Наткнулся на интересный курс по основам Python для новичков

Обучение построено в виде сюжетного приключения: проходишь через уровни, решая реальные задачи и постепенно осваивая основы программирования на Python — от переменных и циклов до списков и модулей

Если хочешь освоить Python будто проходишь квест подрубай VPN и погнали 😎

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Dunder-методы в действии

Что выведет код 🔍

✈️ Python Ninja

SQL в Python: Сравнительное руководство по работе с данными

Знаешь SQL и хочешь понять, как делать то же самое в Pandas? Это руководство покажет как привычные SQL-запросы выглядят в мире Python 👊

✈️ Python Ninja

Ловите подгон книга — "Automate the Boring Stuff with Python"

Руководство по использованию Python для автоматизации повседневных задач. Автор предлагает практические примеры, связанные с обработкой файлов, работой с электронными таблицами, веб-автоматизацией и другими прикладными задачами 📚

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Как работает регистр в Python

Что выведет код? ✍️

✈️ Python Ninja

Откопал интересную платформу для новичков в бэкенд-разработке — BootDev

Практические курсы по бэкенду (Python, Go, SQL и др.) с реальными задачами. Проходить курсы можно абсолютно бесплатно но есть загвоздка.

Весь контент (лекции, видеообъяснения, начальный код) доступен бесплатно: ты можешь проходить курсы, читать материалы и запускать код — даже за пределами первых глав.

Но интерактивные функции проверка заданий, AI-чат, геймификация (наблюдение за прогрессом, достижения, сертификаты) — доступны только после оформления подписки 🔞

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Совет по Python

Создание словаря из двух списков с использованием функций dict() и zip()

Пример:

x = ['name', 'age', 'country']
y = ['Yoko', 60, 'Angola']

dict1 = dict(zip(x, y))
print(dict1)

Вывод:

{'name': 'Yoko', 'age': 60, 'country': 'Angola'}

Как это работает?

Функция zip(x, y) соединяет элементы списков попарно (первый с первым, второй со вторым и т.д.), а dict() преобразует эти пары в готовый словарь

Практическое применение:

Для быстрого преобразования табличных данных в словари (например, при работе с CSV/Excel) создания конфигураций программ из отдельных списков параметров и значений, а также обработки любых структурированных записей

Важное условие:

Списки должны быть одинаковой длины, иначе лишние элементы не попадут в результат

✈️ Python Ninja

Ты не ты когда голоден😲

✈️ Python Ninja

Откопал еще одну бесплатную и полезную платформу для новичков

Ulearn.me — это образовательная онлайн платформа разработанная в компании СКБ Контур. Предлагает практические курсы по программированию например, основы Python, C# и информационной безопасности

Установка среды не требуется всё работает из коробки😎

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Практичный гайд для переезда на Python для тех кто еще не решился

Наткнулся на крутой гайд как с умом пересесть на Python. Автор по шагам делится чем заменить привычные инструменты, как всё настроить и вообще кайфовать от процесса 🔞

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Ловите подгон книга — "Python Data Science Handbook"

Руководство по анализу данных на Python: от NumPy и pandas до визуализации и машинного обучения.

А ещё я нашёл репозиторий от Microsoft — Data Formulator. Приложение которое использует большие языковые модели для преобразования данных и создания визуализаций

Вкатываемся в data science легко 📚

☝️ Ссылка источник
☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Логические операторы и приоритеты в Python

Что выведет код? 🪑

✈️ Python Ninja

Настоящая сокровищница для любителей шпаргалок — OverAPI

Сайт где собраны удобные шпаргалки по языкам программирования вроде Python, JavaScript, CSS и многим другим. Очень выручает, когда нужно быстро что-то вспомнить и не хочется лезть в длинную документацию.

Забирай пригодится ❤️

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Совет по Python

Возвращаем несколько значений из функции с помощью namedtuple

По умолчанию функция возвращает одно значение, но иногда нужно вернуть несколько. Один из удобных способов — использовать namedtuple из модуля collections. Это позволяет задать структуру возвращаемых значений, делая код более читаемым и понятным

Пример:

from collections import namedtuple

def multiple_values():
    MyTuple = namedtuple("MyTuple", ["name", "age", "car"])
    name = "Mark"
    age = 21
    car = "Ford"
    return MyTuple(name, age, car)

# Использование функции
result = multiple_values()
print(f"Name: {result.name}, Age: {result.age}, Car: {result.car}")

Вывод:

Name: Mark, Age: 21, Car: Ford

Преимущества:

Четкая структура: поля name, age и car заданы явно

Доступ к значениям по именам (result.name), а не по индексам

Улучшает читаемость и поддерживаемость кода

✈️ Python Ninja

Замыкания в Python: Динамика переменных

Что выведет код? 🪑

✈️ Python Ninja

Подарочек на выходные «PyChallenger» - бесплатные мини‑курсы для изучения Python

Геймифицированная школа прогера: проходишь упражнения, мгновенные результаты, набираешь очки за ответы и переходишь на следующий уровень. Учишься через практику в браузере, шаг за шагом прокачивая свои навыки — от переменных до обработки данных

Начинай уже сегодня 🚨

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja