Модуль Faker поможет создавать реалистичные тестовые данные.
Независимо от того, нужны ли вам данные для тестирования, заполнения базы данных или демонстрации функционала, Faker делает процесс генерации данных простым и эффективным.
Faker предоставляет генераторы для различных типов данных, таких как имена, адреса, номера телефонов, электронные почты, даты, текст и многое другое. Это идеальное решение для тех, кто хочет ускорить процесс тестирования.
На примере выше мы написали функцию generate_fake_user, которая использует различные методы Faker, чтобы создать случайные данные для имени, электронной почты, номера телефона и адреса. Затем мы выводим полученные данные о пользователе.
Ставится командой ⚙️
#theory // Just Python
Независимо от того, нужны ли вам данные для тестирования, заполнения базы данных или демонстрации функционала, Faker делает процесс генерации данных простым и эффективным.
Faker предоставляет генераторы для различных типов данных, таких как имена, адреса, номера телефонов, электронные почты, даты, текст и многое другое. Это идеальное решение для тех, кто хочет ускорить процесс тестирования.
На примере выше мы написали функцию generate_fake_user, которая использует различные методы Faker, чтобы создать случайные данные для имени, электронной почты, номера телефона и адреса. Затем мы выводим полученные данные о пользователе.
Ставится командой ⚙️
pip3 install faker
Документация и примеры кода здесь #theory // Just Python
Используйте функцию enumerate для перебора элементов списка и их индексов
enumerate - это встроенная функция, которая принимает список и возвращает объект, который можно использовать в цикле for для перебора элементов списка и их соответствующих индексов.
#theory // Just Python
enumerate - это встроенная функция, которая принимает список и возвращает объект, который можно использовать в цикле for для перебора элементов списка и их соответствующих индексов.
#theory // Just Python
Ограничение времени выполнения кода с signal
Когда нужно завершать долгие операции (например, при парсинге или работе с API), полезно уметь ставить таймаут на блок кода.
Итог:
Модуль signal позволяет элегантно ограничивать время выполнения операций. Особенно полезен при работе с нестабильными внешними источниками или написании защищённых CLI-утилит. Работает только в UNIX-системах.
#theory // Just Python
Когда нужно завершать долгие операции (например, при парсинге или работе с API), полезно уметь ставить таймаут на блок кода.
Итог:
Модуль signal позволяет элегантно ограничивать время выполнения операций. Особенно полезен при работе с нестабильными внешними источниками или написании защищённых CLI-утилит. Работает только в UNIX-системах.
#theory // Just Python
Автоматический резюме-аналитик
Данная программа позволяет загружать .pdf или .docx файл с резюме, извлекает ключевые навыки, опыт, контакты, и формирует краткий отчет. В результате можно разобрать резюме без ручного чтения – отличный инструмент для HR, рекрутеров или разработчиков.
Ссылка на код
#theory // Just Python
Данная программа позволяет загружать .pdf или .docx файл с резюме, извлекает ключевые навыки, опыт, контакты, и формирует краткий отчет. В результате можно разобрать резюме без ручного чтения – отличный инструмент для HR, рекрутеров или разработчиков.
Ссылка на код
#theory // Just Python
Глубокая заморозка объектов с types.MappingProxyType
Иногда нужно создать словарь, который нельзя изменить — например, для констант или конфигурации. Вместо копирования или заморозки вручную, можно использовать MappingProxyType.
Итог:
MappingProxyType создаёт читаемую, но неизменяемую обёртку над словарём — отличный способ защитить данные от случайного изменения, особенно в конфигурациях и API-интерфейсах.
#theory // Just Python
Иногда нужно создать словарь, который нельзя изменить — например, для констант или конфигурации. Вместо копирования или заморозки вручную, можно использовать MappingProxyType.
Итог:
MappingProxyType создаёт читаемую, но неизменяемую обёртку над словарём — отличный способ защитить данные от случайного изменения, особенно в конфигурациях и API-интерфейсах.
#theory // Just Python
PrettyTable – это Python-модуль, который облегчает создание таблиц в коде. На его основе можно легко создавать таблицы из результатов запросов или из любых других данных. Библиотека была разработана Дайвом Льюисом и имеет удобный и понятный синтаксис, который позволяет создавать с помощью пары строк кода красивые таблицы.
PrettyTable позволяет форматировать таблицы, выравнивать данные, добавлять заголовки и многое другое. Это делает эту библиотеку полезным инструментом для анализа, презентации и отображения данных на экране.
PrettyTable позволяет очень просто и быстро настраивать таблицы в Python. Библиотека отлично подходит для работы с большим объемом данных, которые необходимо представить в удобочитаемом формате. Она позволяет легко форматировать таблицы и менять их визуальное отображение.
Ставится командой ⚙️
Документация и примеры кода здесь
#theory // Just Python
PrettyTable позволяет форматировать таблицы, выравнивать данные, добавлять заголовки и многое другое. Это делает эту библиотеку полезным инструментом для анализа, презентации и отображения данных на экране.
PrettyTable позволяет очень просто и быстро настраивать таблицы в Python. Библиотека отлично подходит для работы с большим объемом данных, которые необходимо представить в удобочитаемом формате. Она позволяет легко форматировать таблицы и менять их визуальное отображение.
Ставится командой ⚙️
pip install prettytable Документация и примеры кода здесь
#theory // Just Python
Замер времени выполнения кода с timeit
Иногда нужно быстро понять, насколько эффективно работает участок кода. Вместо ручного замера времени можно использовать модуль timeit, который делает это корректно и точно.
timeit учитывает накладные расходы, прогрев интерпретатора и выполняет код в изолированной среде, что делает его отличным инструментом для микробенчмарков.
Итог:
timeit — отличный способ сравнивать производительность разных решений и выбирать самое быстрое.
#theory // Just Python
Иногда нужно быстро понять, насколько эффективно работает участок кода. Вместо ручного замера времени можно использовать модуль timeit, который делает это корректно и точно.
timeit учитывает накладные расходы, прогрев интерпретатора и выполняет код в изолированной среде, что делает его отличным инструментом для микробенчмарков.
Итог:
timeit — отличный способ сравнивать производительность разных решений и выбирать самое быстрое.
#theory // Just Python
Тайминг кода без сторонних библиотек
Нужно быстро узнать, сколько времени занимает выполнение участка кода? Воспользуйтесь встроенным модулем time.
Итог:
С помощью
#theory // Just Python
Нужно быстро узнать, сколько времени занимает выполнение участка кода? Воспользуйтесь встроенным модулем time.
time.perf_counter() предоставляет наиболее точные замеры времени исполнения — идеально для бенчмаркинга.Итог:
С помощью
time.perf_counter() можно легко измерять производительность кода без внешних зависимостей.#theory // Just Python
Словарь с "молчаливыми" значениями — defaultdict
Когда работаешь со словарём, часто нужно сначала проверять, есть ли ключ. С defaultdict от collections это делается автоматически.
Итог:
defaultdict избавляет от лишних проверок и упрощает код, особенно когда нужно агрегировать или группировать данные.
#theory // Just Python
Когда работаешь со словарём, часто нужно сначала проверять, есть ли ключ. С defaultdict от collections это делается автоматически.
Итог:
defaultdict избавляет от лишних проверок и упрощает код, особенно когда нужно агрегировать или группировать данные.
#theory // Just Python
Как красиво подставлять переменные в строку?
Новички часто используют конкатенацию (+) или .format() для создания строк с переменными, но это может быть громоздко и неудобно. Python предлагает современный и удобный способ — f-строки (форматированные строки), которые позволяют подставлять значения прямо внутрь строки с минимальным синтаксисом.
Для этого перед строкой нужно поставить f, а переменные — обернуть в фигурные скобки {}.
Итог:
f-строки — простой и читаемый способ форматирования.
Позволяют вставлять выражения прямо в строку.
Быстрее и удобнее, чем .format() или +.
#theory // Just Python
Новички часто используют конкатенацию (+) или .format() для создания строк с переменными, но это может быть громоздко и неудобно. Python предлагает современный и удобный способ — f-строки (форматированные строки), которые позволяют подставлять значения прямо внутрь строки с минимальным синтаксисом.
Для этого перед строкой нужно поставить f, а переменные — обернуть в фигурные скобки {}.
Итог:
f-строки — простой и читаемый способ форматирования.
Позволяют вставлять выражения прямо в строку.
Быстрее и удобнее, чем .format() или +.
#theory // Just Python
Как узнать, есть ли элемент в списке?
Иногда нужно проверить, содержится ли элемент в списке. Новички могут использовать циклы, но Python предлагает более быстрый способ — оператор in.
Этот приём позволяет проверить наличие элемента за одну строку: "item" in list1 возвращает True, если элемент есть в списке, и False, если нет.
Итог:
Проверка за одну строку.
Читается как обычное предложение.
Работает мгновенно!
#theory // Just Python
Иногда нужно проверить, содержится ли элемент в списке. Новички могут использовать циклы, но Python предлагает более быстрый способ — оператор in.
Этот приём позволяет проверить наличие элемента за одну строку: "item" in list1 возвращает True, если элемент есть в списке, и False, если нет.
Итог:
Проверка за одну строку.
Читается как обычное предложение.
Работает мгновенно!
#theory // Just Python
Проверка аргументов функций — assert как мини-валидация
Иногда нужно быстро проверить корректность аргументов функции. Можно использовать assert для встроенной валидации прямо в начале.
Итог:
assert — быстрый способ «подстелить соломку» и отлавливать очевидные ошибки ещё до выполнения основного тела функции. Особенно полезно в прототипах и тестах.
#theory // Just Python
Иногда нужно быстро проверить корректность аргументов функции. Можно использовать assert для встроенной валидации прямо в начале.
Итог:
assert — быстрый способ «подстелить соломку» и отлавливать очевидные ошибки ещё до выполнения основного тела функции. Особенно полезно в прототипах и тестах.
#theory // Just Python
Безопасное закрытие ресурсов с contextlib.suppress
Иногда нужно проигнорировать конкретные ошибки, не загромождая код try/except-блоками. contextlib.suppress делает это изящно.
Итог:
#theory // Just Python
Иногда нужно проигнорировать конкретные ошибки, не загромождая код try/except-блоками. contextlib.suppress делает это изящно.
Итог:
contextlib.suppress помогает лаконично и безопасно игнорировать конкретные исключения, не засоряя код лишней обработкой.#theory // Just Python
Простое логирование времени выполнения кода с timeit
Нужно быстро узнать, сколько времени занимает участок кода? Не нужно писать таймеры вручную — есть
Итог
Модуль
#theory // Just Python
Нужно быстро узнать, сколько времени занимает участок кода? Не нужно писать таймеры вручную — есть
timeit.Итог
Модуль
timeit — удобный способ измерить производительность кода без лишней возни с time. Особенно полезен при сравнении разных реализаций.#theory // Just Python
Парсер вакансий с hh.ru
Данный код позволит собрать вакансии по ключевым навыкам, проанализировать требования, и сравнить их с навыками из твоего резюме. Результат – отчет, какие скиллы есть, какие востребованы, чего не хватает.
Ссылка на код
#theory // Just Python
Данный код позволит собрать вакансии по ключевым навыкам, проанализировать требования, и сравнить их с навыками из твоего резюме. Результат – отчет, какие скиллы есть, какие востребованы, чего не хватает.
Ссылка на код
#theory // Just Python
Полезные библиотеки Python
Bandit — твой персональный багхантер в Python-коде!
Это не просто линтер, а брутальный инструмент аудита безопасности, созданный для того, чтобы находить уязвимости в твоём коде быстрее, чем это сделает реальный атакующий.
Что умеет:
Вычисляет слабые места, через которые можно слить данные или исполнить произвольный код.
Показывает проблемные строки с пояснениями: от банального
Подходит для проектов, CTF-подготовки и анализа чужих репозиториев.
Использование проще простого:
Результат? Прям как отчёт после Red Team-а: чётко и по существу.
GitHub/Инструкция
#theory // Just Python
Bandit — твой персональный багхантер в Python-коде!
Это не просто линтер, а брутальный инструмент аудита безопасности, созданный для того, чтобы находить уязвимости в твоём коде быстрее, чем это сделает реальный атакующий.
Что умеет:
Вычисляет слабые места, через которые можно слить данные или исполнить произвольный код.
Показывает проблемные строки с пояснениями: от банального
eval() до серьёзных криптокосяков.Подходит для проектов, CTF-подготовки и анализа чужих репозиториев.
Использование проще простого:
$ bandit your_script.py
Результат? Прям как отчёт после Red Team-а: чётко и по существу.
GitHub/Инструкция
#theory // Just Python
Распознавание текста с документов
С помощью этого кода ты сможешь распознавать текст с документов на фотографиях. Работает все очень просто. Сначала принимаем фото документа. С помощью OCR распознаем текст. Затем фильтруем документ по типу: паспорт, ИНН, СНИЛС, ИПН и т.д. Предварительно нужно установить Tesseract OCR.
Ссылка на код
#theory // Just Python
С помощью этого кода ты сможешь распознавать текст с документов на фотографиях. Работает все очень просто. Сначала принимаем фото документа. С помощью OCR распознаем текст. Затем фильтруем документ по типу: паспорт, ИНН, СНИЛС, ИПН и т.д. Предварительно нужно установить Tesseract OCR.
Ссылка на код
#theory // Just Python
Удобный способ подавить ошибки через contextlib.suppress
Иногда нужно игнорировать определённые исключения, не захламляя код try-except. Для этого идеально подходит contextlib.suppress.
Итог:
suppress делает код чище, когда нужно спокойно обойтись без конкретных исключений. Особенно полезно в служебных операциях типа удаления или проверки.
#theory // Just Python
Иногда нужно игнорировать определённые исключения, не захламляя код try-except. Для этого идеально подходит contextlib.suppress.
Итог:
suppress делает код чище, когда нужно спокойно обойтись без конкретных исключений. Особенно полезно в служебных операциях типа удаления или проверки.
#theory // Just Python
FlashText — Быстрый поиск и замена строк
FlashText — это библиотека Python, которая позволяет быстро находить и заменять ключевые слова в строках. В отличие от стандартных методов поиска, таких как регулярные выражения, FlashText работает с целыми словами и значительно быстрее на больших текстах. Эта библиотека особенно полезна, если нужно обрабатывать огромные массивы текстовых данных.
FlashText — идеальный выбор для поиска и замены ключевых слов в текстах, когда производительность имеет ключевое значение.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
FlashText — это библиотека Python, которая позволяет быстро находить и заменять ключевые слова в строках. В отличие от стандартных методов поиска, таких как регулярные выражения, FlashText работает с целыми словами и значительно быстрее на больших текстах. Эта библиотека особенно полезна, если нужно обрабатывать огромные массивы текстовых данных.
FlashText — идеальный выбор для поиска и замены ключевых слов в текстах, когда производительность имеет ключевое значение.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python