⚙️ Создаем игрушечный оконный менеджер в ретро-стиле Windows 3.x на Python

Разбираемся, как воссоздать дух Windows 3.1 с помощью Python и Tkinter. Не ради ностальгии, а чтобы своими руками сделать простую оконную систему с винтажной душой и немного олдскула.

Читать...

👩‍💻 Опыт Звука: как реализовать рекомендательную систему аудиокниг с использованием больших языковых моделей (LLM)

В статье рассказывается, как в HiFi-стриминге «Звук» создали систему рекомендаций для аудиокниг. Разбираем подходы, алгоритмы и логику, лежащие в основе подбора похожих книг.

Читать...

👩‍💻 Генерация списка файлов в директории

Напишите Python-скрипт, который принимает путь к директории и выводит список всех файлов в ней, включая файлы во вложенных папках. Результат должен быть представлен в виде полного пути к файлам.

Решение задачи🔽

import os
import sys

def list_files(directory):
if not os.path.isdir(directory):
print(f"Ошибка: {directory} не является директориeй.")
return

for root, _, files in os.walk(directory):
for file in files:
print(os.path.join(root, file))

# Чтение пути из аргументов командной строки
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 2:
print("Использование: python list_files.py <path_to_directory>")
else:
list_files(sys.argv[1])

👩‍💻 Создаем своё приложение на Python(Tk)

Основы работы с Tkinter: изучаем популярную библиотеку для создания GUI-приложений на Python. В статье пошагово разберем, как разработать простое графическое приложение.

Читать...

⚙️ 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

⚙️ Это путь воина: как я выучил Python и Go с помощью Цеттелькастена и кому точно не рекомендую метод

В статье показывают, как метод Цеттелькастен помогает прокачать самообучение программированию. Объяснят разницу между обычными конспектами и структурированными заметками и зачем всё это вообще нужно.

Читать...

⏰ Проверяй время на задачу в два этапа

Оценил задачу в 2 часа — а сидишь над ней уже третий день? Типичная история.

👉 Совет: сначала оцени время на задачу в лоб. Потом задай себе вопрос: "А что я точно не учёл?". Подумай о зависимостях, тестах, проверках, ревью. Реальное время почти всегда x2 от первой оценки.

👩‍💻 Разрабатываем первое AI приложение

Статья анализирует роль языка и цифровизации в накоплении и передаче знаний. Обсуждаются вызовы структурирования данных, которые, несмотря на успехи машинного обучения и реляционных баз, всё ещё затрудняют полное понимание накопленной информации.

Читать...

👩‍💻 Подсчёт количества слов в строке

Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает словарь, где ключами являются слова из строки, а значениями — количество их вхождений. Игнорируйте регистр и знаки препинания.

Пример:

text = "Hello, world! Hello Python world."
result = count_words(text)
print(result)  
# Ожидаемый результат: {'hello': 2, 'world': 2, 'python': 1}

Решение задачи🔽

import re
from collections import Counter

def count_words(text):
# Убираем знаки препинания и приводим к нижнему регистру
words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())
# Подсчитываем количество вхождений каждого слова
return Counter(words)

# Пример использования:
text = "Hello, world! Hello Python world."
result = count_words(text)
print(result)
# Ожидаемый результат: {'hello': 2, 'world': 2, 'python': 1}

👩‍💻 Рабочий чекер, попал ли ваш сайт под фильтр Гугл — бесплатно

В статье чувак не нашёл нормальных бесплатных чекеров гуглофильтров и запилил свой. На Python, с визуализацией в Dash. Показывает как отследить фильтры сайта по данным из Google Search Console.

Читать...

🔎 Подборка вакансий для джунов

Junior Python Developer
🟢Python, Flask, MySQL/PostgreSQL, API, HTML, CSS, Docker, Git
🟢от 130 000 до 300 000 ₽ | Без опыта​

Junior Data Engineer
🟢Python, SQL, ETL, Apache Airflow, PostgreSQL, MySQL, Databricks
🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года​

Junior Python Developer
🟢Python, FastAPI/Django/Flask, Git, SQLAlchemy, Docker, PostgreSQL/MySQL/MongoDB/Redis
🟢от 70 000 ₽ | Без опыта

👩‍💻 Состояние производительности Python 3.13: Free-Threading

Статья посвящена новому free-threaded режиму в CPython 3.13, который открывает возможности параллельного выполнения потоков. Рассматриваются особенности его использования и влияние на производительность.

Читать...

👩‍💻 Под капотом Pine Script: как устроен и для чего используется язык TradingView

В статье рассказывается, как работает Pine Script — язык для создания индикаторов и стратегий прямо в TradingView. Покажут базовые приёмы, разберут фишки и дадут примеры на GitHub.

Читать...

👩‍💻 Генерация цветовых градиентов для дашбордов Dash и отдельных графиков Plotly

Рассказывается, как автоматически строить адаптивные цветовые градиенты для категорий в дашбордах на Dash/Plotly, чтобы не мучиться с ручной палитрой. Есть примеры и готовый код.

Читать...

👩‍💻 Напишите декоратор для замера времени выполнения функции

Создайте декоратор measure_time, который измеряет, сколько времени заняла работа функции. Это полезно при профилировании кода, особенно если вы оптимизируете производительность.

Решение задачи🔽

import time

def measure_time(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
duration = time.time() - start
print(f'Функция {func.__name__} выполнена за {duration:.4f} секунд')
return result
return wrapper

# Пример использования:
@measure_time
def slow_operation():
time.sleep(2)
return "Готово!"

print(slow_operation()) # Функция slow_operation выполнена за 2.00 секунд

👩‍💻 Проверка теории повторяемости биржевых графиков

Данная статья навеяна мнением о том, что все участки биржевых графиков в прошлом уже повторялись, потому что поведение участников рынка подчиняется типовым сценариям. И если оцифровать все графики, то можно находить похожие участки в текущий момент времени и предполагать, какое движение будет в ближайшее время.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Мои Red-Flags при устройстве в IT-компании: Как не стать гребцом. Часть 2

• Как строить карьеру в корпорации

• История: работа в чешском Red Hat

• Циничные заметки о карьере в IT от «гейткипера»

• Моя петиция EB-1A на грин-карту талантов, одобренная с первой попытки

👩‍💻 Пишем небольшой терминал на python #1. Файловая система

Рассказываю, как начать писать терминал на Python с собственной примитивной файловой системой — первая часть серии. Стартуем с filesystem.py и классов для диска и файлов.

Читать...

⚙️ Что такое enumerate() в Python и зачем он нужен?

enumerate() — это встроенная функция, которая добавляет счётчик к итерируемому объекту. Полезна, когда нужно получить и индекс, и значение при переборе списка, строки или любого итератора.

➡️ Пример:

fruits = ['яблоко', 'банан', 'вишня']

for index, fruit in enumerate(fruits):
    print(f"{index}: {fruit}")

0: яблоко  
1: банан  
2: вишня

🗣️ Без enumerate() пришлось бы вручную управлять счётчиком. Это делает код чище, читаемее и более "питоничным".

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Всё про конфиги

Материалы лекции про конфигурационные файлы — все основные аспекты написания и использования конфигов для самых маленьких, примеры кода на python.

Читать...

🔗 Логику пиши отдельно от инфраструктуры

Если твой код тесно связан с базой, API или файлами — он плохо тестируется и трудно меняется.

👉 Совет: отделяй логику от среды. Пиши так, чтобы алгоритмы можно было прогнать без подключения к реальному сервису. Это ускорит разработку и позволит использовать код повторно, где угодно.