📎 Функция range() в Python

Встроенная функция Python под названием range может быть очень полезной, если вам нужно выполнить действие определенное количество раз.

⚠️ К концу данного руководства вы будете:
1) Понимать, как работает функция Python range;
2) Знать, как отличаются реализации для Python 2 и Python 3;
3) Увидите ряд наглядных примеров работы с range();
4) Сможете работать с учетом ограничений range().

🔗 Читать статью

#Function #Range | Mr. Python

🛡 Ии в телеграмм боте на Python

Создание телеграм бота с использованием искусственного интеллекта на Python – это захватывающий и крайне полезный процесс.

В этом посте мы рассмотрим основные шаги по созданию такого ии в телеграмм боте.

🔗 Читать статью

#ИИ #Telegram #Bot | Mr. Python

👀 FeatureSelector: отбор признаков для машинного обучения на Python

FeatureSelector – это специальный класс для отбора информативных признаков, написанный на языке Python, реализующий самые распространенные методы выборки.

В статье мы рассмотрим пример использования FeatureSelector для машинного обучения на реальном наборе данных и убедимся, что он позволяет организовать работу быстро и эффективно.

🔗 Читать статью

#FeatureSelector #Machine #Learning | Mr. Python

🔥 FastAPI: 5 практичных архитектурных решений

В данной статье автор делиться конкретными архитектурными паттернами и приёмами, которые он неоднократно использовал в своих проектах.

Они не усложняют простые задачи, но делают жизнь в долгосрочной перспективе несоизмеримо легче.

Главный принцип: не усложнять раньше времени, но и не бояться структурировать код, когда он начинает расти.

🔗 Читать статью

#FastAPI #Backend #SQL #Redis #Architecture | Mr. Python

📎 Создаем с нуля OSINT и пентест инструменты на Python

Итак, каждый программист желает все автоматизировать — и не только программист.

В этой статье мы рассмотрим создание OSINT-инструмента на Python.

❗️В этой статье мы создадим инструмент для:

Получения информации об IP адресе
Получения информации об номере телефона
Получение информации, есть ли IP в черных листах DNS
Парсер всех ссылок с сайта
Сканер портов
SYN-сканер портов
Сканер сессий Meterpreter для Windows 7/10
Virus Total API
Сканер SQL инъекций
Сканер XSS уязвимостей
Генератор фейкового User-Agent
Скрипт для изменения mac-адреса

🔗 Читать статью

#OSINT #Tool | Mr. Python

👀 Шпаргалки по Python — хитрости которые вы не используете!

Многие люди начинают переезжать с версии 2 на 3 из-за Python EOL.

❗️ В статье автор покажет несколько примеров существующих функций, которыми вы можете пользоваться только в Python 3, с надеждой на то, что это поможет решать ваши текущие и будущие задачи.

🔗Читать статью

#CheatSheet | Mr. Python

🔖 Очереди в Python

Как запустить FIFO структуру данных в Python, пользуясь только встроенными типами данных и классами из стандартной библиотеки.

Очередь – это набор объектов, который поддерживает быструю семантику first-in, first-out (FIFO) для вставки и удаления.

⚠️ Операции вставки и удаления иногда называют enqueue и dequeuer, в отличие от списков и массивов, очереди, как правило, не пропускают случайный доступ к содержащимся объектам.

🔗 Читать статью

#Queues | Mr. Python

🔍 Объяснение что такое классы в python на примере 3д игры. Пошагово с нуля

У автора уже установлен пайчарм (можно и другую среду разработки, можно и простой IDLE python) и библиотека ursina (статья как установить эту библиотеку).

⚠️ Тема по классам будет более понятна тем, кто уже знает что такое функции.

🔗 Читать статью

#Classes #Example #Game | Mr. Python

⚙️ Полный справочник встроенных функций Python: 75 функций с примерами

Python предлагает богатый набор встроенных функций, которые доступны без необходимости импорта дополнительных модулей.

Эти функции являются основой языка и значительно упрощают разработку.

В этом подробном руководстве мы рассмотрим все 75 основных встроенных функций Python с практическими примерами и объяснениями.

🔗 Читать статью

#Functions | Mr. Python

👀 Pydantic vs Adaptix – плюсы, минусы и области применения

Современная экосистема Python переживает большую трансформацию в подходах к обработке, валидации и (де)сериализации данных.

➡️ Необязательно выбирать что-то одно, можно использовать Pydantic для работы в API контроллерах, где нужна генерация OpenAPI схемы и быстрый парсинг JSON.

Adaptix стоит использовать с чистыми датаклассами внутри самого приложения, чтобы гонять данные между слоев без задержек на все проверки.

🔗 Читать статью

#Pydantic #Adaptix | Mr. Python

🔔 Множества в Python: вводный гайд для начинающих

Множество (set) — это изменяемый набор уникальных и неупорядоченных элементов.

⚠️ В этой статье поговорим о множествах, посмотрим, для чего они нужны, как создаются и чем отличаются от других типов данных.

🔗 Читать статью

#Hyde #Sets #Guide | Mr. Python

🔥 Как проверить, существует ли файл при помощи Python

Руководство для тех, кому нужно узнать, существует ли файл (или папка) при помощи встроенных возможностей и функций Python из стандартной библиотеки.

В данном руководстве вы увидите три отдельные техники для проверки существования файла в Python, с примерами кода и характерными преимуещствами и недостатками.

🔗 Читать статью

#Check #File | Mr. Python

🖥 Пишем готовый проект на Python: асинхронный сервис отслеживания цены акций

Готовый портфельный проект на Python: асинхронный сервис «Stock Guardian» отслеживает цены акций в реальном времени, рассылает push-уведомления при достижении триггеров и предоставляет REST + WebSocket API для фронтенда.

⚠️ Сделай форк, допиши пару фич — и «Stock Guardian» станет сильным аргументом в твоём портфолио.

🔗 Читать статью

#Asynchronous #Service #Project | Mr. Python

📊 Работа с возвращаемыми значениями в функциях Python: как передавать данные обратно в вызывающий код

Возвращаемые значения в Python — это данные, которые функция отправляет обратно в вызывающий код после завершения своей работы.

❗️ Понимание механизма возврата значений является фундаментальным навыком для любого Python-программиста.

🔗 Читать статью

#Return #Values #Function | Mr. Python

📣 Обработка изображений на AWS Lambda и API Gateway за 10 минут

Для этого примера мы используем сервис от AWS под названием Lambda, который позволит вам развернуть вашу функцию и ее зависимости, а также легко подключить ее к API.

Чтобы создать API, мы воспользуемся API Gateway — еще один сервис, предоставляемый AWS.

🔗 Читать статью

#AWS #Lambda #API #Gateway | Mr. Python

🔍 Библиотека Requests для Python: код и практика

Python Requests — это библиотека, которая создана для быстрой и простой работы с запросами.

🔖 Библиотека Requests для Python позволяет работать с HTTP-запросами любого уровня сложности, используя простой синтаксис, это помогает не тратить время на написание кода, а быстро взаимодействовать с серверами.

🔗 Читать статью

#Library #Requests | Mr. Python

📎 Как DuckDB обрабатывает 1 ТБ данных менее чем за 30 секунд

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как DuckDB ломает привычные представления о масштабах аналитических данных.

Автор на реальных бенчмарках показывает, что 1 ТБ данных можно агрегировать за считанные секунды — без Spark, без распределённых кластеров и без сложной инфраструктуры.

🔗 Читать статью

#DuckDB #Benchmarks #Data | Mr. Python

📊 Основы параллельного и асинхронного программирования в Python: использование потоков и корутин для повышения эффективности выполнения задач.

Параллельное и асинхронное программирование в Python представляют собой мощные инструменты для оптимизации производительности приложений.

Эти подходы позволяют эффективно управлять выполнением задач, используя различные стратегии работы с вычислительными ресурсами.

🔗 Читать статью

#Parallel #Asynchronous #Programming | Mr. Python

🔔 7 книг, которые стоит прочесть для изучения Python

Для сегодняшней статьи автор выделил 7 книг, которые оказались по-настоящему превосходными!

⚠️ Они разделены на 3 категории: Python как язык, Веб-программирование с Python и Обработка данных с Python.

🔗 Читать статью

#Books | Mr. Python

🔖 Как собрать Docker-образ, который можно запускать в проде (а не только у себя на ноуте)

Если ты пишешь Dockerfile, скорее всего, он работает. Но вопрос не в том, работает ли. Вопрос в другом: будет ли он работать через неделю, на другом сервере, в CI/CD, на чужом железе — и будет ли это безопасно.

Или всё сломается, потому что ты не зафиксировал зависимости, положился на latest, и забыл про то, что ENTRYPOINT — это тоже код.

❗️ В этой статье — как собрать нормальный Docker-образ, который предсказуем, устойчив и готов к продакшену.

🔗 Читать статью

#Docker #DevOps #Security #Deploy #Tools | Mr. Python