скидку на большое обучение «Специализация Machine Learning»: https://otus.pw/YfwA/?erid=2W5zFH7af1a
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
В мире данных выявление аномалий — ключевая задача, которая помогает находить неисправности, мошенничество и отклонения. Без правильных методов вы рискуете упустить важные факты, которые могут повлиять на результаты.
На открытом вебинаре 13 мая в 18:00 мск мы подробно разберем, как эффективно искать аномалии в данных с использованием популярных методов, от простых статистических до продвинутых, таких как Isolation Forest и OneClassSVM.
📣 Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель в одном из крупнейших университетов России.
➡️ Запишитесь на вебинар и получите скидку на большое обучение «Специализация Machine Learning»: https://otus.pw/YfwA/?erid=2W5zFH7af1a
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
📬 BillionMail — автономная платформа для email-маркетинга и почтовых серверов
🧩 Что это такое
BillionMail — это self-hosted open-source платформа, которая позволяет:
• Настроить полноценный почтовый сервер
• Управлять рассылками email
• Отслеживать открытие писем и клики
• Контролировать доставляемость и отклонения
• Работать через браузерный интерфейс без зависимости от облака
🚀 Ключевые возможности
• Управление почтовыми ящиками и доменами
• Email-маркетинг с шаблонами, сегментами и аналитикой
• Встроенный SMTP-сервер и логика ретраев
• Поддержка DKIM, SPF, DMARC
• Мониторинг отправок, спама, bounce-статистики
• API и интеграции с внешними системами
⚙️ Технологии
• Backend: Python
• Web-интерфейс: Vue.js
• СУБД: MySQL
• Mail engine: Postfix + Dovecot
• OS: Linux-серверы (Ubuntu/Debian)
🛠 Установка
Запустите:
🔗 Репозиторий
@pythonl
🧩 Что это такое
BillionMail — это self-hosted open-source платформа, которая позволяет:
• Настроить полноценный почтовый сервер
• Управлять рассылками email
• Отслеживать открытие писем и клики
• Контролировать доставляемость и отклонения
• Работать через браузерный интерфейс без зависимости от облака
🚀 Ключевые возможности
• Управление почтовыми ящиками и доменами
• Email-маркетинг с шаблонами, сегментами и аналитикой
• Встроенный SMTP-сервер и логика ретраев
• Поддержка DKIM, SPF, DMARC
• Мониторинг отправок, спама, bounce-статистики
• API и интеграции с внешними системами
⚙️ Технологии
• Backend: Python
• Web-интерфейс: Vue.js
• СУБД: MySQL
• Mail engine: Postfix + Dovecot
• OS: Linux-серверы (Ubuntu/Debian)
🛠 Установка
1. Установите `Docker` и `docker-compose`
2. Клонируйте репозиторий:
```bash
git clone https://github.com/aaPanel/BillionMail.git
cd BillionMail
Запустите:
docker-compose up -d
🔗 Репозиторий
@pythonl
Хотите быстро разобраться в PyTorch и написать свою нейросеть? Мы подготовили для вас вебинар, где на практике разберём все этапы создания ML-модели.
Вебинар проведет Владислав Агафонов — ML-инженер, ранее работал в Yandex и Huawei.
Что будет на вебинаре?
🕗 Встречаемся 14 мая в 18:30 по МСК, будет много практики, ответы на вопросы и полезные инсайты от эксперта.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Как подготовиться к техническому собеседованию с помощью
Если ты готовишься к собеседованию в IT и не знаешь, с чего начать — обрати внимание на бесплатный курс от freeCodeCamp, основанный на знаменитом списке задач NeetCode 150.
⚙️ Что такое NeetCode 150?
• 🟤 Это отобранные 150 задач с LeetCode, покрывающие всё, что нужно знать:
• массивы
• строки
• хеш-таблицы
• деревья и графы
• динамическое программирование
• стек и очередь
• backtracking и двоичный поиск
🎓 Что предлагает курс freeCodeCamp:
• 38 часов подробного видеоконтента
• Каждая задача разбирается пошагово — с объяснением стратегии и кода
• Языки: Python и JavaScript
• Полностью бесплатно
📈 Почему это эффективно:
• Все задачи — реальный опыт с технических собеседований
• Структура курса позволяет идти от простого к сложному
• Удобно учиться в своем темпе
- Стартуй здесь
- Видео с разбором вопросов
- Решения
Не упусти шанс систематизировать знания и уверенно пройти собеседование!
@pythonl
Если ты готовишься к собеседованию в IT и не знаешь, с чего начать — обрати внимание на бесплатный курс от freeCodeCamp, основанный на знаменитом списке задач NeetCode 150.
⚙️ Что такое NeetCode 150?
• 🟤 Это отобранные 150 задач с LeetCode, покрывающие всё, что нужно знать:
• массивы
• строки
• хеш-таблицы
• деревья и графы
• динамическое программирование
• стек и очередь
• backtracking и двоичный поиск
🎓 Что предлагает курс freeCodeCamp:
• 38 часов подробного видеоконтента
• Каждая задача разбирается пошагово — с объяснением стратегии и кода
• Языки: Python и JavaScript
• Полностью бесплатно
📈 Почему это эффективно:
• Все задачи — реальный опыт с технических собеседований
• Структура курса позволяет идти от простого к сложному
• Удобно учиться в своем темпе
- Стартуй здесь
- Видео с разбором вопросов
- Решения
Не упусти шанс систематизировать знания и уверенно пройти собеседование!
@pythonl
❓Зачем Data Scientist изучать ML?
Машинное обучение — это не просто модное словосочетание. Это основа Data Science, без которой успешная карьера в этой области невозможна. Вы не сможете работать с большими данными и обучать ИИ, если не освоите методы ML.
На открытом вебинаре 19 мая в 18:00 мск вы узнаете, зачем вам ML, и научитесь решать реальную задачу: классифицировать изображения с помощью машинного обучения.
📣 Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель в одном из крупнейших университетов России.
➡️ Записывайтесь на открытый вебинар и получите скидку на большое обучение «Специализация Machine Learning»: https://otus.pw/49Fa3/?erid=2W5zFHaP9np
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Машинное обучение — это не просто модное словосочетание. Это основа Data Science, без которой успешная карьера в этой области невозможна. Вы не сможете работать с большими данными и обучать ИИ, если не освоите методы ML.
На открытом вебинаре 19 мая в 18:00 мск вы узнаете, зачем вам ML, и научитесь решать реальную задачу: классифицировать изображения с помощью машинного обучения.
📣 Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель в одном из крупнейших университетов России.
➡️ Записывайтесь на открытый вебинар и получите скидку на большое обучение «Специализация Machine Learning»: https://otus.pw/49Fa3/?erid=2W5zFHaP9np
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🎭 Pykka — акторная модель для Python без лишних сложности. Этот проект позволяет организовывать конкурентные вычисления без традиционных проблем с состоянием и блокировками.
Вдохновлённый знаменитым Akka для JVM, Pykka предлагает минималистичный подход — никаких супервизоров или распределённых акторов, только чистые принципы обмена сообщениями между изолированными процессами.
Инструмент имеет продуманную архитектуру: разработчику достаточно определить поведение акторов, а Pykka возьмет на себя всю работу с очередями и потоками.
🤖 GitHub
@pythonl
Вдохновлённый знаменитым Akka для JVM, Pykka предлагает минималистичный подход — никаких супервизоров или распределённых акторов, только чистые принципы обмена сообщениями между изолированными процессами.
Инструмент имеет продуманную архитектуру: разработчику достаточно определить поведение акторов, а Pykka возьмет на себя всю работу с очередями и потоками.
🤖 GitHub
@pythonl
Второй язык программирования для карьерного роста
Навык работы с Go — это хорошее дополнение к скиллсету опытного программиста. Освоить язык можно на курсе Нетологии. Это актуальная программа 2025 года, которую мы разработали с учётом последних трендов отрасли.
На курсе вас ждёт много практики: 4 проекта для портфолио, 32 задания и хакатон. За 6 месяцев вы освоите язык на продвинутом уровне и научитесь:
- писать эффективный код на Go,
- создавать высоконагруженные сервисы,
- работать с базами данных,
- встраивать Go-приложения в инфраструктуру.
Практикующий эксперт проведёт для вас 3 персональные консультации. Центр развития карьеры поможет упаковать весь опыт в сильные резюме и портфолио. Освойте Go как второй язык программирования и растите в карьере
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5xBerBJ
Навык работы с Go — это хорошее дополнение к скиллсету опытного программиста. Освоить язык можно на курсе Нетологии. Это актуальная программа 2025 года, которую мы разработали с учётом последних трендов отрасли.
На курсе вас ждёт много практики: 4 проекта для портфолио, 32 задания и хакатон. За 6 месяцев вы освоите язык на продвинутом уровне и научитесь:
- писать эффективный код на Go,
- создавать высоконагруженные сервисы,
- работать с базами данных,
- встраивать Go-приложения в инфраструктуру.
Практикующий эксперт проведёт для вас 3 персональные консультации. Центр развития карьеры поможет упаковать весь опыт в сильные резюме и портфолио. Освойте Go как второй язык программирования и растите в карьере
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5xBerBJ
🐍 Задача уровня Pro: декоратор с внутренним состоянием
📌 Задача:
Напиши декоратор
- ограничивает функцию
- после
Пример использования:
🎯 Подвохи:
- Нужно создать декоратор-фабрику с аргументом
- Внутри должна быть функция с
- Часто путаются и используют
✅ Решение:
```python
def call_limiter(n):
def decorator(func):
count = 0
def wrapper(*args, **kwargs):
nonlocal count
if count >= n:
return "LIMIT REACHED"
count += 1
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
```
🧪 **Проверка:**
```python
@call_limiter (2)
def ping():
return "pong"
print(ping()) # pong
print(ping()) # pong
print(ping()) # LIMIT REACHED
@call_limiter (1)
def echo(msg):
return msg
print(echo("hi")) # hi
print(echo("bye")) # LIMIT REACHED
```
🧠 **Что проверяет задача:**
• Понимание функций высшего порядка
• Работа с `nonlocal` и областью видимости
• Контроль состояния внутри декоратора
• Умение не "засорить" глобальные или общие области
@pythonl
📌 Задача:
Напиши декоратор
call_limiter, который:- ограничивает функцию
f максимум до n вызовов - после
n вызова функция больше не вызывается, а возвращает строку "LIMIT REACHED"Пример использования:
@call_limiter(3)
def greet(name):
return f"Hello, {name}!"
print(greet("Alice")) # Hello, Alice!
print(greet("Bob")) # Hello, Bob!
print(greet("Charlie"))# Hello, Charlie!
print(greet("Dave")) # LIMIT REACHED
🎯 Подвохи:
- Нужно создать декоратор-фабрику с аргументом
n- Внутри должна быть функция с
nonlocal, чтобы отслеживать число вызовов- Часто путаются и используют
mutable default, что ломает независимость между декорируемыми функциями✅ Решение:
```python
def call_limiter(n):
def decorator(func):
count = 0
def wrapper(*args, **kwargs):
nonlocal count
if count >= n:
return "LIMIT REACHED"
count += 1
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
```
🧪 **Проверка:**
```python
def ping():
return "pong"
print(ping()) # pong
print(ping()) # pong
print(ping()) # LIMIT REACHED
def echo(msg):
return msg
print(echo("hi")) # hi
print(echo("bye")) # LIMIT REACHED
```
🧠 **Что проверяет задача:**
• Понимание функций высшего порядка
• Работа с `nonlocal` и областью видимости
• Контроль состояния внутри декоратора
• Умение не "засорить" глобальные или общие области
@pythonl
🤖 ACI.dev — Унифицированный доступ AI-агентов к 600+ инструментам
ACI (Agent Capability Interface) — это открытая платформа, которая позволяет AI-агентам подключаться к более чем 600 внешним инструментам и API, используя единую инфраструктуру доступа. Система включает поддержку многоарендной архитектуры (multi-tenant), гибкие разрешения и несколько режимов вызова — как через MCP-сервер, так и напрямую через SDK.
🎯 Цель проекта — предоставить ИИ-доступ к реальным действиям в цифровой среде: от отправки писем и управления календарём до взаимодействия с CRM, базами данных, DevOps-инструментами и даже пользовательскими функциями.
🧩 Основные возможности:
- 🔌 600+ готовых интеграций
Поддержка популярных платформ: Notion, Slack, Google Calendar, GitHub, Discord, Twilio, PostgreSQL и многих других.
- 🔐 Разграничение доступа и безопасность
Поддержка granular-permissions, токенов доступа, ролей, и подписанных вызовов с проверкой подлинности.
- 🧠 Интеграция с AI-агентами
Разработано для работы с open-source AI-платформами, включая AutoGen, CrewAI, LangGraph, OpenDevin, Devika и т.д.
- 🛠️ Два способа использования
1. MCP Server — единая точка входа, через которую агент может выполнять действия.
2. ACI SDK — локальное подключение и вызов возможностей напрямую из кода.
- 🌐 Webhooks и Plugin support
Поддержка обратных вызовов и подключения как внешнего плагина к другим системам (например, для LLM-агентов).
ACI — это своего рода "операционная система" для ИИ-агентов, позволяющая им действовать в реальном мире с контролем, безопасностью и масштабируемостью.
🔗 Полезные ссылки:
- GitHub
- Документация
ACI (Agent Capability Interface) — это открытая платформа, которая позволяет AI-агентам подключаться к более чем 600 внешним инструментам и API, используя единую инфраструктуру доступа. Система включает поддержку многоарендной архитектуры (multi-tenant), гибкие разрешения и несколько режимов вызова — как через MCP-сервер, так и напрямую через SDK.
🎯 Цель проекта — предоставить ИИ-доступ к реальным действиям в цифровой среде: от отправки писем и управления календарём до взаимодействия с CRM, базами данных, DevOps-инструментами и даже пользовательскими функциями.
🧩 Основные возможности:
- 🔌 600+ готовых интеграций
Поддержка популярных платформ: Notion, Slack, Google Calendar, GitHub, Discord, Twilio, PostgreSQL и многих других.
- 🔐 Разграничение доступа и безопасность
Поддержка granular-permissions, токенов доступа, ролей, и подписанных вызовов с проверкой подлинности.
- 🧠 Интеграция с AI-агентами
Разработано для работы с open-source AI-платформами, включая AutoGen, CrewAI, LangGraph, OpenDevin, Devika и т.д.
- 🛠️ Два способа использования
1. MCP Server — единая точка входа, через которую агент может выполнять действия.
2. ACI SDK — локальное подключение и вызов возможностей напрямую из кода.
- 🌐 Webhooks и Plugin support
Поддержка обратных вызовов и подключения как внешнего плагина к другим системам (например, для LLM-агентов).
ACI — это своего рода "операционная система" для ИИ-агентов, позволяющая им действовать в реальном мире с контролем, безопасностью и масштабируемостью.
🔗 Полезные ссылки:
- GitHub
- Документация