▶️ 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

📣 Telegram Web App, FastAPI и вебхуки в одном приложении: Создаем Telegram-бот с веб-интерфейсом для приема заявок

Сегодня в статье создадим полноценное веб-приложение на FastAPI, которое будет взаимодействовать с Telegram-ботом через WebApp и вебхуки

В основе проекта – асинхронное взаимодействие с базой данных SQLite с помощью SQLAlchemy, что позволит нам реализовать масштабируемое и эффективное приложение

🖥 Читать подробнее

▶️ Практика Python | Как отправить HTML письмо с помощью Python | Email рассылка | Gmail Python

В данном видео пишем код и разбираем как отправить сообщение на почту с помощью Python, библиотек Smtplib и Mail

А также добавляем в письмо HTML шаблон для рассылки

👀 Смотреть на YouTube

📣 Pydantic 2 | Полное руководство для Python-разработчиков: от основ до продвинутых техник

Pydantic 2 – это библиотека для Python, предназначенная для валидации и трансформации данных

Она помогает разработчикам гарантировать, что входные данные соответствуют установленным правилам и типам, а также обеспечивает их автоматическое преобразование в нужные форматы

В статье мы рассмотрим:
⏺Что такое Pydantic и его основное назначение.
⏺Понятие модели в Pydantic.
⏺Детально изучим, что такое поля и как встроенные механизмы Pydantic помогают в валидации данных.
⏺Разберем кастомную валидацию полей (через field_validator) и глобальную валидацию на уровне модели (model_validator).
⏺Разберемся с вопросом автогенерируемых полей в Pydantic
⏺Погрузимся в настройки моделей с использованием ConfigDict, чтобы понять, зачем они нужны и как их эффективно использовать.
⏺Рассмотрим механизм наследования моделей, который может существенно оптимизировать и упростить ваш код.
⏺Узнаем, как интегрировать Pydantic с ORM-моделями (на примере SQLAlchemy, хотя это применимо и к другим ORM).
⏺Научимся преобразовывать данные в удобные форматы – словари и JSON-строки.

🖥 Читать подробнее

▶️ Python для начинающих | Изучите Python за 1 час

В данном видео мы рассмотрим:
⏺Что можно сделать с Python
⏺Ваша первая программа на Python
⏺Переменные
⏺Ввод данных
⏺Преобразование типов
⏺Строки
⏺Арифметические операторы
⏺Приоритет операторов
⏺Операторы сравнения
⏺Логические операторы
⏺Условные операторы If
⏺Упражнения
⏺Циклы While
⏺Списки
⏺Методы списков
⏺Циклы For
⏺Функция range()
⏺Кортежи

👀 Смотреть на YouTube

📣 Кратко про библиотеку mlfinlab: инструмент для финансового ML

mlfinlab – это библиотека, которая реализует передовые техники из книги Маркоса Лопеса де Прадо "Advances in Financial Machine Learning"

Она позволяет не изобретать велосипед, а использовать проверенные временем методы для решения сложных задач финансового МЛ

Также в статье функции библиотеки mlfinlab

🖥 Читать подробнее