Привет всем! 👋

Сегодня приглашаем вас создать 'Digital Clock'. Время - это как основной блок вашего кода, который может помочь отслеживать и управлять каждой секундой вашей жизни. Воспользуйтесь возможностями Python и создайте свои собственные часы, которые покажут точное время.

Ссылка на проект.

Не забудьте делиться своими реакциями и комментариями! Мы с удовольствием узнаем, как вы реализовали функционал этого задания.

Пожелаем вам безупречной точности и бесконечного времени для воплощения своих идей! ⏰⏱

Привет! 👋

Сегодня предлагаем вам создать поиск IP-адресов. Призываем использовать свои навыки Python, чтобы отыскать IP-адрес и получить доступ к интересующим вас ресурсам.

Ссылка на проект.

Не забудьте делиться своими реакциями и комментариями! Мы с удовольствием узнаем, как вы находите IP-адреса в вашем проекте.

Пожелаем вам быстрых поисков и успешного доступа к информации! 🔍🌐

Всем привет! 👋

Сегодня разбавим вашу ленту мемом 🤭📈

А какое у вас отношение к аналитике?

Привет всем! 👋

Сегодня предлагаем вам создать прогноз погоды на Python, где пользователь сможет ввести город и узнать прогноз погоды в нем. Как настоящий программист, вы можете создать интерфейс, который покажет актуальную информацию о погоде и поможет планировать день.

Ссылка на проект.

Не забывайте делиться своими реакциями и комментариями! Мы с удовольствием узнаем, как вы справились с программированием прогноза погоды.
Пишите, а где вы находитесь территориально?😉🌏

Пожелаем вам ясных и точных прогнозов, а также успешных программирований! 🌦🌡

Привет всем! 👋

Сегодня приглашаем вас создать генератор рандомных шуток на Python. Воспользуйтесь вашими навыками программирования, чтобы сделать каждый запуск вашей программы уникальным и смешным!

Ссылка на проект.

Поделитесь своими реакциями и комментариями! Мы с удовольствием узнаем, какие шутки сгенерировались у вас придумали свои шутки.

Пожелаем вам много улыбок и легкости в написании кода! 😄🎉

Привет всем! 👋

Сегодня предлагаем вам написать программу на Python, которая генерирует qr код. Ваши навыки программирования могут создать интерактивный мир QR-кодов, который пригодится для различных задач.

Ссылка на проект.

Поделитесь своими реакциями и комментариями! Мы с интересом узнаем, как вы реализовали генерацию QR кодов.

Пожелаем вам множество уникальных кодов и технологических достижений! 📱🔍

Приветствуем всех кодеров, давно не виделись! 👋

Сегодня предлагаем вам написать программу на Python, которая рисует дерево сакура. Пусть ваша программа станет цветущим символом виртуального мира! А из-за рандомайзера, ваше дерево получится уникальным и ни на чье не похожим!

Ссылка на проект.

Поделитесь своими реакциями и комментариями! Мы с нетерпением ждем, как вы воссоздали красоту сакуры через код.

Пожелаем вам природной гармонии и эстетических пейзажей! 🌸🌳

Всем привет!👋

Сегодня предлагаем вам написать программу на Python, которая обнаруживает дороги на изображении. Ваш код - как волшебное око, способное находить пути и дороги на виртуальных картах.

Ссылка на проект.

Поделитесь своими реакциями и комментариями! Мы с интересом узнаем, как вы реализовали обнаружение дорог с изображения.

Пожелаем вам успешных поисков и точных алгоритмов! 🗺🔍

📚 Метаклассы в Python 🧑‍💻

Метаклассы — это классы для создания других классов! 🛠️

Они позволяют контролировать, как создаются классы, и могут добавлять новые атрибуты или изменять их поведение. Метаклассы могут быть полезны в таких случаях, как паттерн Singleton или создание API высокого уровня.

🔍 Применение:
1. Создание гибких API.
2. Валидация атрибутов классов.
3. Автоматическое добавление методов или атрибутов.

Пример:

 
class Meta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        dct['created_by'] = "Meta class"
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

class MyClass(metaclass=Meta):
    pass

obj = MyClass()
print(obj.created_by)  # Output: Meta class

🔑 Результат выполнения:

 
Meta class

🐍 Однострочные функции: Лямбда

Лямбда-функции (анонимные функции) позволяют создавать компактные выражения прямо в строке, где они нужны.

💡 Когда использовать?
1. Если нужно создать небольшую функцию без лишнего кода.
2. Для использования внутри таких функций как map, filter, sorted.

Пример:

 
# Обычная функция
def square(x):
    return x ** 2

# Эквивалент с лямбда
square = lambda x: x ** 2
print(square(5))  # 25

Пример использования с sorted:

pairs = [(1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]
pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])  # Сортировка по второму элементу
print(pairs)  # [(1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]

🙊Тайна вывода

Что выведет код?

 
def mystery(a, b=[]):
    b.append(a)
    return b

print(mystery(1))
print(mystery(2))
print(mystery(3)) 

❓ Вопрос: Каков результат выполнения программы? Почему?
📌 Подсказка: Вспомните про работу с изменяемыми объектами.

Челлендж: «Генератор паролей»

Привет, кодеры! Сегодня у нас задание — написать генератор надёжных паролей. Требования просты:

🔑 Суть задачи:
Напишите функцию, которая принимает длину пароля и создаёт случайный пароль, содержащий:
1. Заглавные и строчные буквы,
2. Цифры,
3. Специальные символы (!@#$%^&*() и т.д.).

✅ Усложнение для профи:
Добавьте возможность задавать опциональные параметры:
1. Исключать похожие символы (O, 0, l, 1 и т.д.),
2. Создавать запоминающиеся пароли (например, из случайных слов).

💡 Подсказки:
1. Для работы с символами используйте модули string и random.
2. Если захочется большего, изучите возможpythoности secrets — это безопасная альтернатива для генерации случайных данных.
3. Попробуйте создать минимальный интерфейс: пусть пользователь сам решает, какие опции ему нужны!

— Напиши свой генератор, поделись кодом и давай обсудим! 💬

Асинхронное программирование ⏩

Асинхронное программирование позволяет выполнять задачи одновременно без создания потоков! Это очень полезно, когда нужно обрабатывать множество запросов одновременно (например, веб-сервисы или API). 🌐

🔍 Применение:
1. Веб-сервисы с высокой нагрузкой (например, FastAPI).
2. Обработка данных и API без блокировки.
3. Массовая обработка соединений (WebSocket).

Пример:

 
import asyncio

async def fetch_data():
    print("Fetching...")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Done!")

asyncio.run(fetch_data())

🔑 Результат выполнения

 
Fetching...
Done!

📌 Динамическое изменение функций во время выполнения

Python позволяет менять код на лету! Вы можете подменять реализацию функций прямо во время выполнения программы.

💡 Это полезно, например, для тестирования или мока функций.

Пример:

 
def greet():
    print("Hello!")

# Обычное поведение
greet()  # Hello!

# Подменяем функцию
greet = lambda: print("Hi!")
greet()  # Hi

Скорость функции

Какой код быстрее?

 
# Вариант 1
result = [x**2 for x in range(10**6)]

# Вариант 2
result = list(map(lambda x: x**2, range(10**6)))

❓ Вопрос: Какая из функций выполняется быстрее и почему?
📌 Подсказка: Вспомните, как работают list comprehensions и map.

Челлендж: «Обратные слова»

Привет! Вот задача на логику и строки:

🔄 Суть задачи:
Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает все слова в обратном порядке.

Пример:
Input: "Hello Python World"
Output: "World Python Hello"

✅ Усложнение для профи:
Сделайте так, чтобы слова выводились в обратном порядке букв внутри каждого слова.

Пример:
Input: "Hello Python World"
Output: "Olleh Nohtyp Dlrow"

💡 Подсказки:
1. Для разделения строки на слова используйте метод .split().
2. Попробуйте освоить срезы, например, [::-1] — это мощный инструмент в Python.
3. Чтобы сохранить пробелы в исходной строке, исследуйте методы работы с join и разделителями.

Кто первый справится? Пишите свои решения и обсуждаем! 🎉

Декораторы классов и функций 🛠️

Декораторы — это магия Python, позволяющая изменять или дополнять поведение функций или классов. Это отличный инструмент для кэширования, логирования и контроля доступа. 🔒

🔍 Применение:
1. Логирование.
2. Управление доступом.
3. Кэширование (например, functools.lru_cache).

 
def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Running {func.__name__}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@logger
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

🔑 Результат выполнения:

 
Hello!

🚀 Генераторы вместо списков

Генераторы позволяют обрабатывать данные по одному элементу, экономя память. Это особенно важно при работе с большими объемами данных.

💡 Чем генераторы лучше?
1. Они не занимают память сразу для всех элементов.
2. Работают лениво, то есть создают элементы "на лету".

Пример:

 
# Генераторное выражение
gen = (x ** 2 for x in range(10**6))

print(next(gen))  # 0
print(next(gen))  # 1

# Генераторы можно использовать в цикле
for num in gen:
    if num > 100:
        break
    print(num) 

Попробуйте запустить это с обычным списком list. Ваши ресурсы быстро закончатся! 😄

Что здесь не так?

Найдите баг в коде.

 
def increment(value, step=1):
    return value + step

data = [1, 2, 3]
for i in range(len(data)):
    data[i] = increment(data[i])

print(data) 

❓ Вопрос: Может ли здесь что-то пойти не так? Как сделать код более безопасным?
📌 Подсказка: Подумайте о том, что будет, если кто-то изменит increment.

Декораторы классов и функций 🛠️

Декораторы — это магия Python, позволяющая изменять или дополнять поведение функций или классов. Это отличный инструмент для кэширования, логирования и контроля доступа. 🔒

🔍 Применение:
1. Логирование.
2. Управление доступом.
3. Кэширование (например, functools.lru_cache).

 
def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Running {func.__name__}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@logger
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

🔑 Результат выполнения:

 
Hello!

🌌 Расширенная распаковка с * и **

Python умеет красиво разбирать структуры данных на части.

Пример:

 
# Распаковка списка
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
head, *body, tail = numbers
print(head)  # 1
print(body)  # [2, 3, 4]
print(tail)  # 5 

💡 Как использовать ** для словарей?
Вы можете объединять словари с помощью **:

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3}
merged = {**dict1, **dict2}
print(merged)  # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}