58174
Всё самое интересное из мира Python Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3GMMF6
GitHub-репозитории, чтобы прокачать Python
- Веб-разработка с Django — https://github.com/django/django
- Инструментарий для Data Science — https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book
- Алгоритмические задачи — https://github.com/TheAlgorithms/Python
- Рецепты машинного обучения — https://github.com/ageron/handson-ml2
- Лучшие практики тестирования — https://github.com/pytest-dev/pytest
- Скрипты для автоматизации — https://github.com/soimort/you-get
- Продвинутые концепции Python — https://github.com/faif/python-patterns
Нашёл в Твиттере мощную подборку из 30 статей по системному дизайну (коротко, по делу, с примерами и кодом.)
Можно читать по одной в день, хватит на месяц. Забирайте:
1. Что такое API
2. Что такое вебхуки
3. REST vs GraphQL
4. Что такое API Gateway
5. Балансировщики нагрузки
6. Алгоритмы балансировки нагрузки
7. Прокси vs Обратный прокси
8. Что такое масштабируемость
9. Что такое доступность
10. Как избежать единой точки отказа (SPOF)
11. Объяснение теоремы CAP
12. 15 типов баз данных и когда их использовать
13. 7 ключевых различий между SQL и NoSQL
14. Что такое ACID-транзакции
15. Подробное руководство по индексам в базах данных
16. Шардинг vs Партиционирование
17. Объяснение последовательного хеширования
18. CDC (Change Data Capture)
19. Кэширование
20. Топ-5 стратегий кэширования
21. 7 стратегий вытеснения кэша
22. CDN
23. Алгоритмы ограничения скорости
24. Очереди сообщений
25. Фильтры Блума
26. Идемпотентность в распределённых системах
27. Конкурентность vs Параллелизм
28. Stateful vs Stateless
29. Long Polling vs WebSockets
30. Пакетная (batch) vs потоковая (stream) обработка данных
Когда решил не автоматизировать таску, а сделать все сам
👉 @PythonPortal
Google обновил свой AI-сервис NotebookLM, и это реально может перевернуть онлайн-образование.
Раньше инструмент умел делать текстовые конспекты и подкаст-уроки из документов и ссылок. Теперь появилась новая функция — превращение статьи или документации в полноценный видео-разбор. 😦
На демо Google показал, как обычная статья про функции JavaScript из MDN за секунды превратилась в структурированный видео-обзор.
С таким подходом обучение становится проще, доступнее и нагляднее. Похоже, нас ждёт новая эра в онлайн-образовании.
Попробуй: notebooklm.google
👉 @PythonPortal
Подводный камень для новичков в Python
Метод strip убирает не подстроку, а любые символы из переданной строки. Если нужно убрать именно подстроку в начале или в конце, используй removeprefix или removesuffix
text = "#==Hello###"
text.strip('#=')
# 'Hello' — удаляет символы # и =
text.strip('=#')
# 'Hello' — тот же результат, порядок не имеет значения
# strip не удаляет подстроку "#="
# он убирает символы # и =
Вышел новый гайд для подготовки к техническим собеседованиям разработчиков. 😳
В нём собраны ключевые темы: паттерны проектирования, архитектура приложений, best practices и принципы чистого кода, алгоритмы и структуры данных, а также типовые вопросы по языкам и технологиям
👉 @PythonPortal
Разница между import os и from os import *
👉 @PythonPortal
Как работать с Microsoft SQL Server в Python?
Вы можете подключаться, читать и вставлять данные в SQL-базу всего несколькими строками кода на Python.
MicrosoftSQL с Python:
pip install mssql-python
import mssql_python
# Установить соединение
# Указать строку подключения
connection_string = "YOUR_CONNECTION_STRING"
connection = mssql_python.connect(connection_string)
# Выполнить запрос
cursor = connection.cursor()
cursor.execute("SELECT * from customer")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
print(row)
# Закрыть соединение
connection.close()
BrOk — графический дизайнер интеграционных процессов от AXENIX
🔥 BrOk — это low-code решение для работы с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ, Artemis, Redis MQ, NATS), СУБД, REST-сервисами и хранилищами данных (ETCD, Redis). Всё управление — через единый GUI, без лишних CLI-команд.
Для кого: разработчики, DevOps и QA, которые настраивают интеграции, тестируют нагрузку или управляют обменом данными.
Что умеет BrOk:
🔸 Подключение к брокерам, БД, REST-API, ETCD и Redis в одном интерфейсе
🔸 Генерация сообщений по шаблонам для тестов
🔸 Low-code сценарии с ретраями и расписанием
🔸 Поддержка Postman и OpenAPI-коллекций
🔸 Инструменты для Kafka: KsqlDB, Connect, Schema Registry
🔥 Главное — BrOk распространяется бесплатно для некоммерческого использования.
Скачайте дистрибутив на официальном сайте и упростите разработку и тестирование сложных информационных систем уже сегодня!
Реклама. ООО «Акстим Тех». ИНН 6950259732
В Python есть низкоуровневый API Protocols и Transports. Он нужен когда важен тонкий контроль над соединениями, буферами и управлением потоком данных. Подходит для TCP и UDP.
В этой статье Jacob Padilla объясняет как работают Protocols и Transports. Разбирает методы connection_made, data_received, connection_lost. Показывает создание серверов через loop.create_server и create_datagram_endpoint. Сравнивает со Streams и когда их выбирать.
В примерах есть echo-серверы для TCP и UDP. Показан flow control через pause_writing и resume_writing. Полезно когда важны задержки и много соединений. Для типовых задач чаще хватает Streams.
👉 @PythonPortal
И вот теперь ты уже не Python-разработчик, а мастер по телевизорам и настройке «вацапа» с интернетом.
👉 @PythonPortal
Принёс полезное: огромную коллекцию из 1500+ отобранных API для ваших проектов, от погоды и карт до генераторов картинок и NLP-сервисов
Забираем с сайта или с GitHub 🍯
👉 @PythonPortal
Топ-8 архитектурных стилей API
От выбора архитектуры зависит, насколько легко всё будет работать вместе.
👉 @PythonPortal
Шпаргалка по простым паттернам вывода в Python.
Слева результат, справа минимальный код на вложенных циклах for
👉 @PythonPortal
Шпаргалки для собеседований по Machine Learning и Data Science
Разработчик выложил полезный набор шпаргалок для подготовки к интервью. В них собрано всё самое важное по ключевым темам ML и DS
Удобно повторить перед собесом или подтянуть базу.
Ставь лайк, если пригодится 👍
👉 @PythonPortal
Microsoft открыла исходники VibeVoice
Для тех, кто работает с подкастами и аудиокнигами, появилась свежая новость. Microsoft выложила в опенсорс модель синтеза речи VibeVoice 🙈
В отличие от привычных бесплатных TTS-сервисов, которые ограничиваются парой минут аудио и звучат сухо, VibeVoice умеет генерировать до 90 минут речи. Причем не просто монотонный текст, а полноценные диалоги до 4 разных голосов.
Модель также поддерживает вставку фоновых эффектов и музыки, что делает результат ближе к живому подкасту или аудиоспектаклю.
👉 @PythonPortal
Нашёл удобный инструмент для Python — F2 🌟
Он позволяет скачивать видео, картинки и аудио с TikTok, DouYin, Twitter и других платформ. Поддерживает не только отдельные ролики, но и массовую выгрузку контента с профилей.
Есть запись стримов, сбор чата, выгрузка лайков и коллекций. Работает как через API, так и через CLI. Поддерживает кастомные конфиги и куки для обхода ограничений. Встроена база для хранения и менеджмента файлов.
Репозиторий: github.com/Johnserf-Seed/f2
👉 @PythonPortal
Arduino можно использовать и в проектах компьютерного зрения.
Появился курс, который показывает, как подключить Arduino к MediaPipe для детекции лиц и OpenCV для обработки изображений.
В итоге можно собрать DIY-систему, где LCD-дисплей управляется движениями лица, а роботизированная рука реагирует на компьютерное зрение. 🤩
👉 @PythonPortal
evi-run — готовая к использованию настраиваемая мультиагентная AI-система с интеграцией в Telegram
Это легкий и функциональный фреймворк для создания как мультиагентных систем, так и простых AI-ботов в Telegram. Deploy за 5 минут через Docker и безграничная кастомизация!
Ключевые возможности:
🔸Управление памятью
🔸Планирование задач
🔸Интеллектуальный веб-поиск
🔸Глубокое исследование
🔸Работа с документами и изображениями
🔸Генерация изображений
🔸Аналитика DEX и своп токенов Solana
🔸Создание кастомных агентов
🔸Режимы: private (для себя), free (для сообщества), pay (для монетизации)
Подходит для создания AI-ассистентов, виртуальных персонажей, автоматизации саппорта, аналитиков данных, торговых агентов и многих других мультиагентных систем.
GitHub: тут
👉 @PythonPortal
Вышла крутейшая документалка про Python c Гвидо ван Россумом и другими ключевыми людьми в истории самого популярного языка программирования в мире
Это мы смотрим 🍿
@IT_Portal
Если ты начинающий, твои программы пока не слишком сложные.
Но можно добавить немного фана с фейковыми анимациями загрузки.
Это просто, даёт пространство для экспериментов и делает скрипты приятнее на вид.
import time
import sys
spinner = ['|', '/', '-', '\\']
while True:
for frame in spinner:
sys.stdout.write('\r' + frame)
sys.stdout.flush()
time.sleep(0.1)
Бесплатные ресурсы для изучения Python с помощью проектов
1. http://www.pythonchallenge.com/
2. https://www.hackerrank.com/domains/python
3. https://www.hackerearth.com/practice/python/getting-started/numbers/practice-problems/
4. https://learnpython.org/
5. https://www.w3schools.com/python/python_exercises.asp
6. http://codingbat.com/python
7. https://pythonbasics.org/exercises/
8. https://www.geeksforgeeks.org/python-programming-language/learn-python-tutorial
Узнайте, как работает асинхронное программирование в Python
Асинхронное программирование позволяет выполнять несколько задач одновременно, не блокируя основную.
Вот как это можно реализовать в Python.
Полный код в этом репо: ссылка
👉 @PythonPortal
Для чего нужны разные языки программирования
👉 @PythonPortal
Совет по чистому коду в Python:
Используй .exception() вместо .error(), чтобы в лог вместе с исключением попадал traceback
Пример:
import logging
LOGGER = logging.getLogger()
try:
{}["not_present"]
except Exception as exc:
LOGGER.error(exc) # только сообщение об ошибке
# -> 'not_present'
try:
{}["not_present"]
except Exception as exc:
LOGGER.exception(exc) # сообщение + traceback
# -> 'not_present'
# Traceback (most recent call last):
# File "my_module.py", line 12, in <module>
# KeyError: 'not_present'
Пример построения цветной столбчатой диаграммы в Python с использованием библиотеки matplotlib.
Шаг 1. Установи matplotlib
pip install matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [10, 15, 7, 12, 20]
colors = ['red', 'blue', 'green', 'orange', 'purple']
plt.figure(figsize=(6,4))
plt.bar(categories, values, color=colors)
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Colored Bar Graph')plt.show()