👩‍💻 Решаем VRP-задачи, или Как мы в Додо доставку оптимизировали

В статье рассказывают, что такое VRP-задачи в доставке, чем они отличаются друг от друга, какие готовые решения уже можно пробовать и на что точно не стоит тратить время.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи

📦 Работа с архивами ZIP на Python с помощью zipfile

Всё очень просто, если использовать встроенный модуль zipfile. Это удобный способ создавать, читать и распаковывать ZIP-архивы прямо в коде.

✔️ Установка не требуется — модуль входит в стандартную библиотеку Python

⚙️ Пример кода

import zipfile  

# Создаём архив  
with zipfile.ZipFile("archive.zip", "w") as archive:  
    archive.write("example.txt")  

# Распаковываем архив  
with zipfile.ZipFile("archive.zip", "r") as archive:  
    archive.extractall("extracted_files")

💬 Как это работает:

1. ZipFile("archive.zip", "w") создаёт новый архив для записи файлов.
2. write() добавляет файл в архив.
3. extractall() извлекает все файлы из архива в указанную папку.

🐍 Ghostly Python | #гайды

Сидит и смотрит как чинят

🐍 Ghostly Python | #мемы

🖼️ Библиотека: emoji

emoji — удобная библиотека для работы с эмодзи в Python. Позволяет быстро вставлять, заменять и искать эмодзи в текстах.

ℹ️ Основные возможности:

🟢 Преобразование коротких кодов (например, :smile:) в настоящие эмодзи.
🟢 Обратная замена эмодзи на текстовые коды.
🟢 Поиск и фильтрация эмодзи в строках.
🟢 Полезна для чат-ботов, соцсетей и интерфейсов.

⚙️ Пример использования:

import emoji  

# Преобразуем код в эмодзи  
print(emoji.emojize("Python is :snake:"))  # Python is 🐍  

# Обратное преобразование эмодзи в код  
print(emoji.demojize("I love 🐍 and 🧠"))  # I love :snake: and :brain:

✔️ Установка:

pip install emoji

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

👩‍💻 Управление памятью в Python: как язык заботится о ресурсах за вас и когда стоит вмешаться

В статье объясняют, как Python сам таскает «кирпичи» памяти, когда стоит доверять его автоматике, а когда лучше самому лезть в фундамент и строить этажи руками.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи

➡️ Replit — онлайн-среда для написания и запуска Python-кода прямо в браузере

Replit предлагает удобный интерфейс для создания, запуска и совместной работы над Python-проектами. Подходит для обучения, быстрых экспериментов и даже хакатонов.

Примечательно, что платформа поддерживает автодополнение, терминал, веб-сервер и позволяет запускать код с мобильных устройств без установки Python.

⛓️ Ссылка на ресурс

🐍 Ghostly Python | #ресурсы

🐍 Ghostly Python | #мемы

📱 Фишка: itertools.chain — объединение нескольких списков в один

Позволяет объединять несколько итерируемых объектов (например, списков или кортежей) в один непрерывный поток без создания временных структур.

from itertools import chain  

list1 = [1, 2, 3]  
list2 = [4, 5, 6]  
list3 = [7, 8, 9]  

result = list(chain(list1, list2, list3))  
print(result)  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

📌 Как это работает?

🟢 chain() принимает несколько итерируемых объектов и объединяет их в один.
🟢 Работает с любыми итерируемыми объектами: списками, кортежами, генераторами.
🟢 Избегает создания промежуточных списков, что экономит память

🐍 Ghostly Python | #фишки

👩‍💻 DSL для интерактивных рассказов: как я написал язык, чтобы придумывать истории, а не кодить

В статье показывают, как создать собственный DSL для интерактивных историй на Python: сценарии, интерпретатор и немного магии — когда код встречается с нарративом.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи

⚙️ Работа с графами на Python с помощью networkx

networkx — мощная библиотека для создания, анализа и визуализации графов. Подходит для построения социальных сетей, графов связности и моделирования сложных систем.

✔️ Установка библиотеки

pip install networkx

⚙️ Пример кода

import networkx as nx  
import matplotlib.pyplot as plt  

# Создаём пустой граф  
G = nx.Graph()  

# Добавляем вершины и рёбра  
G.add_edge("Алиса", "Боб")  
G.add_edge("Боб", "Чарли")  
G.add_edge("Алиса", "Дэвид")  

# Отображаем граф  
nx.draw(G, with_labels=True)  
plt.show()

💬 Как это работает:

1. nx.Graph() создаёт пустой неориентированный граф.
1. add_edge() добавляет рёбра между вершинами.
1. nx.draw() визуализирует граф с метками вершин.

🐍 Ghostly Python | #гайды

🐍 Ghostly Python | #мемы

🖼️ Библиотека: pyfiglet

pyfiglet — удобная библиотека для создания текстового ASCII-искусства в терминале. Позволяет преобразовывать обычные строки в стильные и крупные символы..

ℹ️ Основные возможности:

🟢 Преобразование текста в красивые ASCII-заголовки.
🟢 Поддержка множества шрифтов и стилей.
🟢 Легко интегрируется в консольные утилиты и чат-боты.
🟢 Полезна для визуализации вывода и создания баннеров.

⚙️ Пример использования:

import pyfiglet  

# Создаём красивый текст  
ascii_art = pyfiglet.figlet_format("Python")  
print(ascii_art)  

# Используем другой шрифт  
ascii_art = pyfiglet.figlet_format("Hello, World!", font="slant")  
print(ascii_art)

✔️ Установка:

pip install pyfiglet

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

👩‍💻 FastAPI + Keycloak: Простая и безопасная авторизация в веб-приложении на примере реального проекта

В статье на примере FastAPI показывают, как Keycloak упрощает управление доступом: универсальные принципы авторизации для любого бэкенда без лишней головной боли.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи

➡️ DataCamp — образовательная платформа с интерактивными курсами по Python

DataCamp предлагает пошаговые курсы и проекты, направленные на изучение Python для анализа данных, машинного обучения и визуализации. Уроки сопровождаются интерактивными заданиями и практическими проектами.

Примечательно, что платформа фокусируется на реальных применениях Python в области Data Science, а курсы обновляются в соответствии с современными требованиями индустрии.

⛓️ Ссылка на ресурс

🐍 Ghostly Python | #ресурсы

🐍 Ghostly Python | #мемы

📱 Фишка: functools.reduce — свёртка последовательности в одно значение

Позволяет последовательно применять функцию к элементам итерируемого объекта, сворачивая его к одному результату. Полезно для операций накопления, например, умножения всех чисел в списке.

from functools import reduce  

numbers = [1, 2, 3, 4]  
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)  
print(product)  # 24

📌 Как это работает?

🟢 reduce() берёт два элемента, применяет функцию и использует результат как аргумент для следующего шага.
🟢 Работает с любыми итерируемыми объектами.
🟢 Полезно для накопления значений: суммы, произведения и других операций

🐍 Ghostly Python | #фишки

👩‍💻 Сlite — «zero-dependency» фреймворк для создания CLI

В статье автор делится своим опытом создания Clite — лёгкого фреймворка на Python для CLI без зависимостей: альтернатива Typer и Click с максимумом возможностей.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи

🐍 Ghostly Python | #мемы

⚙️ Парсинг HTML на Python с помощью BeautifulSoup

BeautifulSoup — мощная библиотека для обработки и парсинга HTML и XML. Подходит для извлечения данных с веб-страниц, парсинга таблиц и автоматизации сбора информации.

✔️ Установка библиотеки

pip install beautifulsoup4 requests

⚙️ Пример кода

import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  

# Загружаем страницу  
url = "https://example.com"  
response = requests.get(url)  

# Разбираем HTML  
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")  

# Извлекаем заголовок  
title = soup.find("h1").text  
print(title)

💬 Как это работает:

1. requests.get(url) загружает HTML-страницу.
2. BeautifulSoup(response.text, "html.parser") парсит HTML-код.
3. soup.find("h1").text извлекает текст из первого тега <h1>.

🐍 Ghostly Python | #гайды

👩‍💻 Как я научился анализировать собственные собесы с помощью Whisper (и почему это нужно каждому айтишнику и не только)

В статье рассказывают, как использовать Whisper от OpenAI для превращения записи собеседования в текст: удобно анализировать ответы без утомительного переслушивания.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи