⌨️ Анализ HTTP-запросов

httpdbg — это легковесная утилита, которая позволяет отслеживать все HTTP-запросы, отправляемые вашим кодом.

Она предоставляет простой и эффективный способ анализа сетевых взаимодействий без необходимости вручную проверять каждый запрос.

Установка библиотеки:

pip install httpdbg

При выполнении этого кода вы увидите все HTTP-запросы и ответы, которые были отправлены и получены.

🐍 Python Tech Code

👩‍🚀 Методы словарей в Python

🐍 Python Tech Code

📷 Порядок написания и выполнения SQL-запросов

⚫Порядок написания:
Это порядок, в котором разработчик пишет SQL-запрос.

Он начинается с SELECT, затем указываются таблицы (FROM), соединения (JOIN), условия (WHERE), группировки (GROUP BY), фильтрации после группировки (HAVING), сортировки (ORDER BY) и ограничения количества строк (LIMIT).

⚫Порядок выполнения:
Это порядок, в котором SQL-сервер фактически выполняет запрос.

Он начинается с выбора таблиц (FROM), затем выполняет соединения (JOIN), применяет условия соединения (ON), фильтрует строки (WHERE), группирует данные (GROUP BY), фильтрует группы (HAVING), выбирает столбцы (SELECT), сортирует результаты (ORDER BY) и, наконец, ограничивает количество строк (LIMIT).

🐍 Python Tech Code

⌨️ Мифы и легенды о производительности Python

В этой статье разбираем доклад с EuroPython 2025, где инженер и разработчик PyPy Антонио Куни на живых примерах показывает, почему Python тормозит на самом деле, и почему статическая типизация, JIT и даже переписывание на C тут не панацея.

Спойлер: главная проблема не в интерпретаторе, а в управлении памятью и динамической природе языка, которую нельзя исправить без поломки обратной совместимости.

📄 Читать

🐍 Python Tech Code

⌨️ Ключевые различия между списками и множествами в Python

❇️Порядок элементов:
Списки сохраняют порядок, а множества — нет.

❇️Дубликаты:
Списки могут содержать дубликаты, а множества — нет.

❇️Изменяемость:
Списки полностью изменяемы, а множества могут изменяться только в плане добавления/удаления элементов.

❇️Синтаксис:
Списки используют [], а множества — {}.

⬆️Эти структуры данных используются в разных ситуациях в зависимости от требований к порядку, уникальности и изменяемости элементов.

🐍 Python Tech Code

💥 Это когда говорят: "Никогда не поздно учиться."

🐍 Python Tech Code

⌨️ Узнаем кодировку текста

Библиотека chardet является инструментом для работы с текстовыми данными в Python.

Она анализирует текст и определяет его кодировку с указанием уровня достоверности.

Установка библиотеки:

pip install chardet

Использование chardet помогает избежать ошибок, связанных с кодировками, и обеспечивает правильную обработку текстов.

🐍 Python Tech Code

✅ Не сравнивайте свой успех с чужим, каждый путь индивидуален

🐍 Python Tech Code

🔐Генератор надежных паролей на Python

Простой скрипт на Python может автоматизировать создание сложных комбинаций символов.

import random

lower = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
upper = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"
numbers = "0123456789"
symbols = "!@#$%^&*()_--+=?></["

all_chars = lower + upper + numbers + symbols
length = int(input("Enter a length: "))
password = ''.join(random.sample(all_chars, length))
print("Generated Password:", password)

Разберем по шагам:

➡️Импорт модуля random для работы со случайными значениями
➡️Определение наборов символов:
😫Строчные и заглавные буквы
😫Цифры
😫Специальные символы
➡️Объединение всех символов в одну строку
➡️Запрос длины пароля у пользователя
➡️Генерация пароля с помощью random.sample()
➡️Вывод результата

🐍 Python Tech Code

⌨️ Срезы списка Python

Особенности работы со срезами:

▶️Срезы всегда возвращают новый список, а не изменяют исходный.
▶️Индексы могут выходить за границы списка без ошибок.
▶️Если начало больше конца при положительном шаге - вернется пустой список.
▶️Срезы работают аналогично и для других последовательностей (строки, кортежи).

🐍 Python Tech Code

⌨️ Гайд по match/case для тех, кто хочет разобраться

В этой статье разбираем главную фичу Python 3.10+ — оператор match/case, который пришёл на смену бесконечным if-elif.

Рассмотрим не только базовый синтаксис (долгожданный switch), но и реальную мощь паттерн-матчинга: распаковку кортежей, работу со списками любой длины, проверку типов и даже сопоставление с датаклассами.

В конце затронем подводные камни, порядок выполнения case и объяснение, почему case pattern: работает не так, как вы думаете.

📄 Читать

🐍 Python Tech Code

💯 Умение общаться, презентовать себя и работать в команде часто оказывается важнее чистого кода

🐍 Python Tech Code

⌨️ Преобразование чисел в текст

Библиотека num2words предназначена для преобразования числовых значений в их текстовые эквиваленты.

Она поддерживает обработку как целых, так и дробных чисел, а также позволяет выводить результаты в различных форматах, включая денежные единицы.

Установка библиотеки:

pip install num2words



Основное преимущество num2words заключается в учете языковой специфики при преобразовании чисел. Библиотека корректно обрабатывает грамматические правила, падежные окончания и особенности представления валютных значений.

🐍 Python Tech Code

🖨 Разбор 30 самых популярных методов для работы со строками в Python с примерами их вывода

🐍 Python Tech Code

🚫 Порядок выполнения SQL-запросов

Порядок написания запроса (синтаксис SQL) не совпадает с порядком выполнения.

👀FROM t1 - сначала выбирается таблица t1
👍JOIN t2 - затем присоединяется таблица t2
👀ON t1.column_a = t2.column_a - применяется условие соединения
👍WHERE constraint_expression - фильтрация строк
👀GROUP BY column - группировка данных
👍HAVING constraint_expression - фильтрация групп
👀SELECT column_a, column_b - выбор столбцов (выполняется после фильтрации!)
👍ORDER BY column ASC/DESC - сортировка результатов
👀LIMIT count - ограничение количества строк

Пример запроса:

SELECT column_a, column_b
FROM t1
JOIN t2 ON t1.column_a = t2.column_a
WHERE column_b > 100
GROUP BY column_a
HAVING COUNT(*) > 5
ORDER BY column_b DESC
LIMIT 10;

👍 SQL-движок обрабатывает запрос не сверху вниз, а по внутренней логике, что важно для оптимизации запросов.

🐍 Python Tech Code

⌨️ Диагностика производительности Python-приложений

PyInstrument — это инструмент для профилирования кода Python, предназначенный для выявления узких мест в производительности приложений.

Инструмент генерирует вывод с цветовой подсветкой и поддерживает интерактивный режим просмотра, что упрощает анализ полученных данных.

Установка библиотеки:

pip install pyinstrument

Пример:

from pyinstrument import profile

@profile()
def my_function():
    # ...
    pass

⚙️ Документация

Инструмент позволяет точно определять причины медленной обработки запросов и проводить целенаправленную оптимизацию.

🐍 Python Tech Code

😁 Счастлив ли я? Конечно!

🐍 Python Tech Code

⌨️ «Python так любит четные числа, что даже округляет до них!»

Например, если вы ожидаете, что round(10.5) вернет 11, но вместо этого получаете 10, это может показаться странной шуткой языка.👄

🐍 Python Tech Code

⌨️ Извлекаем все эмодзи из текста на Python

Эта программа на Python извлекает все эмодзи из заданной строки текста:

import demoji

text = "Приятного аппетита! 🍽🍕🍔🍟"
emojis = demoji.findall(text)
print("Найдены эмодзи:", list(emojis.keys()))

Пример вывода:

Найдены эмодзи: ['🍽', '🍕', '🍔', '🍟']

Как это работает?

👍Библиотека demoji анализирует текст и находит все Unicode-эмодзи.

👀Метод findall() возвращает словарь, где ключи — найденные эмодзи.

👍List(emojis.keys()) преобразует ключи в удобный для вывода список.

Установка библиотеки:

pip install demoji

Таким образом можно легко легко извлекать эмодзи из текста, что полезно для анализа соцсетей, чат-ботов или обработки пользовательских сообщений.

🐍 Python Tech Code

®️ Схема работы с Git (системой контроля версий), которая визуализирует взаимодействие между локальным репозиторием и удаленным хранилищем.

🐍 Python Tech Code