🔗 Декораторы в Python: понять и полюбить

Декораторы — один из самых полезных инструментов в Python, однако новичкам они могут показаться непонятными.

Эта статья поможет вам понять, чем являются декораторы и как они работают.

- Новичкам декораторы могут показаться неудобными и непонятными, потому что они выходят за рамки «обычного» процедурного программирования как в Си, где вы объявляете функции, содержащие блоки кода, и вызываете их.

➡️ tproger.ru

Просто Python

🔎 Полное руководство по Tkinter - библиотеке для создания GUI в Python

Tkinter (Tk interface) — это стандартная библиотека для создания графических пользовательских интерфейсов в Python.

Библиотека поддерживает все основные операционные системы: Windows, Linux и macOS, обеспечивая кроссплатформенность разрабатываемых приложений.

- Простота изучения и минимальные зависимости делают Tkinter отличным выбором для начинающих разработчиков, образовательных проектов и создания небольших настольных приложений.

➡️ pythonlib

Просто Python

✨ Генераторы словарей в Python

Словари (или dict) в Python — это, как и списки, способ хранения элементов. Но если в списке вы можете обращаться к элементам по их индексам, то в словаре доступ к элементам осуществляется с помощью ключей.

Работать со словарями питонисту приходится часто, особенно если он занимается наукой о данных.

- Сегодня мы поговорим о важном навыке, полезном при работе со словарями. Мы поговорим про генераторы словарей в Python.

➡️ pythonist

Просто Python

🖥 Открытые Linux-бенчмарки: для нагрузочного тестирования серверов и веб-приложений

Это — подборка утилит, составленная на основе рекомендаций резидентов Hacker News и GitHub.

В список вошли: Locust, Vegeta, Slow_cooker, k6 и Siege. Ими пользуются инженеры из DICE, EA и Buoyant, а также разработчики Kubernetes и Load Impact.

- В первой части автор расскажет об этих инструментах. Во второй части поговорим о проверенных временем бенчмарках, которые до сих пор поддерживают и обновляют — NetPerf, HardInfo и ApacheBench.

➡️ proglib.io (Часть 1)
➡️ proglib.io (Часть 2)

Просто Python

🗺 Обучение программированию с нуля. Вы напишете MVP для стартапа на Python за 1 день. OpenAI API + Google API

Это - бесплатный пошаговый гайд для обучения программированию на языке Python для начинающих.

С помощью урока вы создадите полезное приложение - тренажёр для изучения иностранных языков.

Урок будет разбит на 10 модулей.
Начиная с 4-го модуля каждый раз у вас будет получаться рабочая программа на языке программирования Python. Каждый следующий модуль будет её дополнять.
Вы можете остановиться на любом из них, если почувствуете, что становится сложно.

➡️ vc.ru

Просто Python

👍 Советы Google по кодированию на языке Python. Часть первая: советы по программированию

Программировать на языке Python — подобно песне.

Но еще лучше, когда Ваш код читаем и понятен, а значит чуть более поэтичен, чем обычно бывает производстве.

У каждого свои правила и свои стереотипы относительно написания и оформления исходного кода, на каком бы языке он ни был написан.

- Вторая часть будет посвящена форматированию исходного кода.

➡️ habr.com
➡️ habr.com (Часть 2)

Просто Python

🗺 Выбираем дистрибутив Linux для новичка

Автор отыскал три самые простые в установке и использовании операционные системы семейства Linux, которые не напугают новичков.

🔘Fedora — это дистрибутив из семейства Red Hat Linux (федора — разновидность шляп).

🔘Manjaro — это дистрибутив, созданный на основе Arch Linux.

🔘Ubuntu с зулусского языка переводится как «человечность». Это один из самых популярных дистрибутивов Linux.

➡️ tproger

Просто Python

✨ Интерактивные упражнения для изучения Python в контексте генетики и биоинформатики

GenePy Exercises — это коллекция интерактивных упражнений, разработанных для изучения Python в применении к задачам генетики и биоинформатики.

Они помогут освоить язык программирования, одновременно изучая основные концепции и инструменты в области генетики.

- Упражнения охватывают такие темы, как анализ последовательностей ДНК, моделирование генетических процессов и работа с биоинформатическими базами данных.

➡️ genery

Просто Python

🤠 Как быстро выучить Python и найти первую работу: Сроки, советы и реальные примеры

Python – популярный язык программирования, используемый в различных областях, от веб-разработки до машинного обучения.

Многие новички начинают свой путь в программировании именно с Python.

- Но сколько времени потребуется на его изучение и когда можно рассчитывать на первую работу? Давайте разберемся.

➡️ pythonlib

Просто Python

🎤 Установка и настройка Django 3 через pipenv (Создание сайтов) — Урок №1

В данной статье будет описан процесс правильной настройки сервера для работы с Django проектами.

Начнем с обзора командной строки и способов установки последних версий Django (3.0) и Python 3.8.

Затем перейдем к разбору виртуальных окружений, git и особенностям работы в текстовом редакторе.

- В результате вы будете готовы к созданию и модификации новых проектов Django за пару нажатий клавиш.

➡️ python-scripts

Просто Python

😉 Программный RAID-массив в Linux

Эта статья рассказывает о том, как настроить и использовать программный RAID на Linux с помощью утилиты mdadm.

- Программный RAID позволяет создавать и управлять массивами из нескольких дисков без необходимости использовать аппаратный RAID-контроллер.

Статья будет полезна тем, кто хочет понять принцип работы технологии, повысить производительность и надежность своих систем хранения данных с помощью программного RAID на Linux.

➡️ vc.ru

Просто Python

🔒 13 лучших менеджеров паролей для Linux

Менеджеры паролей — это приложения, созданные для того, чтобы пользователи могли хранить свои пароли в одном месте и избавлять себя от необходимости запоминать каждый из своих паролей.

Они, в свою очередь, побуждают клиентов использовать максимально сложные пароли и запоминать один мастер-пароль.

- Современные менеджеры паролей делают все возможное, чтобы защитить другую информацию, такую как данные карты, файлы, квитанции и т. д., от посторонних глаз.

➡️ proglib.io

Просто Python

🔍 Скрипт на Python для сравнения семантических ядер в контекстной рекламе

В контексте есть такая задача, как сравнить быстро выборку А — ключевые фразы в нашем семантическом ядре и выборку Б — ключевые фразы, которые получены в результате анализа конкурентов, поисковых запросов, наших усилий при расширении понимания ЦА (после брифов с клиентом или в рамках брейнштормов).

Скрипт поможет:
— При расширении семантического ядра помогает понять, какая семантика еще не содержится в СЯ (тут учитывайте, что руками проверить через перекрестную минусовку и удаление дублей всё равно надо).
— Оценка потенциала от расширения семантики.

➡️ vc.ru

Просто Python