👩‍💻 W3Schools Python — интерактивное руководство по Python.

Здесь представлены пошаговые уроки с примерами кода, охватывающие основы языка, работу с данными, модули, API и многое другое.

Примечательно, что каждый раздел содержит встроенный онлайн-компилятор, позволяющий сразу тестировать код прямо в браузере.

⛓️ Ссылка на ресурс

🐍 Ghostly Python | #ресурсы

Ну да мы

🐍 Ghostly Python | #мемы

📱 Фишка: textwrap — удобное форматирование текста

Позволяет автоматически разбивать длинные строки на строки заданной длины, упрощая вывод в консоль или файлы.

import textwrap  

text = "Python — это мощный язык программирования, который широко используется в различных сферах."  

wrapped_text = textwrap.fill(text, width=40)  
print(wrapped_text)

📌 Как это работает?

🟢 textwrap.fill() разбивает строку на части нужной длины.
🟢 Удобно для форматирования вывода в терминале.
🟢 Поддерживает отступы и переносы строк для читаемого вывода.

🐍 Ghostly Python | #фишки

📱 Centrifugo v6 + FastAPI + Python: разрабатываем веб-опросник с обновлениями в реальном времени

Centrifugo — мощный инструмент для работы с WebSockets и масштабирования Real-time-приложений. Разберём теорию и создадим интерактивный опросник, который обновляется без перезагрузки.

В финале — деплой на Amvera Cloud.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи

🗂 Работа с JSON в Python с помощью json

JSON — удобный формат хранения и передачи данных. В этом посте разберём, как легко работать с JSON-файлами в Python.

💬 Почему это полезно?

— JSON используется в API и конфигурационных файлах
— Позволяет сохранять и загружать структуры данных
— Упрощает взаимодействие между разными языками программирования

⚙️ Простой пример

Сериализация (запись в JSON-файл):

import json

data = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "London"}

with open("data.json", "w") as f:
    json.dump(data, f, indent=4)

Десериализация (чтение из JSON-файла):

with open("data.json", "r") as f:
    loaded_data = json.load(f)

print(loaded_data)

➡️ Как это работает?

• json.dump(data, f, indent=4) сохраняет объект в файл
• json.load(f) загружает данные обратно

🐍 Ghostly Python | #гайды

Так оно и останется

🐍 Ghostly Python | #мемы

🖼️ Библиотека: PyMuPDF

PyMuPDF — это мощная библиотека для работы с PDF и изображениями в Python. Позволяет извлекать текст, редактировать, конвертировать и анализировать PDF-файлы.

ℹ️ Основные возможности:

🟢 Извлечение текста и изображений из PDF.
🟢 Добавление аннотаций и редактирование страниц.
🟢 Конвертация PDF в изображения и обратно.
🟢 Поиск и выделение текста.

⚙️ Пример использования:

import fitz  # PyMuPDF

# Открываем PDF
doc = fitz.open("example.pdf")

# Извлекаем текст с первой страницы
text = doc[0].get_text()
print(text)

✔️ Установка:

pip install pymupdf

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

📱 Обзор лучших API для транскрибации речи 2025

Выбираем лучшее API для speech-to-text. Разбираем варианты: что подойдёт бизнесу, а что — для пет-проекта. Спойлер: идеального решения нет, но разберёмся, как выбрать оптимальное.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи

👩‍💻 GeeksforGeeks Python — обширный ресурс с материалами по Python.

Здесь собраны подробные статьи, примеры кода, учебные пособия и задачи для практики, охватывающие все аспекты Python — от базового синтаксиса до продвинутых алгоритмов и структур данных.

Примечательно, что сайт содержит разбор реальных кейсов и интервью-вопросов, полезных для подготовки к собеседованиям.

⛓️ Ссылка на ресурс

🐍 Ghostly Python | #ресурсы

Когда только вышел с отпуска

🐍 Ghostly Python | #мемы

📱 Фишка: shutil — удобная работа с файлами и директориями

Позволяет копировать, перемещать, удалять файлы и папки, а также получать информацию о дисковом пространстве.

import shutil  

# Копируем файл  
shutil.copy("source.txt", "destination.txt")  

📌 Как это работает?

🟢 shutil.copy() копирует файл с сохранением содержимого.
🟢 Поддерживает перемещение shutil.move() и удаление shutil.rmtree().

🐍 Ghostly Python | #фишки

📱 Простейшая нейронная сеть на Python для начинающих

Решил написать свою нейросеть, но наткнулся на статью на JS, а мне ближе Python. Взял основу, переписал, разобрал сложные моменты и объяснил их подробнее. В статье — код, пояснения и ссылка на результат.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи

🖼️ Библиотека: pdfplumber

pdfplumber — это удобная библиотека для извлечения текста, таблиц и изображений из PDF-документов. Позволяет точно анализировать содержимое PDF, включая структурированные данные.

ℹ️ Основные возможности:

🟢 Извлечение текста и таблиц с сохранением структуры.
🟢 Работа со сканированными документами.
🟢 Извлечение изображений из PDF.
🟢 Гибкость в обработке сложных PDF-файлов.

⚙️ Пример использования:

import pdfplumber  

# Открываем PDF  
with pdfplumber.open("example.pdf") as pdf:  
    page = pdf.pages[0]  
    text = page.extract_text()  
    print(text)

✔️ Установка:

pip install pdfplumber

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

Главное что бы никто не узнал 🌞

🐍 Ghostly Python | #мемы

🗂 Работа с YAML в Python с помощью PyYAML

YAML — удобный формат для хранения конфигураций и данных. В этом посте разберём, как работать с YAML-файлами в Python.

💬 Почему это полезно?

— YAML читается легче, чем JSON и XML.
— Часто используется в конфигурациях (Kubernetes, Ansible).
— Поддерживает комментарии и сложные структуры данных

⚙️ Простой пример

Сериализация (запись в YAML-файл):

import yaml  

data = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "London"}  

with open("data.yaml", "w") as f:  
    yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, allow_unicode=True)

Десериализация (чтение из YAML-файла):

with open("data.yaml", "r") as f:  
    loaded_data = yaml.safe_load(f)  

print(loaded_data)

➡️ Как это работает?

• yaml.dump(data, f) сохраняет объект в YAML-файл.
• yaml.safe_load(f) загружает данные обратно.

✔️ Установка:

pip install pyyaml

🐍 Ghostly Python | #гайды

📱 Виртуальная доска, которая не даст о себе позабыть. Повышаем эффективность работы, учебы и саморазвития

Как заставить себя учиться, работать и прокачивать навыки без откладывания "на потом"?

В статье разберем, как создать виртуальную маркерную доску, которая всегда будет перед глазами и не даст расслабиться.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи

📱 Фишка: tempfile — создание временных файлов и директорий

Позволяет создавать временные файлы и папки, которые автоматически удаляются после использования. Полезно для кэша, тестирования и работы с временными данными.

import tempfile  

with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=True) as temp_file:  
    print("Временный файл:", temp_file.name)  
    temp_file.write(b"Временные данные")  
    temp_file.seek(0)  
    print(temp_file.read())  # Читаем содержимое

📌 Как это работает?

🟢 NamedTemporaryFile() создаёт временный файл, доступный во время работы скрипта.
🟢 delete=True автоматически удаляет файл после выхода из контекста.
🟢 Можно использовать TemporaryDirectory() для временных папок

🐍 Ghostly Python | #фишки

Пока доку почитал пока цвет выбрал

🐍 Ghostly Python | #мемы

👩‍💻 Programiz Python — интуитивно понятный ресурс для изучения Python

Здесь собраны пошаговые уроки, интерактивные примеры кода и практические упражнения, охватывающие основы Python, работу с файлами, обработку ошибок, ООП и многое другое.

Примечательно, что сайт предлагает встроенный онлайн-компилятор, позволяющий сразу тестировать код без установки Python.

⛓️ Ссылка на ресурс

🐍 Ghostly Python | #ресурсы

📱 Разработка DHCP-сервера на Python

Разбираем, как написать свой DHCP-сервер на Python: перехватываем запросы, раздаём IP-шники и логируем весь процесс. Используем Scapy, SQLite и Logging, чтобы всё работало чётко.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи