🚀 Что за актив дали выше на загадки
Ну походу будем эту рубрику делать чаще 🙂
Осталось только научиться придумывать такие загадки, чтобы GPT не смог помочь разгадать

➡️ Запустим стримчик? Накопилось пару проблем по Mentor Bot, которые хотелось бы решить, и думаю всем, кто уже учится на курсе или просто наблюдает за проектом было бы интересно посмотреть, что за проблемы мы нашли и как мы подойдем к их решению

🐱 Репозиторий: Mentor Bot


❤️ - го стрим


☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram / Mentor Service

📢 Эфиииииииир: ТУТ


☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram / Mentor Service

🐍 Привет, друзья! Сегодня расскажу о стеке технологий для Junior Python Developer'а. Вот основные пункты:

➡️ 1. Основы Python: изучите синтаксис, типы данных, условия, циклы и функции.
➡️ 2. Git и GitHub: научитесь использовать систему контроля версий Git и платформу GitHub.
➡️ 3. Django или Flask: выберите фреймворк для разработки веб-приложений на Python.
➡️ 4. Базы данных: изучите SQL и базы данных, такие как PostgreSQL или MySQL.
➡️ 5. Дополнительные библиотеки и инструменты: расширьте свой стек с помощью библиотек и инструментов, таких как NumPy, Pandas и Flask-RESTful.
➡️ 6. Тестирование: изучите основы тестирования с использованием библиотек, таких как unittest или pytest.
➡️ 7. Безопасность: ознакомьтесь с основами безопасности при разработке веб-приложений.
➡️ 8. Опыт проектной работы: начните работать над собственными проектами или присоединитесь к открытым исходным кодам.
➡️ 9. Обучение и саморазвитие: следите за новостями и трендами в мире Python, читайте книги, блоги и принимайте участие в онлайн-курсах или митапах.
➡️ 10. Сообщество: присоединяйтесь к сообществу Python-разработчиков, общайтесь и делитесь опытом.

Удачи в становлении Junior Python Developer'ом! 💪🚀


☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram / Mentor Service

🌟 Git – лучший друг разработчиков! 💻💪

Git – это распределенная система контроля версий, которая помогает нам управлять нашим кодом с легкостью. 🚀
Вот несколько основных команд Git, которые вам понадобятся:


1️⃣ git init - создает новый репозиторий Git для вашего проекта.
2️⃣ git clone [URL] - копирует удаленный репозиторий на ваш компьютер.
3️⃣ git add [файлы] - добавляет изменения в индекс Git перед коммитом.
4️⃣ git commit -m "Сообщение коммита" - сохраняет изменения с описанием в истории.
5️⃣ git push - отправляет изменения в удаленный репозиторий.
6️⃣ git pull - получает последние изменения с удаленного репозитория.
7️⃣ git branch - создает новую ветку для разработки.
8️⃣ git checkout [ветка] - переключается на указанную ветку.
9️⃣ git merge [ветка] - объединяет изменения из указанной ветки в текущую.
⚙️ git log - показывает историю коммитов.


Это только начало! Git предлагает еще множество команд и возможностей для удобной работы с вашим кодом.
Не бойтесь погрузиться в мир Git и пользоваться всем его мощным функционалом! 🚀


☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram / Mentor Service

📢 Много вопросов с сомнениями поступает: "А сложная там учеба?", "А я справлюсь?", "Просто знаний у меня ноль!", "А нужно иметь образование?", "Вдруг я не потяну", "А сколько времени надо выделять на учебу?"

💬 С каждым человеком индивидуально прорабатывать этот вопрос будет тяжело, поэтому я решил выгрузить для вас 3 пробных модуля, с помощью которых вы сможете понять, интересно вам программирование или же нет.

Попробовать себя в программировании в тестовых модулях под нашим присмотром вы можете здесь: ➡️ КЛИК



☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram / Mentor Service

📢 Новый пост: Упрощение работы с данными с помощью dataclasses! 💡

Привет, друзья! Сегодня я хочу поделиться с вами замечательным инструментом для работы с данными в Python - dataclasses. Это модуль, предоставляемый стандартной библиотекой Python, который позволяет создавать классы для хранения данных с минимальным объемом кода. 🚀

Dataclasses - это декоратор, который автоматически добавляет стандартные методы к вашим классам данных. Это включает в себя метод инициализации (__init__), метод строкового представления (__repr__), метод сравнения (__eq__), метод хэширования (__hash__) и другие. Благодаря этому, вы получаете все необходимые методы для работы с данными, не тратя время на их написание.

Чтобы использовать dataclasses, вам нужно импортировать декоратор dataclass из модуля dataclasses и применить его к вашему классу данных. Dataclasses автоматически определит поля класса и сгенерирует соответствующий код. Это значительно упрощает создание классов для хранения данных, освобождая вас от рутинных задач.

🐱 Преимущества dataclasses:
• Компактность: dataclasses позволяют создавать классы для хранения данных в несколько строк кода.
• Читаемость: использование dataclasses делает код более понятным и читаемым, так как большая часть рутины автоматически обрабатывается.
• Надежность: dataclasses гарантируют корректность создаваемых экземпляров класса, так как автоматически создают методы сравнения и хэширования.
Если вам нужно быстро создать класс для хранения данных в Python, не стесняйтесь использовать dataclasses. Они позволяют сократить объем кода и сделать ваш код более элегантным. Попробуйте и увидите, насколько удобны они в работе!

🔗 Если вы хотите узнать больше о dataclasses, взгляните на официальную документацию Python.

☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram / Mentor Service

➡️ Меня зовут Артем, и я фрилансер.
Я рассказываю в этом канале о своем пути развития в IT.

📷 Я веду социальные сети, в которых познавательно освещаю тему создания своего IT бренда и показываю все как есть на самом деле.

🐱 На данный момент у меня есть крутая команда, которая трудится со мной над проектами и помогает мне увеличивать поток обрабатываемых заказов.

📈 За последнее время мне удалось увеличить свой доход с 500$ в 15 раз

💬 В этом канале я помогаю людям обучаться разработке, отказаться от сомнений в себе, набраться решительности и инвестировать в свои знания

🤖 Я собрал команду квалифицированных специалистов, которая помогает мне обучать новичков, и запустил качественный ментор-сервис. Кстати, ознакомиться вы можете по ссылке: КЛИК



☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram / Mentor Service

🆘 Ищу людей в команду на проект, stack ниже!


➡️ Python
➡️ web3 библиотека
➡️ Опыт работы с криптовалютой, понимание крипто-терминов
➡️ asyncio
➡️ умение работать в команде
➡️ пунктуальность, ответственность, усидчивость, свободное время

📢 Писать в DM: @lunasantrope



☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram / Mentor Service

📢 Запустил вечерний эфир, будем разговаривать, писать код и в целом кайфовать с работы

Эфир тут: ➡️ КЛИК


☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram / Mentor Service

🐱 Если ты давно планировал изучать программирование на Python, но не решаешься погрузиться в мир программирования самостоятельно, то хотим напомнить, что наша команда разработала курс, который позволит тебе стать уверенным разработчиком, который сможет уже через 3 месяца попасть в коммерческий проект, и применив свои знания, получить свой первый доход из IT!

У нас есть техническая поддержка и живая связь от трех менторов, а также реальные отзывы учеников. Мы ждем именно тебя.
Менеджер Роман расскажет тебе про IT и наше менторство!


📚 - 30 модулей обучения
📚 - Курсовые проекты
📚 - Персональный ментор
📚 - Постоянный коннект с специалистом
📚 - Фидбэки по ДЗ
📚 - Курсовые работы
📚 - Пополненное портфолио

🧩 - Участие в коммерческих проектах
🧩 - Возможность попасть в команду
🧩 - Уверенный уровень Junior developer!


📢 Поговорить с менеджером: Менеджер Роман
🐍 Начать учебу тут: Mentor Service


☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram

🛠 Новый проект: 👉 КЛИК


Использовались в проекте технологии:

➡️ aiogram - для работы с телеграм
➡️ postgres - СУБД для работы с данными
➡️ aiohttp - для отправки запросов
➡️ pillow - для наложения слоев и текста на изображение
➡️ math - для калькуляций
➡️ asyncio - для асинхронности
➡️ docker - для деплоя
➡️ Mongo DB - для хранения стэйтов

✍ Логирование в python

Логирование (ведение журнала) - это способ отслеживания событий, происходящих при запуске программы. Оно позволяет ответить на вопросы: что происходило, где, когда и при каких обстоятельствах, из-за чего возникла ошибка в программе и так далее.
Место, куда регистрируется информация, называется логом. Для записи чаще всего используют файлы с расширением .log, которые в дальнейшем можно использовать для анализа работы кода. Логи должны быть понятными, наглядными и удобными для чтения.

Существуют несколько инструментов для ведения логов в python. Одним из них является пакет logging, входящий в стандартную библиотеку.
В нем определены функции и классы, которые реализуют гибкую и удобную систему регистраций событий. Логирование можно производить на разных уровнях в соответствии с серьёзностью событий:

>>> import logging
>>> logging.warning('Watch out!')
WARNING:root:Watch out!

Что нужно логировать:

✅ начало работы приложения
✅ события, связанные с бизнес-логикой
✅ состояние сторонних сервисов, с которыми работает приложение (базы данных, системы рассылок и прочее)
✅ исключения
✅ все, что связано с безопасностью и авторизацией пользователя
✅ завершение работы приложения

Данный список, естественно, не полный. Логируйте всё, что в дальнейшем сможет помочь вам и вашим коллегам.

❗️Не стоит логировать конфиденциальные данные, например, логин и пароль пользователя, а также не логируйте всё подряд. Логирование - это тоже работа, требующая процессорного времени.

💬 speaker: Анастасия

☞ PyBytes Media | Telegram / Instagram / Mentor Service