Pro Python • IT
4.13K subscribers
1.32K photos
140 videos
38 files
1.27K links
Pro Python — авторский канал с полезными советами, материалами и новостями по Python-программированию.

Сотрудничество (реклама): @NotPriceMedia

Канал на бирже : https://telega.in/c/PythonTechCode
Download Telegram
⌨️ Один код — любые хранилища

fsspec — это универсальный ключ ко всем файловым системам. Одинаково работает с локальными файлами, облаками S3, Google Cloud и даже FTP.

Простая установка:
pip install fsspec
# Дополнительно для облаков:
pip install s3fs gcsfs


Примеры для разных хранилищ:
import fsspec

# Локальные файлы
with fsspec.open('data/local.txt', 'r') as f:
print(f.read())

# Amazon S3
with fsspec.open('s3://my-bucket/data.csv', 'r') as f:
print(f.read())

# Google Cloud Storage
with fsspec.open('gcs://project/data.json', 'r') as f:
print(f.read())

# FTP сервер
with fsspec.open('ftp://server.com/file.txt', 'r') as f:
print(f.read())

# HTTP файлы
with fsspec.open('https://site.com/data.zip', 'rb') as f:
content = f.read()


Один раз написал код — работает везде! Больше не нужно изучать отдельные библиотеки для каждого облака.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍103
⌨️ 14 интересных фич Python

В этой статье мы разберем 14 продвинутых и малоизвестных возможностей Python, которые выходят за рамки стандартных рекомендаций.

Статья охватывает такие темы как перегрузка типизации с @overload, работа с протоколами для утиной типизации, структурное сопоставление с образцом, менеджеры контекста через contextlib, слоты для оптимизации, расширенные возможности f-строк и кэширование.


Каждая фича сопровождается практическими примерами и ссылками на документацию.

📄 Читать

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥3👀1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⌨️ Python под капотом: не просто интерпретатор

Python компилирует код в байт-код (.pyc), который выполняется виртуальной машиной PVM. Байт-код кэшируется для ускорения повтроных запусков, а нативные «C-расширения» выполняются без накладных расходов виртуальной машины.

Что под капотом:
# Ваш код → байт-код → PVM → машинный код


Python - это компилятор + виртуальная машина + мост к нативному коду.

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6👍4🤯1
⌨️ Детекция лиц с безупречной точностью

RetinaFace — современная модель для обнаружения лиц с ключевыми точками даже в сложных условиях.

🔎 Находит лица под любыми углами, при плохом освещении и частичных перекрытиях, одновременно определяя положение глаз, носа и рта.

Установка библиотеки:
pip install retina-face


Идеальное решение для систем видеонаблюдения, анализа эмоций и биометрической идентификации.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍123🔥2
⌨️ Создание персональной системы управления фотоархивом на Python

В этой статье мы разберем, как автор создал систему поиска по личному фотоархиву из 20+ тысяч снимков с помощью трех нейросетей и векторной базы данных.

Рассмотрим практический кейс использования локальных ML-моделей для генерации описаний на русском языке и организации семантического поиска через Django и PostgreSQL с pgvector.


📄 Читать

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥2
⌨️ Модуль heapq получил пять новых методов в Python 3.14, которые упрощают работу с элементами высшего приоритета:

🛑heapify_max(iterable)
Преобразует коллекцию в структуру, где первый элемент всегда максимальный

🛑heappush_max(heap, item)
Добавляет новый элемент с сохранением порядка приоритетов

🛑heappop_max(heap)
Извлекает и возвращает элемент с наивысшим приоритетом

🛑heappushpop_max(heap, item)
Добавляет элемент и сразу извлекает максимальный — работает эффективнее двух отдельных операций

🛑heapreplace_max(heap, item)
Извлекает максимальный элемент и добавляет новый за одну операцию


До версии 3.14 heapq поддерживал только минимальные кучи — структуры, где первый элемент всегда наименьший.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5
⌨️ Python для системного администрирования

Пример использования Python для кастомизации загрузчика GRUB.
Скрипт автоматически определяет конфигурацию системы, копирует файлы темы и обновляет настройки. Интересный кейс применения Python вне веб-разработки.

Установка:
git clone https://github.com/Lxtharia/minegrub-theme.git
cd minegrub-theme
sudo python3 install.py


Наглядный пример, как Python решает низкоуровневые системные задачи!

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍62
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯9👍3🔥3😁2
⌨️ Авторизация (регистрация) по номеру через Telegram-бота на Django

В этой статье разберем, как реализовать верификацию номера телефона через Telegram-бота без затрат на SMS.

Автор показывает рабочую схему с deep link-передачей токена, Redis для временного хранения данных и REST API для опроса статуса авторизации.


📄 Читать

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6👀2
⌨️ Добавляем прогресс-бар в Python за 2 минуты

Этот скрипт превращает скучное ожидание в наглядный прогресс-бар. Всего 4 строки кода — и вы видите точный прогресс выполнения любой задачи.

Ставим библиотеку:
pip install tqdm


Сам скрипт:
from tqdm import tqdm
import time

for i in tqdm(range(100)):
time.sleep(0.01)


Теперь ваши скрипты выглядят профессионально, а вы всегда в курсе прогресса. Проще не бывает!

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12👍83
⌨️ А в чем вообще проблема с импортами в Python?

Дело в том, что без единого стандарта в команде начинается хаос: каждый разработчик сортирует импорты по-своему.

USort решает это раз и навсегда — он автоматически применяет единый стандарт сортировки, понимая контекст вашего кода.

Установка библиотеки:
pip install usort


Больше не тратьте время на споры о порядке импортов — просто доверьтесь инструменту, который сделает всё за вас!

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍84
⌨️ Какой Python-фреймворк выбрать: Django, Flask или FastAPI?

В этой статье мы разберем ключевые различия трех главных Python-фреймворков для веба.

Вы узнаете, когда выбирать монолитный Django для надежности, гибкий Flask для кастомных проектов или современный FastAPI для высокопроизводительных API.


📄 Читать

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11
⌨️ Когда нужно найти отличия "иголки в стоге данных"

DeepDiff — это библиотека, которая автоматически сравнивает любые структуры данных в Python. Просто передайте два объекта, а она покажет все различия.

Установка библиотеки:
pip install deepdiff


Больше не нужно писать сложный код для сравнения словарей, списков или объектов. Библиотека сама найдёт что изменилось, даже в сложных вложенных структурах.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍75
⌨️ Продвинутое использование декораторов

В этой статье мы разберем сложные, но практичные примеры использования декораторов в Python. Рассмотрим регистрацию объектов, вложенные декораторы, декорирование классов, работу с методами и сигнатурами функций, а также реализацию декораторов как классов.

Особое внимание уделено особенностям декорирования методов классов и созданию универсальных декораторов через наследование.


Статья будет полезна разработчикам, которые хотят глубже понять механику декораторов и применять их в реальных проектах.

📄 Читать

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7
⌨️ Ваш браузерный автомат весом в 200 строк кода

PyDoll — это простой инструмент для автоматизации действий в браузере, когда не нужны сложные настройки Selenium.

Он очень легкий и работает практически сразу после установки. Вместо сотен строк кода — минимальное API для базовых задач: открыть страницу, найти элемент, кликнуть.

Установка библиотеки:
pip install pydoll


Подходит для быстрого парсинга или тестирования, когда важна скорость разработки, а не мощный функционал.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍75
⌨️ Графики в Python с Matplotlib

В этой статье мы разберем возможности библиотеки matplotlib для создания визуализаций — от простых 2D-графиков до трёхмерных анимаций.

Вы узнаете, как настраивать внешний вид диаграмм, добавлять легенды, менять цвета и создавать интерактивные 3D-визуализации с поворотом и анимацией.


Статья будет полезна всем, кто работает с визуализацией данных в Python.

📄 Читать

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍52
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⌨️ В IT после 30 — это про вас?

👍 — Вам до 30.

❤️ — Вам за 30.

🤯 — Мне ровно 30, и я в панике: в какую категорию меня записывать!

Спасибо за участие! Помните, самый правильный возраст для смены профессии — тот, в котором вы это решили.

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
66👍42🤯3🔥2
⌨️ Ваш цифровой след под контролем

Maigret — это инструмент на Python, который помогает найти все аккаунты человека в интернете по его никнейму.

Результаты оформляются в удобные отчеты с автоматическими пометками и перекрестными ссылками.

Установка библиотеки:
pip install maigret


Отличный инструмент не только для OSINT-расследований, но и для изучения Python — можно анализировать код и адаптировать под свои задачи!

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥74👍3🤯1
⌨️ Упаковываем Python-бота в Docker-контейнер

В этой статье мы разберем, как быстро и просто упаковать Telegram-бота в Docker-контейнер, чтобы он работал стабильно на любом сервере.

Вы научитесь создавать Dockerfile, правильно управлять зависимостями и запускать изолированное приложение без ручной настройки окружения.


📄 Читать

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5👍4
⌨️ Визуализация данных с помощью Pandas

Для сложных визуализаций используйте Seaborn или Plotly.


Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9