💻 Модуль OS в Python примеры и объяснение кода на русском

💬 Работа с файловой системой;
💬 Переменные окружения;
💬 Работа с путями и создание директорий.

#doc #python #cheatsheet

⌨️ Как правильно работать с виртуальным окружением в Python: venv + pip

Хочешь, чтобы твои проекты были изолированы, чистые и без конфликтов библиотек?

Освой venv — встроенный инструмент Python для создания виртуального окружения, где каждый проект живёт в своей песочнице. Никакого бардака в глобальной системе!

👨‍💻 Создание и активация окружения:

python -m venv myenv         # Создаём виртуальное окружение
source myenv/bin/activate    # Активация на Linux/macOS
myenv\Scripts\activate       # Активация на Windows

⚠️ Выключение и удаление:

deactivate                   # Отключение окружения
rm -r myenv                  # Удаление на Linux/macOS
rmdir /s myenv               # Удаление на Windows

📦 Работа с зависимостями:

pip install <package>        # Установка библиотеки
pip install -U <package>     # Обновление
pip uninstall <package> -y   # Удаление

pip freeze                   # Список зависимостей
pip freeze > requirements.txt   # Сохраняем в файл
pip install -r requirements.txt # Установка из файла

💬 Полезные команды pip:

pip list                     # Список установленных библиотек
pip show <package>           # Инфо о библиотеке
pip check                    # Поиск конфликтов версий
pip cache purge              # Очистка кэша pip

💡 Совет:
Добавь venv/ в .gitignore, чтобы не пушить окружение в репозиторий. Один`requirements.txt` — и проект можно разворачивать за секунды!

📌 Сохраняй шпаргалку, пригодится.

#python #doc #cheatsheet

💻 Как проходить собеседование на Python разработчика

Шпаргалка которая содержит в себе более 150 вопросов и ответов с собеседований по языку программирования Python, на русском.

Сохраняй, пригодится! 👍

#doc #python #cheatsheet

🥇 QuickRef — Золотая жила для кодеров, всех, кто работает с нейросетями, дизайном и просто любит порядок в знаниях.

Это не просто сайт, а мегахранилище шпаргалок по самым разным темам:
🚀 Промпты для ChatGPT и других ИИ;
👨‍💻 Bash, Python, JavaScript, SQL — всё, что пригодится в работе;
⌨️ Горячие клавиши и советы по Photoshop, Figma, VS Code;
⚙️ Git, Docker, regex, DevOps — на одной странице, удобно, быстро.

📌 Всё красиво структурировано и в один клик — никаких регистраций и рекламы.

Сохраняем в закладки как must-have-инструмент 👍

#cheatsheet #python #github #git #soft

😰 Компактная шпаргалка по Python на русском языке

Переменные, операторы, условия, примеры со встроенными функциями, работа с файлами и д.р.

#python #cheatsheet

⚡️ Готовишься к собесу по Python? Лови настоящую золотую жилу — гигантскую шпаргалку на русском с вопросами и ответами для интервью!

Внутри:
➡️ Всё про списки, множества и словари;
➡️ Функции, генераторы и декораторы (без магии, но с пониманием);
➡️ Классы, исключения, модули, метаклассы (да, и это тоже);
➡️ Потоки, процессы, GIL;
➡️ Веб-разработка, Django и ещё тонна полезного!

😰 Настоящий must-have для джунов, мидлов и тех, кто хочет прокачать Python до собес-режима.

🔗 Сохраняй, пока не удалили

#python #cheatsheet #doc

👨‍💻 GIT команды на русском которые должен знать каждый разработчик

📂 Удобная мини шпаргалка, сохраняем 👍

#git #cheatsheet

👨‍💻 Шпаргалка по Python для начинающих на русском

💬 Имена и присвоение переменных
💬 Ключевые слова
💬 Базовые и контейнерные типы данных
💬 Операции со строками, списками, словарями и т.д.
💬 Циклы и многое д.р.

#cheatsheet #python #russian

🚀 Параллелизм в Python: Многопоточность, Многопроцессорность и Асинхронность — раз и навсегда по полочкам!

Python — не только про скрипты и автоматизацию. Он умеет работать сразу с несколькими задачами параллельно — и делать это красиво. Но тут есть нюансы: GIL, multiprocessing, asyncio... разберём всё!

👨‍💻 Процессы vs Потоки vs Асинхронность

* Процессы (multiprocessing) — как отдельные контейнеры. Изолированы, не делят память. Каждый процесс может использовать своё ядро процессора. Идеально для вычислений.
* Потоки (threading) — живут в одном процессе и делят между собой память. Отлично справляются с задачами, связанными с вводом/выводом (например, скачивание файлов).
* Асинхронность (asyncio) — не параллельность в классическом смысле. Всё работает в одном потоке, но задачи переключаются между собой, не блокируя выполнение. Лучший выбор для работы с сетью.

💬 А что там с GIL?

GIL — глобальная блокировка интерпретатора в Python. Она позволяет одновременно выполняться только одному потоку Python-кода, даже если у тебя 64 ядра. Почему так? Потому что управление памятью в CPython не потокобезопасно.

⚠️ Важно: GIL не мешает использовать multiprocessing, потому что каждый процесс имеет свой интерпретатор.

⚙️ Какой инструмент для чего?

💥 multiprocessing

> Идеален для тяжёлых вычислений на нескольких ядрах.

* Process — запуск нового процесса
* Pool — пул воркеров
* Queue, Pipe — обмен данными
* Manager — разделение объектов между процессами
* Lock, Semaphore — синхронизация
* cpu_count() — сколько у тебя вообще ядер?

⚡️ threading

> Для I/O задач, где важна отзывчивость: загрузка веб-страниц, параллельный логинг и т.д.

* Thread — запуск нового потока
* Timer, Event, Barrier — управление временем и синхронизацией
* enumerate(), current_thread() — управление потоками

🌐 asyncio

> Современный подход: запуск кучи задач внутри одного потока.

* async / await — ключевые слова
* asyncio.run(), asyncio.gather() — запуск корутин
* Поддержка библиотек:

* aiohttp — запросы к сайтам
* aiofiles — работа с файлами

🔒 Условия гонки и безопасность

Race condition (состояние гонки) — когда два потока одновременно хотят изменить одну и ту же переменную. Кто первый встал — того и тапки. Итог: баги, которых потом не найдёшь.

Потокобезопасность достигается через:

* Lock, RLock
* Локальные данные потока (threading.local())


✅ Асинхронность в деталях

Асинхронная программа:

* запускает задачу;
* пока ждёт ответа — делает что-то ещё;
* возвращается к задаче, когда пришёл ответ.

Пример:

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as resp:
            return await resp.text()

async def main():
    html = await fetch('https://example.com')
    print(html)

asyncio.run(main())

📌 Главное по теме:

🔧 Сравнение подходов:

📌 multiprocessing
• Параллельность: ✅
• Делит память: ❌
• Для чего: тяжёлые CPU-задачи

📌 threading
• Параллельность: ❌ (из-за GIL)
• Делит память: ✅
• Для чего: задачи с вводом/выводом (I/O)

📌 asyncio
• Параллельность: ❌
• Делит память: ✅
• Для чего: сетевые и файловые задачи


🔥 Закрепим:

* Нужна мощь ядра? — multiprocessing
* Много сетевых вызовов и ожиданий? — asyncio
* Быстрая и простая многозадачность? — threading
* GIL — особенность Python, но не приговор

📂 Сохраняй шпаргалку, пригодится!

@python2day

#doc #python #cheatsheet

📚 Основы, без которых не построить ни одного алгоритма!

Если ты изучаешь программирование или хочешь наконец понять, чем массив отличается от хеш-таблицы, эта шпаргалка — твой must-have.

✍️ В одном изображении — 9 ключевых структур данных:
🟢Массив
🟢Стек
🟢Очередь и дек
🟢Хеш-таблица
🟢Связанный список
🟢Двоичное дерево поиска
🟢Граф

✔️Для каждой:
🟢простое объяснение,
🟢жизненные примеры,
🟢ключевые задачи и особенности.

Подходит всем, кто готовит себя к интервью, сдаёт экзамены, пишет код на Python, JavaScript, C++ и не только.

💾 Сохраняй себе — это база, к которой ты будешь возвращаться не раз!

#doc #cheatsheet

🔥 Более 400 вопрос-ответов, для Python-разработчика на собеседовании с подробными ответами, инструкциями и кодом на русском

➡️ Различия между типами данных
➡️ Что такое лямбда-функция? Какое у неё назначение?
➡️ Может ли быть индекс списка отрицательным?
➡️ Чем отличаются многопоточное и многопроцессорное приложение?
➡️ Что хранится в атрибуте dict?
➡️ Что такое декоратор? Как написать собственный?
➡️ Как проверить файл .py на синтаксические ошибки, не запуская его?
➡️ И д.р

💾 Сохраняй!

#doc #python #cheatsheet #russian

👨‍💻 Полезные методы строк в Python

Мини-шпаргалка, которая поможет писать код быстрее, чище и без гугления каждой мелочи:

.capitalize() — делает первую букву заглавной: 'hello WORLD' → 'Hello world'.
.lower() / .upper() — регистр вниз или вверх.
.center(10, '*') — выравнивает строку по центру с символами вокруг: 'Python' → 'Python'.
.count('0') — считает вхождения символа.
.find() и .index() — находят позиции символов.
.replace() — ищет и заменяет.
.split() — разрезает строку.
.isalnum(), .isnumeric(), .islower(), .isupper() — проверяют, из чего состоит строка.

#doc #python #cheatsheet

😱 Как работают наиболее популярные механизмы аутентификации?

Разбираем 4 самых популярных способа + картинка, как вы любите

👨‍💻 Когда ты вводишь логин/пароль, используешь SSH или OAuth — под капотом происходит цепочка из обмена ключами, токенами и зашифрованными приветствиями.

Короткий и понятный разбор:

🔐 1. Credentials (логин + пароль)
Самый привычный способ:
➡️ Пароль шифруется через SSL.
➡️ Сервер расшифровывает и сверяет с хешем в базе.
➡️ Возвращает статус.
*Классика, но уязвима при слабых паролях и без MFA.

🖱 2. SSL-сертификаты
➡️ Клиенту отправляется сертификат.
➡️ Проверяется срок действия, авторитет ЦА и домен.
➡️ Если всё ок, генерируется ключ сессии.
*Надёжно, особенно для защищённых соединений (HTTPS).

💬 3. OAuth Tokens
➡️ Клиент запрашивает токен у авторизационного сервера.
➡️ Получает временный ключ доступа к API.
➡️ Сервер валидирует токен при каждом запросе.
*Маст-хэв для работы с внешними API, OAuth 2.0 рулит.

🔑 4. SSH Keys
➡️ Использует пару публичный/приватный ключ.
➡️ Клиент и сервер обмениваются хешами для проверки.
➡️ Доступ разрешается без ввода пароля.
*Безопасно, удобно и идеально для DevOps.

📊Современные приложения часто комбинируют эти механизмы для повышения безопасности.

#doc #cheatsheet

⚡️ SQL-шпаргалка, которая спасёт тебе интервью, проект и задницу

Большой мастер-гайд по SQL с подробными примерами, собранный в одном PDF.

Внутри:
💬 Создание баз, таблиц и изменение схем;
💬 Запросы любого уровня: JOIN, GROUP BY, HAVING, PARTITION;
💬 Подзапросы, CTE, оконные функции, ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK;
💬 VIEW, временные таблицы и дублирование данных;
💬 Работа с датами, строками и преобразованиями;
💬 Удаление дубликатов, чистка данных, сплит по разделителю.
💬 UNION, INTERSECT, EXCEPT — мощный контроль над выборками.

Даже затронуты темы типа разбиения адресов на части, кастомной сортировки и использования ISNULL — всё, что нужно для практики и реальных задач.

🗳 Это не просто список команд — это концентрированный опыт.

Подойдёт для:
➡️Подготовки к SQL-интервью
➡️Анализа данных и BI
➡️Web-разработки с базами
➡️Внедрения SQL в проекты на Python или любом другом языке

📂 Сохраняй, пригодится!

#sql #cheatsheet

😰 Огромная шпаргалка по Python

📝 Оформлена в виде веб-страницы с удобными гиперссылками под каждый раздел.

➡️ Ключевые слова;
➡️ Встроенные функции;
➡️ Типы данных и функции для работы с ними;
➡️ Классы;
➡️ Исключения;
➡️ Регулярные выражения и много чего интересного.

PDF версия 👇 Лойс 👍

#python #doc #cheatsheet

🎯 20 SQL-команд, которые спасут тебе кучу времени (и нервов)
Хочешь уверенно шарить в базах данных?

Вот с чего стоит начать:

🔍 Работа с данными:
SELECT — вытаскиваем нужное
WHERE — фильтруем по условиям
GROUP BY — группируем по полю
ORDER BY — сортируем как хотим

🔗 Объединение таблиц:
JOIN — просто соедини
INNER JOIN — только совпадения
LEFT JOIN — всё из левой + совпавшее из правой
RIGHT JOIN — наоборот
FULL OUTER JOIN — всё, где есть хоть что-то общее

⚙️ Условия внутри запроса:
CASE WHEN — добавляет конструкцию "если–то" (аналог if–else в SQL)

📊 Агрегация (счётчики и математика):
COUNT() — сколько строк
SUM() — сумма чисел
AVG() — среднее
MIN() / MAX() — минимум и максимум

🧼 Фильтрация и чистка:
DISTINCT — убираем дубли
HAVING — фильтруем после GROUP BY
LIMIT — ограничиваем результат
IN — проверка на вхождение
BETWEEN — диапазоны

📌 Сохрани, пригодится!

#sql #cheatsheet

🔥 Большая шпаргалка по Python от А до Я с примерами кода!

Внутри:
➡️ Типы данных и приведение типов;
➡️ Срезы и строки;
➡️ Арифметические и логические операторы;
➡️ Условные конструкции (if / else / elif);
➡️ Списки и их методы;
➡️ Кортежи (tuples);
➡️ Словари (dict);
➡️ Циклы while и for;
➡️ Ввод данных от пользователя;
➡️ Функции и параметры;
➡️ Классы, наследование и многое другое с примерами кода.

👇 Сохрани, чтобы не потерять!

#doc #python #cheatsheet

🧑‍💻 Подборка полезных Python-библиотек для разработчиков

Неважно, делаешь ли ты чат-бота, визуализируешь данные, парсишь сайты или автоматизируешь кофеварку на ESP32 — вот топовые библиотеки с разбивкой по категориям:

➡️ Парсинг сайтов
➡️ Машинное обучение
➡️ Обработка данных
➡️ Логирование
➡️ Работа с БД
➡️ Визуализация данных
➡️ GUI и тесты
➡️ Безопасность
➡️ Web и API
➡️ NLP
➡️ IoT и многое другое...

👍 Сохраняй шпаргалку — пригодится в любом проекте.

#python #cheatsheet #doc