⌨️ Отслеживание выполнения кода

Библиотека Pysnooper предлагает простой и эффективный способ отслеживания выполнения кода, что может значительно упростить процесс отладки.

Она работает за счёт добавления специального декоратора, который фиксирует информацию о переменных, их значениях и каждом шаге выполнения кода.

Установка библиотеки:

pip install pysnooper

Pysnooper также позволяет указать файл для сохранения логов или исключить запись некоторых переменных. Например, чтобы сохранить логи выполнения в файл logfile.log, используйте следующую конструкцию:

@pysnooper.snoop('logfile.log')



📲 Мы в Max – подписывайся

😒 И не забывайте про отступы

📲 Мы в Max – подписывайся

⌨️ Сырые строки в Python: их назначение и использование

Сырые строки — это строки, в которых последовательности (начинающиеся с обратного слеша \) не интерпретируются.

Они существуют для удобства и читаемости кода, когда обратный слеш нужен как обычный символ.

В каких случаях стоит использовать сырые строки?

🟡Когда вы указываете пути к файлам в Windows (например, r"C:\Users\...")

🟢При использовании регулярных выражений (например, re.compile(r"\d+"))

🟣Когда создаете шаблоны, содержащие обратные слеши.

Сырая строка не может заканчиваться на нечетное количество обратных слешей.

📲 Мы в Max – подписывайся

🤓 Команды Git

📲 Мы в Max – подписывайся

⌨️ Как работает Python под капотом

🔵Исходный код: Пишется в файлах .py.
🔸Интерпретатор: Считывает и выполняет код.
▫️Преобразование в байт-код: Компилируется в промежуточный байт-код (.pyc).
🔵Исполнение: Байт-код выполняется виртуальной машиной Python (PVM).
🔸Управление памятью: Автоматическое управление памятью и сборка мусора.
▫️Модули и библиотеки: Поддержка модульности и переиспользования кода.

📲 Мы в Max – подписывайся

🎯 Основные способы вывода текста в трёх популярных языках программирования

Python предлагает самый простой и интуитивно понятный синтаксис для вывода данных с помощью функции print(), не требующей дополнительных библиотек или сложных конструкций.

📲 Мы в Max – подписывайся

📖 7 обязательных стратегий масштабирования вашей базы данных

1 - Индексация:
Проверьте шаблоны запросов вашего приложения и создайте правильные индексы.

2 - Материализованные представления:
Предварительно вычисляйте результаты сложных запросов и сохраняйте их для более быстрого доступа.

3 - Денормализация:
Сократите количество сложных соединений для повышения производительности запросов.

4 - Вертикальное масштабирование
Увеличьте производительность сервера базы данных, добавив больше ЦП, оперативной памяти или хранилища.

5 - Кэширование
Храните часто используемые данные на более быстром уровне хранения, чтобы снизить нагрузку на базу данных.

6 - Репликация
Создавайте копии вашей первичной базы данных на разных серверах для масштабирования операций чтения.

7 - Шардинг
Разделите таблицы базы данных на более мелкие части и распределите их по серверам. Используется для масштабирования как записей, так и чтений.

📲 Мы в Max – подписывайся

// TODO: Понять, почему это работает. И почему это не должно работать, но работает. Страшно.

📲 Мы в Max – подписывайся

⌨️ Как превратить PDF в аудиофайл

Нужно установить две библиотеки:

🟡pdfplumber — вытаскивает текст из PDF.

pip install pdfplumber

🟡gTTS — преобразует текст в речь.

pip install gTTS

Скрипт берёт текст из PDF и сохраняет его как MP3-файл.

📲 Еще больше полезных скриптов в нашем Max – подписывайся

⌨️ Методы списков Python

Комбинация этих методов позволяет эффективно работать со списками и упрощает решение задач, связанных с обработкой данных в Python.

📲 Мы в Max – подписывайся

🤜 SQL против Python

🔴SQL отлично подходит для управления и выполнения запросов в структурированных базах данных.

Он отлично справляется с такими задачами, как фильтрация, сортировка и агрегация данных.

🔵С другой стороны, Python — это многоцелевой язык программирования, который используется для широкого спектра задач, включая веб-разработку, автоматизацию, анализ данных, научные вычисления и машинное обучение.

Он предлагает библиотеки, такие как Pandas для обработки данных, NumPy для числовых операций и Scikit-Learn для машинного обучения.

✴️Подводя итог, можно сказать, что SQL необходим для эффективного выполнения запросов к базе данных, в то время как Python обеспечивает более комплексное решение для различных задач, связанных с данными, что позволяет часто использовать их вместе в рабочих процессах, связанных с данными.

📲 Мы в Max – подписывайся

👀 Кто лишний?

В отличие от языков программирования, HTML не содержит конструкций для управления потоком выполнения, таких как циклы, условные операторы, функции или переменные.

Его основная функция — описать структуру и содержимое веб-страницы с помощью тегов и атрибутов.

📲 Мы в Max – подписывайся

⌨️ Исходный код для восстановления забытых паролей от Wi-Fi

# Импорт модуля для выполнения системных команд
import subprocess

# Получаем метаданные о Wi-Fi профилях с помощью команды netsh
meta_data = subprocess.check_output(['netsh', 'wlan', 'show', 'profiles'])

# Декодируем полученные данные из байтов в строку UTF-8, заменяя ошибки символами \
data = meta_data.decode('utf-8', errors="backslashreplace")

# Разделяем данные по строкам
data = data.split('\n')

# Создаем список для хранения имен Wi-Fi профилей
profiles = []

# Перебираем каждую строку в данных
for line in data:
    # Ищем строки, содержащие "All User Profile" (имена Wi-Fi сетей)
    if "All User Profile" in line:
        # Разделяем строку по двоеточию
        parts = line.split(":")
        # Берем вторую часть (имя профиля)
        profile_name = parts[1]
        # Удаляем лишние пробелы и кавычки вокруг имени
        profile_name = profile_name.strip()[1:-1]
        # Добавляем имя профиля в список
        profiles.append(profile_name)

# Выводим заголовок таблицы
print("{:<30}| {:<}".format("Имя Wi-Fi", "Пароль"))
print("----------------------------------------------")

# Перебираем все найденные профили Wi-Fi
for profile in profiles:
    try:
        # Пытаемся получить информацию о профиле, включая пароль
        results = subprocess.check_output(['netsh', 'wlan', 'show', 'profile', profile, 'key=clear'])
        # Декодируем и разделяем результат по строкам
        results = results.decode('utf-8', errors="backslashreplace")
        results = results.split('\n')
        
        # Ищем строку с содержимым ключа (паролем)
        password_lines = [line.split(":")[1].strip()[1:-1] for line in results if "Key Content" in line]
        
        # Если пароль найден, выводим его
        try:
            print("{:<30}| {:<}".format(profile, password_lines[0]))
        # Если пароль не найден, выводим пустое поле
        except IndexError:
            print("{:<30}| {:<}".format(profile, ""))
            
    # Обрабатываем ошибку, если команда не выполнилась
    except subprocess.CalledProcessError:
        print("{:<30}| {:<}".format(profile, "Ошибка получения данных"))

Важные нюансы:
✔️Работает только в Windows (использует netsh — встроенную утилиту).
✔️Требует прав администратора для доступа к паролям.
✔️Пароли показываются только для текущего пользователя (если они не защищены дополнительно).
✔️Если пароль не сохранён (например, вводился вручную), он не будет извлечён.

📲 Мы в Max – подписывайся

🌟 Один в один про меня

📲 Мы в Max – подписывайся

⌨️ Преобразуйте PDF, Word и Excel в Markdown

MarkItDown — это инструмент для преобразования файлов в формат Markdown. Он поддерживает самые разные типы документов: от офисных форматов вроде PDF, Word и Excel до изображений, аудио и даже HTML-страниц.

Библиотека умеет извлекать текст, метаданные, а при необходимости использует распознавание речи или OCR.

Установка библиотеки:

pip install markitdown

⚙️ Документация

Такой подход очень удобен, когда нужно подготовить содержимое файлов для дальнейшего анализа или обработки.

📲 Мы в Max – подписывайся

⌨️ Разминка мозга

Ох уж эти циклы. 🤯

📲 Мы в Max – подписывайся

🤣 Анекдот дня

— Ты почему всё время на Python пишешь?
— Ну, мне сказали: «Тебе стоит попробовать Python, бро».
— И что?
— А я попробовал… Теперь tuple не изменить, list не остановить, а от indentation error спасает только кофе! ☕

(Намек на неизменяемость tuple, гибкость list и вечные проблемы с отступами в Python.)

📲 Мы в Max – подписывайся

🖥 Сравнительная таблица характеристик коллекций в Python

Когда использовать:

🟢List: Используйте, когда вам нужна изменяемая последовательность элементов. Подходит для списков задач или других коллекций, где порядок и возможность изменения важны.

🟢Tuple: Выбирайте, если у вас есть данные, которые не должны изменяться. Подходит для фиксированных наборов данных, таких как координаты или константы.

🟢Set: Используйте, когда вам нужно хранить уникальные элементы и выполнять операции над ними, такие как объединение и пересечение.

Важные нюансы:

🟠

Элементы в Set должны быть хешируемыми (например, числа, строки, кортежи).

🟠

Хотя порядок в Set появился в Python 3.7+, лучше не полагаться на него в логике программы.

📲 Мы в Max – подписывайся

🕒 Скрипт для создания цифровых часов с помощью Tkinter

Программа создает фиолетовые цифровые часы с белым текстом, которые обновляются каждую секунду.

👇Исходный код

💾 Цифровые часы

Окно часов нельзя изменить в размере, что предотвращает проблемы с отображением.

📲 Мы в Max – подписывайся