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

Python + Pygame = Amazing Frogs: создаем крутую головоломку

Готов создать игру, от которой не оторвешься? Давай вместе сделаем Amazing Frogs – убийцу Тетриса на Python! Тут тебе и падающие блоки, и взрывающиеся цвета, и хитрая механика. Запасайся кофе, открывай IDE, и поехали превращать код в игровое безумие!

Читать...

Разъяснивший Python

Ускорение многозадачности с concurrent.futures.ThreadPoolExecutor

Когда тебе нужно выполнить несколько I/O-зависимых задач (например, запросы к API или чтение файлов), но ты не хочешь возиться с asyncio, можно использовать ThreadPoolExecutor — просто и эффективно.

Итог:
ThreadPoolExecutor — мощный способ ускорить I/O-операции с минимальными усилиями. Особенно удобен, если не хочется переписывать проект под asyncio.

Разъяснивший Python

Умный анализатор голосовых сообщений

Сделаем анализатор голосовых сообщений. С помощью его ты сможешь делать транскрипцию, анализировать длину, темп, эмоции аудиосообщения. Также возможна сводка сообщения и ключевые фразы. Для этого нам понадобится whisper – он преобразует речь в текст.

Ссылка на код

Разъяснивший Python

Создание блога на FastAPI с нуля: JWT, Markdown и современный веб-дизайн

В этой статье мы создадим полноценный мини-блог на FastAPI с нуля, используя современные технологии веб-разработки. Вы узнаете, как реализовать JWT-аутентификацию, работать с Markdown и создать привлекательный пользовательский интерфейс.

Читать...

Разъяснивший Python

Удаление дубликатов из вложенных списков

Иногда нужно удалить дубликаты из списка списков — но set тут не работает напрямую, ведь списки — неизменяемые. Есть простое решение!

Итог:
Для удаления дубликатов из списка списков — конвертируй во tuple, используй set, потом верни всё обратно. Быстро и без лишних циклов.

Разъяснивший Python

Разбираемся с основами автотестирования: пошаговая инструкция по созданию собственного фреймворка для проверки API

В этой статье автор расскажет о разработке типового фреймворка для тестирования API – на Python, с нуля, шаг за шагом. В итоге получится полностью готовый тестовый фреймворк – с его помощью вы сможете сделать тестовое задание для собеседования или просто улучшить ваш уже действующий тестовый фреймворк.

Читать...

Разъяснивший Python

NumPy: Практические навыки работы с массивами

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про работу с NumPy. В этот раз ты приобретешь практические навыки работы с массивами, такие как суммирование и умножение.

👀Смотреть видео

Разъяснивший Python

Быстрая проверка скорости кода с timeit

Когда нужно узнать, какой из двух подходов быстрее — используй модуль timeit.

Итог:
Используй timeit, чтобы быстро сравнить производительность разных решений. Особенно полезно при выборе между похожими по смыслу, но разными по скорости подходами.

Разъяснивший Python

Умное логгирование исключений с exc_info=True

Когда ловишь исключение и хочешь залоггировать стек, многие забывают важный параметр.

Итог:
Добавляй exc_info=True к логгированию исключений — получишь полный стек и не потеряешь важные детали при отладке.

Разъяснивший Python

Полезные библиотеки Python

ART — минималистичная, но чертовски стильная библиотека для Python, с которой ты за секунду создашь красивый ASCII-логотип прямо в консоли.

Хочешь, чтобы скрипт приветствовал пользователя крутым заголовком?
Пишешь CLI-интерфейс или просто хочешь выделиться?

ART — это быстро, просто и эффектно.

Установка:

pip install art

⚙️ GitHub/Инструкция и примеры кода

Разъяснивший Python

Pymystem3 для морфологического анализа

Библиотека быстро и качественно распознает части речи и лексемы слова.

Третья версия Mystem содержит несколько важных улучшений, в первую очередь устранение неоднозначности частей речи

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python

Уроки Python с нуля / Списки (list)

В ходе урока мы научимся использовать списки (list) в языке Python для хранения множества значений.

Перейти к просмотру [26:42]

Разъяснивший Python

Как использовать Pymystem3 для морфологического анализа?

Библиотека быстро и качественно распознает части речи и лексемы слова.

Третья версия Mystem содержит несколько важных улучшений, в первую очередь устранение неоднозначности частей речи

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python

Использование __slots__ для экономии памяти

По умолчанию Python хранит атрибуты объектов в словаре (dict), что удобно, но затратно по памяти. Если вы создаёте множество однотипных объектов, можно использовать slots, чтобы ограничить список допустимых атрибутов и сократить потребление памяти.

Разъяснивший Python

Как использовать контекстный менеджер для безопасной работы с БД

Многие новички забывают закрывать соединения с базой данных, что может привести к утечкам ресурсов и блокировкам. Контекстный менеджер (with) упрощает работу с базой и автоматически закрывает соединение даже при ошибках.

Итог:
Используй with при работе с базой данных — это гарантирует автоматическое закрытие соединения и делает код надёжнее и чище.

Разъяснивший Python

Генератор Фибоначчи

Последовательность Фибоначчи — ряд чисел, где каждое последующее число равно сумме двух предыдущих. Пример: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13. Используется в программировании. Любое число может быть записано как сумма уникальных чисел Фибоначчи. На примере представлен простейший генератор.

Разъяснивший Python