Excel никуда не денется, давайте автоматизируем его парсинг

В этом руководстве я поделюсь тем, как я создал простую функцию, которая находит и извлекает таблицы из неаккуратных файлов Excel с использованием Python и Pandas. И что самое лучшее, вы можете адаптировать этот метод для работы с Polars или любой другой библиотекой для работы с DataFrame.

https://blog.det.life/excel-isnt-going-anywhere-so-let-s-automate-parsing-it-e60273335a0c

#python

👉 @python_real

Python 3.13: классные новые функции, которые стоит попробовать

Python 3.13 был выпущен 7 октября 2024 года. Эта новая версия является значительным шагом вперёд для языка, хотя многие из самых крупных изменений происходят "под капотом" и не будут сразу видны вам.

В каком-то смысле, Python 3.13 закладывает основу для будущих улучшений, особенно в области производительности языка. По мере того, как вы продолжите читать, вы узнаете больше о контексте этих изменений и познакомитесь с некоторыми новыми функциями, которые уже доступны.

https://realpython.com/python313-new-features

#python

👉 @python_real

Очистка и предварительная обработка текстовых данных в Pandas для задач обработки естественного языка (NLP)

Очистка и предварительная обработка данных — это сложный, но важный этап при создании решений в области ИИ и машинного обучения. Текстовые данные не являются исключением. Этот учебник предлагает подходы к подготовке текстов для задач NLP, таких как решения языковых моделей (LMs). Используя pandas DataFrame, вы сможете эффективно подготавливать текст для последующей обработки моделями и алгоритмами NLP.

https://www.kdnuggets.com/cleaning-and-preprocessing-text-data-in-pandas-for-nlp-tasks

#python

👉 @python_real

Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг

5 декабря(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.

Как это будет:
1. Карим, Team lead в Чойс, ex-Kaspersky будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
2. Карим будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
3. В конце можно будет задать любой вопрос Кариму

Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ:
• Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Python-разработке
• Какие вопросы задают на интервью и зачем
• Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_python_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvTesKW

Как читать пользовательский ввод с клавиатуры в Python

Это новый подробный туториал от Real Python. Статья объясняет, как считывать ввод пользователя с клавиатуры при помощи функции input(). Она рассматривает такие темы, как:
▪️считывание различных типов данных,
▪️обработка ошибок,
▪️ чтение нескольких вводов от пользователя.

Также обсуждается защита чувствительных данных с использованием модуля getpass и автоматизация проверки ввода с помощью PyInputPlus.

https://realpython.com/python-keyboard-input/

#python

👉 @python_real

15 репозиториев Python на GitHub, которые должен знать каждый разработчик 2024

https://favtutor.com/articles/github-repositories-python/

👉 @python_real

8 лучших инструментов Python для работы с изображениями

Хотите извлечь базовые данные из изображений? В этой статье перечислены некоторые из лучших инструментов Python для работы с изображениями, которые помогают преобразовывать изображения.

https://www.kdnuggets.com/2022/11/8-best-python-image-manipulation-tools.html

👉 @python_real

Writing Robust Tests for Data & Machine Learning Pipelines

https://eugeneyan.com/writing/testing-pipelines/

👉 @python_real

Сканер портов на Python

Создаем многопоточный сканер портов на Python с функцией захвата баннеров для аудита сетевой безопасности.

https://python.plainenglish.io/building-a-port-scanner-in-python-69afabda145b

#python

👉 @python_real

📂 Как получить список всех файлов в директории на Python

Статья о том, как с помощью Python получать список файлов в директориях. Рассмотрены различные способы, включая использование модулей os, os.path, glob и более современного pathlib.

Особое внимание уделено:
- Фильтрации файлов по расширению.
- Рекурсивному поиску в подпапках.
- Преимуществам каждого подхода.

https://realpython.com/get-all-files-in-directory-python/

#python

👉 @python_real

🔍 Замена строк в Python: Полное руководство 🔍

Если вы хотите научиться эффективно работать со строками в Python, это руководство — то, что вам нужно! В статье подробно разбираются различные подходы к замене строк: от методов str.replace() до использования регулярных выражений для более сложных задач.

https://realpython.com/replace-string-python/

#python

👉 @python_real

Узнай грейд и рыночную зарплату + получи план развития бесплатно

На связи ШОРТКАТ. Мы провели 300+ собеседований с менторами из бигтеха, собрали ключевые вопросы с собесов и сделали тест, который поможет оценить навыки.

Вот как это работает:

1. Ты проходишь экспресс-тест за 20 минут или его расширенную версию

2. Бронируешь звонок для презентации обратной связи по ответам — можем встретиться уже на следующий день!

3. К созвону проверим ответы, чекнем СV и на основе этого оценим твой грейд.

Ещё подскажем зарплату в рынке, построим план развития до следующего уровня и расскажем про наш новый продукт, который поможет получить выгодный оффер в 2025 году.

Переходи в бота и проходи тест бесплатно, а дальше расскажем, что и как  👉@shortcut_python_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzqxm3TS3

NumPy: max() и maximum(): поиск экстремальных значений в массивах

Статья посвящена сравнению функций numpy.max() и numpy.maximum() из библиотеки NumPy. Автор подробно объясняет их различия, примеры использования и подходящие сценарии для каждой функции.

Основные моменты статьи:
- numpy.max():
Используется для нахождения одного максимального значения по всему массиву или вдоль указанной оси.
Примеры применения включают вычисление глобального максимума или максимума в строках/столбцах массива.
- numpy.maximum():
Работает с двумя массивами и возвращает массив, состоящий из максимальных значений поэлементно.
Подходит для задач сравнения массивов одинаковой формы или работы с широковещанием (broadcasting).
- Подробные примеры иллюстрируют, как использовать обе функции в реальных задачах.
- Рассматриваются случаи, когда важны производительность и корректность выбора функций.

Статья помогает глубже понять, как правильно выбирать между этими функциями в зависимости от целей анализа данных или вычислений.

https://realpython.com/numpy-max-maximum/

#python

👉 @python_real

Getters и Setters в Python — это мощный инструмент для управления доступом к атрибутам объекта.

В статье детально рассматривается, как их использовать для инкапсуляции данных и контроля за изменениями свойств объекта.

Основные моменты:
- Объяснение, почему в Python прямой доступ к атрибутам предпочтительнее, но геттеры и сеттеры остаются важными.
- Использование декоратора @property для создания свойства с геттером и сеттером.
- Примеры, как эти механизмы помогают улучшить читаемость и безопасность кода.

https://realpython.com/python-getter-setter/

#python

👉 @python_real

📕Открытый урок для Python-разработчиков, инженеров, QA-специалистов и специалистов по Data Science

На открытом уроке 23 января в 20:00 мск мы изучим асинхронное взаимодействие в Python на примере RabbitMQ.

📗В результате мы:
- Поговорим про асинхронное взаимодействие в микросервисной архитектуре и асинхронное программирование в Python;
- Рассмотрим практический пример построения архитектуры приложения;
- Разберемся в преимуществах и недостатках такого подхода.

Спикер Панкрашов Дмитрий — ведущий разработчик в компании-партнере вендора СЭД "Директум", 5+ лет опыта в backend-разработке, работает с Python, PHP, .NET (C#), PostgreSQL.

👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://vk.cc/cHw4uY

📙 Все участники открытого урока получат скидку на курс "Python Developer. Professional"

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🐍 Операторы Python `in` и `not in`: проверка на принадлежность

Знаете ли вы, что в Python есть оператор, который делает код чище и удобнее? Это оператор in! 🎯

👉 Что он делает?
Оператор in проверяет, содержится ли элемент в последовательности (списке, строке, кортеже) или ключ в словаре. Возвращает True, если находит, и False, если нет.

Примеры использования:
1️⃣ Проверка элемента в списке:

"a" in ["a", "b", "c"]  # True

2️⃣ Поиск подстроки в строке:

"hello" in "hello world"  # True

3️⃣ Проверка ключа в словаре:

"key" in {"key": "value"}  # True

💡 Особенности:
- Работает с любыми итерируемыми объектами.
- Для пользовательских классов можно добавить поддержку in, реализовав метод __contains__.

⚡ Эффективность:
- Для списков и строк: O(n) (линейная сложность).
- Для множеств (set) и словарей (dict): O(1) (почти мгновенно, благодаря хэш-таблицам).

🔍 Альтернативы:
- Для строк: методы str.find() или str.index().
- Для обработки исключений: try и except.

Оператор in — это не только удобно, но и читаемо! Используйте его, чтобы писать лаконичный и понятный код. 😉

https://realpython.com/python-in-operator/

#python

👉 @python_real

😎 Хотите стать Python-разработчиком и начать успешную карьеру в IT? Время действовать!

🐍 Python — самый востребованный язык. На курсе вы изучите синтаксис, фреймворки Django и FastAPI, научитесь работать с базами данных и создадите портфолио, которое привлекает топовые команды.

🚀 Программа составлена практикующими экспертами, а выпускники OTUS высоко ценятся среди ведущих компаний. Обучение с нуля до Junior-разработчика за 6 месяцев!

➡️ Старт уже близко — успейте занять место в группе! Узнать больше и получить скидку до 15% по промокоду PythonBasic_5 : https://vk.cc/cHTHM8

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Срок действия промокода до 30.01.2025

📜 Python: Списки vs Кортежи — в чем разница?

Статья на Real Python рассказывает о двух основных структурах данных в Python: списках (`list`) и кортежах (tuple). Вот ключевые моменты:

📌 Списки (list):
- Изменяемые: можно добавлять, удалять и изменять элементы.
- Используются для хранения коллекций, которые могут меняться.
- Пример:

my_list = [1, 2, 3]
my_list.append(4)  # [1, 2, 3, 4]

📌 Кортежи (tuple):
- Неизменяемые: после создания элементы нельзя изменить.
- Используются для хранения константных данных.
- Пример:

my_tuple = (1, 2, 3)
# my_tuple[0] = 10  # Ошибка! Кортежи неизменяемы.

🔍 Когда что использовать?
- Списки: когда данные могут изменяться (например, список задач).
- Кортежи: когда данные должны оставаться постоянными (например, координаты точки).


⚡ Производительность:
- Кортежи работают быстрее списков, так как они неизменяемы и занимают меньше памяти.


Используйте списки и кортежи с умом, чтобы писать эффективный и читаемый код! 🚀

https://realpython.com/python-lists-tuples/

#python

👉 @python_real

Цикл for в Python: разбор возможностей

Цикл for в Python — это мощный инструмент для итерации по последовательностям, таким как списки, кортежи, строки и даже словари. В отличие от традиционного for в других языках, здесь он работает как итератор, проходя по элементам коллекции без явного указания индексов.

🔹 Основные возможности:
✅ Простая итерация

for num in [1, 2, 3, 4, 5]:
    print(num)

Выведет числа от 1 до 5.

✅ Использование range()

for i in range(5):  # Эквивалентно range(0, 5)
    print(i)

Выведет 0, 1, 2, 3, 4.

✅ Перебор строки

for char in "Python":
    print(char)

Выведет символы P, y, t, h, o, n.

✅ Перебор словаря

data = {"name": "Alice", "age": 25}
for key, value in data.items():
    print(f"{key}: {value}")

Выведет:

name: Alice  
age: 25  

✅ Использование enumerate() для индексов

words = ["apple", "banana", "cherry"]
for index, word in enumerate(words):
    print(index, word)

Выведет:

0 apple  
1 banana  
2 cherry  

✅ Цикл for с else

for i in range(3):
    print(i)
else:
    print("Цикл завершен!")

Если break не был вызван, else выполнится после окончания цикла.

https://realpython.com/python-for-loop/

#python

👉 @python_real

Python и API: выигрышное сочетание для чтения общедоступных данных

Эта статья посвящена созданию API на Python. В ней рассматриваются основы API, их применение, а также инструменты и библиотеки, которые помогут вам создать собственное API.

https://realpython.com/python-api/

#python

👉 @python_real

Как использовать pyproject.toml в Python

Рассматриваются основные аспекты работы с этим файлом, его структура и как он помогает в управлении зависимостями, настройке инструментов и организации проектов.

Краткий обзор:
- pyproject.toml появился в PEP 518 и стал стандартом для описания конфигурации Python-проектов.
- Позволяет определять сборщики (build backends), такие как setuptools или poetry.
- Упрощает настройку инструментов вроде black, mypy и pytest.
- Дает возможность управлять зависимостями и версиями пакетов.

Использование pyproject.toml делает проекты более структурированными и гибкими, особенно при работе с различными инструментами и системами сборки.

https://realpython.com/python-pyproject-toml/

#python

👉 @python_real