#Резюме
Когда написал в резюме, что есть опыт работы, а тебя приняли.
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
Когда написал в резюме, что есть опыт работы, а тебя приняли.
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#Python #Кортежи #Программирование #Обучение #ПервыйДоход #tupleКод
🔥Неизменяемая сила: Кортежи в Python👀✨
От теории к практике — от первого кода к первым деньгам!
✅ "Работа, которую делают все, не принесет больших доходов. Стремись к уникальности!"
my_tuple = (1, 2, 3) # Создание кортежа
print(my_tuple[0]) # Доступ к элементам → 1
Что это?
Кортежи — это "неизменяемые списки". Они быстрее, занимают меньше памяти и идеальны для защиты данных от изменений.
Где пригодится?
Возврат нескольких значений из функции
Ключи в словарях
Константные наборы данных
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
🔥Неизменяемая сила: Кортежи в Python👀✨
От теории к практике — от первого кода к первым деньгам!
✅ "Работа, которую делают все, не принесет больших доходов. Стремись к уникальности!"
my_tuple = (1, 2, 3) # Создание кортежа
print(my_tuple[0]) # Доступ к элементам → 1
Что это?
Кортежи — это "неизменяемые списки". Они быстрее, занимают меньше памяти и идеальны для защиты данных от изменений.
Где пригодится?
Возврат нескольких значений из функции
Ключи в словарях
Константные наборы данных
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
#Python #Код #Фишки #ПродажаКода #СтартВIT #Кортежи
💯 Распаковка кортежей — мощный инструмент💫
Пишешь код сегодня — получаешь доход завтра!
coordinates = (10, 25, 40) # Переменная "coordinates" - Это кортеж (tuple)
x, y, z = coordinates # Распаковка
print(f"X: {x}, Y: {y}") # X: 10, Y: 25
1️⃣ Синтаксис: Элементы заключены в круглые скобки ()
2️⃣ Неизменяемость: После создания нельзя изменить элементы (coordinates[0] = 5 вызовет ошибку)
3️⃣ Важно: Кортеж также можно создать без скобок через запятую, но это менее читаемо:
coordinates = 10, 25, 40 # Тоже кортеж!
Фишка: Можно менять местами значения без временной переменной:
a, b = b, a # Обмен значениями
x, y, z = coordinates # Распаковка кортежа
print(type(coordinates)) # Выведет: <class 'tuple'>
Зарабатывай: Используй кортежи в мини-проектах для портфолио!
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
💯 Распаковка кортежей — мощный инструмент💫
Пишешь код сегодня — получаешь доход завтра!
coordinates = (10, 25, 40) # Переменная "coordinates" - Это кортеж (tuple)
x, y, z = coordinates # Распаковка
print(f"X: {x}, Y: {y}") # X: 10, Y: 25
1️⃣ Синтаксис: Элементы заключены в круглые скобки ()
2️⃣ Неизменяемость: После создания нельзя изменить элементы (coordinates[0] = 5 вызовет ошибку)
3️⃣ Важно: Кортеж также можно создать без скобок через запятую, но это менее читаемо:
coordinates = 10, 25, 40 # Тоже кортеж!
Фишка: Можно менять местами значения без временной переменной:
a, b = b, a # Обмен значениями
x, y, z = coordinates # Распаковка кортежа
print(type(coordinates)) # Выведет: <class 'tuple'>
Зарабатывай: Используй кортежи в мини-проектах для портфолио!
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
Forwarded from Хочешь #Похудеть Заходи🫵
#ИМТ #ИндексМассыТела #ПосчитатьЛишнийВес
❇️ Рассчитать Индекс Массы Тела
➕ и
❇️ наличие избыточного веса
🤖 ЖМИ
@IndexMTSumbot
💯Хочешь узнать подробнее перейди на канал👀❗️
✅
❇️ Рассчитать Индекс Массы Тела
➕ и
❇️ наличие избыточного веса
🤖 ЖМИ
@IndexMTSumbot
💯Хочешь узнать подробнее перейди на канал👀❗️
✅
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#Программирование #Python #КортежиVsСписки #Фриланс #ПервыйЗаказ #Код
Когда выбрать кортеж вместо списка?
Каждая строчка кода — шаг к финансовой свободе!
# Замеряем память
import sys
lst = [1, 2, 3]
tpl = (1, 2, 3)
print(sys.getsizeof(lst)) # 120 байт
print(sys.getsizeof(tpl)) # 72 байта → экономия 40%!
Выбирай кортежи когда:
Данные не должны изменяться
Нужна высокая производительность
Используешь как ключ в словаре
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
Когда выбрать кортеж вместо списка?
Каждая строчка кода — шаг к финансовой свободе!
# Замеряем память
import sys
lst = [1, 2, 3]
tpl = (1, 2, 3)
print(sys.getsizeof(lst)) # 120 байт
print(sys.getsizeof(tpl)) # 72 байта → экономия 40%!
Выбирай кортежи когда:
Данные не должны изменяться
Нужна высокая производительность
Используешь как ключ в словаре
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
#Python #Кортежи #Иммутабельность #ITбизнес #Стартап #КодНаПродажу
Защита данных с кортежами
Преврати знания в продукт — создай свой цифровой актив!
config = ("API_KEY", "SECRET", 8080) # Настройки
# config[0] = "NEW" # Ошибка! Кортежи неизменяемы
Почему это важно?
Гарантия, что критические данные не изменятся случайно
Безопасность в многопоточных приложениях
Четкое определение "констант" в коде
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
Защита данных с кортежами
Преврати знания в продукт — создай свой цифровой актив!
config = ("API_KEY", "SECRET", 8080) # Настройки
# config[0] = "NEW" # Ошибка! Кортежи неизменяемы
Почему это важно?
Гарантия, что критические данные не изменятся случайно
Безопасность в многопоточных приложениях
Четкое определение "констант" в коде
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
#Код #Python #Кортежи #УдаленнаяРабота #IT #ПакетныеРешения
Кортежи в функциях — возвращаем несколько значений
Один навык → множество платных решений!
def get_user():
return ("John", "Doe", 28) # Возврат кортежа
name, surname, age = get_user() # Удобная распаковка
Как монетизировать?
Создавай функции-утилиты с возвратом кортежей и продавай как:
Пакеты для работы с API
Мини-библиотеки обработки данных — это небольшие, но мощные инструменты, которые помогают разработчикам быстро и эффективно обрабатывать и анализировать данные.
Делай заготовки, чтобы быстро внедрять в новые проекты.
Хочешь узнать об этом подробнее?
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
Кортежи в функциях — возвращаем несколько значений
Один навык → множество платных решений!
def get_user():
return ("John", "Doe", 28) # Возврат кортежа
name, surname, age = get_user() # Удобная распаковка
Как монетизировать?
Создавай функции-утилиты с возвратом кортежей и продавай как:
Пакеты для работы с API
Мини-библиотеки обработки данных — это небольшие, но мощные инструменты, которые помогают разработчикам быстро и эффективно обрабатывать и анализировать данные.
Делай заготовки, чтобы быстро внедрять в новые проекты.
Хочешь узнать об этом подробнее?
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#ИИ #Пожарные #Python
🔥Люди учат ИИ, для того что бы работать в опасных профессиях.
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
🔥Люди учат ИИ, для того что бы работать в опасных профессиях.
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
#API #ЧтоТакоеAPI #Python
Пакеты для работы с API
Работа с API (Application Programming Interface) — это важный аспект разработки программного обеспечения, позволяющий приложениям взаимодействовать друг с другом. Для упрощения этой задачи разработчики создают пакеты или библиотеки, которые облегчают работу с API, предоставляя удобные интерфейсы и функции.
Что такое API?
API — это набор правил и средств, которые позволяют различным программным системам обмениваться данными. Например, API может позволять вашему приложению получать данные о погоде из онлайн-сервиса, отправлять сообщения через мессенджер или взаимодействовать с базами данных.
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
Пакеты для работы с API
Работа с API (Application Programming Interface) — это важный аспект разработки программного обеспечения, позволяющий приложениям взаимодействовать друг с другом. Для упрощения этой задачи разработчики создают пакеты или библиотеки, которые облегчают работу с API, предоставляя удобные интерфейсы и функции.
Что такое API?
API — это набор правил и средств, которые позволяют различным программным системам обмениваться данными. Например, API может позволять вашему приложению получать данные о погоде из онлайн-сервиса, отправлять сообщения через мессенджер или взаимодействовать с базами данных.
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
Почему применяют пакеты для работы с API? 💯✳️
1. Упрощение запросов: Многие пакеты скрывают сложные детали создания HTTP-запросов, позволяя разработчикам сосредоточиться на бизнес-логике приложения. Вместо того чтобы вручную обрабатывать запросы и ответы, вы можете использовать готовые методы.
2. Обработка ошибок: Пакеты часто включают встроенные механизмы для обработки ошибок и исключительных ситуаций, что помогает разработчикам избежать распространенных ошибок и ускоряет процесс разработки.
3. Аутентификация: Многие API требуют аутентификации для доступа к данным. Пакеты могут упростить процесс получения и управления токенами аутентификации.
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
1. Упрощение запросов: Многие пакеты скрывают сложные детали создания HTTP-запросов, позволяя разработчикам сосредоточиться на бизнес-логике приложения. Вместо того чтобы вручную обрабатывать запросы и ответы, вы можете использовать готовые методы.
2. Обработка ошибок: Пакеты часто включают встроенные механизмы для обработки ошибок и исключительных ситуаций, что помогает разработчикам избежать распространенных ошибок и ускоряет процесс разработки.
3. Аутентификация: Многие API требуют аутентификации для доступа к данным. Пакеты могут упростить процесс получения и управления токенами аутентификации.
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
#Python #JavaScript #Java #Кодинг #Программирование #Заработок
Примеры популярных пакетов для API
• Requests (Python): Один из самых популярных пакетов для работы с HTTP-запросами. Он прост в использовании и позволяет легко отправлять GET и POST запросы, а также обрабатывать ответы.
• Axios (JavaScript): Библиотека для работы с HTTP-запросами в браузере и Node.js. Она поддерживает промисы и предоставляет удобный интерфейс для добавления заголовков и обработки ответов.
• Retrofit (Java/Kotlin): Библиотека для Android, которая упрощает работу с REST API, позволяя описывать API с помощью аннотаций и автоматически обрабатывать JSON.
🐘 Популярные пакеты для HTTP-запросов
От первых строчек кода – к первым деньгам! 🚀
Разработчики, которые умеют работать с API, всегда востребованы.
Начни с этих библиотек – и твои навыки сразу станут ценными!
📌 Пример кода
#Requests
import requests
response = requests.get('https://api.example.com/data')
print(response.json())
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
Примеры популярных пакетов для API
• Requests (Python): Один из самых популярных пакетов для работы с HTTP-запросами. Он прост в использовании и позволяет легко отправлять GET и POST запросы, а также обрабатывать ответы.
• Axios (JavaScript): Библиотека для работы с HTTP-запросами в браузере и Node.js. Она поддерживает промисы и предоставляет удобный интерфейс для добавления заголовков и обработки ответов.
• Retrofit (Java/Kotlin): Библиотека для Android, которая упрощает работу с REST API, позволяя описывать API с помощью аннотаций и автоматически обрабатывать JSON.
🐘 Популярные пакеты для HTTP-запросов
От первых строчек кода – к первым деньгам! 🚀
Разработчики, которые умеют работать с API, всегда востребованы.
Начни с этих библиотек – и твои навыки сразу станут ценными!
📌 Пример кода
#Requests
import requests
response = requests.get('https://api.example.com/data')
print(response.json())
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
#ЗаработатьУмом #КодыДеньги #Работа
"Работа, которую делают все, не принесет больших доходов. Стремись к уникальности!"
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
"Работа, которую делают все, не принесет больших доходов. Стремись к уникальности!"
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
#Сеньор #КодыДеньги #Работа
"С Python ты не только программист, ты — создатель своего успеха!"
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
"С Python ты не только программист, ты — создатель своего успеха!"
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
#Оптимизация #КодыДеньги #Работа
"Поспал, поел, вышел на свежий воздух, поприседал 10 раз - чувствую, оптимизировался!"
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
"Поспал, поел, вышел на свежий воздух, поприседал 10 раз - чувствую, оптимизировался!"
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
Лучшие ноутбуки 2022 года для работы с нейросетями (LM Studio, локальные LLM)
Для эффективной работы с локальными нейросетевыми моделями (например, через LM Studio) важны:
Мощный GPU (NVIDIA RTX 30/40 серии с поддержкой CUDA).
Оперативная память (минимум 16 ГБ, лучше 32+ ГБ).
Быстрый SSD (1 ТБ+ для хранения моделей).
Процессор (Intel Core i7/i9 или AMD Ryzen 7/9).
Топ-5 ноутбуков 2022 года
1. ASUS ROG Zephyrus G15 (2022)
Плюсы:
GPU: NVIDIA RTX 3080 (16 ГБ).
CPU: AMD Ryzen 9 6900HS.
RAM: 32 ГБ DDR5.
Экран: 15.6" QHD, 165 Гц.
Почему подходит: Мощная видеокарта, отличное охлаждение.
2. MSI GE76 Raider (2022)
Плюсы:
GPU: RTX 3080 Ti (16 ГБ).
CPU: Intel Core i9-12900HK.
RAM: 32 ГБ DDR4 (расширяемо до 64 ГБ).
Экран: 17.3" Full HD, 360 Гц.
Почему подходит: Максимальная производительность + большой экран.
3. Razer Blade 15 (Premium Edition, 2022)
Плюсы:
GPU: RTX 3080 Ti.
CPU: Intel Core i9-12900H.
RAM: 32 ГБ DDR5.
Экран: 15.6" 4K OLED или QHD 240 Гц.
Почему подходит: Компактность + топовый экран.
4. Dell XPS 17 (2022) + eGPU
Плюсы для нейросетей:
GPU: Thunderbolt 4 + внешняя видеокарта (например, RTX 4080 в боксе).
CPU: Intel Core i9-12900HK.
RAM: До 64 ГБ DDR5.
Почему подходит: Гибридное решение (мобильность + мощность).
5. Lenovo Legion 7 Gen 7 (2022)
Плюсы:
GPU: RTX 3080 Ti (16 ГБ).
CPU: AMD Ryzen 9 6900HX.
RAM: 32 ГБ DDR5.
Охлаждение: Паровая камера.
Почему подходит: Баланс цены и производительности.
Критерии выбора
GPU важнее CPU — NVIDIA RTX 3060/3070/3080 (минимум 8 ГБ VRAM).
Память: 16 ГБ — минимум, 32 ГБ — комфорт, 64 ГБ — для больших моделей.
SSD: 1 ТБ NVMe (модели GGUF могут занимать 20–100 ГБ).
Охлаждение: Ноутбуки с мощными GPU сильно греются — проверьте отзывы.
Бюджетные альтернативы
Если нужен компромисс:
ASUS TUF Dash F15 (RTX 3070, 16 ГБ RAM) — дешевле, но слабее охлаждение.
Lenovo Legion 5 Pro (RTX 3070, 32 ГБ RAM) — оптимальная цена.
Важно!
LM Studio поддерживает только NVIDIA (CUDA).
Для самых больших моделей (30B+) желателен ноутбук с RTX 4080/4090 (2023 года).
Если бюджет ограничен — соберите стационарный ПК (дешевле и мощнее).
В 2024 году можно рассмотреть ноутбуки с RTX 40-й серии (например, ASUS ROG Strix Scar 16 с RTX 4090), но они дороже.
Какой у вас бюджет? Могу подсказать оптимальный вариант 😊.
Для эффективной работы с локальными нейросетевыми моделями (например, через LM Studio) важны:
Мощный GPU (NVIDIA RTX 30/40 серии с поддержкой CUDA).
Оперативная память (минимум 16 ГБ, лучше 32+ ГБ).
Быстрый SSD (1 ТБ+ для хранения моделей).
Процессор (Intel Core i7/i9 или AMD Ryzen 7/9).
Топ-5 ноутбуков 2022 года
1. ASUS ROG Zephyrus G15 (2022)
Плюсы:
GPU: NVIDIA RTX 3080 (16 ГБ).
CPU: AMD Ryzen 9 6900HS.
RAM: 32 ГБ DDR5.
Экран: 15.6" QHD, 165 Гц.
Почему подходит: Мощная видеокарта, отличное охлаждение.
2. MSI GE76 Raider (2022)
Плюсы:
GPU: RTX 3080 Ti (16 ГБ).
CPU: Intel Core i9-12900HK.
RAM: 32 ГБ DDR4 (расширяемо до 64 ГБ).
Экран: 17.3" Full HD, 360 Гц.
Почему подходит: Максимальная производительность + большой экран.
3. Razer Blade 15 (Premium Edition, 2022)
Плюсы:
GPU: RTX 3080 Ti.
CPU: Intel Core i9-12900H.
RAM: 32 ГБ DDR5.
Экран: 15.6" 4K OLED или QHD 240 Гц.
Почему подходит: Компактность + топовый экран.
4. Dell XPS 17 (2022) + eGPU
Плюсы для нейросетей:
GPU: Thunderbolt 4 + внешняя видеокарта (например, RTX 4080 в боксе).
CPU: Intel Core i9-12900HK.
RAM: До 64 ГБ DDR5.
Почему подходит: Гибридное решение (мобильность + мощность).
5. Lenovo Legion 7 Gen 7 (2022)
Плюсы:
GPU: RTX 3080 Ti (16 ГБ).
CPU: AMD Ryzen 9 6900HX.
RAM: 32 ГБ DDR5.
Охлаждение: Паровая камера.
Почему подходит: Баланс цены и производительности.
Критерии выбора
GPU важнее CPU — NVIDIA RTX 3060/3070/3080 (минимум 8 ГБ VRAM).
Память: 16 ГБ — минимум, 32 ГБ — комфорт, 64 ГБ — для больших моделей.
SSD: 1 ТБ NVMe (модели GGUF могут занимать 20–100 ГБ).
Охлаждение: Ноутбуки с мощными GPU сильно греются — проверьте отзывы.
Бюджетные альтернативы
Если нужен компромисс:
ASUS TUF Dash F15 (RTX 3070, 16 ГБ RAM) — дешевле, но слабее охлаждение.
Lenovo Legion 5 Pro (RTX 3070, 32 ГБ RAM) — оптимальная цена.
Важно!
LM Studio поддерживает только NVIDIA (CUDA).
Для самых больших моделей (30B+) желателен ноутбук с RTX 4080/4090 (2023 года).
Если бюджет ограничен — соберите стационарный ПК (дешевле и мощнее).
В 2024 году можно рассмотреть ноутбуки с RTX 40-й серии (например, ASUS ROG Strix Scar 16 с RTX 4090), но они дороже.
Какой у вас бюджет? Могу подсказать оптимальный вариант 😊.
Рекомендации по выбору 17-дюймового ноутбука для работы с LM Studio
Для работы с нейросетями, такими как LM Studio версии 3.14, важно выбрать ноутбук с достаточной производительностью и характеристиками. Вот несколько ключевых аспектов, на которые стоит обратить внимание:
Процессор: Ищите ноутбуки с процессорами Intel Core i7 или AMD Ryzen 7, которые обеспечат высокую производительность при обработке данных.
Оперативная память: Минимум 16 ГБ ОЗУ, а лучше 32 ГБ, чтобы обеспечить плавную работу с большими моделями и данными.
Графическая карта: Дискретная графическая карта, такая как NVIDIA GeForce GTX или RTX, будет полезна для ускорения вычислений при работе с нейросетями.
Хранение данных: SSD-накопитель объемом не менее 512 ГБ для быстрой загрузки системы и приложений.
Экран: 17-дюймовый экран обеспечит комфортное отображение информации и работу с графикой.
Рекомендованные модели
На основе этих критериев, вот несколько моделей 17-дюймовых ноутбуков, которые подойдут для работы с LM Studio и были доступны до 2023 года:
Dell G7 17: Этот игровой ноутбук оснащен мощными процессорами Intel и дискретной графикой NVIDIA, что делает его отличным выбором для работы с нейросетями.
HP Omen 17: Мощный игровой ноутбук с хорошими характеристиками, включая высокопроизводительный процессор и графическую карту, что позволяет эффективно работать с ресурсозатратными приложениями.
Asus ROG Strix Scar 17: Этот ноутбук предлагает отличную производительность благодаря мощному процессору и видеокарте, а также большому экрану, что делает его идеальным для работы с нейросетями.
Lenovo Legion 7i: Обладает высокими характеристиками и хорошей системой охлаждения, что позволяет работать с тяжелыми задачами без перегрева.
Для работы с нейросетями, такими как LM Studio версии 3.14, важно выбрать ноутбук с достаточной производительностью и характеристиками. Вот несколько ключевых аспектов, на которые стоит обратить внимание:
Процессор: Ищите ноутбуки с процессорами Intel Core i7 или AMD Ryzen 7, которые обеспечат высокую производительность при обработке данных.
Оперативная память: Минимум 16 ГБ ОЗУ, а лучше 32 ГБ, чтобы обеспечить плавную работу с большими моделями и данными.
Графическая карта: Дискретная графическая карта, такая как NVIDIA GeForce GTX или RTX, будет полезна для ускорения вычислений при работе с нейросетями.
Хранение данных: SSD-накопитель объемом не менее 512 ГБ для быстрой загрузки системы и приложений.
Экран: 17-дюймовый экран обеспечит комфортное отображение информации и работу с графикой.
Рекомендованные модели
На основе этих критериев, вот несколько моделей 17-дюймовых ноутбуков, которые подойдут для работы с LM Studio и были доступны до 2023 года:
Dell G7 17: Этот игровой ноутбук оснащен мощными процессорами Intel и дискретной графикой NVIDIA, что делает его отличным выбором для работы с нейросетями.
HP Omen 17: Мощный игровой ноутбук с хорошими характеристиками, включая высокопроизводительный процессор и графическую карту, что позволяет эффективно работать с ресурсозатратными приложениями.
Asus ROG Strix Scar 17: Этот ноутбук предлагает отличную производительность благодаря мощному процессору и видеокарте, а также большому экрану, что делает его идеальным для работы с нейросетями.
Lenovo Legion 7i: Обладает высокими характеристиками и хорошей системой охлаждения, что позволяет работать с тяжелыми задачами без перегрева.
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#Электромобиль
🔥Если знаешь закон Ома
🤷♂️Трудные задачи теряют сопротивление🤷♂️
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
🔥Если знаешь закон Ома
🤷♂️Трудные задачи теряют сопротивление🤷♂️
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
Рабочая тактика: когда чувствуете, что измотаны и сил нет сделать задуманное — понимаете, что сделайте это плохо.
Например:
Таки образом вы не застрянете и выкроите время для восстановления сил.
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
Например:
🔵нужно сделать проект → соберите его «на коленке» и отправьте на фидбек (Обратная связь, если очень просто).
🔵завал в сообщениях → сотрите все новые, начните с чистого листа.
🔵нужно позвонить → напишите.
🔵нет сил говорить с друзьями → отправьте короткое сообщение или смайлик.
Таки образом вы не застрянете и выкроите время для восстановления сил.
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
Telegram
Python с нуля к первым деньгам за коды
#PythonСнуля #деньгиЗакоды #ВойтивIT
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#Python #КортежиИменованные #ПродажаКода #Автоматизация #ITпродукт #Код
✍️Именованные кортежи — код как проза
"Только тот, кто идет против течения, может создать свой собственный поток успеха!"
Пиши код, который покупают!
from collections import namedtuple
Person = namedtuple('Person', 'name age job')
bob = Person("Bob", 30, "Developer")
print(bob.job) # "Developer" — доступ по имени поля
Почему клиенты любят это:
Код становится само-документируемым
Совмещает преимущества классов и кортежей
Идеально для конфигураций, данных БД, CSV-обработки
Совет: Упаковывай такие решения в готовые модули!
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃
✍️Именованные кортежи — код как проза
"Только тот, кто идет против течения, может создать свой собственный поток успеха!"
Пиши код, который покупают!
from collections import namedtuple
Person = namedtuple('Person', 'name age job')
bob = Person("Bob", 30, "Developer")
print(bob.job) # "Developer" — доступ по имени поля
Почему клиенты любят это:
Код становится само-документируемым
Совмещает преимущества классов и кортежей
Идеально для конфигураций, данных БД, CSV-обработки
Совет: Упаковывай такие решения в готовые модули!
🥸Перейти, узнать больше про канал👀📚📃