⌨️ Автоматизация отправки писем с помощью Python

В этой статье разберем, как автоматизировать массовую рассылку писем через Python.

Отдельно рассмотрим важный нюанс — как гарантированно сохранять отправленные письма в папке «Исходящие» вашего почтового ящика, что часто упускают в других руководствах.

Пригодится всем, кто работает с массовыми рассылками.

📄 Читать

Pro Python
Подписаться

⌨️ Не дайте Cloudflare вас вычислить

Stealth-Requests — это Python-библиотека, которая делает ваши запросы неотличимыми от браузерных.

Вместо того чтобы вручную настраивать заголовки и обходить капчи, вы получаете готовое решение, которое автоматически подменяет TLS-отпечатки и эмулирует поведение реального пользователя.

Установка библиотеки:

pip install stealth_requests

Библиотека сама заботится о маскировке под разные браузеры и операционные системы, при этом сохраняя совместимость с привычными парсерами вроде BeautifulSoup.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться

⌨️ Сиротский приют для айтишников

Pro Python
Подписаться

⌨️ Как в Django реализовать заполнение профиля пользователя через Google

В этой статье разберем, как дополнить аутентификацию через Google механизмом автоматического заполнения профиля пользователя данными из Google-аккаунта.

Рассмотрим создание кастомного pipeline для получения пола, даты рождения и информации о пользователе через People API с примерами кода и настройками.

Для работы нужно включить People API в Google Console, что тоже разберем в статье.

📄 Читать

Pro Python
Подписаться

⌨️ Биржевые данные в Python

FinMind — библиотека для работы с финансовыми данными в Python. Позволяет легко получать исторические котировки, финансовую отчетность и новости рынков прямо в код.

Установка библиотеки:

pip install finmind

Больше не нужно парсить сайты брокеров — вся аналитика в пару строк кода!

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться

⌨️ Простые лайфхаки для автоматизации работы с помощью Python

В этой статье разбираем практические скрипты на Python для автоматизации рутинных задач. Рассматриваем работу с файлами, данные, тестирование и DevOps - от массового переименования до мониторинга API.

В каждом разделе есть примеры кода для начинающих и продвинутых разработчиков. Статья охватывает инструменты типа os, pandas, Selenium и pytest для реальных задач.

В конце - правила написания чистого и надежного кода для автоматизации.

📄 Читать

Pro Python
Подписаться

⌨️ Твой первый веб-отчет за 15 минут на Python

Plotly Dash позволяет создавать интерактивные веб-страницы с графиками и таблицами прямо на Python.

Представьте, что вы можете сделать красивый отчет с фильтрами и анимацией, не зная JavaScript и HTML.

Установка библиотеки:

pip install dash

Отлично подходит для аналитиков и разработчиков, которые хотят быстро показывать данные в удобном формате — от простых графиков до сложных отчетов с формами и кнопками.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться

⌨️ Автоматизируем печать документов с помощью Python

В этой статье разбираем, как избавиться от рутины ежедневной настройки печати сложных документов.

Автор показывает готовое решение на Python для автоматической конвертации Word в PDF, систематизации страниц и печати с разными настройками двусторонней печати.

Особенно полезно для тех, кто регулярно печатает документы с разными форматами страниц в определенной последовательности.

📄 Читать

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Я всего-то подключил её телефон к Wi-Fi, а она уже смотрела на меня как на величайшего хакера

Доброго утра, киберсталкеры!!

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Как очистить любой текст от личных данных

Scrubadub — это Python-библиотека для автоматического удаления конфиденциальной информации из текста.

Она использует готовые модули для поиска имен, email-адресов, номеров телефонов и других чувствительных данных, позволяя быстро очищать тексты перед их публикацией или анализом.

Установка библиотеки:

pip install scrubadub

Использование:import scrubadub

text = "Звоните Джону по номеру +1-555-123-4567"
clean_text = scrubadub.clean(text)
# Результат: "Звоните {{NAME}} по номеру {{PHONE}}"

Теперь можно безопасно работать с текстами, не беспокоясь о утечке персональных данных!

⚙️ Документация

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Все числа равны, но некоторые равнее. Как в Python сравниваются Int и Float

В этой статье мы разберем, почему в Python сравнение больших целых чисел (int) с числами с плавающей точкой (float) иногда дает неожиданные результаты.

Автор детально исследует внутренний алгоритм CPython и стандарт IEEE-754, чтобы объяснить, как именно происходит такое сравнение и где кроются подводные камни.

Проблема сравнения int и float — классический пример того, как "очевидное" поведение может оказаться не таким уж очевидным. Знание этих деталей повысит общую грамотность в программировании.

📄 Читать

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Вставляем картинки прямо в терминал

Imgcat позволяет отображать изображения прямо в терминале, без всяких графических оболочек.

Теперь можно просматривать скриншоты, графики и диаграммы не покидая консоль — идеально для удаленных сессий и анализа данных через SSH.

Установка библиотеки:

pip install imgcat

Больше не переключайтесь между окнами — ваши изображения всегда под рукой.

⚙️ Документация

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Ловите полезную шпаргалку по Python на 8 страницах

Здесь собрана вся основная информация с наглядными примерами кода. Вы найдёте работу с типами данных, строками, списками и словарями, а также функции, ООП и обработку ошибок.

Включены регулярные выражения, модули collections и itertools, дектораторы и многопоточность. Всё структурировано и готово к использованию — идеально для быстрого поиска решений.

Сохраняйте эту ценную выжимку знаний по Python!

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ QA тестирует мой код

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Мост между Python и сетевыми технологиями

В этой статье разберем, как использовать библиотеку Netmiko для автоматизации работы с сетевым оборудованием через Python.

Рассмотрим основные методы подключения, отправки команд и конфигураций, а также готовые примеры скриптов для массового обновления устройств и сбора данных.

Статья для сетевых инженеров, которые вручную ходят по SSH-сессиям и хотят автоматизировать рутину.

📄 Читать

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Все уведомления — через один код

Библиотека notifiers — это единый API для отправки уведомлений в Telegram, Slack, email и 20+ других сервисов.

Больше не нужно изучать API каждого мессенджера отдельно — просто настройте один раз и отправляйте сообщения куда нужно.

Установка библиотеки:

pip install notifiers

Идеально для мониторинга приложений, оповещений о задачах и автоматических уведомлений из ваших скриптов.

⚙️ Документация

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Профессионально обрабатываем исключения в Python

В этой статье разбираем, как выйти за рамки try/except с ловлей всех Exception.

Автор на примере микросервиса показывает путь от «кода-кляксы» к чистому и поддерживаемому решению: создание конкретных исключений, их правильное пробрасывание и лаконичное логирование.

В итоге бизнес-логика становится читаемой, а ошибки — понятными.

📄 Читать

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Хотите быстро вытащить нужные данные из огромного JSON-ответа без лишнего кода?

JMESPath для Python — это как "SQL для JSON", который вытаскивает нужные данные из любой структуры одной строкой. Он экономит часы ручного парсинга, работает с любыми вложенными данными и заменяет километры кода на простые запросы.

Установка библиотеки:

pip install jmespath

Если вы когда-либо рылись в JSON-файлах с отчаянием — это ваш спасательный круг.

⚙️ Документация

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ XML ещё жив? Работаем со "старыми" API

Несмотря на доминирование JSON, многие корпоративные и банковские API до сих пор отдают данные в XML — и работать с ними на Python не так сложно, как кажется.

В статье разбирают практический кейс: отправляем POST-запросы с кастомными заголовками, парсим XML-ответы через lxml/etree, ищем данные с помощью XPath и даже оборачиваем логику в Flask-сервис с валидацией через Pydantic.

Если столкнулись с XML-API — не паникуйте. Инструменты для работы есть, а подходы из статьи актуальны и в 2025, особенно для интеграций с legacy-системами.

📄 Читать

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Устали от сложных запросов к базе данных? Вот решение

Ormar — это инструмент, который делает работу с базой данных в Python очень простой.

Вы описываете ваши таблицы как обычные классы, а библиотека сама создает правильные SQL-запросы, проверяет данные и работает быстро.

Установка библиотеки:

pip install ormar

Она отлично подходит для современных асинхронных приложений, особенно для проектов на FastAPI.

⚙️ Документация

🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧