В копилку лайфхаков: если заменить .com на .dev в URL любого репозитория GitHub — репозиторий откроется в VS Code прямо в браузере

Идеально для быстрого просмотра и редактирования кода без установки 🤤

👉 @PythonPortal

Нужны фейковые данные для тестов или демо? Попробуй пакет Faker — отличная библиотека

from faker import Faker  # импортируем библиотеку Faker

> Подключаем модуль, который умеет генерировать фейковые данные.

fake = Faker()  # создаём объект генератора

> Теперь можно вызывать методы для генерации данных.

print(fake.name())  # Например: Paul Lynn
print(fake.name())  # Например: Keith Soto

> Генерируем случайные имена (имя + фамилия).

print(fake.address())  
# Например:
# Unit 6944 Box 5854
# DPO AA 14829

> Генерируем случайный адрес.

Поддерживает локализацию (например, Faker('ru_RU')), а также умеет создавать email, номера, даты, компании и т.д 🤙

👉 @PythonPortal

В копилку лайфхаков: если открыть любой репо на GitHub и поменять "hub" на "podcast" в URL — за считанные секунды он превратится в аудиоподкаст

Можно слушать, пока делаешь кофе или дебажишь прод 🤔

Опенсорс и бесплатно

👉 @PythonPortal

Cкрипт из 3 строк, чтобы автоматически открыть Google Earth или любой другой сайт

> import webbrowser

# Укажем ссылку на Google Earth

google_earth_url = 'https://earth.google.com/'

# Откроем Google Earth в браузере по умолчанию

webbrowser.open(google_earth_url)

Удобно для утилит, лаунчеров или GUI-программ 💐

👉 @PythonPortal

Принёс полезное — базу актуальных бесплатных API, которую регулярно обновляют 😇

Внутри аж 403 штуки на любой вкус: от игр и погоды до финансов и здоровья

Алгоритмы присваивают рейтинг каждому API на основе надежности, частоты ошибок и времени отклика

Если апишка перестает работать или становится платной, она теряет рейтинг и удаляется с сайта

👉 @PythonPortal

Это гайд “Python Logging With Loguru” рассказывает о том, как упростить логирование в Python с помощью библиотеки Loguru — удобной и мощной альтернативы стандартному logging

Примеры кода показаны для реальных задач, от простой отладки до продакшен-логирования.

Приятного изучения 💪

👉 @PythonPortal

Использование декоратора dataclass в Python

Декоратор dataclass упрощает создание классов, которые в основном хранят данные. Он автоматически генерирует специальные методы, такие как __init__, __repr__ и другие. Это снижает многословность кода, сохраняя при этом его ясность и функциональность.

На фото приведены два примера. В первом мы используем декоратор dataclass, поэтому явно не добавляем методы __init__, __repr__ и __eq__. Они автоматически добавляются декоратором.

Во втором примере показано, как выглядел бы тот же код без использования декоратора dataclass. Видно, что такой код гораздо длиннее

Ставь лайк если пост был полезным 🪑

👉 @PythonPortal

Наткнулся на отличную платформу для практики: Pybites Bites of Py

Это интерактивные мини-задачи (байты) по Python, которые ты решаешь прямо в браузере.

Твой код сразу тестируется

> Короткие и прикладные задачи
> Всё онлайн, ничего ставить не нужно
> Прокачка Python навыков и стандартной библиотеки
> Отлично подходит для новичков и опытных

Попробовать можно бесплатно:
-> https://pybitesplatform.com/bites/demo

👉 @PythonPortal

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

Посмотри на это: MCP-сервер для управления Jupyter-ноутбуками через Claude

MCP-сервер — это "мост", который позволяет Claude напрямую управлять ноутбуком. Создавать ячейки, писать код, запускать его.

Ты можешь сказать Claude что-то вроде:

«Создай ячейку с кодом, который загружает CSV-файл и строит график»

И он реально создаст такую ячейку в Jupyter и запустит её

Полностью open-source и бесплатен для использования 😎

👉 @PythonPortal