Нашёл сокровищницу для нвочиков в Python
Удобная шпаргалка, где в одном месте собрали всё, что чаще всего приходится вспоминать: типы данных, операции, строки, списки, словари, методы и база конструкции языка
Хорошая штука, можно держать рядом во время работы, обучения и практики
Забираем в закладки за лайк❤️
☝️ Ссылка источник
✈️ Python Ninja
Удобная шпаргалка, где в одном месте собрали всё, что чаще всего приходится вспоминать: типы данных, операции, строки, списки, словари, методы и база конструкции языка
Хорошая штука, можно держать рядом во время работы, обучения и практики
Забираем в закладки за лайк
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5
Принёс полезное: интерактивный гайд по созданию своего Git
Простой и пошаговый разбор: как устроены коммиты, индексы, деревья, как работает .git под капотом. Идеально чтоб наконец-то понять, что там внутри
☝️ Ссылка источник
✈️ Python Ninja
Простой и пошаговый разбор: как устроены коммиты, индексы, деревья, как работает .git под капотом. Идеально чтоб наконец-то понять, что там внутри
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤝4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Принёс полезное Python‑Scripts подборка скриптов автоматизации
Python-Scripts это как папка на флешке у знакомого «того самого айтишника», у которого всегда есть скрипт на все случаи жизни. Хочешь быстро разгрести беспорядок в загрузках берёшь один. Нужно разослать письма всей группе вот другой
Коллекция разнообразная и всегда подскажет готовое решение, пока ты пьёшь чай и смотришь как всё делается🪑
☝️ Ссылка источник
✈️ Python Ninja
Python-Scripts это как папка на флешке у знакомого «того самого айтишника», у которого всегда есть скрипт на все случаи жизни. Хочешь быстро разгрести беспорядок в загрузках берёшь один. Нужно разослать письма всей группе вот другой
Коллекция разнообразная и всегда подскажет готовое решение, пока ты пьёшь чай и смотришь как всё делается
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7
Совет по Python: как проверить наличие подклассов
Проверить наследование классов вPython для проверки подклассов используется встроенная функция
является ли класс
Полезная особенность можно передать кортеж классов:
Python вернёт
✈️ Python Ninja
Проверить наследование классов вPython для проверки подклассов используется встроенная функция
issubclass():class Vehicle:
pass
class Car(Vehicle):
pass
issubclass(Car, Vehicle)
# True
issubclass(Vehicle, Car)
# False
issubclass(A, B) проверяет:является ли класс
A подклассом класса B.Полезная особенность можно передать кортеж классов:
issubclass(Car, (list, Vehicle))
# True
Python вернёт
True, если класс наследуется хотя бы от одного класса из кортежаPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Осваиваем вайбкодинг бесплатно
Вице-президент Wix запустил мощную платформу для обучения AI-кодингу в паре с нейросетями. Всё объясняется максимально простым языком, так что разобраться сможет человек, который ни разу не пользовался ChatGPT.
Внутри:
• 14 уровней обучения;
• 150 интерактивных уроков;
• путь от базовой работы в терминале до MCP и автономных AI-агентов.
При этом курс уже успел получить хорошие отзывы его отдельно отметил Борис Черный, создатель Claude Code.
✈ Python Ninja
Вице-президент Wix запустил мощную платформу для обучения AI-кодингу в паре с нейросетями. Всё объясняется максимально простым языком, так что разобраться сможет человек, который ни разу не пользовался ChatGPT.
Внутри:
• 14 уровней обучения;
• 150 интерактивных уроков;
• путь от базовой работы в терминале до MCP и автономных AI-агентов.
При этом курс уже успел получить хорошие отзывы его отдельно отметил Борис Черный, создатель Claude Code.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Распаковка последовательностей с
В Python можно распаковывать последовательности с помощью *, чтобы работать с переменным количеством элементов
При этом * можно ставить в любом месте, и он соберёт все «лишние» значения в отдельную переменную-список👇
Удобно, когда не знаешь заранее длину списка или нужно взять только часть элементов
✈️ Python Ninja
* в PythonВ Python можно распаковывать последовательности с помощью *, чтобы работать с переменным количеством элементов
При этом * можно ставить в любом месте, и он соберёт все «лишние» значения в отдельную переменную-список
a, b, c = 10, 2, 3 # стандартная распаковка
a, *b = 10, 2, 3 # b = [2, 3]
a, *b, c = 10, 2, 3, 4 # b = [2, 3]
*a, b, c = 10, 2, 3, 4 # a = [10, 2]
Удобно, когда не знаешь заранее длину списка или нужно взять только часть элементов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3👀1
Нужно понять какие аргументы переданы в Python-скрипт?
Для этого используется
Как это работает:
Пример:
Результат:
Простой и базовый способ работать с CLI-аргументами в Python👉
✈️ Python Ninja
Для этого используется
sys.argv список аргументов командной строки.import sys
print(sys.argv)
Как это работает:
sys.argv[0] имя самого скрипта дальше идут все переданные параметры запускаПример:
python app.py hello world
Результат:
['app.py', 'hello', 'world']
Простой и базовый способ работать с CLI-аргументами в Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Отличный ресурс по паттернам проектирования с примерами на популярных языках
Собраны все основные паттерны проектирования с примерами кода, схемами и краткими объяснениями. Удобно для повторения, обучения или собеседований👍
☝️ Ссылка источник
✈ Python Ninja
Собраны все основные паттерны проектирования с примерами кода, схемами и краткими объяснениями. Удобно для повторения, обучения или собеседований
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Microsoft буквально выпустили качалку для AI-агентов
Компания представила SkillOpt систему, автоматического улучшения навыков и инструкций агента. По сути AI сам переписывает свои файлы: добавляет полезные инструкции, оптимизирует рабочий процесс и убирает недостатки.
Интересно что результаты выглядят очень серьёзно. В тестах качество работы GPT-5.5 после оптимизации через SkillOpt увеличилось примерно на 23%. Причём прирост наблюдался сразу на нескольких бенчмарках.
☝️ Ссылка источник
✈️ Python Ninja
Компания представила SkillOpt систему, автоматического улучшения навыков и инструкций агента. По сути AI сам переписывает свои файлы: добавляет полезные инструкции, оптимизирует рабочий процесс и убирает недостатки.
Интересно что результаты выглядят очень серьёзно. В тестах качество работы GPT-5.5 после оптимизации через SkillOpt увеличилось примерно на 23%. Причём прирост наблюдался сразу на нескольких бенчмарках.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Крупнейшая коллекция реализаций алгоритмов «The-Algorithms»
Хотите изучать алгоритмы легко и интересно? Держите крупнейшую коллекцию реализаций алгоритмов на десятках языков программирования. Простой поиск, чистый код, пояснения
Сохраняем за лайк✍️
☝️ Ссылка источник
✈️ Python Ninja
Хотите изучать алгоритмы легко и интересно? Держите крупнейшую коллекцию реализаций алгоритмов на десятках языков программирования. Простой поиск, чистый код, пояснения
Сохраняем за лайк
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Как строить box plot'ы в Python?
На этот раз небольшая битва между pandas и seaborn.
Вариант 1. Seaborn
Когда важны красивые графики и удобная работа с категориями:
Плюсы:
Вариант 2. Pandas
Когда данные уже находятся в DataFrame и нужен быстрый результат:
Плюсы:
Простое правило: Используйте pandas, если нужен быстрый box plot. Используйте seaborn, если график пойдёт в отчёт, презентацию или дашборд.
Оба инструмента строят box plot'ы отлично выбор зависит от задачи
✈ Python Ninja
На этот раз небольшая битва между pandas и seaborn.
Вариант 1. Seaborn
Когда важны красивые графики и удобная работа с категориями:
import seaborn as sns
sns.set_theme(style="whitegrid")
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
Плюсы:
• приятный внешний вид из коробки
• удобно сравнивать категории
• много возможностей для кастомизации
Вариант 2. Pandas
Когда данные уже находятся в DataFrame и нужен быстрый результат:
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1234)
df = pd.DataFrame(
np.random.randn(10, 4),
columns=["Col1", "Col2", "Col3", "Col4"]
)
df.boxplot(column=["Col1", "Col2", "Col3"])
Плюсы:
• минимум кода
• не нужно подключать seaborn
• удобно для быстрого анализа данных
Простое правило: Используйте pandas, если нужен быстрый box plot. Используйте seaborn, если график пойдёт в отчёт, презентацию или дашборд.
Оба инструмента строят box plot'ы отлично выбор зависит от задачи
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
На GitHub завирусился плагин который даёт AI-агентам «бесконечную» память
Он сохраняет контекст всех ваших сессий, проектов и действий в единую базу, чтобы агент больше не забывал, над чем вы работали раньше.
Поддерживаются Claude Code, Cursor, Codex и десяток других популярных агентов. Это система которая сама сжимает историю в “воспоминания” и потом автоматически поднимает нужный контекст в будущих задачах.
Разрабы говорят, что таким образом можно экономить до 95% токенов, которые обычно уходят на повторное объяснение проекта
☝️ Ссылка источник
✈️ Python Ninja
Он сохраняет контекст всех ваших сессий, проектов и действий в единую базу, чтобы агент больше не забывал, над чем вы работали раньше.
Поддерживаются Claude Code, Cursor, Codex и десяток других популярных агентов. Это система которая сама сжимает историю в “воспоминания” и потом автоматически поднимает нужный контекст в будущих задачах.
Разрабы говорят, что таким образом можно экономить до 95% токенов, которые обычно уходят на повторное объяснение проекта
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Кладезь для изучения компьютерных сетей: «Сети для самых маленьких»
Это огромная бесплатная база знаний по сетям, которую многие считают уже почти легендарной
Здесь разбираются VLAN, STP, NAT, BGP, MPLS, VPN, QoS, маршрутизация, проектирование сетей и ещё куча тем, которые рано или поздно встречаются каждому сетевику
Причём объясняют всё так, что хочется читать дальше. Однозначно в закладки🧑🍳
☝️ Ссылка источник
✈️ Python Ninja
Это огромная бесплатная база знаний по сетям, которую многие считают уже почти легендарной
Здесь разбираются VLAN, STP, NAT, BGP, MPLS, VPN, QoS, маршрутизация, проектирование сетей и ещё куча тем, которые рано или поздно встречаются каждому сетевику
Причём объясняют всё так, что хочется читать дальше. Однозначно в закладки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3