🖥 Курс по Django

Этот курс поможет вам существенно продвинуться в сфере веб-разработки. Вы научитесь создавать веб-сайты с использованием Django на бэкенде. В ходе обучения вы освоите работу с шаблонами, приложениями, контроллерами, Django ORM, а также разберётесь с авторизацией, регистрацией пользователей и многими другими важными аспектами.

➡️ Cсылка на курс

🐍 Ghostly Python | #уроки

👍 Разработка телеграм ботов на Python (aiogram 3.7.0)

Гайд по разработке телеграм ботов на Python с использованием библиотеки aiogram. В представленном материале автор объясняет и показывает все на примере aiogram версии 3.7.0.

🖥 Cодержание:

🟢 Знакомство с базой aiogram
🟢 Работа с сообщениями
🟢 Кнопки
🟢 Роутеры
🟢 Фильтры и middleware
🟢 Апдейты
🟢 FSM

Отмечу то, что текст написан простым языком, без сложных для новичков терминов. Что в разы облегчает усвоение.

➡️ Ссылка на гайд

🐍 Ghostly Python | #гайды

📱 Шпаргалка: регулярные выражения в Python

Эта шпаргалка покрывает основные операции и методы, используемые для работы с регулярными выражениями в Python.

🗄 Скачать PDF из архива

🐍 Ghostly Python | #шпаргалки

🖼️ Библиотека: TinyDB

TinyDB — это легковесная, чисто Python база данных без сервера, которая сохраняет данные в виде JSON-файлов. Подходит для небольших проектов, скриптов и приложений, где не требуется полноценная SQL-база данных.

Подходит для разработчиков, которым нужно быстро внедрить базу данных без сложной настройки и установки.

⚙️ Пример использования:

from tinydb import TinyDB, Query

# Создание базы данных в файле db.json
db = TinyDB('db.json')

# Добавление данных
db.insert({'name': 'Alice', 'age': 24})
db.insert({'name': 'Bob', 'age': 30})

# Поиск данных
User = Query()
results = db.search(User.age > 25)
print(results)

# Обновление данных
db.update({'age': 26}, User.name == 'Alice')

# Удаление данных
db.remove(User.name == 'Bob')

✔️ Установка

pip install tinydb

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

🌐 Парсинг веб сайтов на Python

Видеокурс по обучению парсингу сайтов с нуля на языке программирования Python. Вы начнете с основ и создадите свой первый парсер, на примере сбора данных с интернет-магазина. Постепенно перейдете к более сложным задачам, включая парсинг с авторизацией через POST-запросы, запись данных в таблицу и оптимизацию кода парсера с использованием генераторов.

➡️ Ссылка на курс

🐍 Ghostly Python | #уроки

📱 22 полезных примера кода на Python

В этой статье вы вкратце узнаете о 22 полезных примерах кода, позволяющих воспользоваться мощью Python.

Некоторые из примеров вы могли уже видеть ранее, а другие будут новыми и интересными для вас. Все эти примеры легко запоминаются.

Проверка дубликатов, фильтрация, получение размера в байтах и другие полезные фишки языка.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #фишки

🎞 Скрипт: Конвертация MKV в MP4

Этот скрипт автоматизирует процесс конвертации видеофайлов из формата MKV в MP4 с помощью ffmpeg.

Просто поместите все свои MKV-файлы в папку assets, и скрипт создаст папку result с готовыми MP4-версиями.

⚙️ Особенности:

⏺ Переводит все файлы в формате MKV в MP4 без перекодирования.
⏺ Автоматически создает нужные папки и открывает результат.
⏺ Требуется установленный ffmpeg.

⚠️ Важно: убедитесь, что ffmpeg установлен и добавлен в переменные окружения!

📂 Скрипт с подробным комментированием кода уже в архиве:

➡️ Скачать...

🐍 Ghostly Python | #скрипты

🖼️ Библиотека: Loguru

Loguru - это библиотека для ведения логов в Python, созданная для облегчения и улучшения процесса логирования в ваших проектах.

ℹ️ Особенности:

🟢Простота использования: Никаких сложных настроек, только удобство.

🟢Легкость настройки: Библиотека позволяет гибко настраивать формат и уровень логов для каждого компонента вашего приложения.

🟢Высокая производительность: Loguru обеспечивает эффективное ведение логов с минимальным влиянием на производительность.

⚙️ Пример использования:

from loguru import logger

# Настройка логирования в файл app.log с ротацией при достижении 500 МБ и уровнем INFO
logger.add("app.log", rotation="500 MB", level="INFO")

def my_function():
    logger.debug("Это отладочное сообщение")
    logger.info("Информационное сообщение")
    logger.warning("Предупреждение")
    logger.error("Ошибка")
    logger.critical("Критическая ошибка")

my_function()

✔️ Установка:

pip install loguru

Кстати, нашел еще подробный гайд по работе с Loguru. Вот собственно и ссылка на него: Loguru Guide.

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

⚙️ Python — полный курс для начинающих.

Курс по Python для начинающих. После прохождения курса вы начнёте уверенно использовать синтаксис Python для разных задач.

➡️ Ссылка на урок

🐍 Ghostly Python | #уроки

📱 Python Cheat Sheet

Шпаргалка по Python, основанная на книге «Автоматизация рутинных задач с помощью Python». Если вы опытный - поможет освежить память, если вы начинающий - поможет преодолеть барьеры в проблемных темах.

Одним словом — годнота 👨‍💻

➡️ Ссылка на ресурс

🐍 Ghostly Python | #ресурсы

👩‍💻 Оптимизируй это с Python: 20+ полезных скриптов

Здесь собраны примеры встроенных модулей и библиотек Python для автоматизации ряда популярных повторяющихся задач разной сложности — от конвертации файлов до анализа больших массивов данных. Этот обзор пригодиться всем, кто устал тратить время на утомительные задачи или хочет повысить свою эффективность.

➡️ Перейти на сайт

🐍 Ghostly Python | #скрипты

🌐 Работа с API в Python с помощью библиотеки Requests

Работа с API в Python с помощью Requests позволяет легко взаимодействовать с веб-сервисами, отправлять HTTP-запросы и получать данные в формате JSON для анализа и обработки.

✔️ Установка библиотеки:

pip install requests

⚙️ Простой пример:

import requests

# Отправка GET-запроса к API
response = requests.get('https://api.coindesk.com/v1/bpi/currentprice.json')

# Проверка статуса ответа
if response.status_code == 200:
    # Преобразование ответа в JSON
    data = response.json()
    print(data['bpi']['USD']['rate'])
else:
    print('Не удалось получить данные:', response.status_code)

Этот скрипт отправляет GET-запрос к API сервиса CoinDesk, который предоставляет текущий курс биткойна в долларах США. Если запрос успешен (статус код 200), ответ преобразуется в JSON, и выводится курс биткойна.

⚙️ Отправка POST-запроса:

Requests также поддерживает отправку POST-запросов для передачи данных на сервер.

import requests

# Данные для отправки
payload = {'username': 'testuser', 'password': 'mypassword'}

# Отправка POST-запроса
response = requests.post('https://httpbin.org/post', data=payload)

# Проверка статуса ответа
if response.status_code == 200:
    print('Данные успешно отправлены')
    print(response.json())
else:
    print('Не удалось отправить данные:', response.status_code)

В этом примере скрипт отправляет POST-запрос с данными формы на тестовый сервис httpbin.org. Ответ сервера отображается в виде JSON.

📌 Работа с API с помощью библиотеки Requests позволяет легко интегрироваться с различными веб-сервисами, получать и отправлять данные, а также использовать мощные функции для настройки запросов и обработки ответов.

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

📱 БОЕВОЙ ПРОЕКТ НА PYTHON - CRM сервисной службы

В данном плейлисте вы наработаете практику программирования на Python, путем разработки полноценного проекта — CRM сервисной службы.

Отлично подойдет для тех, кто ищет задачи для практики.

➡️ Ссылка на плейлист

🐍 Ghostly Python | #уроки

✏️ Когда print() не справляется, выручает pprint()

Безусловно, стандартная функция Python print() отлично справляется со своей работой, но только до того момента, пока нам не понадобится вывести какие-то сложные вложенные объекты. При выводе таких объектов с помощью print(), результат будет очень трудно читаемым.

В такой ситуации, нам поможет модуль из стандартной библиотеки Python — pprint (pretty print). Он позволяет красиво форматировать и выводить объекты со сложной структурой, что особенно полезно при работе с API или сложными данными.

⚙️ Пример использования

import requests
import pprint

url = 'https://randomuser.me/api/?results=1'
users = requests.get(url).json()

pprint.pprint(users)

Здесь, благодаря pprint(), мы получим удобный для чтения вывод:

{'info': {'page': 1,
          'results': 1,
          'seed': '7895e9ae93304faf',
          'version': '1.4'},
 'results': [{'cell': '(067) A18-5169',
              'dob': {'age': 53, 'date': '1971-08-19T15:29:58.280Z'},
              'email': 'krilach.gricak@example.com'}
...и так далее...

В то время, как обычный print(), вывел бы все в одной строке:

{'results': [{'gender': 'male', 'name': {'title': 'Mr', 'first': 'Krilach', 'last': 'Gricak'}, 'location': {'street': {'number': 7028 и так далее...

🔥 pprint — мастхэв для тех, кто работает со вложенными структурами данных!

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #фишки

📱 Python 3.13 vs Python 3.12

Группа IT-энтузиастов сравнила производительность Python 3.13 с предыдущей версией — Python 3.12 — на различных конфигурациях компьютеров.

Всего было проведено 100 тестов на устройствах с чипами AMD Ryzen 7000 серии и Intel Core 13-го поколения.

Результаты неоднозначные... подробнее, по ссылке ниже 🔽

➡️ Перейти к статье

🐍 Ghostly Python | #статьи

📔 Как написать отличный README для Python-проекта?

README — это визитная карточка вашего проекта. Правильно оформленный файл README помогает пользователям и разработчикам понять, что делает проект, как его использовать и как в него внести изменения.

🍔 Основные пункты README

⏺ 1. Название и краткое описание проекта

Начните с названия проекта и короткого описания его цели. Например:

"CryptoTrack — это минималистичный трекер криптовалют, который позволит следить за состоянием вашего инвест портфеля в режиме реального времени."

⏺ 2. Мотивация и цели проекта

Объясните, почему вы создали проект, какие задачи он решает, и какие проблемы помогает решить.

⏺ 3. Структура установки

Опишите, как установить проект и его зависимости. Например:

git clone https://github.com/username/project.git
cd project
pip install -r requirements.txt

⏺ 4. Примеры использования

Дайте несколько конкретных примеров, которые показывают, как можно использовать проект. Добавьте блоки кода, демонстрирующие основные функции.

⏺ 5. Раздел "Как внести вклад"

Объясните, как другие могут предложить свои улучшения, указав на правила для пул-реквестов и код-стайла.

⏺ 6. Документация и ресурсы

Добавьте ссылки на более подробную документацию, если она существует, а также на полезные ресурсы и статьи.

Многие могут пренебрегать составлением readme, однако хорошо структурированный readmy делает ваш проект доступнее и упрощает его использование.

🐍 Ghostly Python | #гайды

📱 Как создать свою криптовалюту | Разбираемся с блокчейн на Python

Создание своей криптовалюты это не простая, но увлекательная задача, требующая знаний в различных областях. И первая область, с котором мы с вам разберемся - блокчейн, а точнее, как его реализовать на Python с применением ООП!

➡️ Ссылка на урок

🐍 Ghostly Python | #уроки

📎 Шпаргалка по работе с Параллелизмом в Python

Эта шпаргалка объясняет основы параллелизма в Python. Она охватывает понятия процессов и потоков, описывает многопоточность для задач ввода-вывода и приводит примеры кода для создания потоков, безопасных очередей и оптимизации производительности.

🗄 Скачать PDF из архива

🐍 Ghostly Python | #шпаргалки

🖼️ Библиотека: Marshmallow

Marshmallow — это библиотека для сериализации, десериализации и валидации сложных объектов данных. Она позволяет преобразовывать Python-объекты в форматы, такие как JSON, и обратно.

Подходит для разработчиков, которым нужно легко управлять валидацией данных и преобразованиями между объектами и форматами, такими как JSON или YAML.

⚙️ Пример использования:

from marshmallow import Schema, fields, ValidationError

# Определение схемы
class UserSchema(Schema):
    name = fields.String(required=True)
    age = fields.Integer(required=True)

# Данные для сериализации
user_data = {"name": "Alice", "age": 24}

# Сериализация (объект Python -> JSON)
schema = UserSchema()
result = schema.dump(user_data)
print(result)

# Десериализация (JSON -> объект Python)
user_json = '{"name": "Bob", "age": 30}'
try:
    user = schema.loads(user_json)
    print(user)
except ValidationError as err:
    print(err.messages)

✔️ Установка

pip install marshmallow

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

🗂 Скрипт: сортировка файлов в каталоге

Этот Python-скрипт организует файлы в каталоге, сортируя их по подкаталогам на основе расширений файлов.

ℹ️ Как работает

1. Скрипт запрашивает путь к каталогу и проверяет его наличие.
2. Перебирает все файлы в каталоге.
3. Определяет расширение файла и создает подкаталог с именем расширения.
4. Перемещает каждый файл в соответствующий подкаталог.

📂 Скрипт с подробным комментированием кода уже в архиве:

➡️ Скачать...

🐍 Ghostly Python | #скрипты