📣 Мега-Учебник Flask, Часть 1: «Привет, Мир!»

Это первая статья в серии, где я буду документировать мой опыт написания веб-приложения на Python, используя микрофреймворк Flask

Здесь список всех статей в серии:
— Часть 1: Привет, Мир!
— Часть 2: Шаблоны
— Часть 3: Формы
— Часть 4: База данных
— Часть 5: Вход пользователей
— Часть 6: Страница профиля и аватары
— Часть 7: Unit-тестирование
— Часть 8: Подписчики, контакты и друзья
— Часть 9: Пагинация
— Часть 10: Полнотекстовый поиск
— Часть 11: Поддержка e-mail
— Часть 12: Реконструкция
— Часть 13: Дата и время
— Часть 14: I18n and L10n
— Часть 15: Ajax
— Часть 16: Отладка, тестирование и профилирование
— Часть 17: Развертывание на Linux (даже на Raspberry Pi!)
— Часть 18: Развертывание на Heroku Cloud

Это руководство подразумевает, что вы знакомы с окном терминала (командной консолью в случае Windows), и вы знаете основные команды для работы с файлами вашей ОС

Если это не так, то перед тем как продолжить, я рекомендую вам ознакомиться с тем, как создавать директории, копировать файлы и т.д., используя консоль

🖥 Читать подробнее

▶️ Python 3.13: Ускорение на максимум! Все новые возможности в одном видео!

В данном видео рассмотрим топовые фишки и возможности Python 3.13:
⏺Версию вносит возможность отключения GIL, что делает потоки Python намного быстрее
⏺Также был внедрен экспериментальный JIT компилятор, который сильно повлияет на скорость языка в дальнейшем
⏺Добавлены новые аннотации, новые возможности для работы с дженериками (обобщениями) и много других топовых фишек

👀 Смотреть на YouTube

📣 Осваиваем парсинг сайта: короткий туториал на Python

Последовательность действий:
⏺Получить URL страницы, с которой хотим извлечь данные
⏺Скопировать или загрузить HTML-содержимое страницы
⏺Распарсить HTML-содержимое и получить необходимые данные

Эта последовательность помогает пройти по URL-адресу нужной страницы, получить HTML-содержимое и проанализировать необходимые данные

Но иногда требуется сперва войти на сайт, а затем перейти по конкретному адресу, чтобы получить данные. В этом случае добавляется ещё один шаг для входа на сайт

🖥 Читать подробнее

▶️ Парсинг сайта + Telegram бот на aiogram | Requests, beautifulsoup, aiogram

В данном видео пишем парсер новостного сайта с помощью библиотек requests, beautifulsoup и
Ixml. Сохраняем информацию в json файл

👀 Смотреть на YouTube

📣 Обзор библиотеки RxPY

Сегодня поговорим о хорошей библиотеке для управления потоками данных в Python – RxPY, реализации Reactive Extensions

В версии 4.0.4 эта библиотека получила ряд улучшений, и сегодня мы разберем её основной функционал

RxPY – это библиотека, реализующая принципы функционального реактивного программирования в Python. Она позволяет создавать и управлять асинхронными потоками данных, объединяя их, фильтруя и трансформируя с помощью цепочек операторов

Основные компоненты RxPY:
⏺Observable: источник данных, который может выдавать события.
⏺Observer: подписчик, который реагирует на события от Observable.
⏺Операторы: функции, позволяющие трансформировать, фильтровать и комбинировать Observable

🖥 Читать подробнее

▶️ Парсинг сайта + Telegram бот на aiogram | Requests, beautifulsoup, aiogram

Вторая часть проекта парсера сайтов на Python с отправкой сообщений в Telegram бота на aiogram

В данном видео пишем телеграм бота на aiogram:
⏺ напишем разные хендлеры
⏺ создадим клавиатуру
⏺ реализуем возможность авто парсинга и выгрузки свежих новостей через заданный интервал времени

👀 Смотреть на YouTube

📣 Асинхронный SQLAlchemy 2

Простой пошаговый гайд по настройке, моделям, связям и миграциям с использованием Alembic

Это первая часть из цикла статей по работе с асинхронной версией SQLAlchemy 2.0 в стиле ORM

Эта серия статей охватит абсолютно все аспекты: от моделей и связей между ними до миграций и методов взаимодействия с данными в базе

Сегодня в статье разберёмся, что такое SQLAlchemy и почему каждый разработчик, работающий с реляционными базами данных (такими как SQLite, PostgreSQL, MySQL и т.д.), должен знать о ней.

После этого – настройка, мы начнем с базовой настройки SQLAlchemy для асинхронного взаимодействия, а затем перейдём к созданию таблиц в современном декларативном стиле

🖥 Читать подробнее

▶️ Практика Python | Выполняем заказ на фрилансе | Видео в GIF | mp4 to gif

В данном видео с помощью Python выполняем заказ взятый на одной из фриланс бирж

Пишем скрипт для конвертации видео файлов в gif формат

👀 Смотреть на YouTube

📣 Асинхронный SQLAlchemy 2

Пошаговый гайд по управлению сессиями, добавлению и извлечению данных с Pydantic

Сессия в SQLAlchemy – это основной инструмент для взаимодействия с базой данных

Представьте её как рабочую область, где происходят все операции: добавление, удаление, извлечение, обновление данных

Все запросы к базе данных выполняются через сессию, без неё никакие операции невозможны

В этой статье детально рассмотрим несколько ключевых тем:
⏺Сессии и фабрики сессий: как управлять сессиями для взаимодействия с базой данных и как применять их через декораторы.
⏺Добавление данных в таблицы: разберём безопасные методы добавления записей с использованием ORM. Также обсудим метод flush и разницу между ним и commit.
⏺Извлечение данных из таблиц: большой блок, в котором научимся извлекать данные через select, используя фильтры (например, where, filter, filter_by). Также обсудим работу с «грязными» данными и преобразование объектов SQLAlchemy в удобные словари Python с помощью Pydantic. В этом блоке разберём и методы SQLAlchemy, такие как scalar, scalars, scalar_one_or_none, all и другие

🖥 Читать подробнее

▶️ Pet проекты

Pet-проекты на Python – это небольшие проекты, которые помогают улучшить навыки программирования и получить практический опыт

В видео рассмотрим домашние проекты:
⏺для чего нужны и как помогут найти работу
⏺что должно быть в проекте для резюме, а что лучше убрать

👀 Смотреть на YouTube