👩‍💻 Everyday Python Sheets — ресурс для ежедневных шпаргалок по Python, советов профессионалов, вопросов на собеседованиях, однострочников на Python и структур данных.

Пригодится под рукой как новичкам, так и уже "бывалым", для быстрой справки по тем или иным темам.

⛓️ Ссылка на ресурс

🐍 Ghostly Python | #ресурсы

🙃 Скрипт: Генератор фейковых данных с Faker

С помощью библиотеки Faker можно быстро создавать фейковые данные: имена, адреса, даты рождения, компании и даже кредитные карты. Это полезно для тестов или демонстрации проектов.

from faker import Faker

# Инициализация генератора
fake = Faker()

# Генерация данных
for _ in range(5):
    print(f"Имя: {fake.name()}")
    print(f"Адрес: {fake.address()}")
    print(f"Компания: {fake.company()}")
    print(f"Телефон: {fake.phone_number()}")
    print("-" * 20)

Результат: случайные данные, которые выглядят как настоящие.

✔️ Установка библиотеки

pip install Faker

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #скрипты

💻 Фишка: Как быстро изменить все элементы списка — map()

Представь, у тебя есть список чисел, и ты хочешь увеличить каждое из них в 2 раза. Конечно, можно использовать цикл, но есть способ проще и быстрее — map().

💬 Что такое map()?

Это встроенная функция, которая помогает применить одну и ту же функцию ко всем элементам списка. И результатом сразу будет новый список.

⚙️ Пример №1

Умножение чисел в списке.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]  # У нас есть список чисел
doubled = list(map(lambda x: x * 2, numbers))  # Умножаем каждое число на 2
print(doubled)

Каждое число из numbers увеличится в 2 раза. Вывод будет: [2, 4, 6, 8, 10]

⚙️ Пример №2

Преобразование строк в числа:

strings = ['1', '2', '3']  # Список строк
numbers = list(map(int, strings))  # Превращаем каждую строку в число
print(numbers)

Вывод: [1, 2, 3]

map() делает код чище и легче читаемым, особенно если список большой.

🐍 Ghostly Python | #фишки

🔻 Bandit: Обеспечение безопасности Python-кода

Bandit — это мощный инструмент для поиска уязвимостей и потенциальных проблем безопасности в коде Python.

⚙️ Как работает:

1. Сканирует каждый файл проекта.
2. Строит абстрактное синтаксическое дерево (AST).
3. Анализирует узлы AST с помощью плагинов для выявления угроз.

После сканирования Bandit создает подробный отчет, помогая вам обнаружить и устранить проблемы безопасности.

✔️ Установка

pip install bandit

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #инструменты

⏳ Как правильно замерять время в Python

time.monotonic() — это функция в модуле time, предоставляющая монотонное время, которое идеально подходит для замера интервалов времени без учета изменений в системных часах.

❗️ Почему это важно?

➡️ Иммунитет к изменениям системного времени: monotonic() устойчив к ручным изменениям времени и переводам системных часов вперед/назад.

➡️ Отсутствие сдвигов во времени: Не зависит от системных изменений, таких как смена времени, что делает его идеальным для точных замеров.

⚙️ Как использовать?

import time

start_time = time.monotonic()

# Ваш код для замера

end_time = time.monotonic()
elapsed_time = end_time - start_time

print(f"Время выполнения: {elapsed_time} секунд")

Таким образом, вы получаете точные результаты независимо от внешних факторов.

🐍 Ghostly Python | #фишки

Та за что.... 😭

🐍 Ghostly Python | #мемы

👣 Python REST API. Разработка RESTFul проекта на Python Flask

В этом видео вы узнаете, что такое REST API и как с ним работать. Пошагово объясняется принцип его работы, а также показан пример использования. Вы увидите процесс создания проекта, установки необходимых библиотек и разработки кода для клиента. Особое внимание уделяется обработке URL, тестированию проекта и отображению данных. Видео охватывает основные операции с данными, такие как добавление, обновление и удаление. В конце видео — подведение итогов и рекомендации по дальнейшему изучению.

➡️ Ссылка на видео

🐍 Ghostly Python | #уроки

📱 Работа со словарями в Python

Словари — это реализация в Python структуры данных, более известной как ассоциативный массив. Словарь состоит из набора пар ключ-значение. Каждая пара «ключ-значение» сопоставляет ключ с соответствующим значением.

Вот что вы узнаете из этого урока: мы рассмотрим основные характеристики словарей Python и узнаем, как получить доступ к значениям словаря и управлять ими.

Данный урок по словарям будет в формате PDF, который вы можете скачать из архива по ссылке ниже.

⬇️ Скачать PDF из архива

🐍 Ghostly Python | #уроки

💻 Оператор match case в Python

Оператор match case, упрощает написание кода, где требуется проверка множества условий. Он работает аналогично switch в других языках (например C#) и позволяет использовать шаблонное сопоставление для более гибкой проверки.

⚙️ Синтаксис

value = 10

match value:
    case 10:
        print("Это число десять!")
    case 20:
        print("Это число двадцать!")
    case _:
        print("Это что-то другое!")

➡️ Расширенные возможности

match case поддерживает более сложные проверки, такие как сопоставление с типами данных и извлечение значений из структур:

point = (2, 3)

match point:
    case (x, y) if x == y:
        print("Точка лежит на прямой y = x")
    case (x, y):
        print(f"Точка находится в координатах ({x}, {y})")

Оператор _ используется как «заглушка» для всех случаев, которые не попадают под предыдущие условия.

В общем, match case делает код более читаемым и легким для поддержки, особенно когда нужно проверять сложные условия или структуры данных.

🐍 Ghostly Python | #фишки

👩‍💻 Streamlit: интерактивные веб-приложения на Python

Streamlit позволяет быстро разрабатывать интерактивные веб-приложения на Python и делиться ими. Вы можете легко создавать информационные панели, генерировать отчеты или разрабатывать чат-приложения. А после разработки, можно развернуть приложение на Community Cloud.

⚙️ Установка:

pip install streamlit

✔️ Проверка установки запуском приложения Hello:

streamlit hello

➡️ Ссылка на Streamlit

🐍 Ghostly Python | #инструменты

🔖 Темы для изучения Python

🐍 Ghostly Python | #шпаргалки

👩‍💻 PyCharm для Python: полное руководство по установке, настройке и использованию

PyCharm – это мощная и популярная интегрированная среда разработки (IDE) для Python, созданная компанией JetBrains.

➡️ В этом подробном руководстве мы рассмотрим все аспекты работы с PyCharm: от установки и настройки до продвинутых функций и полезных плагинов.

🗣️ Независимо от того, новичок вы или опытный разработчик, эта статья поможет вам максимально эффективно использовать PyCharm в ваших Python-проектах.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи

🖼️ Библиотека: pymem

Pymem — мощная библиотека для работы с памятью процессов на уровне операционной системы. Она часто используется в геймдеве, тестировании и автоматизации задач, связанных с чтением и изменением памяти работающих приложений.

💡 Основные возможности:

🟠 Чтение и запись данных из памяти других процессов.
🟠 Поиск значений в памяти по указанным критериям.
🟠 Управление процессами: поиск процесса по имени или PID.
🟠 Интеграция с Windows API для низкоуровневого доступа.

⚙️ Пример использования

• Подключение к процессу

import pymem

# Подключаемся к процессу по его имени
pm = pymem.Pymem("notepad.exe")

print(f"Процесс ID: {pm.process_id}")

• Чтение и запись в память

address = 0x123456  # Адрес в памяти (пример)
value = pm.read_int(address)  # Чтение значения по адресу
print(f"Значение в памяти: {value}")

# Запись нового значения
pm.write_int(address, 42)
print("Новое значение записано!")

✔️ Установка

pip install Pymem

📄 Ссылка на документацию

⚠️ Использование Pymem может быть небезопасным, если применяется без должных знаний. Pymem — инструмент для опытных пользователей, готовых изучать внутренности систем и процессов.

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

💻 Фишка: Использование itertools.chain() для объединения итерируемых объектов

Когда нужно объединить несколько списков, множеств или других итерируемых объектов, в Python есть простое и эффективное решение — функция itertools.chain(). Она позволяет объединить итерируемые объекты в один поток, не создавая промежуточных списков, что делает её особенно полезной при работе с большими объемами данных.

📌 Почему это удобно

• Работает лениво (lazy evaluation), обрабатывая элементы по одному, без создания большого результирующего объекта.

• Работает с любыми итерируемыми объектами — списками, кортежами, генераторами.

⚙️ Пример использования

Объединение списков:

from itertools import chain

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
result = chain(list1, list2)

print(list(result))
# Вывод: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

Объединение разных итерируемых объектов:

set1 = {7, 8, 9}
tuple1 = (10, 11, 12)

result = chain(set1, tuple1)
print(list(result))
# Вывод: [7, 8, 9, 10, 11, 12]

Можно использовать, когда нужно объединить данные из разных источников (например, из файлов или запросов). Или же, при необходимости экономии памяти, если результирующий объект слишком велик. А также при работе с потоками данных (например, логами или веб-запросами).

🐍 Ghostly Python | #фишки

📖 Как устроен Python: гид для разработчиков

Идеальный гид для тех, кто хочет не просто писать код, но и понимать, как работает Python изнутри.

Узнайте о секретах языка, лучших практиках и советах от эксперта, который с 2000 года делится знаниями с программистами и корпорациями. Идеально для начинающих и опытных разработчиков, которые хотят углубить свои знания.

🗄 Скачать PDF из архива

🐍 Ghostly Python | #книги

📱 10 Уникальных Библиотек Python Которые Не Стоит Пропускать

В данном видео рассмотрим 10 очень интересных Python библиотек, которые способны улучшить ваши проекты. Они способы повысить читаемость и эффективность вашего кода, в некоторых случаях они ускоряют процесс разработки, так как предоставляют готовые инструменты.

➡️ Ссылка на видео

Чуть позже загружу в комменты под постом, для тех, кто не может смотреть на ютубе.

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

🎮 Взламываем игры с помощью Python

В этой статье, автор вспоминает популярную программу для "взлома" игр ArtMoney, но вместо её использования предлагает создать собственный инструмент на Python с библиотекой Pymem (ранее мы ее рассматривали в этом посте).

Цель — модифицировать память игры Titan Quest и "сделать персонажа миллионером".

Вы узнаете, как работать с памятью процессов, WindowsAPI и библиотекой Pymem.

🖥 Перейти к статье

🐍 Ghostly Python | #статьи

🖥 Анализатор mypy для проверки типов в коде Python

В Python, благодаря его динамической природе, можно писать код быстро и гибко. Однако, это может привести к трудноуловимым ошибкам. Тут на помощь приходит mypy — инструмент, который смотрит, правильно ли ты указал типы, и ловит косяки ещё до запуска кода.

mypy — это статический анализатор кода для Python. Он проверяет аннотации типов в вашем коде и помогает обнаружить несоответствия еще до выполнения программы.

⚙️ Пример использования

1. Установим библиотеку:

pip install mypy

2. Добавляем аннотации типов в коде:

def greet(name: str, age: int) -> str:
    return f"Привет, {name}! Тебе {age} лет."

3. Проверяем файл с помощью mypy:

mypy main.py

➡️ Если где-то накосячил с типами, mypy покажет, где именно. Например:

error: Argument 1 to "greet" has incompatible type "int"; expected "str"

🤔 Зачем оно нужно?

• Ловит баги до выполнения.
• Код становится чище и понятнее.
• Можно внедрять постепенно — не ломает существующий проект.

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #инструменты

❓ CodeHS: платформа с задачами для практики

Этот ресурс предоставляет небольшое количество задач для практики по базовым темам. Представленные задачи разбиты по уровням и категориям. Среди которых:

• Основы
• Функции
• Строки
• Математика
• Циклы
• Списки
• Словари

В общем, не плохой вариант для начинающих, чтобы попрактиковаться.

⛓️ Ссылка на ресурс

🐍 Ghostly Python | #ресурсы