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

Откопал полезный репо — коллекция шпаргалок для разработчиков

Здесь есть буквально всё, короткие удобные шпаргалки по самым нужным темам. Git, SQL-запросы, Docker, RegEx, Bash, Python, JS, HTTP-коды, архитектура REST и многое другое.

Держи под рукой чтобы ускорить рабочий процесс ⌨️

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Совет по Python

Метод startswith()

Если у вас есть список строк и вы хотите получить все строки, которые начинаются с определённого значения, вы можете использовать метод списка startswith()

В приведённом ниже примере мы хотим получить все строки из списка, начинающиеся с буквы "a"

a = ['Lemon', 'Orange', 'apple', 'apricot']
list1 = [i for i in a if i.startswith('a')]
print(list1)

# Вывод:
['apple', 'apricot']

Важные уточнения:

Чувствительность к регистру – метод startswith('a') проверяет строго с маленькой буквы

Если нужно искать строки, начинающиеся на 'a' или 'A' используйте:

[i for i in a if i.lower().startswith('a')]

Проверка нескольких префиксов – можно передавать кортеж префиксов:

[i for i in a if i.startswith(('a', 'A'))]

✈️ Python Ninja

Привет питонисты

Напоминаем что у нас есть уютный чат для обсуждения Python, обмена опытом и решения вопросов. Присоединяйтесь если ещё не с нами ❤️

☝️ Ссылка на чат

✈️ Python Ninja

Динамическая диспетчеризация функций

Динамическая диспетчеризация функций означает принятие решения во время выполнения программы о том, какую функцию вызвать, основываясь на некоторых динамических условиях — часто на типе аргумента, значении или атрибутах объекта. Это можно представить как более «умную» версию конструкции if-elif, в которой Python сам решает, какую функцию исполнить, исходя из контекста, а не заранее заданного потока кода. Это является ключевой идеей полиморфизма и гибкого проектирования

Замена длинных цепочек if-else на словарь диспетчеризации (dispatch dictionary) дает значительные преимущества в читаемости, масштабируемости и сопровождаемости кода

В примере ниже, вместо того чтобы использовать громоздкие if-else мы используем карту команд (command map), которую можно легко обновить, если потребуется добавить новые команды. Никаких вложенных условий или «адского» отступа. Такой подход делает код более читаемым, масштабируемым и простым в обновлении

def start_engine():
    return "Запуск двигателя..."

def stop_engine():
    return "Остановка двигателя..."

def pause_engine():
    return "Приостановка двигателя..."  

# Диспетчер команд
command_map = {
    "start": start_engine,
    "stop": stop_engine,
    "pause": pause_engine,
    # Здесь можно добавить больше команд
}

def handle_command(command):
    action = command_map.get(command)
    if action:
        return action()
    else:
        return "Неверная команда"

print(handle_command("pause"))

Вывод:

Приостановка двигателя...

✈️ Python Ninja

Укладываемся по удобней 😴

✈️ Python Ninja

Ловите подгон — бесплатные курсы по «Data Science» от Kaggle Learn

Бесплатные курсы по анализу данных, машинному обучению, Python, SQL и другим инструментам data science. Построены по принципу: «минимум теории — максимум кода»

Все задания выполняются в Jupyter ноутбуках прямо в браузере и есть система автоматической проверки 👍

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Откопал еще одну бесплатную полезную платформу новичкам — «Mode Analytics»

Знакомитесь с Python и хотите научиться анализировать данные? «Mode Analytics» предлагает отличный интерактивный курс. Здесь всё объясняется просто и по делу — от основ Python до построения графиков и обработки таблиц

Прокачай свои навыки анализа данных и визуализации 😎

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Декораторы и регистр Python

Что выведет код? 🪑

✈️ Python Ninja