Совет по Python:

Чтобы посчитать количество вхождений элементов, используйте Counter из модуля collections

Например у нас словарь, где ключ — это ID устройства, а значение — его производитель.

devices_vendors = {
    'device001': 'Cisco',
    'device002': 'Juniper',
    'device003': 'Cisco',
    'device004': 'Arista',
    'device005': 'Cisco'
}

> Выполняем подсчёт:

vendor_counts = Counter(devices_vendors.values())

Здесь берутся все значения из словаря (.values()), т.е. список вендоров: ['Cisco', 'Juniper', 'Cisco', 'Arista', 'Cisco'], и Counter считает, сколько раз каждый встретился.

> Выводим и получаем:

Counter({'Cisco': 3, 'Juniper': 1, 'Arista': 1})

👉 @PythonPortal

Нужно искать ключи в нескольких словарях с приоритетом?

Ручной способ поиска: сначала в group3, если нет — в group2, если и там нет — в group1:

age = group3.get(name, group2.get(name, group1.get(name)))

Работает, но нечитаемо и неудобно, особенно при большом количестве словарей.

Лучше используй ChainMap для чистой логики с подстановкой по умолчанию

m = ChainMap(group3, group2, group1)
age = m.get("ana")

Создается объект ChainMap, который объединяет словари по приоритету:

Просто вызываешь m.get(key) — он сам идет по цепочке, пока не найдет ключ

Даже если ключ есть в нескольких словарях, берётся первое вхождение по приоритету

👉 @PythonPortal

Если ты каждый день используешь кучу AI-инструментов — вот штука, которая серьёзно упростит тебе жизнь.

Называется GlobalGPT

В одном месте ты получаешь доступ к: GPT-4.5, Claude 3.7, DeepSeek, MidJourney, Perplexity, Runway и другим.

Больше не нужно прыгать по вкладкам — всё в одной панели 🪄

👉 @PythonPortal

В России теперь можно официально зарегать свои ИТ-скиллы

Минцифра запустила платформу, где любой желающий может пройти тест и получить сертификат — всё добровольно.
Результат ляжет в личный кабинет на Госуслугах и будет действовать целый год.

Уже можно подтвердить знания по Python, Java, SQL, Linux и другим технологиям.

Пройти можно тут: gosuslugi.ru/itskills 🧠

👉 @PythonPortal

Использование оператора match case

В Python 3.10 был введён оператор match case для сопоставления с образцом (pattern matching). Он предоставляет более питоничный способ обработки множества условий без использования традиционных конструкций if-else.

Выше представлен пример использования оператора match case для сопоставления дней недели с задачами. Например, case 'monday' срабатывает, если значение переменной day равно 'monday', и возвращает 'learn Python'.

Подход с match-case более читаемый по сравнению с традиционным if, особенно при работе с большим числом условий

Ставь лайк если это полезно для тебя 😈

👉 @PythonPortal

Создай своего первого AI-агента + MCP-сервер на Python

Вот всё, что тебе нужно, чтобы собрать своего первого AI-агента меньше чем за 20 минут.

О коде, который ты здесь увидишь:

> Используется Google ADK с Gemini Flash для запуска агента
> Агент подключается к MCP-серверу
> Он также использует два кастомных инструмента для выполнения задач
> Всё, что делает агент, можно отслеживать благодаря библиотеке Opik

Вот видео — можешь смотреть бесплатно.
А вот репозиторий на GitHub с кодом 💯

👉 @PythonPortal

Нужно создать XML с помощью Python? Попробуй модуль xml. 🐍

Я предпочитаю использовать ElementTree, но в модуле xml есть и другие способы работы с XML

Функция create_xml(filename): создаёт XML-файл с заданным именем.

def create_xml(filename):

Затем создаём элементы:

root = xml.Element("Appointments")
appt = xml.Element("subAppointment")
root.append(appt)

> Appointments — корневой элемент
> subAppointment — дочерний элемент, добавляется к корню

Добавляем вложенный элемент:

begin = xml.SubElement(appt, "begin")
begin.text = "1181251680"

В subAppointment добавляется подэлемент <begin>, содержащий текст

Сериализация и запись в файл:

tree = xml.ElementTree(root)
with open(filename, "wb") as fh:
    tree.write(fh)

> Создаётся дерево ElementTree из корня.
> Файл открывается в бинарном режиме записи (wb).
> XML записывается в файл

Запускаем из консоли:

if __name__ == "__main__":
    create_xml("appt.xml")

Если скрипт запущен напрямую — вызывается функция create_xml с именем выходного файла "appt.xml"

В результате создаётся XML-файл:

<Appointments>
  <subAppointment>
    <begin>1181251680</begin>
  </subAppointment>
</Appointments>

Готовый и читаемый XML-документ 😈

👉 @PythonPortal

Нашёл классный инструмент для тех, кто работает с Pandas

Теперь можно автоматически профилировать DataFrame в Jupyter с помощью Pandas AutoProfiler

На выходе — распределение по колонкам, сводная статистика, данные по null-значениям, экспорт кода и т.д.

Всё работает автоматически — писать дополнительный код не нужно

Имба, влепи лайк если согласен ⚔️

👉 @PythonPortal

Вот игра, с которой ты выучишь Python

Нет ничего лучше, чем писать код прямо внутри игры, чтобы понять, как работает программирование на практике.

CodeStrike — шутер + приключение + Python. Полностью бесплатно в Steam — но ограниченное время

Геймплей варьируется от примитивных задачек до настоящего хакерства камер и дверей. На борту автокомплит, пошаговый дебаг и три уровня сложности

Отличный способ учиться весело. Но, увы, мало кто знает. Наслаждайся ✌️

👉 @PythonPortal

Code review больше никогда не будет прежним

CodeRabbit добавил бесплатные AI-ревью кода прямо в VS Code, Cursor и Windsurf.

Этот инструмент находит баги и проверяет твой код на ошибки всего за несколько секунд. Подводит итоги и анализирует Pull Request из твоего репозитория на GitHub или GitLab

Всё что нужно это открыть панель расширений в VS Code, Cursor или Windsurf, введите "CodeRabbit" и нажмите Install 😈

👉 @PythonPortal

Удаление элементов из set в Python

В Python множества (set) поддерживают два метода удаления элементов: remove() и discard()

На изображении выше видно:

> s.remove(4) выбрасывает KeyError, если элемента нет

> s.discard(4) просто молчит и продолжает работу дальше

Оба метода удаляют элементы, но ведут себя по-разному при отсутствии значения.

remove() — строго, discard() — спокойно

Такой подход помогает гибко управлять логикой в зависимости от ситуации:

> нужно жёстко контролировать наличие элемента — используй remove()
> хочешь без лишних исключений — discard() в помощь

Ставь лайк, если разобрался 🚶‍♀️

👉 @PythonPortal

Диагностика ty становится всё лучше

Если ты ссылаешься на символ или модуль, который был добавлен в более новой версии Python, вам сообщат об этом, а также укажут, где и почему была выведена поддерживаемая версия Python 😎

👉 @PythonPortal

Вот репозиторий по основам PyTorch

Нет ничего лучше, чем разобраться в нейросетях на практике — тензоры, градиенты, обучение, всё по шагам в Jupyter.

Идеально, если хочешь вкатиться в AI — ссылка

Отличный репозиторий, но, увы, недооценён. Сохраняй ♟

👉 @PythonPortal

Вот бесплатный курс по изучению Python — 100-days-of-python

С практическими упражнениями и пошаговыми туториалами

Нет ничего лучше, чем писать код ежедневно на протяжении 100 дней, чтобы прочувствовать логику программирования на практике.

Интерактивный курс, который тебе реально нужно заценить. Не благодари 😈

👉 @PythonPortal

Совет по Python на сегодня:

С помощью pathlib можно получить доступ к различным частям пути, таким как имя файла, расширение и родительский каталог. Это упрощает обработку и анализ файловых путей

> Имя файла с расширением:

>>> path.name
'test.md'                          

> Имя файла без расширения:

>>> path.stem
'test'           

> Расширение файла:

>>> path.suffix
'.md'        

> Родительский каталог:

>>> path.parent
PosixPath('C:/Users')  

👉 @PythonPortal

Вот четвёртый трюк с GitHub вам в копилку: просто замени .com на chat.ai в URL любого репозитория — и ты сможешь напрямую общаться с кодом 😎

Это меняет правила игры для быстрого понимания и навигации по проекту

👉 @PythonPortal

Анатомия Python-класса

Почти всё, что может содержать определение класса в Python — в одной картинке.

Удобный визуал, чтобы быстро освежить синтаксис и структуру 💯

👉 @PythonPortal

Отслеживайте и оценивайте любое приложение на базе AI/LLM в 3 строки кода

> Инициализируйте объект оценки с помощью LangWatch (строка 3)

> Декорируйте метод рабочего процесса LLM (строка 5)

> Запишите результат оценки (строка 11)

Можно продолжать использовать Pandas и другие любимые инструменты.

Вы можете интегрировать оценки LangWatch в CI/CD-пайплайны, чтобы каждая новая версия модели автоматически проверялась перед деплоем.

Полностью с открытым исходным кодом → https://github.com/langwatch/langwatch 😊

👉 @PythonPortal