В копилку тренажёров: годный онлайн-тренажёр для SQL-запросов. Простой интерфейс, все задачи бесплатные, есть теоретические разделы, регистрация по желанию

Ещё и на русском, забираем 😋

👉 @PythonPortal

Совет по чистому коду на Python

Используй тернарный оператор inline if для простых условий, особенно когда нужно присвоить значение на основе быстрой проверки

Так код становится короче и читается проще, главное не усложнять конструкцию

Пример

class Order:
    def __init__(self, user_is_premium, order_total, delivery_type):
        self.user_is_premium = user_is_premium
        self.order_total = order_total
        self.delivery_type = delivery_type

        # Если пользователь премиум — скидка 20%, иначе 5%
        self.discount = 0.2 if user_is_premium else 0.05

        # Если самовывоз — доставка 0, иначе 5
        self.delivery_fee = 0 if delivery_type == "self-pickup" else 5.0

> self.discount = 0.2 if user_is_premium else 0.05 - здесь проверка идёт прямо в строке присваивания
Если user_is_premium == True, то в self.discount попадёт 0.2, иначе 0.05

> self.delivery_fee = 0 if delivery_type == "self-pickup" else 5.0
Аналогично, если delivery_type равен "self-pickup", стоимость доставки — 0, иначе — 5.0

Это компактнее, чем писать через if/else в несколько строк, и код остаётся читаемым, пока условия простые

👉 @PythonPortal

Google выпустила python-библиотеку для извлечения данных

LangExtract это python-библиотека для вытягивания структурированной информации из неструктурированных текстовых документов с точной привязкой к источникам и интерактивной визуализацией

На 100% open source

Поддержка любых LLM (Gemini, OpenAI, Ollama).

Github репо: https://github.com/google/langextract

👉 @PythonPortal

Как увеличить шансы на трудоустройство

👉 @PythonPortal

IT-конференция про разработку, облака, AI и данные 🖥

3 сентября команда Cloud․ru снова проводит IT-конференцию — GoCloud Tech.

В этот раз целый трек посвящен Dev Platform Services:

➡️ Мультикластерное автомасштабирование в Kubernetes
➡️ Что «под капотом» монтирования S3
➡️ Как улучшить cloud native продукт с помощью eBPF
➡️ Применение подхода Architecture as Code
➡️ И другие доклады про ускорение разработки

Еще будут отдельные треки про AI&ML, облачную инфраструктуру и работу с данными, демо, воркшопы и afterparty.

Где и когда ⬇️
3 сентября, Москва, Гоэлро Лофт

Не пропустите🖱

Безопасники, это вам: наткнулся на крутейшую игру для начинающих хакеров — Bandit

Суть игры: Вы подключаетесь к удаленной машине и в изолированном пространстве ищете ключ для подключения к следующей машине, используя рекомендации на сайте

В описании практически каждого уровня имеется список команд, которые тебе могут пригодиться

Устанавливать ничего не надо, заходишь на сайт, выбираешь Level 0 и читаешь условия задачи. Затем подключаешься физически по ssh к серверу и начинаешь игру

ssh -p 2220 root@bandit.labs.overthewire.org  

Если где-то застрянете, можно подсмотреть прохождение на Хабре ☕️

👉 @PythonPortal

Pandas автоматизация работы с данными

Используй pandas, чтобы автоматизировать задачи на работе. Вместо того чтобы вручную чистить CSV-файлы, можно написать скрипт, который

🔸считывает все CSV в папке
🔸чистит данные
🔸объединяет их в один аккуратный отчет
🔸отправляет его на почту автоматически

👉 @PythonPortal

Принёс потрясающую и наглядную шпаргалку по SQL JOIN'ам

Это мы сохраняем, чтобы не потерять 😏

👉 @PythonPortal

Когда в потоке слов наконец-то обнаружил знакомое

👉 @PythonPortal

Принёс движ для аналитиков: в Москве пройдет Data Driven — конфа про то, как с помощью аналитики находить точки роста и качать бизнес-метрики

Два трека:
- для продуктовых, data-аналитиков и data scientists;
- data-инженеров, системных и BI-аналитиков.

Что будет: куча докладов от экспертов, нетворкинг (дискуссии, 1:1 с C-level, карьерные консультации), квиз и квест с реальными кейсами, призы (робот и другие ништяки 😋). А на десерт — афтепати с фуршетом и музыкой

20 сентября встречаемся в Москве или подключаемся онлайн

Регистрируемся здесь

30 Kubernetes туториалов

Нашёл 30 действительно полезных руководств. Каждое из них фокусируется на ключевом концепте, инструменте или лучших практиках

1. Архитектура Kubernetes

2. High Availability (HA)

3. Best practices по дизайну и настройке кластера

4. Minikube

5. Kubeadm

6. Файл kubeconfig

7. Кластер на Vagrant VM

8. eksctl для AWS EKS

9. kubectl и контексты

10. Ручная сборка кластера Kubernetes

11. Etcd: бэкап и восстановление

12. Pod в Kubernetes

13. Init-контейнеры

14. DaemonSet

15. Жизненный цикл Pod’а

16. Ingress в Kubernetes

17. Nginx Ingress Controller

18. YAML-манифесты для K8s

19. Alertmanager

20. EFK стек (Elasticsearch, Fluentd, Kibana)

21. Логирование в Kubernetes

22. Kustomize

23. Sealed Secrets

24. Docker-образ в Pod’е

25. Jenkins Build Agents в K8s

26. Secrets и ConfigMap через Kustomize

27. Деплой Argo CD через Helm

28. Установка Helm в Kubernetes

29. MongoDB в Kubernetes

30. HashiCorp Vault в Kubernetes

👉 @PythonPortal

Худшие 3 однострочника в Python, которых стоит избегать

1. List comprehension для побочных эффектов

data = [print(i**2) for i in range(100) if i % 2 == 0]

List comprehension создаёт список, а не «побочки». В итоге получаем непонятный список из None.

2. Сжатие функции в одну строчку

def f(a, b=1): return a * b if a > 0 else a + b

Формально это работает, но даже простая логика становится хуже читаемой.

3. Безумие с точками с запятой

a = 1; b = 2; c = a + b; print(c * 2 ** a + b)

Пихать всё в одну строчку через ; это убийство читаемости. Разбей на несколько строк, и всем станет легче.

👉 @PythonPortal

Учись программировать, играя

Codédex выпустили новую версию своей платформы

Это интерактивный мир, где ты выбираешь приключение, проходишь миссии, апаешь уровень, зарабатываешь бейджи, тренируешься и создаёшь проекты

То, что они сделали это реально круто 😦

Думаю, самое простое что можно сделать — поддержать их запуск на Product Hunt, оставив голос

👉 @PythonPortal

Может лучше не стоит?

👉 @PythonPortal

Я давно знал про dict.fromkeys в Python

Но только сегодня узнал, что можно задать значение по умолчанию для всех ключей

Я думал, что всегда нужно инициализировать словарь так, чтобы все ключи указывали на None 🌟

👉 @PythonPortal

Эта библиотека реально взлетит, и вот почему

Она лучше всего подходит для создания чат-бота, который не галлюцинирует и умеет отвечать на вопросы.

Она open-source, и чтобы её запустить, достаточно пары строк кода.

Смотри видео с примером

GitHub: emcie-co/parlant

Каждая компания, либо уже делает, либо использует чат-бота. Эта библиотека может заменить тонны кода и при этом дать куда более качественный результат. 🌼

👉 @PythonPortal

Шпаргалка для собеседования по Python

1. Swap переменных без временной

a, b = 5, 10
a, b = b, a

2. Однострочный if-else (тернарный)

result = "Even" if x % 2 == 0 else "Odd"

3. List Comprehension

squares = [x**2 for x in range(10)]
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]

4. Set и Dict Comprehension

unique = {x for x in [1,2,2,3]}        # удалить дубликаты
squares = {x: x**2 for x in range(5)}  # dict comprehension

5. Наиболее частый элемент в списке

from collections import Counter
most_common = Counter(['a','b','a','c']).most_common(1)[0][0]

6. Объединение словарей (Python 3.9+)

a = {'x': 1}
b = {'y': 2}
merged = a | b

7. Возврат нескольких значений

def stats(x):
    return max(x), min(x), sum(x)

high, low, total = stats([1, 2, 3])

8. Использование zip для итерации по двум спискам

names = ['a', 'b']
scores = [90, 85]

for n, s in zip(names, scores):
    print(f"{n}: {s}")

9. «Выпрямление» вложенных списков

nested = [[1,2], [3,4]]
flat = [item for sublist in nested for item in sublist]

10. Значения по умолчанию в словаре

from collections import defaultdict
d = defaultdict(int)
d['apple'] += 1   # без KeyError

11. Лямбда в одну строку

square = lambda x: x**2
print(square(4))

12. enumerate с индексом

for i, v in enumerate(['a', 'b', 'c']):
    print(i, v)

13. Сортировка по ключу или значению

d = {'a': 3, 'b': 1, 'c': 2}
sorted_by_val = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])

14. Чтение строк файла в список

with open('file.txt') as f:
    lines = f.read().splitlines()

15. Type Hints

def add(x: int, y: int) -> int:
    return x + y

👉 @PythonPortal

База

👉 @PythonPortal

Нашел на Хабре годную статью 👧

Там показано, как собрать своего оффлайн голосового AI-ассистента всего за вечер

Микрофон слушает тебя, Whisper переводит речь в текст, локальная LLM отвечает, а gTTS всё это озвучивает

Полностью кастомный и без интернета

Код и гайд тут — Habr
Репо: тут

👉 @PythonPortal