Модуль Faker поможет создавать реалистичные тестовые данные.

Независимо от того, нужны ли вам данные для тестирования, заполнения базы данных или демонстрации функционала, Faker делает процесс генерации данных простым и эффективным.

Faker предоставляет генераторы для различных типов данных, таких как имена, адреса, номера телефонов, электронные почты, даты, текст и многое другое. Это идеальное решение для тех, кто хочет ускорить процесс тестирования.

На примере выше мы написали функцию generate_fake_user, которая использует различные методы Faker, чтобы создать случайные данные для имени, электронной почты, номера телефона и адреса. Затем мы выводим полученные данные о пользователе.

Ставится командой ⚙️ pip3 install faker
Документация и примеры кода здесь

Разъяснивший Python

Что такое enumerate() в Python и зачем он нужен?

enumerate() — это встроенная функция, которая добавляет счётчик к итерируемому объекту. Полезна, когда нужно получить и индекс, и значение при переборе списка, строки или любого итератора.

➡️ Пример:

fruits = ['яблоко', 'банан', 'вишня']

for index, fruit in enumerate(fruits):
    print(f"{index}: {fruit}")

0: яблоко  
1: банан  
2: вишня

🗣 Без enumerate() пришлось бы вручную управлять счётчиком. Это делает код чище, читаемее и более "питоничным".

Разъяснивший Python

Парсер вакансий с hh.ru

Данный код позволит собрать вакансии по ключевым навыкам, проанализировать требования, и сравнить их с навыками из твоего резюме. Результат – отчет, какие скиллы есть, какие востребованы, чего не хватает.

Ссылка на код

Разъяснивший Python

Пишем асинхронный парсер и скрапер картинок на Python с графическим интерфейсом

В этой статье автор разберет процесс создания desktop-приложения, которое по запросу будет сохранять на нашем диске заданное количество картинок. Так как картинок будет много, он воспользуется асинхронностью Python для конкурентной реализации операций ввода-вывода.

|Ссылка на просмотр

Разъяснивший Python

Большая шпаргалка по Python от А до Я с примерами кода!

Внутри:
➡️ Типы данных и приведение типов;
➡️ Срезы и строки;
➡️ Арифметические и логические операторы;
➡️ Условные конструкции (if / else / elif);
➡️ Списки и их методы;
➡️ Кортежи (tuples);
➡️ Словари (dict);
➡️ Циклы while и for;
➡️ Ввод данных от пользователя;
➡️ Функции и параметры;
➡️ Классы, наследование и многое другое с примерами кода.

Разъяснивший Python

Полезные библиотеки Python

Bandit — твой персональный багхантер в Python-коде!

Это не просто линтер, а брутальный инструмент аудита безопасности, созданный для того, чтобы находить уязвимости в твоём коде быстрее, чем это сделает реальный атакующий.

Что умеет:
Вычисляет слабые места, через которые можно слить данные или исполнить произвольный код.
Показывает проблемные строки с пояснениями: от банального eval() до серьёзных криптокосяков.
Подходит для проектов, CTF-подготовки и анализа чужих репозиториев.

Использование проще простого:

$ bandit your_script.py

Результат? Прям как отчёт после Red Team-а: чётко и по существу.

GitHub/Инструкция

Разъяснивший Python

Полезные библиотеки Python

EyeGestures — управление глазами уже реальность!

Крутой open-source проект, который позволяет управлять устройствами с помощью движений глаз. Больше не нужно тянуться к клавиатуре – теперь всё решает взгляд!

Что умеет:
Распознаёт моргание, фиксацию взгляда, движения глаз
Позволяет задавать жесты для управления интерфейсом
Подходит для людей с ограниченными возможностями
Работает через обычную веб-камеру — без сложного оборудования

Где можно применить?
Управление компьютером без рук;
Интерактив в играх;
Ассистивные технологии для людей с ОВЗ;
Эксперименты с интерфейсами будущего.

Установка:

$ git clone https://github.com/NativeSensors/EyeGestures.git
$ cd EyeGestures
$ pip install -r requirements.txt

или

python3 -m pip install eyeGestures

Открытый код, документация и примеры использования.
Будущее уже здесь — открываем мир взглядом!

⚙️ GitHub/Инструкция

Разъяснивший Python

Тайминг кода без сторонних библиотек

Нужно быстро узнать, сколько времени занимает выполнение участка кода? Воспользуйтесь встроенным модулем time.

time.perf_counter() предоставляет наиболее точные замеры времени исполнения — идеально для бенчмаркинга.

Итог:
С помощью time.perf_counter() можно легко измерять производительность кода без внешних зависимостей.

Разъяснивший Python

Чистый код в Python

Статья посвящена основам написания чистого кода на Python. Она рассматривает преимущества, стандарты и принципы чистого кода, а также содержит рекомендации, полезные для начинающих разработчиков, стремящихся улучшить качество своего кода.

Читать...

Разъяснивший Python

Распознавание текста с документов

С помощью этого кода ты сможешь распознавать текст с документов на фотографиях. Работает все очень просто. Сначала принимаем фото документа. С помощью OCR распознаем текст. Затем фильтруем документ по типу: паспорт, ИНН, СНИЛС, ИПН и т.д. Предварительно нужно установить Tesseract OCR.

Ссылка на код

Разъяснивший Python

Удобный способ подавить ошибки через contextlib.suppress

Иногда нужно игнорировать определённые исключения, не захламляя код try-except. Для этого идеально подходит contextlib.suppress.

Итог:
suppress делает код чище, когда нужно спокойно обойтись без конкретных исключений. Особенно полезно в служебных операциях типа удаления или проверки.

Разъяснивший Python

Генератор бредовых идей

DevHumor

Сканер уязвимостей в веб-сайтах

Сделаем простой сканер уязвимостей. Он проверяет SSL-сертификат, HTTP-заголовки безопасности, а также открытые порты. Обрати внимание, это информационный сканер, а не пентест-инструмент.

Ссылка на код

Разъяснивший Python

ТОП-43 курса по Machine Learning, включая бесплатные курсы по машинному обучению

В статье представлены как платные, так и бесплатные онлайн-курсы по машинному обучению, которые подойдут как новичкам, так и опытным специалистам. Узнайте, как создавать ML-модели, работать с большими данными и применять полученные навыки в реальных проектах, чтобы открыть новые карьерные возможности.

Ссылка на статью

Разъяснивший Python

Быстрое сравнение объектов через dataclasses

Если тебе нужно сравнивать экземпляры классов по значениям, а не по идентификаторам, используй @dataclass — это избавит от ручной реализации eq.

Итог:
@dataclass не только сокращает шаблонный код, но и позволяет автоматически сравнивать объекты по значению их полей — удобно и читаемо.

Разъяснивший Python

Распаковка аргументов с * и ** — элегантная передача параметров

Иногда нужно передать переменное количество аргументов в функцию или вызвать функцию с уже готовыми аргументами в виде кортежа или словаря. Python позволяет делать это красиво с помощью *args и kwargs.

Это особенно удобно, если вы оборачиваете функции, строите декораторы или работаете с конфигами.

Итог:
Использование * и позволяет гибко управлять аргументами и упрощает передачу данных в функции — лаконично и читаемо.

Разъяснивший Python

Проверка типов во время разработки с typing.assert_type

Иногда полезно явно указать ожидаемый тип переменной — особенно при сложных аннотациях или когда IDE не даёт точной подсказки. Python 3.11+ предоставляет утилиту typing.assert_type для таких целей.

Во время выполнения assert_type не делает ничего — он нужен только для анализа типизации инструментами, как mypy или Pyright.

Итог:
assert_type помогает быть уверенным, что типы совпадают с ожиданиями, и делает код более безопасным без влияния на производительность.

Разъяснивший Python

Что такое веб-скрапинг и как его использовать в Python

Изучите основы веб-скрапинга и примеры его использования в Python с помощью популярных библиотек BeautifulSoup и Scrapy.

Веб-скрапинг — это процесс извлечения данных из веб-страниц путем скачивания и анализа их содержимого. В Python для этого используются различные библиотеки, такие как BeautifulSoup и Scrapy. В этой статье мы рассмотрим основы веб-скрапинга и примеры его использования на языке Python.

Зачем нужен веб-скрапинг?

Веб-скрапинг может использоваться для различных целей, таких как:

сбор данных для анализа (например, статистика посещаемости сайтов)
мониторинг цен на товары и услуги
создание баз данных контента для исследований
автоматизация рутинных задач, связанных с работой в интернете

Разъяснивший Python