Работа с протоколом SNMP для управления сетевыми устройствами.

Привет! Сегодня мы окунемся в мир сетей — разберемся, как с помощью Python управлять сетевыми устройствами через протокол SNMP. Если тебе кажется, что это сложно — спешу успокоить: всё на удивление просто, особенно если использовать правильные библиотеки.

SNMP (Simple Network Management Protocol) — это протокол, который позволяет считывать информацию о состоянии устройств в сети и даже управлять ими. Чаще всего его используют для мониторинга роутеров, свитчей, принтеров и серверов.

Для работы с SNMP в Python существует отличная библиотека — pysnmp. Она поддерживает все версии протокола и предоставляет простой интерфейс для запросов.

Установим её:

pip install pysnmp

Разберем простой пример: считаем системное имя (sysName) устройства.

from pysnmp.hlapi import *

iterator = getCmd(
    SnmpEngine(),
    CommunityData('public', mpModel=0),  # SNMPv1/v2c
    UdpTransportTarget(('192.168.1.1', 161)),
    ContextData(),
    ObjectType(ObjectIdentity('SNMPv2-MIB', 'sysName', 0))
)

errorIndication, errorStatus, errorIndex, varBinds = next(iterator)

if errorIndication:
    print(f"Error: {errorIndication}")
elif errorStatus:
    print(f"{errorStatus.prettyPrint()} at {errorIndex}")
else:
    for varBind in varBinds:
        print(f"{varBind[0].prettyPrint()} = {varBind[1].prettyPrint()}")

В этом скрипте мы запрашиваем объект sysName.0, который представляет имя хоста. Обрати внимание: указывается IP-адрес устройства и SNMP-комьюнити. Здесь мы используем community public, распространённое значение по умолчанию — но лучше использовать свою для безопасности.

Теперь пример посложнее: соберем список интерфейсов.

from pysnmp.hlapi import *

for (errorIndication,
     errorStatus,
     errorIndex,
     varBinds) in nextCmd(SnmpEngine(),
                          CommunityData('public'),
                          UdpTransportTarget(('192.168.1.1', 161)),
                          ContextData(),
                          ObjectType(ObjectIdentity('IF-MIB', 'ifDescr')),
                          lexicographicMode=False):
    if errorIndication:
        print(f"Error: {errorIndication}")
        break
    elif errorStatus:
        print(f"{errorStatus.prettyPrint()} at {errorIndex}")
        break
    else:
        for varBind in varBinds:
            print(f"{varBind[0]} = {varBind[1]}")

Функция nextCmd выполняет последовательный опрос — это удобно, когда нужно пройти по дереву OID'ов, например, чтобы получить список интерфейсов.

А теперь — изюминка! Через SNMP можно не только читать данные, но и изменять параметры. Например, выключить интерфейс. Но для этого нужно использовать права на запись, а значит подбирать правильное community и понимать последствия.

Вот пример с setCmd:

from pysnmp.hlapi import *

errorIndication, errorStatus, errorIndex, varBinds = next(
    setCmd(SnmpEngine(),
           CommunityData('private'),  # community с правами записи
           UdpTransportTarget(('192.168.1.1', 161)),
           ContextData(),
           ObjectType(ObjectIdentity('IF-MIB', 'ifAdminStatus', 2), Integer(2)))  # 2 = down
)

if errorIndication:
    print(f"Error: {errorIndication}")
elif errorStatus:
    print(f"{errorStatus.prettyPrint()} at {errorIndex}")
else:
    print("Interface disabled successfully")

Осторожно: этим можно на самом деле отключить интерфейс маршрутизатора! Так что всегда проверяй документацию и тестируй в безопасной среде.

На этом всё. SNMP — мощный инструмент в арсенале Python-программиста, особенно если ты работаешь с сетевым оборудованием. Надеюсь, теперь ты смотришь на сетевые протоколы без страха — скорее с азартом исследователя.

Увидимся в следующих постах!
— Иван

Работа с текстом: использование модуля textwrap для форматирования строк

📦 Python для начинающих: форматируем текст как профи с помощью textwrap

Привет! С вами Иван, и сегодня я расскажу про один из тех модулей стандартной библиотеки Python, который редко упоминают, но который может прилично упростить жизнь — особенно, если вы работаете с текстами. Речь пойдет о модуле textwrap. Он помогает красиво разносить текст по строкам, контролировать ширину текста, оформлять вывод — всего лишь парой строк кода.

Представьте, что вы делаете консольный словарь, новостной бот или пишете отчет в текстовый файл. Текст должен хорошо читаться, особенно в терминале. Вот тут в игру вступает textwrap.

Начнем с простого:

import textwrap

sample_text = "Python is a powerful high-level programming language known for its readability and versatility."

wrapped = textwrap.fill(sample_text, width=40)
print(wrapped)

Результат будет такой:

Python is a powerful high-level
programming language known for its
readability and versatility.

Функция fill возвращает строку, где длинный текст красиво "перенесен" на несколько строк, каждая — не длиннее 40 символов. Если больше — строки будут обрезаться и переноситься.

Теперь представим, что вы хотите получить список строк, чтобы, например, написать их в файл построчно. Тогда подойдет метод wrap:

lines = textwrap.wrap(sample_text, width=30)
for line in lines:
    print(line)

Результат:

Python is a powerful high-
level programming language
known for its readability and
versatility.

Но это еще не всё! Бывали ли у вас случаи, когда нужно было красиво оформить блок текста с отступом или добавить префикс к каждой строке, например, "> " для цитаты? Вот как это делается:

quote = textwrap.fill(sample_text, width=50, initial_indent="> ", subsequent_indent="> ")
print(quote)

Получим:

> Python is a powerful high-level programming
> language known for its readability and
> versatility.

А ещё есть текстовая "обрезка". Не всегда хочется показывать пользователю весь текст. Иногда достаточно одного абзаца. Вот как можно аккуратно "усечь" строку до нужного количества символов с добавлением троеточия:

short = textwrap.shorten(sample_text, width=50, placeholder="...")
print(short)

Вывод:

Python is a powerful high-level programming...

textwrap — это простой, но мощный способ сделать текст более читаемым и привлекательным прямо из консоли. Особенно он полезен, если вы оформляете сообщения, вывод или простые отчеты в текстовые файлы. Не стоит недооценивать, насколько визуальная чистота и читаемость важны даже в командной строке.

На этом всё. Форматируйте с умом — и пиши красиво, даже в консоли! 👨‍💻

– Иван.

Как извлекать метаданные из изображений с помощью PIL

Как извлекать метаданные из изображений с помощью PIL

Привет! Сегодня разберёмся, как с помощью библиотеки PIL (а точнее — её форка Pillow) извлекать метаданные из изображений. Возможно, ты удивишься, но внутри фотографии может скрываться целая история: модель камеры, геолокация съёмки, ориентация, дата и даже настройки экспозиции. Эта информация называется EXIF (Exchangeable Image File Format). Так что давай копнём глубже!

📸 Что такое EXIF?

Многие изображения, особенно сделанные на смартфоны или цифровые камеры, содержат EXIF-метаданные. Они встраиваются внутрь JPEG-файлов и могут включать:

- Дату и время съёмки
- Геолокацию (если включена на устройстве)
- Параметры камеры (ISO, диафрагма, выдержка)
- Модель устройства

Для извлечения этой информации, мы будем использовать библиотеку Pillow.

📦 Установка Pillow

Если у тебя ещё не установлена Pillow, пора это исправить:

pip install pillow

🔍 Пример 1: Извлекаем EXIF

from PIL import Image
from PIL.ExifTags import TAGS

def get_exif_data(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    exif_data = image._getexif()
    
    if not exif_data:
        return {}

    readable_exif = {}
    for tag, value in exif_data.items():
        tag_name = TAGS.get(tag, tag)
        readable_exif[tag_name] = value
    return readable_exif

metadata = get_exif_data("example.jpg")

for key, value in metadata.items():
    print(f"{key}: {value}")

В этой функции мы используем _getexif(), чтобы достать "сырой" словарь с числовыми тегами. Затем мы красиво преобразуем их в читаемые названия с помощью словаря TAGS.

🗺 Пример 2: Достаём координаты

EXIF может содержать GPS-информацию, но она закодирована хитро. Примерно так выглядит выделение широты и долготы:

from PIL.ExifTags import GPSTAGS

def get_gps_info(exif_data):
    gps_info = exif_data.get("GPSInfo")
    if not gps_info:
        return None
    
    gps_data = {}
    for key in gps_info:
        name = GPSTAGS.get(key, key)
        gps_data[name] = gps_info[key]
    return gps_data

gps = get_gps_info(metadata)
print(gps)

Чтобы перевести координаты в привычный вид (десятичные градусы), нужно будет ещё немного математики — но это тема для отдельного поста.

💡 Полезные советы

- Не все изображения содержат EXIF. Лучше проверяй, что _getexif() не вернул None.
- Некоторые поля, особенно GPS, могут не присутствовать даже если они поддерживаются.
- Для более продвинутой работы с GPS или редактирования EXIF-данных рекомендую посмотреть сторону библиотеки piexif.

📌 Заключение

Pillow даёт простой способ заглянуть в "паспорт" изображения. Если ты занимаешься обработкой фото, создаёшь галереи или строишь приложения с геометками — умение читать EXIF точно тебе пригодится.

На сегодня всё, с тобой был Иван. Программируй с интересом!

Создание диаграмм и графиков с использованием Plotly Express

💡 Python для начинающих: создаем диаграммы и графики с Plotly Express

Привет! Я — Иван, и сегодня в нашем блоге мы познакомимся с одной из самых визуально приятных и мощных библиотек для создания интерактивных графиков в Python — Plotly Express.

Если вы устали от статичных графиков из matplotlib и хотите добавить немного “вау”-эффекта в свои визуализации, Plotly Express вас точно не разочарует. Прост в использовании, эффектен с первого взгляда — идеальный инструмент для тех, кто только начинает погружаться в анализ данных.

📦 Установка

Для начала нужно установить Plotly (если ещё не установлено):

pip install plotly

📊 Первая диаграмма — разброс на макс

Представим, что у нас есть простой датафрейм с ростом и весом людей. Построим график рассеяния:

import plotly.express as px
import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'height_cm': [160, 165, 170, 175, 180, 185],
    'weight_kg': [55, 60, 65, 72, 80, 90],
    'gender': ['female', 'female', 'male', 'male', 'male', 'female']
})

fig = px.scatter(data,
                 x='height_cm',
                 y='weight_kg',
                 color='gender',
                 title='Height vs Weight')
fig.show()

Что круто: график интерактивный. Можно навести курсор на точку и увидеть значения. А ещё можно приближать, выделять область и даже сохранять изображение в PNG без усилий.

📈 Линии? Не вопрос!

Допустим, у нас есть рост населения по годам. Построим линейную диаграмму:

df = pd.DataFrame({
    'year': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020],
    'population': [7.2, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8]
})

fig = px.line(df, x='year', y='population', title='World Population Over Time')
fig.show()

⏱ Одной строкой — и дашборд готов

Вместо десятка строк кода ты получаешь красивую интерактивную визуализацию буквально двумя-тремя строчками. И это особенно полезно при быстрой работе с данными — будь то исследовательский анализ (EDA) или презентация результата.

📚 Несколько дополнительных идей

- px.bar — строит столбчатые диаграммы
- px.pie — для круговых диаграмм
- px.histogram — удобно строить распределения
- px.box — boxplot без боли

Каждая из функций поддерживает такие параметры, как color, size, symbol, facetrow и facetcol — они позволяют легко группировать и сравнивать данные по категориям без сложных манипуляций.

🧙‍♂️ Заключение

Plotly Express — это мощь и простота в одном флаконе. Если ты начинаешь свой путь в анализе данных и хочешь делать визуализации, которые впечатляют — дай этой библиотеке шанс. Начни с простого scatter, поиграй со стилями... и ты не заметишь, как она станет любимой частью твоего стека.

До встречи в следующем посте! 🐍

Разработка приложений для автоматизации задач с помощью pyautogui

Привет, друзья! С вами Иван.

Сегодня я хочу рассказать о весьма интересной библиотеке в Python — pyautogui. Это настоящая палочка-выручалочка, если вы задумали автоматизировать скучные, однообразные операции за компьютером: клики, прокрутки, нажатия клавиш. Звучит как магия? В каком-то смысле — да. Но магия здесь вполне осязаемая и практичная.

Библиотека pyautogui позволяет управлять мышью и клавиатурой так, будто это делает человек. Она отлично подойдёт для создания мини-утилит, которые автоматизируют, например, повторяющиеся шаги в рабочем процессе: заполнение форм, открытие и сохранение файлов, сортировка электронных писем… список можно продолжать.

Установить pyautogui можно так:

pip install pyautogui

⚙️ Пример 1 — Автоматическое открытие калькулятора и ввод операций:

Представим, что у вас Windows, и вы хотите запустить калькулятор и выполнить в нём простую операцию: ввести «123 + 456». Вот как это можно реализовать (пример под Windows):

import pyautogui
import time
import subprocess

subprocess.Popen("calc.exe")  # Запускаем калькулятор
time.sleep(2)  # Ждём, пока откроется окно

pyautogui.write('123')
pyautogui.press('+')
pyautogui.write('456')
pyautogui.press('enter')

Удивительно просто, правда? Вы будто нажимаете клавиши сами, но делает это скрипт.

🖱️ Пример 2 — Автокликер:

Вы играете или регулярно работаете с интерфейсом, где нужно часто кликать по определённой области экрана? Не проблема:

import pyautogui
import time

time.sleep(3)  # У вас есть 3 секунды, чтобы навести курсор
for i in range(10):
    pyautogui.click()
    time.sleep(0.5)

Этот скрипт делает 10 кликов мышью с полсекундной задержкой. Особенно удобно, если вам нужно 100 раз подтвердить однотипное действие (например, в старой ERP-системе).

📸 Пример 3 — Поиск элемента на экране:

pyautogui умеет искать изображения на экране — это значит, что вы можете не просто “тыкать в координаты”, а находить кнопки и управлять GUI умно:

import pyautogui
import time

location = pyautogui.locateOnScreen('submit_button.png', confidence=0.8)
if location:
    pyautogui.click(location)
else:
    print("Button not found!")

Функция locateOnScreen ищет фрагмент изображения на экране. Это даёт гибкость: автоматизация не привязана к жёстким координатам и будет работать даже при сдвиге окон.

🛑 Немного предосторожностей:

- pyautogui не знает, что делает ваша система. Он просто нажимает и кликает.
- Будьте осторожны с автоматическим вводом: можно случайно отправить ненужную почту или удалить файл.
- Хотите резко остановить выполнение? Используйте сочетание клавиш Ctrl + C или установите failsafe:

pyautogui.FAILSAFE = True

Если курсор мыши резко увести в верхний левый угол экрана — выполнение остановится.

⏹️ Заключение

pyautogui — простой путь в мир автоматизации пользовательского интерфейса. Он особенно полезен для начинающих, чтобы понять, «как думает компьютер», и почувствовать силу Python в реальных задачах. Подходит для мелких рутин, ежедневных кликов и даже базового тестирования GUI.

Желаю вам меньше рутинных задач и больше интересных скриптов!

Как подключаться к REST API и обрабатывать JSON-ответы

Как подключаться к REST API и обрабатывать JSON-ответы

REST API и Python: работаем с JSON как профи

Привет! Сегодня мы окунемся в одну из самых востребованных тем — как с помощью Python подключаться к REST API и работать с JSON-ответами.

В мире, где всё общается со всем через интернет, умение "разговаривать" с другими сервисами через их API — почти что суперсила. Показываю, как включить эту суперсилу.

Начнем с самого популярного инструмента для HTTP-запросов в Python — библиотеки requests.

Установи её, если ещё не установлена:

pip install requests

Теперь — практика. Допустим, ты хочешь получить список фактов о котах (почему бы и нет?). Есть открытое API: https://catfact.ninja

Пример простого GET-запроса:

import requests

url = 'https://catfact.ninja/fact'
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(f"Random cat fact: {data['fact']}")
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")

Здесь мы:

1. Отправляем GET-запрос.
2. Получаем результат в формате JSON.
3. Извлекаем нужное поле (fact) и выводим его.

А теперь давай усложним задачу. Есть API, которое возвращает список пользователей: https://jsonplaceholder.typicode.com/users

Получим их и выведем имена:

import requests

url = 'https://jsonplaceholder.typicode.com/users'
response = requests.get(url)

if response.ok:
    users = response.json()
    for user in users:
        print(f"{user['name']} - {user['email']}")
else:
    print("Failed to fetch users.")

Как видишь, response.json() — это просто Python-словарь или список. Не нужно парсить вручную, всё уже удобно преобразовано.

Иногда API требует параметры. Пример — получить 5 случайных фактов о котах:

import requests

url = 'https://catfact.ninja/facts'
params = {'limit': 5}
response = requests.get(url, params=params)

if response.ok:
    facts = response.json()['data']
    for fact in facts:
        print(f"- {fact['fact']}")
else:
    print("Something went wrong...")

Обращай внимание: параметр params добавляет query string к URL автоматически.

📌 Несколько полезных советов:

- Проверяй response.status_code или response.ok, чтобы понимать, всё ли прошло хорошо.
- Используй try-except вокруг response.json(), если не уверен, что ответ в формате JSON.
- Заголовки (headers) можно передавать через параметр headers, если API требует авторизации или определённого контента.

В следующий раз разберем, как отправлять POST-запросы и авторизовываться через токены. А пока — подключайся к миру REST API, и пусть JSON будет с тобой!

Введение в модуль collections: где и как использовать deque

Привет! Меня зовут Иван, и сегодня мы заглянем в один из скрытых уголков стандартной библиотеки Python — модуль collections, а точнее, познакомимся с универсальным инструментом deque. Если вы до сих пор используете list там, где нужна очередь или стек — самое время изменить подход!

🔁 Что такое deque?

deque расшифровывается как “double-ended queue” — двусторонняя очередь. Это структура данных, в которую можно эффективно добавлять и удалять элементы как с начала, так и с конца. На практике deque особенно полезна в тех случаях, где list начинает “тормозить”.

Создается просто:

from collections import deque

dq = deque()

По умолчанию deque бесконечен, но можно установить максимальную длину:

dq = deque(maxlen=5)

📌 В чем преимущество deque?

Добавление и удаление с концов deque выполняется за O(1). Для сравнения, у list это O(n) при удалении с начала списка. Почувствуйте разницу, когда работаете с большими объёмами данных.

🧪 Пример 1: реализация очереди

Представим, что мы моделируем очередь из пользователей. С list это будет невыгодно, а вот deque идеально подходит:

from collections import deque

queue = deque()

queue.append("user1")
queue.append("user2")
queue.append("user3")

# Первый зашёл, первый вышел
first_in_line = queue.popleft()
print(first_in_line)  # user1

append() — добавить в конец, popleft() — забрать с начала. Идеальная очередь!

🌀 Пример 2: реализация стека

Хочешь стек вместо очереди? Пожалуйста!

stack = deque()

stack.append("task1")
stack.append("task2")

# Последний зашёл, первый вышел
last_task = stack.pop()
print(last_task)  # task2

Всё как в классике. append + pop для работы как со стеком.

🔄 Пример 3: ограниченная история (максимальная длина)

Представим историю последних действий пользователя:

history = deque(maxlen=3)

history.append("login")
history.append("view_page")
history.append("edit_profile")
history.append("logout")  # login будет удален

print(history)  # deque(['view_page', 'edit_profile', 'logout'])

Это очень удобно — не нужно вручную следить за перерасходом памяти.

🚀 Немного магии: вращение

deque умеет вращаться:

items = deque([1, 2, 3, 4])
items.rotate(1)
print(items)  # deque([4, 1, 2, 3])

items.rotate(-2)
print(items)  # deque([2, 3, 4, 1])

Раз — и вы переместили данные вперед или назад. Применимо, например, к круглым буферам или игровым очередям.

🎯 Когда использовать deque?

- Если нужна очередь или стек — берите deque.
- Если часто работаете с началом списка — deque сэкономит много времени.
- Если нужно ограничить размер структуры — maxlen вам в помощь.

Ну и бонус — deque поддерживает почти все методы list’а: count(), remove(), extend(), но всё работает быстрее за счёт оптимизированного внутреннего устройства.

На этом всё! Надеюсь, deque стал для вас чуть ближе. Он не так популярен, как list, но в своём деле вне конкуренции. Попробуйте его в деле — и не захочется возвращаться.

Советы по структурированию и организации Python-кода

🧱 Делим и властвуем: как организовать код на Python, чтобы не расползся по углам

Каждому новичку рано или поздно приходится столкнуться с "монстром" — огромным скриптом на 500 строк, в котором логика размазана по всему файлу как масло по бутерброду. Чтобы не оказаться его автором, нужно с самого начала прививать себе привычку писать чисто, читаемо и — главное — структурировано.

🎯 Разделяй задачи

Золотое правило: одна функция — одна задача. Если функция делает и запрос, и обработку, и вывод — бей тревогу. Раздели её на части.

Пример нехорошего подхода:

def process_user_data():
    data = get_data_from_api()
    cleaned = clean_data(data)
    save_to_db(cleaned)

Лучше так:

def fetch_data():
    # запрос к API
    pass

def clean_data(data):
    # обработка данных
    pass

def store_data(data):
    # сохранение в БД
    pass

def main():
    data = fetch_data()
    cleaned = clean_data(data)
    store_data(cleaned)

Такой подход упрощает тестирование, переиспользование и понимание логики.

📦 Разбивай на модули

Если в проекте больше одного файла, используй модули. Группируй код по смыслу: один файл отвечает за работу с базой, другой — за API, третий — за бизнес-логику.

Например:

/project
    main.py
    db_handler.py
    api_client.py
    utils.py

В db_handler.py храним функции работы с БД:

def save_user(user_obj):
    pass

def get_user_by_id(user_id):
    pass

А в api_client.py — всё, что касается внешнего API:

def fetch_posts():
    pass

def fetch_comments():
    pass

🧰 Не забывай про __init__.py

Если ты оформляешь папку как пакет, добавляй файл __init__.py. Он говорит Python: "это модуль, здесь всё по-взрослому". Даже если он пустой.

📚 Создавай README

Это не шутка. Если даже в небольшом проекте ты сам спустя 2 недели забудешь, как оно работает, представь, каково будет другим. Краткий README.md с описанием структуры проекта и запуском — спасение.

🚨 Защищай точку входа

Магическая конструкция if __name__ == "__main__": спасает от автоматического запуска кода при импорте модуля.

def main():
    ...

if __name__ == "__main__":
    main()

👏 И напоследок

Структура — это скелет проекта. Чем крепче и логичнее он выстроен, тем проще развивать код и находить в нем ошибки. Даже если ты пока пишешь скрипты на 100 строк — начни делать это по-взрослому. И увидишь, как Python перестанет казаться хаотичным — он станет инструментом, где порядок рождает мощь.

На связи,
Иван — программист, который когда-то тоже писал один файл на 800 строк.

Как получить и обработать данные о погоде с помощью OpenWeatherMap API

🎯 Python + Погода: как получить данные с OpenWeatherMap API

Когда на улице пасмурно, дождливо, и хочется остаться дома с Python — самое время научиться получать метеоданные из реального мира. Сегодня разберем, как добыть и обработать погоду с помощью API OpenWeatherMap. Следить за капризами атмосферы мы будем с помощью библиотеки requests.

📌 Что нам понадобится?
- Аккаунт на https://openweathermap.org/
- API-ключ (его можно получить бесплатно после регистрации)
- Библиотека requests (если не установлена — pip install requests)

🚀 Стартуем!

Допустим, мы хотим узнать текущую погоду в Москве. OpenWeatherMap предоставляет различные API — мы воспользуемся самым простым, Current Weather Data.

Пример запроса:

import requests

API_KEY = 'your_api_key_here'
CITY = 'Moscow'
URL = f'https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={CITY}&appid={API_KEY}&units=metric&lang=en'

response = requests.get(URL)
data = response.json()

print(data)

Обратите внимание: параметр units=metric отвечает за метрическую систему (°C вместо °K), а lang=en — за язык описания погоды. Можно попробовать lang=ru, если хочется интернациональности :)

🎯 Теперь — извлечем нужную информацию:

if response.status_code == 200:
    weather = data['weather'][0]['description']
    temp = data['main']['temp']
    feels = data['main']['feels_like']
    humidity = data['main']['humidity']
    wind = data['wind']['speed']

    print(f"Погода в {CITY}: {weather}")
    print(f"Температура: {temp}°C (ощущается как {feels}°C)")
    print(f"Влажность: {humidity}%")
    print(f"Скорость ветра: {wind} м/с")
else:
    print(f"Ошибка получения данных: {response.status_code}")

💡 Что дальше?

- Преобразовать это в функцию: удобно использовать в разных частях программы.
- Добавить ввод города от пользователя.
- Расширить: подключить прогноз погоды на неделю (One Call API).

📦 Функция для повторного использования:

def get_current_weather(city, api_key):
    url = f'https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={api_key}&units=metric&lang=ru'
    response = requests.get(url)

    if response.status_code != 200:
        return f"Ошибка: {response.status_code}"

    data = response.json()
    weather_info = {
        'city': city,
        'description': data['weather'][0]['description'],
        'temp': data['main']['temp'],
        'feels_like': data['main']['feels_like'],
        'humidity': data['main']['humidity'],
        'wind_speed': data['wind']['speed']
    }
    return weather_info

Затем можно красиво оформить вывод:

report = get_current_weather('Kazan', API_KEY)
if isinstance(report, dict):
    print(f"{report['city']}: {report['description'].capitalize()}, {report['temp']}°C, ощущается как {report['feels_like']}°C")
else:
    print(report)

🌤 Заключение

Работа с реальными API — отличный способ оживить свои знания Python. OpenWeatherMap позволяет не только вытягивать погодные данные, но и анализировать их, строить приложения прогнозов, отправлять уведомления. Все начинается с простого запроса. Следующий шаг — автоматизация или визуализация этих данных.

Пусть код всегда будет тёплым, а погода за окном — предсказуемой 😎
— Иван, программист