Нужно потестить HTTPS локально в Python?

Вот простое решение в 3 шага — удобно для проверки SSL/TLS, интеграций с API или любых приложений, которым нужен HTTPS в dev-среде.

Только для локальной разработки, браузер будет ругаться на самоподписанный сертификат. 😋

Для NodeJS есть альтернатива: web.dev

👉 @PythonPortal

Помни, что итераторы в Python (и не только) рассчитаны на одно использование.

Когда ты прошёл по всем элементам, назад «перемотать» их нельзя.

Это поведение называется исчерпание итератора

umbers = [1, 2, 3]
reversed_numbers = reversed(numbers)

print(list(reversed_numbers))   # [3, 2, 1]
print(list(reversed_numbers))   # [] — итератор уже пуст

После одного прохода итератор «заканчивается» и повторно использовать его нельзя.

Чтобы пройтись снова, нужно создать новый итератор:

reversed_numbers = reversed(numbers)
print(list(reversed_numbers))   # [3, 2, 1] снова работает

👉 @PythonPortal

Как-нибудь разберутся

👉 @PythonPortal

Microsoft выпустила новый курс по MCP для Python-разработчиков.

Курс полностью бесплатный и с открытым исходным кодом.

GitHub : https://github.com/microsoft/lets-learn-mcp-python

👉 @PythonPortal

Шпаргалка по Git-командам

🔸Конфигурация

- git config --global user.name "Your Name"
Задаёт имя для коммитов глобально (для всех репозиториев).

- git config --global user.email "you@example.com"
Задаёт email для коммитов глобально.

- git config --list
Показывает все настройки конфигурации Git.

🔸Репозиторий и удалённые репозитории

- git init
Инициализирует новый Git-репозиторий в текущей директории.

- git clone <repo>
Создаёт локальную копию удалённого репозитория.

- git remote add <name> <url>
Добавляет новый удалённый репозиторий с именем и URL.

- git remote remove <name>
Удаляет удалённый репозиторий по имени.

- git remote rename <old-name> <new-name>
Переименовывает удалённый репозиторий.

🔸Ветки

- git branch
Список всех веток в репозитории.

- git branch <branch-name>
Создаёт новую ветку с указанным именем.

- git checkout -b <branch-name>
Создаёт новую ветку и сразу переключается на неё.

- git checkout <branch-name>
Переключается на указанную ветку.

- git merge <branch>
Сливает изменения из указанной ветки в текущую.

- git rebase <branch>
Переносит коммиты из текущей ветки поверх другой.

- git branch -d <branch-name>
Удаляет ветку, которая уже была слита.

- git branch -D <branch-name>
Принудительно удаляет ветку, независимо от её состояния.

🔸Индексация и коммиты

- git add <file>
Добавляет изменения в указанный файл в staging.

- git add .
Добавляет все изменения в текущей директории и подпапках.

- git commit -m "message"
Фиксирует проиндексированные изменения с сообщением.

- git commit --amend
Изменяет последний коммит (сообщение или содержимое).

🔸Отмена изменений

- git reset <file>
Убирает файл из staging (оставляет изменения).

- git reset HEAD~1
Отменяет последний коммит, но сохраняет изменения в рабочей директории.

🔸Просмотр изменений

- git status
Показывает состояние рабочего каталога и staging.

- git diff
Показывает различия между рабочей директорией и индексом.

- git diff --staged
Показывает различия между staged-изменениями и последним коммитом.

🔸История

- git log
Показывает историю коммитов текущей ветки.

- git log --oneline
Сокращённый лог (одна строка на коммит).

- git show <commit>
Показывает информацию о конкретном коммите.

- git blame <file>
Показывает последнюю модификацию для каждой строки файла.

🔸Stash

- git stash
Сохраняет текущие изменения во временное хранилище.

- git stash list
Список всех stash-записей.

- git stash apply
Применяет изменения из последнего stash.

- git stash drop
Удаляет конкретный stash.

- git stash pop
Применяет последний stash и удаляет его.

🔸Работа с удалённым репозиторием

- git pull
Загружает изменения из удалённого репозитория и сливает их.

- git push
Отправляет локальные коммиты в удалённый репозиторий.

- git push origin <branch>
Отправляет указанную ветку в удалённый репозиторий.

- git fetch
Загружает изменения из удалённого репозитория без слияния.

- git fetch --all
Обновляет все удалённые репозитории.

🔸Теги

- git tag <tag-name>
Создаёт тег для определённого коммита.

- git tag -a <tag-name> -m "message"
Создаёт аннотированный тег с сообщением.

- git push origin <tag-name>
Отправляет тег в удалённый репозиторий.

- git tag -d <tag-name>
Удаляет тег локально.

🔸Продвинутые команды

- git cherry-pick <commit>
Применяет изменения из указанного коммита в текущую ветку.

- git rebase -i HEAD~n
Интерактивный rebase для последних *n* коммитов.

- git reflog
Показывает журнал всех действий в репозитории.

- git bisect
Позволяет найти коммит с багом методом бинарного поиска.

- git describe
Показывает последний тег, доступный для коммита.

👉 @PythonPortal

Когда все-таки согласился на пятничный деплой 😉

👉 @PythonPortal

Управление глазами с помощью Python

EyeGestures — это открытая библиотека на Python для отслеживания взгляда. Использует обычные камеры, веб-камеры или камеры смартфонов, чтобы отслеживать движение глаз, фиксации и моргания, и конвертировать это в события, вроде управления курсором движением глаз

Версия на JavaScript позволяет запускать всё прямо в браузере

Установка:

$ git clone https://github.com/NativeSensors/EyeGestures.git
$ cd EyeGestures
$ pip install -r requirements.txt

или

python3 -m pip install eyeGestures

Открытый код, документация и примеры использования - тык

👉 @PythonPortal

Пример построения цветной столбчатой диаграммы в Python с использованием библиотеки matplotlib.

Шаг 1. Установи matplotlib

pip install matplotlib

Шаг 2. Импортируй pyplot

import matplotlib.pyplot as plt

Шаг 3. Подготовь данные

categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [10, 15, 7, 12, 20]

Шаг 4. Задай цвета для столбцов

colors = ['red', 'blue', 'green', 'orange', 'purple']

Шаг 5. Построй диаграмму

plt.figure(figsize=(6,4))
plt.bar(categories, values, color=colors)

Шаг 6. Добавь подписи и заголовок

plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Colored Bar Graph')

Шаг 7. Покажи график

plt.show()

👉 @PythonPortal

Совет по чистому коду в Python:

Используй .exception() вместо .error(), чтобы в лог вместе с исключением попадал traceback

Пример:

import logging

LOGGER = logging.getLogger()

try:
    {}["not_present"]
except Exception as exc:
    LOGGER.error(exc)        # только сообщение об ошибке
    # -> 'not_present'

try:
    {}["not_present"]
except Exception as exc:
    LOGGER.exception(exc)    # сообщение + traceback
    # -> 'not_present'
    # Traceback (most recent call last):
    #   File "my_module.py", line 12, in <module>
    # KeyError: 'not_present'

👉 @PythonPortal

Топ-8 архитектурных стилей API

От выбора архитектуры зависит, насколько легко всё будет работать вместе.

👉 @PythonPortal

Для чего нужны разные языки программирования

👉 @PythonPortal

Принёс полезное: огромную коллекцию из 1500+ отобранных API для ваших проектов, от погоды и карт до генераторов картинок и NLP-сервисов

Забираем с сайта или с GitHub 🍯

👉 @PythonPortal

И вот теперь ты уже не Python-разработчик, а мастер по телевизорам и настройке «вацапа» с интернетом.

👉 @PythonPortal

Бесплатные ресурсы для изучения Python с помощью проектов

1. http://www.pythonchallenge.com/
2. https://www.hackerrank.com/domains/python
3. https://www.hackerearth.com/practice/python/getting-started/numbers/practice-problems/
4. https://learnpython.org/
5. https://www.w3schools.com/python/python_exercises.asp
6. http://codingbat.com/python
7. https://pythonbasics.org/exercises/
8. https://www.geeksforgeeks.org/python-programming-language/learn-python-tutorial

👉 @PythonPortal

В Python есть низкоуровневый API Protocols и Transports. Он нужен когда важен тонкий контроль над соединениями, буферами и управлением потоком данных. Подходит для TCP и UDP.

В этой статье Jacob Padilla объясняет как работают Protocols и Transports. Разбирает методы connection_made, data_received, connection_lost. Показывает создание серверов через loop.create_server и create_datagram_endpoint. Сравнивает со Streams и когда их выбирать.

В примерах есть echo-серверы для TCP и UDP. Показан flow control через pause_writing и resume_writing. Полезно когда важны задержки и много соединений. Для типовых задач чаще хватает Streams.

👉 @PythonPortal