About Python [ru]
6.35K subscribers
316 photos
1 video
1.65K links
Все о Python: алгоритмы, паттерны проектирования, задачи, нейронные сети

Канал на бирже - https://telega.in/c/python_tesst

По вопросам рекламы или разработки: @g_abashkin
Download Telegram
👩‍💻 Доверяй, но проверяй: Как парсинг помогает выявить фейки в НСИ

Статья описывает Excel-файл с актуальной информацией о ГОСТах, обсуждает их применение и влияние данных. Рассматриваются подходы к парсингу и автоматизации с использованием C#, Python и VBA.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚙️ Что такое dataclasses в Python и зачем они нужны?

dataclasses — это модуль, добавленный в Python 3.7, который упрощает создание классов для хранения данных. Он автоматически генерирует методы, такие как __init__, __repr__, и __eq__, на основе аннотаций типов.

➡️ Пример:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Point:
x: int
y: int

point = Point(10, 20)
print(point) # Point(x=10, y=20)
print(point == Point(10, 20)) # True


🗣️ В этом примере класс Point автоматически получает методы для удобной работы с объектами, что экономит время и делает код чище.


🖥 Подробнее тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📝 Подборка вакансий для джунов

QA-инженер Fullstack (Python)
Python, PyTest, TMS Test IT, Postman/Insomnia, DBeaver, ELK, SIPP
Уровень дохода не указан | от 1,5 лет

Программист Python
Python, Kubernetes, Docker, Apache Kafka, RabbitMQ, PostgreSQL
Уровень дохода не указан | от 2 лет

Python-разработчик
Python, PostgreSQL, Docker, MongoDB, AIOHTTP, Prometheus
от 240 000 до 400 000 ₽ | от 2 лет

Middle Python разработчик
Flask, SQLAlchemy, Python
Уровень дохода не указан | от 2 лет

Python Developer
Python, Django, Linux, PostgreSQL, Celery, Redis, Pandas, NumPy
до 250 000 ₽ | от 3 лет
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Дашбординг: Dash или Shiny

Разбираемся в устройстве Dash и Shiny и почему оба фреймворка отлично подходят для решения единственной задачи - создать функциональный и красивый дашборд.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Обратный индекс слов в тексте

Напишите функцию, которая принимает текст и возвращает словарь, где ключами являются слова из текста, а значениями — список индексов строк, в которых эти слова встречаются.

Пример:

text = """Python is great.
JavaScript is also great.
Python is popular."""
result = word_index(text)
print(result)
# Ожидаемый результат:
# {
# 'python': [0, 2],
# 'is': [0, 1, 2],
# 'great': [0, 1],
# 'javascript': [1],
# 'also': [1],
# 'popular': [2]
# }


Решение задачи🔽

def word_index(text):
from collections import defaultdict
import re

index = defaultdict(list)
lines = text.splitlines()

for i, line in enumerate(lines):
words = re.findall(r'\b\w+\b', line.lower())
for word in words:
if i not in index[word]:
index[word].append(i)

return dict(index)

# Пример использования:
text = """Python is great.
JavaScript is also great.
Python is popular."""
result = word_index(text)
print(result)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 2)

Статья продолжает серию по созданию REST API на Flask. В этой части вы подключаете SQLite, используете SQLAlchemy для управления данными, добавляете сериализацию с Marshmallow и интегрируете базу данных с REST API.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Введение в ERP: Что такое ERP-системы и почему они важны для производства?

В статье рассматриваются ERP-системы: их роль в управлении бизнесом, ключевые преимущества внедрения, а также этапы выбора, проектирования и настройки, чтобы сделать систему максимально эффективной.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📝 Подборка вакансий для сеньоров

Senior Python developer (ServiceController)
Python, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, Kafka, Docker, Kubernetes
Уровень дохода не указан | от 3 лет

Python Developer в Витрина.Core
Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, Elastic, RabbitMQ, Docker, Kubernetes
Уровень дохода не указан | опыт не указан

Middle/Senior Python Developer
Python, Django, PostgreSQL, ClickHouse, Linux, Docker, Git
от 200 000 до 300 000 ₽ | опыт не указан

Python developer
Python, Django, Django ORM, DRF, Linux, HTTP, Redis, RabbitMQ
от 150 000 ₽ | от 1 года
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Большой гайд по миграциям в Django: готовимся к миграциям и избегаем конфликтов

Статья посвящена работе с миграциями в Django. Рассматриваются их назначение, настройка, предотвращение конфликтов, управление историей миграций и поддержание её чистоты, с практическими примерами.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚙️ Что такое модуль sys в Python и как он используется?

sys — это встроенный модуль Python, который предоставляет доступ к переменным и функциям, взаимодействующим с интерпретатором. Он полезен для управления аргументами командной строки, выхода из программы и получения информации о системе.

➡️ Пример:

import sys

print("Аргументы:", sys.argv) # Аргументы командной строки
print("Версия Python:", sys.version) # Версия интерпретатора
sys.exit(0) # Завершение программы с кодом 0


🗣️ В этом примере модуль sys позволяет получить аргументы, версию Python и завершить выполнение программы. Это полезно для написания скриптов и системных утилит.


🖥 Подробнее тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📝 Подборка вакансий для лидов

Руководитель группы разработки (Python)
Python, Django, PostgreSQL, Redis, Linux, Git
Уровень дохода не указан | от 3-5 лет

Lead Python разработчик в CloudBilling (DWH)
Python, SQL, Java, ClickHouse, PostgreSQL, Kafka, VictoriaMetrics, Jaeger, ELK, OpenShift, Kubernetes
от 350 000 ₽ | от 5 лет

Data Science Tech Lead/Product owner
Python, SQL, Hadoop, Spark, Airflow
Уровень дохода не указан | более 5 лет

Ведущий разработчик / Техлид Openstack
Python, Golang, OpenStack, PostgreSQL, Linux
Уровень дохода не указан | от 3 лет
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Как я создал Telegram-бота для хранения файлов и чуть не стал библиотекарем

Узнайте, как я превратил свой Telegram в персональную файловую систему с помощью бота на Python. В статье делюсь опытом разработки, полным кодом и лайфхаками.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🛠 Автоматизируй всё, что бесит

Каждую неделю вручную обновляешь документацию, чистишь старые логи или настраиваешь окружение? Это не только рутинно, но и крадёт время.

👉 Совет: подумай, что из твоих задач можно автоматизировать. Даже простой скрипт для очистки папки или настройки dev-среды сэкономит часы в долгосрочной перспективе. Не бойся тратить время на такие мелочи — они быстро окупаются.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔎 Подборка зарубежных вакансий

Продакт Разработчик Python AI
🟢Python, Node.js, React, PostgreSQL, JavaScript, TypeScript, Django, Redux
🟢от 1 900 до 2 700 $ до вычета налогов | от 3 до 6 лет

Python разработчик (P2P платформа)
🟢Python, Django, PostgreSQL, Git, Redis, Celery, RabbitMQ
🟢от 1 500 до 2 000 $ на руки | от 3 до 6 лет

Продакт Разработчик Python CRM
🟢Python, Node.js, React, PostgreSQL, JavaScript, TypeScript, Django, Redux
🟢от 1 900 до 2 700 $ до вычета налогов | от 3 до 6 лет

Junior Consultant / German AI consulting company
🟢Английский язык, B2B маркетинг, Социальный маркетинг, Email маркетинг, Data Analysis, Python, Контент-маркетинг, B2B Продажи, Автоматизация, Нейронные сети, ChatGPT, Lean Startup, CRM,
🟢от 500 € на руки | от 1 до 3 лет
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 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.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Конвертер CSV в JSON

Напишите скрипт, который принимает путь к файлу CSV, конвертирует его содержимое в формат JSON и сохраняет результат в новый файл с тем же именем, но с расширением .json.

Пример:

id,name,age
1,Alice,30
2,Bob,25
3,Charlie,35

python csv_to_json.py data.csv

[
{"id": "1", "name": "Alice", "age": "30"},
{"id": "2", "name": "Bob", "age": "25"},
{"id": "3", "name": "Charlie", "age": "35"}
]


Решение задачи🔽

import csv
import json
import sys
import os

def csv_to_json(csv_file_path):
try:
json_file_path = os.path.splitext(csv_file_path)[0] + ".json"

with open(csv_file_path, 'r', encoding='utf-8') as csv_file:
reader = csv.DictReader(csv_file)
data = [row for row in reader]

with open(json_file_path, 'w', encoding='utf-8') as json_file:
json.dump(data, json_file, indent=4, ensure_ascii=False)

print(f"Файл успешно конвертирован: {json_file_path}")
except FileNotFoundError:
print(f"Ошибка: Файл {csv_file_path} не найден.")
except Exception as e:
print(f"Ошибка: {e}")

# Пример использования:
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 2:
print("Использование: python csv_to_json.py <путь_к_csv>")
else:
csv_to_json(sys.argv[1])
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 AJAX-запросы в Django на примере простейшего приложения сбора и показа сообщений

Статья предлагает простой мануал по использованию AJAX для динамического обновления страниц. Рассматривается взаимодействие фронтенда с AJAX и бэкенда на Django, с акцентом на минимализм кода для новичков.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Поиск пересечения двух списков

Напишите функцию, которая принимает два списка и возвращает новый список, содержащий только элементы, которые присутствуют в обоих списках. Порядок элементов в результирующем списке должен соответствовать их порядку в первом списке.

Пример:

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [3, 4, 5, 6, 7]

result = find_intersection(list1, list2)
print(result)
# Ожидаемый результат: [3, 4, 5]


Решение задачи🔽

def find_intersection(list1, list2):
set2 = set(list2)
return [item for item in list1 if item in set2]

# Пример использования:
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [3, 4, 5, 6, 7]

result = find_intersection(list1, list2)
print(result)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔎 Подборка вакансий для джунов

Data engineer (junior)
🟢SQL, PG/PL SQL, Python, Linux, Docker, Git, CI/CD
🟢Уровень дохода не указан | Без опыта

Junior Python Developer
🟢Python, Django, PostgreSQL, Clickhouse, NoSQL, Linux
🟢Уровень дохода не указан | Без опыта

Junior-разработчик на Python (Aiogram)
🟢Python, MySQL
🟢от 20 000 до 40 000 ₽ до вычета налогов | от 1 до 3 лет

Junior Python Developer
🟢Python, Django, PostgreSQL, ClickHouse, NoSQL, Linux
🟢Уровень дохода не указан | Без опыта
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM