🔹 Как работает оператор in в Python

Оператор in проверяет, содержит ли последовательность заданное значение. Работает с строками, списками, кортежами, множествами и словарями.

➡️ Пример:

letters = ['a', 'b', 'c']
print('b' in letters)  # True

word = "python"
print('y' in word)     # True

user = {'name': 'Alice', 'age': 30}
print('name' in user)  # True (ключ проверяется)

Полезен для фильтрации, поиска и проверок наличия элемента.

Ускорить Pandas в 60 раз: проверяем лайфхаки из интернета на реальном проекте и обкладываемся бенчмарками

Вместо очередных «топов» — реальные бенчмарки. Я покажу, как советы по ускорению Pandas могут замедлить код, и какие из них реально работают в зависимости от ситуации

❓ Зачем используется конструкция if name == "main" в Python и когда её применять?

Конструкция if name == "main" используется для того, чтобы запускать часть кода только при прямом выполнении файла, а не при его импорте как модуля. Это важно для разделения логики запуска и повторного использования кода.

✅ Пример:

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

if name == "main":
    greet()

📌 В этом примере функция greet() вызовется только если файл запущен напрямую, но не при импорте его в другой модуль.

if name == "main" удобно использовать для тестирования, запуска скриптов и избежания лишнего выполнения кода при импорте.

⚙️ Циклы for с range()

В Python for часто используется вместе с range() для повторения действий. range(start, stop, step) создаёт последовательность чисел. Если указать только одно число — это будет stop, а start считается равным 0.

# Выводит числа от 0 до 4
for i in range(5):
    print(i)

# Выводит чётные числа от 2 до 10
for i in range(2, 11, 2):
    print(i)

➡️ Такой способ помогает легко перебирать индексы, повторять действия заданное число раз или строить простые циклы без списков.

👀 Типизация в Python

Python — динамически типизируемый язык, но с версии 3.5+ поддерживает аннотацию типов. Это не делает язык статически типизированным, но помогает с автодополнением, отладкой и документацией.

➡️ Пример использования:

def greet(name: str, times: int) -> str:
    return (f"Hello, {name}! " * times).strip()

print(greet("Alice", 2))  # Hello, Alice! Hello, Alice!

Аннотации не обязательны, но делают код чище и понятнее, особенно в больших проектах.

🧠 Словари в Python: быстрое хранение данных по ключу

Словарь (dict) — структура данных, где каждому уникальному ключу соответствует значение. Полезен, когда нужен быстрый доступ к данным по имени, ID и т.д.

user = {'name': 'Анна', 'age': 25}
print(user['name'])  # Анна

# Добавление нового поля
user['email'] = 'anna@example.com'
print(user)

🔹 Ключи должны быть неизменяемыми (строки, числа, кортежи).
🔹 Доступ и изменение по ключу — за константное время.

📌 Используйте словари, когда нужен быстрый доступ к данным по метке.

🐍 Именованные аргументы в Python

В Python можно передавать аргументы по имени, а не только по позиции. Это улучшает читаемость и делает код более понятным.

📌 Используются в функциях с несколькими параметрами, особенно если есть значения по умолчанию.

def greet(name, greeting="Привет"):
    print(f"{greeting}, {name}!")

greet("Анна")                      # Привет, Анна!
greet(name="Иван", greeting="Здравствуйте")  # Здравствуйте, Иван!

✔️ Такой стиль помогает избежать ошибок и делает код само-документируемым.

📌 Тип данных None в Python

None — это специальное значение, обозначающее «ничего» или «отсутствие значения». Часто используется как значение по умолчанию или чтобы показать, что результат не был вычислен.

➡️ Пример использования:

def greet(name=None):
    if name is None:
        print("Привет, гость!")
    else:
        print(f"Привет, {name}!")

greet()         # Привет, гость!
greet("Анна")   # Привет, Анна!

None — это объект, у него свой тип NoneType. Сравнивать нужно через is, а не ==.

RAG-технология в действии: как создать интеллектуальную систему поиска по нормативным документам

Покажу, как я сделал RAG на Python для ответов по СНиПам, СП и ГОСТам. Всё работает в Telegram-боте с цитатами и ссылками на страницы. Подходит для любых текстовых баз знаний

⚡️Анализируем продажи на Wildberries с помощью Python

С каждым днем все больше бизнесов выходят на маркетплейсы, а значит еще более ценными становятся аналитики, которые умеют с ними работать. Хотите за несколько часов собрать интересный кейс для своего портфолио?

Андрон Алексанян - эксперт по аналитике с 8 летним опытом и по совместительству CEO Simulative в прямом эфире проанализирует продажи на Wildberries с помощью Python.

Что будет на вебинаре:

🟠Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам;
🟠Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования.

Важно досмотреть вебинар до конца, чтобы узнать как упаковать этот кейс в портфолио своих проектов.

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

❓ Зачем нужен декоратор @classmethod в Python и когда его использовать?

Декоратор @classmethod позволяет создавать методы, которые получают в качестве первого аргумента сам класс (cls), а не экземпляр (self). Это полезно для создания альтернативных конструкторов и работы с атрибутами класса.

✅ Пример:

class Person:
    def init(self, name):
        self.name = name

    @classmethod
    def from_dict(cls, data):
        return cls(data["name"])

data = {"name": "Alice"}
person = Person.from_dict(data)
print(person.name)

📌 В этом примере from_dict создает новый экземпляр класса Person, используя данные из словаря.

@classmethod удобно использовать, когда нужно создавать объекты разными способами или работать с классом напрямую, не привязываясь к конкретному экземпляру.