Python Hacks
43.8K subscribers
169 photos
71 videos
253 links
Всё о языке Python простым языком.

По всем вопросам: @max_excel

РКН: vk.cc/cHhGJh
Download Telegram
Ускоряем Python в сто раз при помощи менее чем ста строк на Rust

Статья описывает проблему с производительностью большой и сложной Python-библиотеки для 3D-обработки и рассказывает, как её удалось ускорить в сто раз при помощи Rust. Автор представляет несколько итераций оптимизации, которые могут помочь в решении подобных проблем с производительностью.

Python Hacks
Telegram Django Bot за пару строк

Есть много статей про разработку Телеграм ботов на Python, в том числе при помощи Django. Однако, большинство из них направлено на первичное ознакомление с API Телеграм. В этой статье автор расскажет как можно упростить разработку ботов, сократив количество кода в разы, и не создавать велосипед.

Python Hacks
Особенности асинхронности в Python

В этом материале автор подробно расскажет о важной фиче, которая появилась в Python 3.5 — асинхронности. Затронем основные концепции и инструменты, приведём примеры кода. Статья будет полезна новичкам для понимания основ асинхронности и, может, даже опытным разработчикам в поиске новых идей и подходов.

Python Hacks
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Лучшие книги по Python для начинающих

В этом ролике автор делает обзор лучших книг по Python для начинающих. Разбор происходит по 6 критериям: Путь до первой Python-программы, Простота текста и качество перевода, Понятность сложных тем, Ширина и глубина изложения, Примеры и практика, Фишки книги.

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/qV9sjY73nTo
Поймай меня, если сможешь: руководство по обработке исключений в Python

Люди, которые пишут код, часто воспринимают работу с исключениями как необходимое зло. Но освоение системы обработки исключений в Python способно повысить профессиональный уровень программиста, сделать его эффективнее. В этом материале автор разберёт темы, изучение которых поможет вам раскрыть потенциал Python через разумный подход к обработке исключений.

Python Hacks
Как выявить вредоносный Python-пакет в открытом ПО

Открытое ПО сегодня привлекает повышенное внимание с разных сторон — разработки, бизнеса, технологий. Естественно, и его безопасность стоит отдельным вопросом, ведь злоумышленники также активно интересуются open source и создают угрозы для безопасной разработки. Доставка вредоносного кода через сторонние зависимости стала одним из опасных способов заражения.

Python Hacks
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Система регистрации для Telegram бота на Python

В этом видеоуроке автор подробно и наглядно разбирает процесс создания системы регистрации для Telegram бота.

00:00 Вступление
00:50 Создание базы данных
02:50 Класс для работы с БД
10:45 Регистрация пользователя
21:01 Исправление ошибок
21:30 Тестирование системы регистрации
23:05 Создание профиля пользователя

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/J7bV0L3G0nY
Работа с поверхностными и глубокими копиями в Python

В этой статье объясняется как делать копии списков Python, массивов NumPy и датафреймов Pandas при помощи операций получения срезов, списочного индексирования (fancy indexing) и логического (boolean indexing). Эти операции очень часто используются при анализе данных и должны рассматриваться всерьёз, поскольку ошибочные предположения могут привести к падению быстродействия или неожиданным результатам.

Python Hacks
Когда типизация делает больно: как у нас появился статический анализатор

Язык программирования Python в силу своей динамичности может легко создать ситуацию, когда статический анализатор не может вывести типы и, как следствие, часть проверок отключается. В этой статье автор подробно расскажет о проблеме в разработке системы управления выделенными серверами.

Python Hacks
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Реализация функции потерь в Python

Функции потерь Python являются важной частью моделей машинного обучения. Эти функции показывают, насколько сильно предсказанный моделью результат отличается от фактического. Существует несколько способов вычислить эту разницу. В этом материале мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных функций потерь.

Python Hacks
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Как и где искать работу питонисту?

В этом видео автор разбирает кому, как и где искать занятость в IT-индустрии на позицию Python Dev.

00:00 Вступление
01:18 Актуальное положение на рынке труда
01:58 Где искать вакансии и как их подбирать
04:02 Как откликнуться на вакансию
05:03 Как описывать свой опыт
06:47 Про нелеревантный опыт
07:28 Немного о статистике
07:56 Социальные сети
11:18 Профильные чаты
12:52 Новостные блоги и сайты компаний
15:35 Сарафанное радио
17:05 Частые ошибки начинающих программистов
21:51 Заключение

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/uSpZilernog
Пишем на Python как на Rust

Автор начал программировать на Rust несколько лет назад, и это постепенно изменило его подход к разработке программ на других языках программирования, особенно на Python. В конце концов, он начал перенимать некоторые концепции из Rust в своих программах на Python. В этом материале автор покажет несколько примеров таких шаблонов.

Python Hacks
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Простые проекты для новичков на Python

В этом видео автор разберет простые проекты для начинающих Python разработчиков, которые помогут прокачаться в практике написания кода и расширить портфолио.

00:00 Вступление
01:02 Интеграция
03:48 Как выбрать проект?
04:26 Игры
07:45 Приложения
09:19 Парсеры
10:30 Ссылки на проекты

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/1JU0RmqNyLQ
Что нам стоит диаграмму в Python построить: 5 вариантов привлекающей внимание визуализации данных и кое-что ещё

Диаграммы помогают визуализировать как простые, так и самые сложные наборы данных. При этом диаграмм — множество видов, у каждого есть свои достоинства и недостатки. О наиболее эффектных и эффективных, реализуемых с Python, автор расскажет в сегодняшней подборке.

Python Hacks
Линейная регрессия: основная идея, модификации и реализация с нуля на Python

В машинном и глубоком обучении линейная регрессия занимает особое место, являясь не просто статистическим инструментом, а фундаментальным компонентом для многих более сложных концепций. В данной статье рассмотрен не только принцип работы линейной регрессии с реализацией с нуля на Python, но а также описаны её модификации и проведён небольшой сравнительный анализ основных методов регуляризации.

Python Hacks
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Нейронная сеть на Python с нуля

В этом ролике автор подробно и наглядно разбирает процесс создания нейронной сети на Python, без использования специальных нейросетевых фреймворков. Вы рассмотрите, как работает инференс в полносвязных слоях в терминах линейной алгебры, научитесь имплементировать его на Python и решите простую задачу классификации.

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/xMz7XSaqdRA
Парсинг веб-сайтов: взгляд изнутри

В этой статье о парсинге сайтов автор освещает следующие аспекты:
• Понятия парсинга и скрапинга;
• Законность и этика парсинга;
• Парсинг с использованием requests и BeautifulSoup;
• Статические страницы;
• Динамические страницы;
• Работа с API;
• Защита от парсеров;
• Способы обхода.

Python Hacks
Личный опыт «вайб-кодинга» глазами руководителя разработки

Последние три месяца автор этого материала активно тестировал AI coding инструменты, работая над пет‑проектами в свободное время, изучал ограничения существующих инструментов и лучшие практики.

Python Hacks
Как работает multiprocessing в Python под капотом

Multiprocessing — это пакет стандартной библиотеки языка Python, который предоставляет интерфейс для работы с процессами, очередями, пулами процессов и многими другими удобными инструментами для параллельного программирования. Эта статья в основном рассчитана на новичков в Python и тех, кто хочет подробнее разобраться в том, как именно создаются процессы и пулы в Python и погрузиться в детали реализации.

Python Hacks
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Типичные ошибки новичков в Python

В этом ролике автор рассматривает 11 ошибок, которые разработчики часто совершают при написании кода на Python. Эти привычки новичков в Python выдают их неопытность. Отказавшись от них и применяя более правильные варианты из видео, вы сможете улучшить свой код и сделать его более грамотным.

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/R6wNKRrKX3k