Создание таплов и однострочных функций с помощью lambda и map

Python любит, когда код короткий и понятный. Сегодня разберём связку, которая идеально подходит для “быстрых” преобразований данных: lambda + map + кортежи (tuples).

---

### 1. Что такое lambda и зачем она нужна

lambda — это способ создать функцию “на лету”, прямо внутри выражения, без def и имени.

Обычная функция:

def square(x):
    return x ** 2

То же самое с lambda:

square = lambda x: x ** 2

А можно вообще не присваивать её переменной, а использовать сразу в выражении — и вот тут в игру вступает map.

---

### 2. map: применяем функцию ко всем элементам

map(func, iterable) берёт каждый элемент из iterable и прогоняет его через func.
Типичный пример:

nums = [1, 2, 3, 4]
result = map(lambda x: x * 10, nums)
print(list(result))  # [10, 20, 30, 40]

Обрати внимание: map возвращает итератор, поэтому часто его оборачивают в list() или tuple().

---

### 3. Создаём таплы с помощью map и lambda

Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим получить кортеж пар (число, его квадрат):

nums = [1, 2, 3, 4, 5]

pairs = tuple(
    map(lambda x: (x, x ** 2), nums)
)

print(pairs)
# ((1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25))

Здесь важно:

- lambda x: (x, x ** 2) возвращает кортеж из двух элементов.
- map(...) создаёт поток таких кортежей.
- tuple(...) собирает их в один большой кортеж.

---

### 4. Комбинируем несколько итерируемых объектов

map может работать сразу с несколькими последовательностями. Например, создадим кортеж таплов из координат:

xs = [0, 1, 2]
ys = [10, 11, 12]

points = tuple(
    map(lambda x, y: (x, y), xs, ys)
)

print(points)
# ((0, 10), (1, 11), (2, 12))

Так можно элегантно “склеивать” данные без явных циклов.

---

### 5. Однострочные конвейеры преобразований

Связка map + lambda хорошо работает как мини-конвейер обработки данных:

raw_data = ["1", "2", "3", "4"]

processed = tuple(
    map(lambda x: int(x) * 2, raw_data)
)

print(processed)
# (2, 4, 6, 8)

Считываем строки → сразу превращаем в числа → сразу умножаем.

---

### Когда это оправдано

- Нужно быстро преобразовать последовательность.
- Логика простая и умещается в одну строку.
- Нужен результат именно в виде кортежей (например, для неизменяемых данных или в качестве ключей словаря).

Если выражение становится громоздким и трудно читаемым — лучше вернуться к обычным функциям и циклам. Но для небольших преобразований lambda + map + tuple даёт лаконичный и выразительный код, который отлично вписывается в стиль Python.

Объединение и фильтрация данных с filter, map, zip

Объединение и фильтрация данных с filter, map, zip

Представьте, что у вас есть конвейер обработки данных. Вход — «сырые» списки, выход — аккуратный результат. В Python роль такого конвейера идеально играют функции filter, map и zip. Разберём, как их сочетать так, чтобы код был короче, понятнее и «питонистее».

---

### filter: оставляем только нужное

filter(func, iterable) пропускает через себя элементы, оставляя только те, для которых func возвращает True.

numbers = [10, -3, 0, 25, -7, 8]

def is_positive(x):
    return x > 0

positive_numbers = list(filter(is_positive, numbers))
print(positive_numbers)  # [10, 25, 8]

То же самое через lambda:

positive_numbers = list(filter(lambda x: x > 0, numbers))

---

### map: трансформируем элементы

map(func, iterable) применяет функцию к каждому элементу.

numbers = [1, 2, 3, 4]

squared = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
print(squared)  # [1, 4, 9, 16]

Комбинация с filter даёт уже мини-пайплайн:

numbers = [-3, -1, 0, 1, 2, 3]

result = list(
    map(
        lambda x: x ** 2,
        filter(lambda x: x > 0, numbers)
    )
)
print(result)  # [1, 4, 9]

Сначала отфильтровали положительные, потом возводим их в квадрат.

---

### zip: объединяем несколько источников данных

zip склеивает элементы из нескольких итерируемых объектов по позициям.

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
scores = [85, 92, 78]

paired = list(zip(names, scores))
print(paired)  # [('Alice', 85), ('Bob', 92), ('Charlie', 78)]

На основе zip удобно строить структуры данных:

students = [
    {"name": name, "score": score}
    for name, score in zip(names, scores)
]
print(students)
# [{'name': 'Alice', 'score': 85}, ...]

---

### Все вместе: мини-аналитика

Допустим, у нас есть имена, оценки и флаг «сдал экзамен» (True/False). Нужно оставить только тех, кто сдал, и взять их имена и удвоенные баллы (например, за бонус).

names = ["Alice", "Bob", "Charlie", "Diana"]
scores = [85, 40, 73, 95]
passed = [True, False, True, True]

data = zip(names, scores, passed)

passed_transformed = list(
    map(
        lambda item: (item[0], item[1] * 2),
        filter(lambda item: item[2], data)
    )
)

print(passed_transformed)
# [('Alice', 170), ('Charlie', 146), ('Diana', 190)]

zip объединяет разрозненные списки в единый поток кортежей, filter выбрасывает тех, кто не сдал, map меняет формат результата и пересчитывает баллы.

---

filter, map и zip — это кирпичики для построения аккуратных конвейеров обработки данных. В связке они позволяют писать код, который одновременно лаконичен и легко читается как последовательность шагов над данными.

Как использовать структуру данных defaultdict для подсчета значений

### Как использовать defaultdict для подсчета значений

Если вы когда‑нибудь считали что‑то с помощью словаря — количество слов, кликов, покупок, — вы наверняка писали что‑то вроде:

counts = {}
for item in items:
    if item in counts:
        counts[item] += 1
    else:
        counts[item] = 1

Работает, но выглядит громоздко. В Python есть инструмент, который делает это элегантнее — collections.defaultdict.

---

## Что такое defaultdict

Обычный словарь выбрасывает KeyError, если обратиться к несуществующему ключу.
defaultdict вместо ошибки автоматически создаёт значение по умолчанию.

Импорт:

from collections import defaultdict

Создание:

from collections import defaultdict

counts = defaultdict(int)  # int() -> 0

Теперь при первом обращении к counts[key] под капотом создаётся 0, и вы можете сразу увеличивать счётчик:

for item in items:
    counts[item] += 1

Никаких if, всё уже есть.

---

## Пример 1: Подсчёт слов в тексте

from collections import defaultdict

text = "banana apple banana orange apple banana"
words = text.split()

word_counts = defaultdict(int)

for word in words:
    word_counts[word] += 1

print(dict(word_counts))
# {'banana': 3, 'apple': 2, 'orange': 1}

int как фабрика значений даёт 0 по умолчанию. Увеличиваем — и счётчик растёт.

---

## Пример 2: Группировка значений по ключу

defaultdict полезен не только с числами. Частый сценарий — группировка.

from collections import defaultdict

users = [
    ("alice", "admin"),
    ("bob", "user"),
    ("charlie", "admin"),
    ("david", "user"),
]

grouped = defaultdict(list)

for name, role in users:
    grouped[role].append(name)

print(dict(grouped))
# {'admin': ['alice', 'charlie'], 'user': ['bob', 'david']}

Здесь list() создаёт пустой список при первом доступе, и мы просто делаем .append().

---

## Пример 3: Подсчёт сумм по категориям

from collections import defaultdict

sales = [
    ("books", 120),
    ("electronics", 300),
    ("books", 80),
    ("games", 150),
]

totals = defaultdict(float)

for category, amount in sales:
    totals[category] += amount

print(dict(totals))
# {'books': 200.0, 'electronics': 300.0, 'games': 150.0}

float() даёт 0.0, удобно для денег и чисел с плавающей точкой.

---

## Когда defaultdict особенно полезен

- Подсчёт частот (слов, кликов, событий).
- Группировка данных (пользователи по ролям, товары по категориям).
- Накопление сумм и списков без постоянных проверок if key in dict.

Формула запоминания простая:
“Если я пишу if key in d: ... else: ... — возможно, мне нужен defaultdict.”

Отладка Python-кода с помощью встроенного модуля pdb

Отладка Python-кода с помощью встроенного модуля pdb

Начинающие часто боятся отладки как чего-то «магического». На самом деле pdb — это всего лишь интерактивная пауза в вашем коде, где вы можете посмотреть, что происходит «под капотом», шаг за шагом.

---

### Зачем нужен pdb?

print-отладка быстро превращает код в кашу. pdb позволяет:

- останавливать программу в нужной точке;
- смотреть значения переменных;
- выполнять произвольные выражения;
- шагать по коду, строка за строкой.

---

### Самый простой старт: breakpoint()

С Python 3.7 появился встроенный вызов:

def divide(a, b):
    result = a / b
    return result

def main():
    x = 10
    y = 0
    breakpoint()  # здесь выполнение остановится
    print(divide(x, y))

if __name__ == "__main__":
    main()

Запускаем скрипт в терминале как обычно:

python script.py

В месте breakpoint() вы попадете в интерактивную консоль pdb с приглашением вида (Pdb).

---

### Базовые команды pdb

Находясь в (Pdb), попробуйте:

- l — показать фрагмент исходника (list).
- n — выполнить следующую строку (next).
- s — шагнуть внутрь функции (step).
- c — продолжить выполнение до следующей точки останова (continue).
- p x — вывести значение переменной x (print).
- q — выйти из отладки (quit).

Например, в нашем примере:

(Pdb) p x
10
(Pdb) p y
0
(Pdb) p divide(x, y)
ZeroDivisionError: division by zero

Вы сразу видите реальную причину будущей ошибки, не дожидаясь падения программы.

---

### Ручной запуск: python -m pdb

Иногда удобно запустить отладчик с самого старта:

python -m pdb script.py

Вы окажетесь в pdb ещё до выполнения первой строки. Тут можно заранее поставить точки останова:

(Pdb) b main
(Pdb) c

Команда b main ставит брейкпоинт на вход в функцию main.

---

### Отладка циклов и логики

Пример с циклом, где что-то идёт не так:

def sum_positive(numbers):
    total = 0
    for n in numbers:
        if n < 0:
            breakpoint()
        total += n
    return total

print(sum_positive([1, 2, -5, 3]))

Когда цикл дойдёт до -5, pdb остановится. Можно исследовать:

(Pdb) p n
-5
(Pdb) p total
3
(Pdb) p numbers
[1, 2, -5, 3]

Так легко понять, что отрицательные числа вообще не должны участвовать в сумме — и исправить логику.

---

### Несколько практических подсказок

- Не оставляйте breakpoint() в продакшене: вы можете обернуть его в условие по переменной окружения.
- Научитесь минимуму команд: l, n, s, c, p, q — этого достаточно, чтобы комфортно отлаживать большинство багов.
- pdb работает везде, где есть консоль: локально, в Docker-контейнере, на сервере.

pdb — лучший способ превратить «странные баги» в понятные и воспроизводимые ситуации. Чем раньше вы привыкнете к нему, тем быстрее перестанете бояться ошибок и начнёте управлять ими.

Работа с локализацией и форматами: модуль locale

Работа с локализацией и форматами: модуль locale

Если ваш скрипт должен показывать даты, деньги и числа «по‑местному», голый print() быстро перестаёт хватать. В России — запятая в дробях и пробелы между разрядами, в США — точка и запятая, в Германии — наоборот. Всё это умеет модуль locale.

---

### Базовая настройка локали

import locale

# Устанавливаем локаль по умолчанию системы
locale.setlocale(locale.LC_ALL, '')

current_locale = locale.getlocale()
print("Current locale:", current_locale)

LC_ALL — сразу все категории (числа, даты, деньги и т.д.). Можно настраивать точечно: LC_NUMERIC, LC_TIME, LC_MONETARY и др.

---

### Форматирование чисел

import locale

locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'ru_RU.UTF-8')  # может отличаться в вашей системе

value = 1234567.89
formatted = locale.format_string('%.2f', value, grouping=True)
print(formatted)  # например: 1 234 567,89

Параметр grouping=True включает разделители разрядов. Если сменить локаль:

locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'en_US.UTF-8')
print(locale.format_string('%.2f', value, grouping=True))  # 1,234,567.89

Одна и та же величина — разное отображение.

---

### Валюта по‑местному

import locale

locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'de_DE.UTF-8')

price = 1999.99
formatted_price = locale.currency(price, grouping=True)
print(formatted_price)   # например: 1.999,99 €

locale.currency() учитывает символ валюты, позицию знака, пробелы и разделители разрядов.

---

### Парсинг строк в числа

Иногда нужно не только выводить, но и «понимать» локальные числа:

import locale

locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'fr_FR.UTF-8')

s = "1 234,56"
x = locale.atof(s)  # string -> float с учётом локали
print(x)            # 1234.56 (обычный Python float)

atof() и atoi() разбирают строки по локальным правилам — важно при вводе данных от пользователя из разных стран.

---

### Полезные выводы

- locale не меняет сами числа, он управляет представлением (форматом).
- Локаль влияет на весь процесс в пределах программы, так что в больших проектах её обычно настраивают централизованно.
- Для кроссплатформенности проверяйте, что нужная локаль есть в системе, и держите запасной вариант (например, C или en_US.UTF-8).

Модуль locale — это способ сделать ваш код дружелюбным к пользователю вне зависимости от того, где он живёт и какой у него разделитель дробной части.

Основы проверки кода с использованием pylint и flake8

Основы проверки кода с использованием pylint и flake8

Когда начинаешь писать на Python, код обычно «работает — и ладно». Но довольно быстро становится ясно: читать его через неделю невозможно даже самому автору. Тут на сцену выходят линтеры — инструменты автоматической проверки стиля и потенциальных ошибок. Два самых популярных: pylint и flake8.

---

### Зачем вообще нужны линтеры?

Линтеры помогают:

- находить опечатки и потенциальные баги (неиспользуемые переменные, лишние импорты);
- поддерживать единый стиль кода (отступы, длина строк, имена переменных);
- учиться писать «питоничный» код — по PEP 8 и здравому смыслу.

---

### Установка

pip install pylint flake8

Проверка файла:

pylint my_script.py
flake8 my_script.py

---

### Простой пример «плохого» кода

# file: bad_example.py

import os, sys

def add(a,b):
  return a+  b

def main():
    result = add(2,2)
    print("Result:",result)

main()

Типичные проблемы, которые найдут линтеры:

- несколько импортов в одной строке (import os, sys);
- несогласованные отступы;
- отсутствие пробелов вокруг операторов;
- вызов main() без проверки if __name__ == "__main__":.

---

### Как это исправить

# file: good_example.py

import os
import sys


def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b


def main() -> None:
    result = add(2, 2)
    print("Result:", result)


if __name__ == "__main__":
    main()

Теперь flake8 в основном будет молчать, а pylint может ещё подсказать, что os и sys нигде не используются.

---

### В чём разница между pylint и flake8?

- flake8 — лёгкий и быстрый. Фокусируется на стиле и базовых ошибках.
- pylint — гораздо более строгий: анализирует структуру проекта, связи между модулями, даёт «оценку» кода, умеет ловить более сложные проблемы.

Часто их используют вместе: flake8 — для стилистики, pylint — для более глубокой проверки.

---

### Настройка под себя

Оба инструмента можно «приручить» конфигами:

- pylint: файл .pylintrc
- flake8: файл .flake8 или раздел [flake8] в setup.cfg

Например, увеличить допустимую длину строки:

# .flake8
[flake8]
max-line-length = 100

---

Лучший момент начать использовать линтеры — сейчас. Они быстро превращают хаотичный учебный код в аккуратный и читаемый, а заодно приучают к хорошему стилю, почти как строгий, но полезный наставник.

Как организовать модульную структуру проекта в Python

Как организовать модульную структуру проекта в Python

Когда скрипт на 50 строк превращается в файл на 500, наступает момент, когда хочется просто… закрыть редактор. Тут и приходит на помощь модульная структура: разбиваем хаос на аккуратные части, которые легко читать, тестировать и переиспользовать.

---

### Что такое модуль и пакет?

- Модуль — обычный .py-файл. Например: utils.py.
- Пакет — папка с Python-модулями. Обычно содержит файл __init__.py (в современных версиях Python он не обязателен, но лучше его иметь для явности).

Простейшая структура проекта может выглядеть так:

my_project/
    main.py
    models.py
    utils.py

Но уже на среднем проекте удобнее перейти к пакетам:

my_project/
    main.py
    app/
        __init__.py
        models.py
        services.py
        utils.py

---

### Пример: мини-приложение с модулями

Представим, что пишем упрощенную систему заказов.

app/models.py:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Order:
    id: int
    amount: float
    is_paid: bool = False

app/services.py:

from .models import Order
from .utils import apply_discount

def process_order(order: Order, discount: float) -> Order:
    order.amount = apply_discount(order.amount, discount)
    order.is_paid = True
    return order

app/utils.py:

def apply_discount(amount: float, discount: float) -> float:
    if not 0 <= discount <= 1:
        raise ValueError("Invalid discount")
    return round(amount * (1 - discount), 2)

main.py:

from app.models import Order
from app.services import process_order

def main():
    order = Order(id=1, amount=100.0)
    order = process_order(order, discount=0.15)
    print(order)

if __name__ == "__main__":
    main()

Мы разделили:

- models — только данные.
- services — бизнес-логика.
- utils — вспомогательные функции.

Каждый файл отвечает за свою зону, и код перестает быть «простыней».

---

### Относительные и абсолютные импорты

Внутри пакета удобно использовать относительные импорты:

from .models import Order
from .utils import apply_discount

А снаружи — абсолютные:

from app.services import process_order

Это делает структуру понятной: глядя на импорт, сразу видно, откуда что приходит.

---

### Зачем все это?

- Проще тестировать: можно импортировать один модуль и тестировать его изолированно.
- Легче находить код: логика не размазана по одному файлу.
- Удобно расширять проект: добавили новый модуль — остальное не пострадало.

Модульная структура — это не «красиво», это «жить можно», когда код растет. Начать лучше сразу, даже если проект пока умещается в один файл.

Создание собственных исключений для понятной обработки ошибок

Создание собственных исключений для понятной обработки ошибок

Стандартные исключения Python (ValueError, TypeError, KeyError и т.д.) хороши, но иногда они слишком общие. Если вы пишете библиотеку, игру или веб‑сервис, вам нужно чётко понимать: какая именно логическая ошибка произошла и что с ней делать. Тут и вступают в игру собственные исключения.

---

## Зачем нужны свои исключения

Представьте интернет‑магазин. Ошибка “ValueError” может означать всё что угодно: от некорректной цены до пустого списка товаров. Гораздо понятнее:

- InvalidPriceError
- OutOfStockError
- PaymentDeclinedError

Код сразу становится самодокументируемым: по имени исключения видно, что пошло не так и где это обрабатывать.

---

## Как создать своё исключение

Создание простое: наследуемся от Exception (или другого базового класса исключений):

class InvalidPriceError(Exception):
    """Raised when product price is invalid."""
    pass

Используем:

def set_price(price: float) -> None:
    if price <= 0:
        raise InvalidPriceError(f"Price must be positive, got: {price}")

---

## Иерархия исключений

Красота начинается, когда вы строите семейство ошибок:

class ShopError(Exception):
    """Base exception for shop-related errors."""
    pass


class OutOfStockError(ShopError):
    pass


class PaymentError(ShopError):
    pass


class PaymentDeclinedError(PaymentError):
    pass

Теперь можно:

try:
    process_order(order)
except PaymentDeclinedError as e:
    log_warning(e)
    show_message("Payment was declined, try another card.")
except ShopError as e:
    log_error(e)
    show_message("Something went wrong with your order.")

Преимущество: вы можете ловить как конкретные, так и все “магазинные” ошибки разом.

---

## Добавляем контекст к исключениям

Исключения могут не только “орать”, но и нести данные:

class OutOfStockError(ShopError):
    def __init__(self, product_id: int, requested: int, available: int):
        self.product_id = product_id
        self.requested = requested
        self.available = available
        message = (f"Product {product_id}: requested {requested}, "
                   f"available {available}")
        super().__init__(message)

Использование:

try:
    reserve_product(product_id=42, quantity=10)
except OutOfStockError as e:
    print(e.product_id, e.requested, e.available)

Так обработчик ошибок видит не только текст, но и структурированные данные.

---

## Когда точно стоит заводить своё исключение

- Ошибка связана с предметной областью (деньги, заказы, уровни в игре).
- Вам нужно по‑разному реагировать на разные типы ошибок.
- Вы пишете код, которым будут пользоваться другие разработчики.

Если же ошибка — просто “не тот тип” или “не то значение”, часто достаточно стандартных исключений.

Собственные исключения — это не “косметика”, а мощный инструмент архитектуры. Они превращают хаос “что-то упало” в чёткую систему сигналов, по которой программа может разумно реагировать на проблемы.

Простое шифрование текста с базовым алгоритмом Caesar

Простое шифрование текста с базовым алгоритмом Caesar

Когда-то, задолго до хакеров и брутфорса, шифрование могло выглядеть почти игрушкой. Один из самых простых и известных методов — шифр Цезаря. Он настолько прост, что идеально подходит для первых шагов в программировании и работе со строками в Python.

Идея простая: каждую букву заменяем другой, сдвинутой в алфавите на фиксированное число позиций. Например, при сдвиге 3 буква A превращается в D, B в E и так далее по кругу.

### Базовая реализация

Сделаем функцию, которая шифрует только латинские буквы, сохраняя регистр и игнорируя символы вне алфавита:

def caesar_encrypt(text, shift):
    result = []
    for ch in text:
        if 'a' <= ch <= 'z':
            base = ord('a')
            offset = (ord(ch) - base + shift) % 26
            result.append(chr(base + offset))
        elif 'A' <= ch <= 'Z':
            base = ord('A')
            offset = (ord(ch) - base + shift) % 26
            result.append(chr(base + offset))
        else:
            result.append(ch)
    return ''.join(result)


message = "Hello, World!"
encrypted = caesar_encrypt(message, 3)
print(encrypted)  # Khoor, Zruog!

Функция ord превращает символ в его числовой код, chr делает обратное, а % 26 обеспечивает «цикличность» по алфавиту.

### Расшифровка — тот же алгоритм

Дешифровать можно тем же кодом, просто меняя знак сдвига:

def caesar_decrypt(text, shift):
    return caesar_encrypt(text, -shift)


decrypted = caesar_decrypt(encrypted, 3)
print(decrypted)  # Hello, World!

Мы не пишем второй алгоритм, а переиспользуем первый — хороший пример того, как небольшая продуманная функция упрощает жизнь.

### Немного автоматизации

Добавим простую «оболочку», чтобы пользователь вводил текст и сдвиг:

def run_caesar():
    text = input("Enter text: ")
    shift = int(input("Enter shift (e.g. 3): "))
    mode = input("Mode (e for encrypt, d for decrypt): ").strip().lower()

    if mode == 'e':
        print("Encrypted:", caesar_encrypt(text, shift))
    elif mode == 'd':
        print("Decrypted:", caesar_decrypt(text, shift))
    else:
        print("Unknown mode")


if __name__ == "__main__":
    run_caesar()

Такой простой проект полезен сразу в нескольких вещах:
- работа со строками и символами;
- понимание циклов и условий;
- практика написания маленьких, переиспользуемых функций.

Шифр Цезаря давно не считается надежным, но как учебный пример — это отличный старт, чтобы почувствовать, как из простых операций над символами рождается алгоритм шифрования.

Создание календаря событий с помощью модуля calendar

Создание календаря событий с помощью модуля calendar

Модуль calendar — один из тех, что часто игнорируют, а зря. С его помощью можно быстро сделать простой «календарь событий» прямо в консоли или подготовить данные для бота/веб-приложения.

---

### Базовый календарь на месяц

Начнем с простого вывода календаря:

import calendar

year = 2025
month = 1

cal = calendar.TextCalendar(firstweekday=0)  # 0 — понедельник
print(cal.formatmonth(year, month))

TextCalendar рисует аккуратную таблицу в виде текста. Если нужен «машиночитаемый» вариант, лучше использовать monthcalendar:

import calendar

year = 2025
month = 1

weeks = calendar.monthcalendar(year, month)
for week in weeks:
    print(week)

Каждая строка — неделя, нули означают «нет дня» (пустая клетка в начале/конце месяца).

---

### Добавляем события

Сделаем простейший календарь событий: у нас есть словарь events, где ключ — кортеж (year, month, day), а значение — текст события. Отметим события звездочкой:

import calendar

events = {
    (2025, 1, 5): "Project deadline",
    (2025, 1, 12): "Team meeting",
    (2025, 1, 31): "Release day",
}

def print_events_calendar(year, month):
    cal = calendar.TextCalendar(firstweekday=0)
    weeks = calendar.monthcalendar(year, month)

    print(f"{calendar.month_name[month]} {year}".center(20))
    print("Mo Tu We Th Fr Sa Su")

    for week in weeks:
        row = []
        for day in week:
            if day == 0:
                row.append("  ")
                continue
            mark = "*" if (year, month, day) in events else " "
            cell = f"{day:2d}{mark}"
            # обрежем до 3 символов, чтобы выровнять сетку
            row.append(cell[:3])
        print(" ".join(row))

print_events_calendar(2025, 1)

Результат — текстовый календарь, где дни с событиями помечены *. Можно менять символ на !, # и т.п.

---

### Поиск событий по дате и будням

calendar знает всё о днях недели:

import calendar
from datetime import date

def is_weekend(year, month, day):
    weekday = date(year, month, day).weekday()  # 0=Mon, 6=Sun
    return weekday >= 5

for key, title in events.items():
    y, m, d = key
    day_name = calendar.day_name[date(y, m, d).weekday()]
    tag = " (weekend)" if is_weekend(y, m, d) else ""
    print(f"{y}-{m:02d}-{d:02d}: {title} — {day_name}{tag}")

Так можно, например, подсветить события, которые попадают на выходные, или не планировать релизы на понедельник.

---

calendar отлично подходит для прототипирования: быстрый текстовый календарь, базовая логика дат, дни недели, учет високосных лет — все уже есть «из коробки». Остается только обернуть это в интерфейс, который вам нужен.

Работа с временными зонами и utc: использование pytz

### Работа с временными зонами и UTC: почему pytz до сих пор нужен

Работа со временем — один из самых подлых участков в Python-проектах. Летнее время, разные часовые пояса, сервер в UTC, пользователь в другом конце планеты — всё это легко ломает логику. Разберём, как навести порядок с помощью модуля pytz.

---

## Наивные и «осознанные» даты

Модуль datetime в Python умеет хранить даты с информацией о временной зоне и без неё.

- Наивный datetime не знает, в каком он часовом поясе.
- Aware (tz-aware) — содержит таймзону и может корректно переводиться в другие.

from datetime import datetime

naive_dt = datetime.now()
print(naive_dt.tzinfo)  # None — часовой пояс неизвестен

Такой объект опасен: сравнения и арифметика могут работать неверно, если смешивать его с датами из других зон.

---

## Добавляем pytz и приводим всё к UTC

Золотое правило: внутри приложения хранить время в UTC, а локальное время использовать только на входе/выходе.

from datetime import datetime
import pytz

utc = pytz.utc
utc_now = datetime.now(utc)
print(utc_now, utc_now.tzinfo)  # Время в UTC

Теперь utc_now — «осознанный» объект, и его можно безопасно конвертировать в любой другой часовой пояс.

---

## Локальное время пользователя → UTC

Допустим, пользователь в Нью-Йорке выбирает время встречи:

from datetime import datetime
import pytz

user_tz = pytz.timezone("America/New_York")

# Пользователь ввёл время (например, из формы)
naive_meeting = datetime(2025, 3, 10, 15, 0, 0)

# Правильный способ "прикрутить" таймзону
local_meeting = user_tz.localize(naive_meeting)
utc_meeting = local_meeting.astimezone(pytz.utc)

print("Local:", local_meeting)
print("UTC:  ", utc_meeting)

Важно: нельзя делать naive_meeting.replace(tzinfo=user_tz) — это обходит правила перехода на летнее/зимнее время и даёт неверный результат.

---

## UTC → локальное время пользователя

Когда храним в базе UTC, а показываем пользователю в его поясе:

import pytz

# Время из БД в UTC
stored_utc = utc_meeting   # из предыдущего примера

user_tz = pytz.timezone("Asia/Tokyo")
user_time = stored_utc.astimezone(user_tz)

print("For user in Tokyo:", user_time)

pytz учитывает исторические изменения, летнее время и прочие «сюрпризы» календарей.

---

## Типичные правила, чтобы не утонуть во времени

1. Всегда сохраняй UTC в базе.
2. На границе системы:
- входящие данные → локализуешь через timezone.localize(...) → переводишь в UTC;
- исходящие данные → из UTC в нужную зону через astimezone(...).
3. Не используй replace(tzinfo=...) для смены зоны.
4. Явно задавай tzinfo, не полагайся на наивные datetime.now().

pytz выглядит простым, но помогает избежать очень дорогих ошибок во времени, особенно когда пользователи живут в разных точках мира.