About Python [ru]
6.38K subscribers
315 photos
1 video
1.66K 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
👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая генерирует случайный пароль заданной длины. Пароль должен содержать буквы в верхнем и нижнем регистре, цифры и специальные символы.

➡️ Пример:

print(generate_password(12))  # Ожидаемый результат: Например, "A1b@c3D#e4F!"


Решение задачи ⬇️

import random
import string

def generate_password(length):
if length < 4: # Минимальная длина для разнообразия символов
raise ValueError("Длина пароля должна быть не менее 4 символов")

all_characters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation
password = [
random.choice(string.ascii_lowercase),
random.choice(string.ascii_uppercase),
random.choice(string.digits),
random.choice(string.punctuation),
]
password += random.choices(all_characters, k=length - 4)
random.shuffle(password)
return ''.join(password)

# Пример использования:
print(generate_password(12))
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔎 Подборка вакансий для джунов

Junior Python Developer
🟢Python, Django, FastAPI, Flask, AsyncIO, SQLAlchemy, PostgreSQL, Docker, Pytest, GNU/Linux
🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года опыта

Python разработчик/developer в IT-банк
🟢Python 3, FastAPI, Flask, PostgreSQL, MySQL, Kafka, Cassandra, Clickhouse, Redis, Elasticsearch, Асинхронное программирование, Многопоточное программирование
🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет опыта

Junior Python Developer
🟢Python, Django, FastAPI, Flask, AsyncIO, SQLAlchemy, PostgreSQL, Docker, Pytest, GNU/Linux
🟢Уровень дохода не указан | Без опыта
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 FastAPI + APScheduler: Простой пошаговый гайд по созданию асинхронного API для мониторинга валют по расписанию на Python

Статья объясняет создание асинхронного API на FastAPI для мониторинга валютных курсов. Рассматриваются парсинг данных, настройка APScheduler, аутентификация и развертывание сервиса с фильтрацией и REST API.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Что такое list comprehension в Python и как он работает?

List comprehension — это лаконичный способ создания списков в Python. С его помощью можно быстро преобразовать или отфильтровать элементы из другого итерируемого объекта, написав компактный и читаемый код.

➡️ Пример:

# Создание списка квадратов чисел от 0 до 9
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# Фильтрация чётных чисел
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(evens) # [0, 2, 4, 6, 8]


🗣️ List comprehension позволяет комбинировать создание и обработку списков в одну строку, что делает код более компактным и удобным для чтения. Однако его стоит использовать разумно, чтобы не усложнять логику.


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

Backend Python Developer
Python, REST
от 150 000 до 200 000 ₽ | Средний (Middle)

Python разработчик
Python, ООП, PostgreSQL, REST, Docker, SOAP, Паттерны проектирования
до 250 000 ₽ | Средний (Middle)

Backend разработчик
Python, RabbitMQ, WebSockets, FastAPI
от 200 000 ₽ | Средний (Middle)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Сборщик мусора CPython и его влияние на производительность приложения

Статья раскрывает механизмы управления памятью в CPython, уделяя особое внимание циклическому сборщику мусора (GC). Рассматриваются его работа, запуск и влияние на производительность приложений.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
👩‍💻 Задачка по Python

Напишите скрипт, который принимает два текстовых файла и выводит строки, которые отличаются между ними.

➡️ Пример:

python compare_files.py file1.txt file2.txt

Различия:
file1.txt: Python is amazing.
file2.txt: Python is great.
file1.txt: This is file one.
file2.txt: This is file two.


Решение задачи ⬇️

def compare_files(file1_path, file2_path):
try:
with open(file1_path, 'r', encoding='utf-8') as file1, open(file2_path, 'r', encoding='utf-8') as file2:
file1_lines = file1.readlines()
file2_lines = file2.readlines()

max_lines = max(len(file1_lines), len(file2_lines))
print("Различия:")

for i in range(max_lines):
line1 = file1_lines[i].strip() if i < len(file1_lines) else "<пусто>"
line2 = file2_lines[i].strip() if i < len(file2_lines) else "<пусто>"

if line1 != line2:
print(f"file1.txt: {line1}")
print(f"file2.txt: {line2}")

except FileNotFoundError as e:
print(f"Ошибка: {e}")
except Exception as e:
print(f"Ошибка: {e}")

# Пример использования:
if __name__ == "__main__":
import sys
if len(sys.argv) < 3:
print("Использование: python compare_files.py <file1> <file2>")
else:
compare_files(sys.argv[1], sys.argv[2])
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 7 продвинутых приемов pandas для науки о данных

Статья делится 7 продвинутыми приёмами работы с pandas для оптимизации задач анализа данных. Рассматриваются, например, итерации по группам с df.groupby().iter() и другие способы упростить повторяющиеся операции.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Объединяем фреймы данных в pandas: две самые распространённые операции

Статья рассматривает автоматизацию объединения таблиц с биохимическими показателями крови, поступающих из разных клиник. Показано, как с помощью одной команды в pandas легко объединить данные, несмотря на различия в порядке столбцов.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💼 «Хочу уволиться, но боюсь»: что делать

«Завтра напишу заявление об увольнении» — фраза, которую многие повторяют каждый понедельник, но так и не решаются на перемены. Сегодня поговорим о том, как перестать саботировать собственную карьеру и научиться управлять страхом перемен. Спойлер: дело не в лени и не в комфортной зарплате.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN 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 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 сеньоров

Python разработчик
Python 3, PyQt6, Qpid, Docker, SQLAlchemy, pydantic, lxml, pytest, RedHat JBOSS AMQ, ActiveMQ Artemis, IBM WebSphere MQ
Уровень дохода не указан | от 5 лет

Python разработчик
Python 3, FastAPI, Flask, PostgreSQL, MySQL, Kafka, Cassandra, Clickhouse, Redis, Elasticsearch, Kubernetes
Уровень дохода не указан | от 3 лет

Python developer / Разработчик Python (KORNFELD)
Python 3, Linux, Bash, Docker, SNMP, NETCONF, RESTCONF, RIP, OSPF, BGP
Уровень дохода не указан | опыт не указан

Python Developer
Python 3, FastAPI, Flask, SQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, RabbitMQ, s3, Minio, Nginx, Docker, Keycloak, GIT, CI/CD, Linux
Уровень дохода не указан | от 2 лет

Senior Python Developer
Python 3, Flask, FastAPI, Redis, Kafka, PostgreSQL, Clickhouse, Airflow, Elasticsearch, Jenkins, Kubernetes
Уровень дохода не указан | от 3 лет
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
⚡️ Переписывай старый код без страха

Боишься трогать старый код, потому что «он вроде работает»? Но что, если его можно сделать проще и чище?

👉 Совет: выделяй время на постепенный рефакторинг. Начни с мелких улучшений: убери дублирование, назови переменные понятнее. Не обязательно всё менять сразу — маленькие шаги делают проект лучше.
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
👩‍💻 Django + Zoho CRM: как управлять данными без головной боли

Статья рассказывает о процессе интеграции Django с Zoho CRM. Рассматриваются шаги настройки: подготовка среды, работа с вебхуками и реализация асинхронной обработки данных через Celery для повышения эффективности.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Фильтрация списка словарей

Напишите функцию, которая принимает список словарей и фильтрует его, возвращая только те словари, в которых значение указанного ключа превышает заданное значение.

Пример:

data = [
{"name": "Alice", "age": 25},
{"name": "Bob", "age": 30},
{"name": "Charlie", "age": 20},
{"name": "Diana", "age": 35}
]

result = filter_by_key(data, "age", 25)
print(result)
# Ожидаемый результат:
# [
# {"name": "Bob", "age": 30},
# {"name": "Diana", "age": 35}
# ]


Решение задачи🔽

def filter_by_key(data, key, threshold):
return [item for item in data if item.get(key, 0) > threshold]

# Пример использования:
data = [
{"name": "Alice", "age": 25},
{"name": "Bob", "age": 30},
{"name": "Charlie", "age": 20},
{"name": "Diana", "age": 35}
]

result = filter_by_key(data, "age", 25)
print(result)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💬 Как автоматизировать свою переписку с девушкой в Telegram

Как автоматизировать напоминания и организацию общения с девушками, чтобы не забывать проявлять внимание. Без чат-ботов, только простые инструменты для старта диалога и управления коммуникацией.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM