Мой друг: Фух, оцени что за день написал
Я: 😐

👉 @PythonPortal

Основные команды Docker

1. Загрузка образа —> docker pull <image_name>

Загружает образ из Docker-репозитория (например, Docker Hub)

2. Запуск контейнера —> docker run -d -p <host_port>:<container_port> <image_name>

Запускает контейнер в фоновом режиме с указанием сопоставления портов

3. Список запущенных контейнеров —> docker ps

Показывает все запущенные контейнеры

4. Остановка запущенного контейнера —> docker stop <container_id>

Останавливает контейнер по ID или имени

5. Удаление остановленного контейнера —> docker rm <container_id>

Удаляет контейнер по ID или имени

6. Удаление образа —> docker rmi <image_name>

Удаляет образ с локальной системы

7. Просмотр логов контейнера —> docker logs <container_id>

Показывает логи запущенного или остановленного контейнера

8. Выполнение команд в запущенном контейнере —> docker exec -it <container_id> /bin/bash

Открывает интерактивную bash-сессию внутри запущенного контейнера

9. Сборка образа из Dockerfile —> docker build -t <image_name>

Собирает образ из Dockerfile в текущей директории

Команды Docker Compose

10. Запуск сервисов с Docker Compose —> docker-compose up -d

Запускает сервисы, описанные в docker-compose.yml, в фоновом режиме

11. Остановка сервисов с Docker Compose —> docker-compose down

Останавливает сервисы и удаляет контейнеры, сети и тома

12. Просмотр статуса сервисов —> docker-compose ps

Показывает статус сервисов, описанных в docker-compose.yml

13. Масштабирование сервисов —> docker-compose scale <service_name>=<number>

Масштабирует сервис до указанного количества контейнеров

👉 @PythonPortal

Не используйте случайные строковые значения в Python

Вместо этого используйте StrEnum из модуля enum.

Это позволяет сгруппировать строковые значения и держать их организованными.

Кроме того, это помогает IDE корректно подсказывать автодополнения при использовании этих значений.

Идеально подходит, например, для перечисления возможных аргументов функций ☕️

👉 @PythonPortal

Хочешь прокачать Python через практику?

Тогда лови находку: Genepy.org — это интерактивная платформа с десятками заданий по питону, от простых "print(42)" до задач на NumPy и работу из терминала

—> Всё прямо в браузере
—> Мгновенная проверка кода
—> Таблица лидеров
—> Без воды — только практика

Начинай с основ, проходи реалистичные кейсы и закрепляй скилл шаг за шагом 💪

@PythonPortal

«Чтобы выучить язык нужно разговаривать с его носителем»

Я, изучающий Python:

👉 @PythonPortal

Превращай текст в речь в реальном времени — RealtimeTTS

Библиотека с низкой задержкой, которая превращает текст в речь почти мгновенно.

Идеально подходит для чатов, голосовых ассистентов и всяких GPT-ботов 🤙

Поддерживает кучу движков:
—> OpenAI TTS, ElevenLabs, Azure, Coqui, Piper, gTTS, Edge TTS, StyleTTS2 и даже системный TTS.

Если один сломался — автоматически переключится на другой.

Устанавливается одной строкой: pip install realtimetts[all]

👉 @PythonPortal

140+ базовых Python-программ — шпаргалка для новичков и подготовки к собеседованию

Подготовил для вас мощную подборку из 140+ практических заданий на Python, охватывающих самые важные темы

Всё написано на чистом Python с вводом от пользователя ☀️

👉 @PythonPortal

Машинное обучение глазами новичка в data science

👉 @PythonPortal