Получаем все строки как словари
При работе с SQLite результат запроса по умолчанию возвращается в виде кортежей. Это не очень удобно, особенно если нужно обращаться к значениям по названиям колонок. Можно включить специальный режим, чтобы строки возвращались как словари.
Итог:
Используй row_factory = dict_factory, чтобы получать строки из БД как словари. Это упростит доступ к данным и сделает код более читаемым.
Разъяснивший Python
При работе с SQLite результат запроса по умолчанию возвращается в виде кортежей. Это не очень удобно, особенно если нужно обращаться к значениям по названиям колонок. Можно включить специальный режим, чтобы строки возвращались как словари.
Итог:
Используй row_factory = dict_factory, чтобы получать строки из БД как словари. Это упростит доступ к данным и сделает код более читаемым.
Разъяснивший Python
DeeperSeek — твой бесплатный пропуск к мощи DeepSeek без платных API и ограничений.
Это не просто Python-библиотека — это удобный инструмент управления ИИ, который можно настроить под себя.
Что умеет:
Отправляет сообщения и получает ответы — всё на автомате.
Работает с DeepThink и нейропоиском.
Генерирует текст без участия тебя.
Чистит чат, сбрасывает сессии, выходит по команде.
Обходит Cloudflare, как терминатор через стеклянную дверь.
Поддерживает прокси — для тех, кто ценит приватность.
И всё это абсолютно бесплатно. Без ключей, подписок и «лимит исчерпан».
Документация/Инструкция
Разъяснивший Python
Это не просто Python-библиотека — это удобный инструмент управления ИИ, который можно настроить под себя.
Что умеет:
Отправляет сообщения и получает ответы — всё на автомате.
Работает с DeepThink и нейропоиском.
Генерирует текст без участия тебя.
Чистит чат, сбрасывает сессии, выходит по команде.
Обходит Cloudflare, как терминатор через стеклянную дверь.
Поддерживает прокси — для тех, кто ценит приватность.
И всё это абсолютно бесплатно. Без ключей, подписок и «лимит исчерпан».
Документация/Инструкция
Разъяснивший Python
🔥1
get — метод для словаря, который позволяет получить значение по указанному ключу.
Метод get используется для получения значения из словаря по указанному ключу. Он принимает один обязательный аргумент - ключ, и возвращает соответствующее ему значение. Если ключ не существует в словаре, метод get возвращает значение по умолчанию, которое можно указать вторым аргументом. Если второй аргумент не указан, метод вернет значение None.
Метод get полезен, когда вы не уверены, существует ли ключ в словаре, и хотите избежать возникновения ошибки. Если вы используете простое обращение к словарю по ключу (например, person["country"]), и ключ отсутствует, это приведет к возникновению исключения KeyError. Метод get позволяет избежать таких ситуаций и предоставляет более гибкий способ работы со словарями.
Разъяснивший Python
Метод get используется для получения значения из словаря по указанному ключу. Он принимает один обязательный аргумент - ключ, и возвращает соответствующее ему значение. Если ключ не существует в словаре, метод get возвращает значение по умолчанию, которое можно указать вторым аргументом. Если второй аргумент не указан, метод вернет значение None.
Метод get полезен, когда вы не уверены, существует ли ключ в словаре, и хотите избежать возникновения ошибки. Если вы используете простое обращение к словарю по ключу (например, person["country"]), и ключ отсутствует, это приведет к возникновению исключения KeyError. Метод get позволяет избежать таких ситуаций и предоставляет более гибкий способ работы со словарями.
Разъяснивший Python
Python-библиотека, которая тащит медиа с интернета за секунды!
You-Get — цифровой пылесос для контента. Миниатюрная, но крайне полезная утилита, если хочешь скачивать видео, аудио, картинки и даже бинарные файлы с сайтов без лишней мороки.
Что умеет:
Ловит видео с YouTube, TikTok и других платформ;
Тянет изображения и файлы прямо со страниц;
Работает даже с "тяжёлым" контентом — не только HTML, но и бинарники.
Отличный инструмент для парсинга, загрузки и автоматизации.
Минимум кода — максимум пользы.
⚙️ GitHub/Инструкция
Разъяснивший Python
You-Get — цифровой пылесос для контента. Миниатюрная, но крайне полезная утилита, если хочешь скачивать видео, аудио, картинки и даже бинарные файлы с сайтов без лишней мороки.
Что умеет:
Ловит видео с YouTube, TikTok и других платформ;
Тянет изображения и файлы прямо со страниц;
Работает даже с "тяжёлым" контентом — не только HTML, но и бинарники.
Отличный инструмент для парсинга, загрузки и автоматизации.
Минимум кода — максимум пользы.
⚙️ GitHub/Инструкция
Разъяснивший Python
GitHub
GitHub - soimort/you-get: :arrow_double_down: Dumb downloader that scrapes the web
:arrow_double_down: Dumb downloader that scrapes the web - soimort/you-get
swapcase — строковой метод, который меняет регистр всех символов в строке. Он преобразует заглавные буквы в строчные и наоборот.
Метод swapcase выполняет обратное преобразование регистра символов в строке. Он заменяет каждую заглавную букву на строчную и каждую строчную букву на заглавную, сохраняя порядок символов. Этот метод полезен, когда вам нужно изменить регистр символов в строке с минимальными усилиями.
Разъяснивший Python
Метод swapcase выполняет обратное преобразование регистра символов в строке. Он заменяет каждую заглавную букву на строчную и каждую строчную букву на заглавную, сохраняя порядок символов. Этот метод полезен, когда вам нужно изменить регистр символов в строке с минимальными усилиями.
Разъяснивший Python
👍1
zip_longest() — функция модуля itertools, которая используется для объединения двух итерируемых объектов.
zip_longest() лучше обычного zip() тем, что zip_longest() расширяет итерируемые объекты до одинаковой длины. Если одно из итерируемых объектов имеет большую длину, чем другой, то функция zip_longest() использует значение fillvalue(по умолчанию None) для заполнения отсутствующих элементов.
Разъяснивший Python
zip_longest() лучше обычного zip() тем, что zip_longest() расширяет итерируемые объекты до одинаковой длины. Если одно из итерируемых объектов имеет большую длину, чем другой, то функция zip_longest() использует значение fillvalue(по умолчанию None) для заполнения отсутствующих элементов.
Разъяснивший Python
Автоматическое закрытие соединения с БД
Часто новички забывают закрыть соединение с базой данных, что может привести к утечкам ресурсов. Вместо ручного закрытия лучше использовать контекстный менеджер with, который автоматически закрывает соединение.
Итог:
Используй with при работе с базами данных — это не только чище, но и безопаснее: соединение закроется автоматически даже при ошибках.
Разъяснивший Python
Часто новички забывают закрыть соединение с базой данных, что может привести к утечкам ресурсов. Вместо ручного закрытия лучше использовать контекстный менеджер with, который автоматически закрывает соединение.
Итог:
Используй with при работе с базами данных — это не только чище, но и безопаснее: соединение закроется автоматически даже при ошибках.
Разъяснивший Python
qr2text — простая библиотека для того, чтобы генерировать текстовые qr-коды.
qr2text можно использовать для того, чтобы превратить svg qr-code в текстовый qr-code. Так же можно генерировать бинарные текстовые qr-кода(из ноликов и единичек)
Ставится командной ⚙️
Разъяснивший Python
qr2text можно использовать для того, чтобы превратить svg qr-code в текстовый qr-code. Так же можно генерировать бинарные текстовые qr-кода(из ноликов и единичек)
Ставится командной ⚙️
pip3 install qr2text
Документация и примеры кода здесьРазъяснивший Python
👍1
Возврат нескольких значений из функции
Знаете ли вы, что можно осуществлять возврат нескольких значений из функции? Вот как это сделать.
Разъяснивший Python
Знаете ли вы, что можно осуществлять возврат нескольких значений из функции? Вот как это сделать.
Разъяснивший Python
👎1
validators — библиотека, предоставляющая набор функций для валидации данных.
Validators предлагает широкий спектр функций для проверки данных. Они могут использоваться для проверки URL-адресов, электронных адресов, IP-адресов, дат и времени, а также для выполнения других типов проверок данных.
Допустим, у нас есть форма регистрации, и мы хотим проверить, является ли введённый адрес электронной почты действительным. Для таких целей мы можем воспользоваться примером выше
Ставится командой
Разъяснивший Python
Validators предлагает широкий спектр функций для проверки данных. Они могут использоваться для проверки URL-адресов, электронных адресов, IP-адресов, дат и времени, а также для выполнения других типов проверок данных.
Допустим, у нас есть форма регистрации, и мы хотим проверить, является ли введённый адрес электронной почты действительным. Для таких целей мы можем воспользоваться примером выше
Ставится командой
pip3 install validators
Документация и примеры кода здесь Разъяснивший Python
👍1
Массовая вставка данных без цикла
Вставлять много записей по одной — неэффективно. Лучше использовать метод
Итог:
Разъяснивший Python
Вставлять много записей по одной — неэффективно. Лучше использовать метод
executemany, который сразу выполнит множество вставок за один запрос.Итог:
executemany позволяет вставлять или обновлять множество записей за один запрос, экономя время и ресурсы.Разъяснивший Python
👍1
Российские нейросети доступны для всех – показываем, на что они способны
Разбираем и тестируем лучшие отечественные ИИ-инструменты от Яндекса, Сбера и других разработчиков вместе с СЕО университета Зерокодер ⚡️
Кому будет полезно?
– Тем, кто хочет пользоваться доступными в РФ нейросетями без ограничений и языковых барьеров;
– Специалистам, работающим с текстами и визуальным контентом;
– IT-специалистам для оптимизации рабочих процессов.
В программе вебинара:
– Обзор возможностей российских нейросетей и их сравнение с западными аналогами;
– Практические примеры использования ИИ для различных задач в работе и повседневной жизни;
– Рассмотрение рынка вакансий и возможностей заработка с навыками работы с нейросетями.
Один из самых интересных и бесплатных эфиров в 2025 году ждет вас по ссылке.
erid: 2W5zFJNNSwA
ООО Зерокодер, ИНН 9715401631
Разбираем и тестируем лучшие отечественные ИИ-инструменты от Яндекса, Сбера и других разработчиков вместе с СЕО университета Зерокодер ⚡️
Кому будет полезно?
– Тем, кто хочет пользоваться доступными в РФ нейросетями без ограничений и языковых барьеров;
– Специалистам, работающим с текстами и визуальным контентом;
– IT-специалистам для оптимизации рабочих процессов.
В программе вебинара:
– Обзор возможностей российских нейросетей и их сравнение с западными аналогами;
– Практические примеры использования ИИ для различных задач в работе и повседневной жизни;
– Рассмотрение рынка вакансий и возможностей заработка с навыками работы с нейросетями.
Один из самых интересных и бесплатных эфиров в 2025 году ждет вас по ссылке.
erid: 2W5zFJNNSwA
ООО Зерокодер, ИНН 9715401631
cache — декоратор модуля functools, который позволяет кэшировать результаты вызова функции для определенных аргументов.
При первом вызове функции с определенными аргументами, cache сохраняет результат в словаре. При последующих вызовах с теми же аргументами, cache возвращает сохраненный результат, избегая повторного выполнения функции. Если аргументы функции изменяются, cache выполняет функцию снова и сохраняет новый результат в словаре.
В примере выше мы определяем функцию fibonacci, которая вычисляет число Фибоначчи. С помощью декоратора @cache мы применяем функцию кэширования к fibonacci, чтобы избежать повторных вычислений для одних и тех же аргументов.
Разъяснивший Python
При первом вызове функции с определенными аргументами, cache сохраняет результат в словаре. При последующих вызовах с теми же аргументами, cache возвращает сохраненный результат, избегая повторного выполнения функции. Если аргументы функции изменяются, cache выполняет функцию снова и сохраняет новый результат в словаре.
В примере выше мы определяем функцию fibonacci, которая вычисляет число Фибоначчи. С помощью декоратора @cache мы применяем функцию кэширования к fibonacci, чтобы избежать повторных вычислений для одних и тех же аргументов.
Разъяснивший Python
Упрощаем цепочки if с помощью match-case
Иногда при проверке значения переменной мы пишем длинную цепочку if-elif-else. Это выглядит громоздко и сложно читается.
С Python 3.10 можно использовать конструкцию match-case, которая делает код компактнее и читабельнее — особенно при работе со строками, числом или даже структурами данных.
Итог:
match-case — это элегантная альтернатива if-elif-else в Python 3.10+. Подходит для ветвлений по значениям, в том числе с распаковкой. Пиши чище, читай легче!
Разъяснивший Python
Иногда при проверке значения переменной мы пишем длинную цепочку if-elif-else. Это выглядит громоздко и сложно читается.
С Python 3.10 можно использовать конструкцию match-case, которая делает код компактнее и читабельнее — особенно при работе со строками, числом или даже структурами данных.
Итог:
match-case — это элегантная альтернатива if-elif-else в Python 3.10+. Подходит для ветвлений по значениям, в том числе с распаковкой. Пиши чище, читай легче!
Разъяснивший Python
🤯1
sanic — легкий и быстрый фреймворк для создания веб-приложений.
Sanic разработан с учетом высокой производительности и асинхронности. Он базируется(based) на асинхронной библиотеке asyncio. Это особенно полезно для создания масштабируемых веб-приложений, способных обрабатывать большое количество запросов одновременно.
Sanic предлагает простой и понятный синтаксис, вдохновленный фреймворком Flask, что делает его легким в освоении даже для новичков. Он также поддерживает весь набор функций и возможностей, необходимых для создания полноценных веб-приложений, таких как маршрутизация запросов, шаблонизация, обработка форм, авторизация и многое другое.
Думаю, пример выше понятен :)
Ставится командой ⚙️
Разъяснивший Python
Sanic разработан с учетом высокой производительности и асинхронности. Он базируется(based) на асинхронной библиотеке asyncio. Это особенно полезно для создания масштабируемых веб-приложений, способных обрабатывать большое количество запросов одновременно.
Sanic предлагает простой и понятный синтаксис, вдохновленный фреймворком Flask, что делает его легким в освоении даже для новичков. Он также поддерживает весь набор функций и возможностей, необходимых для создания полноценных веб-приложений, таких как маршрутизация запросов, шаблонизация, обработка форм, авторизация и многое другое.
Думаю, пример выше понятен :)
Ставится командой ⚙️
pip3 install sanic
Документация и примеры кода здесь Разъяснивший Python
logging — универсальный инструмент для логирования.
Logging является встроенным модулем, предназначенным для записи информации о работе программы. Он предоставляет гибкий и мощный инструментарий для управления записью сообщений различных уровней.
Модуль logging также предоставляет возможность настройки записи в файлы, отправки записей на удаленные серверы и применения различных фильтров и обработчиков.
Подробнее про logging тут
Разъяснивший Python
Logging является встроенным модулем, предназначенным для записи информации о работе программы. Он предоставляет гибкий и мощный инструментарий для управления записью сообщений различных уровней.
Модуль logging также предоставляет возможность настройки записи в файлы, отправки записей на удаленные серверы и применения различных фильтров и обработчиков.
Подробнее про logging тут
Разъяснивший Python
Как быстро измерить время выполнения кода
Иногда нужно понять, сколько времени занимает выполнение куска кода. В боевых условиях используют
Итог:
Разъяснивший Python
Иногда нужно понять, сколько времени занимает выполнение куска кода. В боевых условиях используют
logging и профилировщики, но для быстрой отладки есть простой лайфхак с time.perf_counter().Итог:
time.perf_counter() — точный и удобный способ измерить время выполнения кода. Используй для быстрой диагностики производительности прямо в процессе разработки.Разъяснивший Python
schedule — простая библиотека для планирования и автоматизации задач.
schedule позволяет создавать задачи, которые выполняются в заданное время или с определенной периодичностью. Библиотека довольно проста, что делает её идеальным инструментом для различных сценариев автоматизации, таких как регулярное выполнение задач, планирование резервного копирования данных или отправка регулярных уведомлений.
В примере выше мы создаем задачу, которая будет выполняться каждую минуту. Функция job определяет действия, которые будут выполняться при каждом запуске задачи. В данном случае, она просто выводит сообщение "...---...". После создания задачи, мы запускаем бесконечный цикл, в котором вызываем метод schedule.run_pending(), который проверяет, есть ли запланированные задачи для выполнения.
Ставится командой ⚙️
Разъяснивший Python
schedule позволяет создавать задачи, которые выполняются в заданное время или с определенной периодичностью. Библиотека довольно проста, что делает её идеальным инструментом для различных сценариев автоматизации, таких как регулярное выполнение задач, планирование резервного копирования данных или отправка регулярных уведомлений.
В примере выше мы создаем задачу, которая будет выполняться каждую минуту. Функция job определяет действия, которые будут выполняться при каждом запуске задачи. В данном случае, она просто выводит сообщение "...---...". После создания задачи, мы запускаем бесконечный цикл, в котором вызываем метод schedule.run_pending(), который проверяет, есть ли запланированные задачи для выполнения.
Ставится командой ⚙️
pip3 install schedule
Документация и примеры кода здесь Разъяснивший Python
🔥2
NLTK — библиотека для обработки естественного языка
NLTK предоставляет набор инструментов и ресурсов для обработки текстовых данных, анализа и извлечения информации, классификации текстов, работы с корпусами текстов и многое другое. NLTK содержит множество модулей и методов, которые облегчают процесс обработки текста и создания приложений в области обработки естественного языка.
В примере выше мы:
Загружаем корпус текста, который включает ресурсы для токенизации и удаления стоп-слов
Токенизируем текст, разделяя его на отдельные слова и знаки препинания
Удаляем стоп-слова, то есть слова, которые обычно не несут смысловой нагрузки
Производим частотный анализ, чтобы определить самые часто встречающиеся слова в тексте
Ставится командой ⚙️
Разъяснивший Python
NLTK предоставляет набор инструментов и ресурсов для обработки текстовых данных, анализа и извлечения информации, классификации текстов, работы с корпусами текстов и многое другое. NLTK содержит множество модулей и методов, которые облегчают процесс обработки текста и создания приложений в области обработки естественного языка.
В примере выше мы:
Загружаем корпус текста, который включает ресурсы для токенизации и удаления стоп-слов
Токенизируем текст, разделяя его на отдельные слова и знаки препинания
Удаляем стоп-слова, то есть слова, которые обычно не несут смысловой нагрузки
Производим частотный анализ, чтобы определить самые часто встречающиеся слова в тексте
Ставится командой ⚙️
pip3 install nltk
Документация и примеры кода здесь Разъяснивший Python