Как я стал Python разработчиком 👦

✈️ Python Ninja

Подарок новичкам самый наглядный и дружелюбный инструмент изучения Git

Learn Git Branching настоящий подарок для новичков: интерактивные задания и живое визуальное дерево коммитов превращают изучение Git в игру, здесь каждое твоё действие тут же оживает на экране, делая даже сложные темы лёгкими и понятными

Каждый коммит это шаг. Главное начать идти 💪

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Эффективное освоение алгоритмов через паттерны LeetCode

Ресурс группирует задачи LeetCode по фундаментальным паттернам решения, превращая разрозненные задачи в понятную систему подходов

Каждый паттерн объяснён, подкреплён примерами и визуализациями что помогает не просто «зубрить» задачи, а понимать сам подход, который легко переносится на новые задачи

Есть треки для пошаговой подготовки от новичка до продвинутого. Это экономит время: вместо хаотичного выбора задач вы двигаетесь по структурному пути, который закрывает все ключевые темы для собесов💪

☝️ 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

Логические операторы и приоритеты в Python

Что выведет код? 🪑

✈️ Python Ninja

Трюк в Python: Последовательность Фибоначчи

Классический способ

f1 = 0
f2 = 1
fib = []
for i in range(0, 10):
    fib.append(f1)
    temp = f1 + f2
    f1 = f2
    f2 = temp
print(fib)

Вывод: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

В первом способе используются переменные f1 и f2, которые изначально равны 0 и 1 — первым двум числам последовательности. В цикле for текущее значение f1 добавляется в список fib, после чего вычисляется следующее число как сумма f1 и f2. Затем значения переменных обновляются: f1 принимает значение f2, а f2 — вычисленную сумму. Этот процесс повторяется 10 раз, в результате чего формируется список из первых 10 чисел Фибоначчи

Компактный способ (с использованием list comprehension)

fib = [0, 1]
[fib.append(fib[-2] + fib[-1]) for _ in range(8)]
print(fib)

Вывод: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

Второй способ короче и использует list comprehension. Создается начальный список fib = [0, 1], а затем в цикле 8 раз (поскольку первые два числа уже заданы) добавляется новое число, равное сумме двух последних элементов списка (fib[-2] + fib[-1]). Таким образом, list comprehension модифицирует список "на лету", добавляя очередное число Фибоначчи на каждой итерации

✈️ Python Ninja

И не таких роняли 💪

✈️ Python Ninja

А вы знали что внутри в VS Code можно пройти курс по Git

GitByBit предлагает практический формат обучения прямо внутри VS Code: задания выполняются в рабочей среде, где каждое действие проверяется автоматически

Такой подход позволяет быстро и эффективно освоить Git, укрепить навыки работы с репозиториями и научиться уверенно управлять историей проекта без скучной теории 💯

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Запускаем эксперимент обычный «Hello world» на разных языках и с секундомером

Тестировали всё в один поток, в контейнерных песочницах и на старом процессоре так что цифры не про рекорды, а про сравнение между собой

У интерпретируемых языков измеряли только старт, без компиляции. Kotlin, как обычно, размахнулся полоску пришлось подрезать, чтобы она влезла в 80 символов 😅

Да, в настоящих проектах с зависимостями всё будет иначе. Но даже такой примитивный тест показывает, как по-разному ведут себя языки

✈️ Python Ninja

Нашел учебный курс по продвинутому Python

Иногда попадаются материалы, которые реально меняют взгляд на язык. Этот курс по продвинутому Python как раз из таких: он учит думать на Python, а не просто писать код

Генераторы, итераторы, корутины, дизайн кода и другие вещи, до которых редко доходят в обычных туториалах

Если кажется, что вы «и так знаете Python», этот курс быстро покажет, где знания были поверхностными ✏️

☝️ Ссылка источник

✈️ 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

Откопал полезную платформу для подготовки к собесам — «DataLemur»

Коллекция практических задач по SQL, статистике, машинному обучению и Python, предназначенных для подготовки к собеседованиям в крупных компаниях в сфере аналитики данных и data science

Практикуйся прокачивай свои скиллы и уверенно проходи интервью в Google, Amazon и других гигантах 😎

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Разбираем работу Counter и условных операторов

Что выведет код 🤔

✈️ Python Ninja

10 Python-однострочников, которые упростят вашу жизнь!

Python умеет удивлять! Эти однострочники решают сложные задачи в одну строку — от работы со строками до обработки данных. Держите под рукой и используйте в своих проектах!

✈️ Python Ninja

В Python заархивировать файлы можно буквально в пару строк

Вот пример:

import zipfile

files = ['file1.txt', 'file2.txt']
with zipfile.ZipFile('pycl.zip', 'w') as zipf:
    for file in files:
        zipf.write(file)

print("ZIP file created!")

Данный скрипт использует стандартный модуль zipfile для упаковки списка файлов в архив формата ZIP

Минимум кода, максимум результата 💪

✈️ Python Ninja

Как работает регистр в Python

Что выведет код? ✍️

✈️ Python Ninja

Полезная находка для ML-инженеров книга «Machine Learning Systems»

Ресурс, посвящённый инженерии систем машинного обучения, где ML рассматривается как целостная система, а не набор отдельных моделей

Учебник учит проектировать, оптимизировать и развертывать ML-решения с учётом реальных ограничений, инфраструктуры и требований продакшена

Приятный бонус книга полностью открытая: её исходники доступны на GitHub и постоянно обновляются☕️

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja