Используем контекстный менеджер для безопасной работы с БД

Многие новички забывают закрывать соединения с базой данных, что может привести к утечкам ресурсов и блокировкам. Контекстный менеджер (with) упрощает работу с базой и автоматически закрывает соединение даже при ошибках.

🎯 Итог
Используй with при работе с базой данных — это гарантирует автоматическое закрытие соединения и делает код надёжнее и чище.

⚙️ Использование __slots__ для экономии памяти

По умолчанию Python хранит атрибуты объектов в словаре (__dict__), что удобно, но затратно по памяти. Если вы создаёте множество однотипных объектов, можно использовать slots, чтобы ограничить список допустимых атрибутов и сократить потребление памяти.

Проверка кода теперь на AI

На конференции ЦИПР-2025 СберТех представил GigaCode-агента — новый AI-инструмент для рецензирования кода. Он автоматически анализирует изменения в коде, ищет ошибки и уязвимости, а еще дает советы по оптимизации. Это уже не просто AI-помощник — это полноценный участник команды!

Агент может объяснять правки в режиме диалога или же проверять запросы на слияние автоматически. Это помогает сократить время на рутинный код-ревью, бороться с багами и сосредоточиться на более сложных задачах.

Инструмент доступен бесплатно всем пользователям GitVerse, от одиночных разработчиков до команд.

Испытайте агента в деле по ссылке и отдайте скучную рутину AI!

🧠 Умное логгирование исключений с exc_info=True

Когда ловишь исключение и хочешь залоггировать стек, многие забывают важный параметр.

🎯 Итог
Добавляй exc_info=True к логгированию исключений — получишь полный стек и не потеряешь важные детали при отладке.

🧠 Переопределение стандартного поведения функций через декоратор

Иногда хочется обернуть функцию, чтобы автоматически логировать её вызов или измерять время исполнения. Это удобно делать через декоратор.

🎯 Итог
Декораторы позволяют добавлять поведение к функциям, не изменяя их напрямую. Это мощный инструмент для логирования, кэширования, авторизации и прочих нужд.

🗂 Быстрое создание вложенных словарей с defaultdict

Если ты работаешь с вложенными структурами типа dict of dict, можно избавиться от лишних проверок на наличие ключей, используя collections.defaultdict.

📌 Это особенно удобно при подсчёте данных или построении динамических структур.

🎯 Итог
С помощью defaultdict можно упростить работу с вложенными словарями и избежать лишней проверки наличия ключей. Идеально подходит для счётчиков и агрегаций.

🎯 Набор на бесплатное обучение в 2025 году продолжается!

Если вы хотите сменить профессию или получить новые навыки — сейчас самое время.

Участие в проекте бесплатное, но количество мест ограничено❗️

В проекте более 200 тыс. человек уже прошли обучение и улучшили свои компетенции 🔥

Обучение по востребованным направлениям, удобный формат и реальный шанс изменить карьеру — всё это ждёт вас в проекте.

Присоединяйтесь,

➡️ Подпишитесь на канал!

Реклама ООО АДИ Групп ИНН 7017283529

🧹 Удаление дубликатов при сохранении порядка

Обычно set() убирает дубликаты, но не сохраняет порядок.

dict.fromkeys() создаёт словарь, где ключи — элементы списка (они уникальны), и при этом сохраняет порядок добавления (с Python 3.7+).

🎯 Итог
Чтобы быстро убрать дубликаты и сохранить порядок, используй list(dict.fromkeys(...)). Эффективно и элегантно.

🧵 Распаковка словаря в аргументы функции

Иногда нужно передать значения из словаря в функцию — можно сделать это красиво и лаконично.

**data автоматически распакует ключи словаря как имена аргументов, а значения — как аргументы функции.

🎯 Итог
Когда у тебя есть словарь с нужными данными, не передавай каждый параметр вручную — просто используй **. Это сокращает код и повышает читаемость.

❓ Как перейти в Data Science

Не секрет, что сфера Data Science сейчас переживает настоящий бум. За последние 10 лет число вакансий выросло в 30 раз, а медианная зарплата стартует от 200 000 ₽ в месяц (у senior-специалистов она легко превышает 500 000 ₽ в месяц).

В связи с этим многие представители смежных профессий задумываются о переходе в Data Science, но задаются вопросами:

🤔 Подходит ли мне эта сфера?
🤔 Какую специализацию внутри наук о данных выбрать?
🤔 С чего начать карьерный переход?

Если вы тоже об этом задумываетесь, предлагаем вам пройти небольшой тест от методологов магистерской программы МФТИ «Науки о данных».

Ответьте на 6 вопросов о вашем опыте и интересах и получите персональную рекомендацию:
👉 Какая специализация внутри Data Science вам подходит.
👉 Как построить карьерный переход в эту профессию.

➡️ Пройти тест ⬅️

🪄 Получение имени текущей функции: inspect.currentframe()

Иногда при отладке или логировании полезно автоматически узнать, в какой функции сейчас выполняется код — без хардкода имени вручную.

🎯 Итог
С помощью inspect.currentframe().f_code.co_name можно динамически получить имя текущей функции. Отлично подходит для логирования и отладки.