➡️ Что учить новичку для освоения Python? Легко! Лови небольшую подборку книг для успешного обучения языку


📚 "Python Crash Course" (Эрик Мэтиз): Эта книга предлагает простой и понятный подход к изучению Python для начинающих. Она включает в себя множество упражнений и проектов, которые помогут вам закрепить полученные знания.

📚 "Automate the Boring Stuff with Python" (Ал Свейгарт): Эта книга фокусируется на использовании Python для автоматизации повседневных задач. Она включает много практических примеров и проектов, которые помогут вам научиться применять Python на практике.


☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram

🛠 Делюсь с вами очень хорошей шпаргалкой которая помогает настраивать сервер для деплоя.
В ней собраны самые необходимые настройки вашего VDS сервера которые необходимо совершить перед деплоем приложения

➡️ Настройка Nginx
➡️ Обновление утилит ОС
➡️ Установка Python
➡️ Supervisor
➡️ Создание пользователя
➡️ Добавление в Root группу
➡️ Установка Docker
➡️ Установка docker-compose
➡️ Добавление SSH-key


Сам каждый раз пользуюсь ею и делюсь с вами. Пошагово выполняем все действия и получаем полностью настроенный и готовый к деплою сервер!


☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram

🆘 Ищу людей в команду на проект, stack ниже!


➡️ Python
➡️ Приветствуется Solidity (можно и без него)
➡️ web3.0
➡️ Опыт работы с криптовалютой, понимание крипто-терминов
➡️ HTML, CSS (база)
➡️ Умение читать код JS
➡️ asyncio
➡️ умение работать в команде
➡️ пунктуальность, ответственность, усидчивость, свободное время

Писать в DM: @lunasantrope

➡️ Смена локации
Настраиваем клиенту сервер перед деплоем приложения

Как проходит ваш день?
🔥 - Прекрасно!

Запустил вечерний эфир, работаем дальше над Mentor Bot, жду тебя на эфире!

➡️ Ссылка: КЛИК

🐍 Коллекции в Python: Основы в совершенстве
Давайте погрузимся в мир коллекций в Python🌟

Python предоставляет набор встроенных типов коллекций, которые позволяют вам хранить, организовывать и манипулировать данными эффективно. Эти коллекции пригодятся вам при работе с сложными структурами данных или при выполнении различных операций с наборами данных. Давайте рассмотрим некоторые основные типы коллекций в Python:

1️⃣ Списки 📋
Списки - это упорядоченные коллекции элементов, которые могут быть любого типа. Они изменяемы, что означает, что вы можете изменять, добавлять или удалять элементы. Списки определяются с использованием квадратных скобок

[]

, и вы можете получить доступ к элементам по их индексам. Списки универсальны и часто используются для хранения последовательностей данных.

2️⃣ Кортежи 📦
Кортежи похожи на списки, но они являются неизменяемыми, что означает, что вы не можете изменять их содержимое после определения. Кортежи определяются с использованием круглых скобок

()

, и они полезны, когда вы хотите создать коллекцию значений, которые не должны изменяться. Кортежи можно получить, обратившись к ним по индексу, как и списки.

3️⃣ Множества 🧮
Множества - это неупорядоченные коллекции уникальных элементов. Они не позволяют дублирование значений, и вы можете выполнять различные операции с множествами, такие как объединение, пересечение и разность. Множества определяются с помощью фигурных скобок

{}

, и они полезны, когда вам нужно хранить коллекцию различных элементов или выполнять эффективные проверки принадлежности.

4️⃣ Словари 📕
Словари представляют собой пары ключ-значение, позволяющие вам хранить и извлекать значения на основе соответствующих ключей. Словари неупорядочены, изменяемы и определяются с использованием фигурных скобок

{}

. Они отлично подходят для создания связей между данными и часто используются для индексирования данных и выполнения операций поиска.


☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram

🌟 Декораторы: красивое и мощное оружие Python! 🐍✨

Привет, друзья! Сегодня я хочу рассказать вам о декораторах в Python. Если вы уже знакомы с этим понятием, то знаете, насколько они могут облегчить вашу жизнь и сделать код более читаемым и модульным. А если вы еще не знакомы, то у вас открывается прекрасная возможность расширить свой арсенал знаний! 😊💡


Декораторы - это функции высшего порядка, которые позволяют изменять поведение других функций, добавляя к ним дополнительную функциональность. Они позволяют нам не изменять код существующих функций напрямую, а просто применить к ним определенное действие или обернуть их вокруг другой функции. 🔁🎁

Примером может служить декоратор

@staticmethod

, который используется для определения статического метода в классе. Еще один популярный декоратор -

@classmethod

, позволяющий обращаться к методу класса, а не экземпляра. 💡👨‍💻
Важно понимать, что декораторы позволяют нам добавлять функциональность, не изменяя сам код функции. Это делает наш код более гибким, расширяемым и легким для поддержки. 💪🧩


Так что, друзья, не бойтесь использовать декораторы в своем коде! Они отлично справляются с повторяющимися задачами и упрощают нашу жизнь разработчиков. Погрузитесь в исследование декораторов и оцените их мощь сами. 🚀🔥
Если у вас есть вопросы или вы хотите узнать больше о декораторах, не стесняйтесь задавать их здесь. Буду рад помочь! 🤗💬


☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram

🔩 Запустил поздний вечерний стрим, жду всех и каждого, финалим Mentor Service

Сюда: -> CLICK

⏰ Модуль time. Как правильно измерять время работы кода?

Модуль time - модуль стандартной библиотеки python, предоставляющий функции для работы со временем. Большинство функций, определенных в этом модуле, вызывают библиотечные функции языка C с тем же именем.

😴 Функция time.sleep() позволяет добавить задержку в выполнении программы. Она принимает на вход количество секунд и приостанавливает выполнение кода на указанное время.

⏳ Функции для замера времени работы кода отличаются друг от друга точностью измерений. К примеру, функция time.time() может иметь погрешность в результатах за счет внутренних особенностей работы компьютера.
👌 Наиболее точный результат возвращает функция time.perf_counter():

import time

start_time = time.perf_counter()

for i in range(3):
print(i)
time.sleep(1)

end_time = time.perf_counter()

code_operation_time = end_time - start_time

print(f'Время работы кода в секундах: {code_operation_time}')


💬 speaker: Анастасия

☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram

🔩 Как получить SESSION STRING своего телеграм аккаунта?

Гугл говорит, что очень просто, но я скажу вам, что даже в документации бесполезные неправильные примеры, которые будут выдавать вам

None

➡️ Ловите код для получения Session String через

Telethon

☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram