📢 Что такое Else в цикле?

Многие знают конструкцию else в условных операторах, но в Python она также работает с циклами (for, while), что делает код более выразительным.

❕ Как это работает?
Блок else выполняется только если цикл завершился естественным образом (без прерывания break).

🟣 Пример с for:

for item in range(5):
    if item == 10:
        break
else:
    print("Цикл завершился без break!")  # Выполнится

🟣 Пример с while:

n = 0
while n < 5:
    n += 1
else:
    print("Цикл завершён!")  # Сработает, если не было break

❕ Зачем это нужно?
Позволяет избегать флаговых переменных и делает код чище, особенно при поиске элементов:

for user in users:
    if user.is_admin:
        print("Админ найден!")
        break
else:
    print("Админов нет.")  # Если break не сработал

GitUnion || #Python

❓ Что такое Django и для чего он нужен?

Django - это один из самых популярных инструментов в веб-разработке, давайте разберемся для чего он конкретно нужен

🛠 Django — это мощный фреймворк для Backend-разработки на Python. Он предоставляет готовые инструменты для создания безопасных, масштабируемых и удобных в поддержке веб-приложений.

Для чего используют Django?
✔️ Быстрая разработка — встроенные модули экономят время
✔️ Безопасност — защита от SQL-инъекций, CSRF, XSS и других уязвимостей
✔️ Масштабируемость — подходит как для небольших проектов, так и для высоконагруженных сервисов
✔️ Чистая архитектура — упрощает поддержку кода

📌 Где применяют Django?
• Социальные сети и блоги
• CRM-системы и интернет-магазины
• API для мобильных приложений
• Аналитические платформы и SaaS-решения

Django — это надёжный инструмент для Backend, который позволяет сосредоточиться на логике приложения, а не на рутинных задачах.

GitUnion || #Статьи #Backend

📊 Python для Data Science

Полное практическое руководство по анализу данных и машинному обучению на Python. Идеально подходит для аналитиков и разработчиков, которые хотят освоить Data Science с нуля.

Что внутри:
🔴 Основы Python для анализа данных
🔴 Работа с библиотеками: Pandas, NumPy, Matplotlib
🔴 Визуализация данных и статистический анализ
🔴 Основы машинного обучения (Scikit-learn)

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

🔥 Python Interview Questions — подготовка к собеседованиям на отлично!

Официальный репозиторий sigmavirus24/python-interview-questions — это тщательно подобранная коллекция вопросов и задач по Python, которые часто встречаются на технических собеседованиях. Идеальный ресурс для подготовки к трудоустройству в IT!

Что внутри?
✅ Базовые вопросы – типы данных, функции, ООП, исключения
✅ Сложные темы – декораторы, генераторы, метаклассы
✅ Алгоритмы и структуры данных – сортировки, деревья, графы
✅ Практические задачи – с решениями и пояснениями

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

🔤-строки: форматирование с магией

Знаете ли вы, что f-строки в Python — это не просто удобный способ подстановки переменных? Они умеют гораздо больше!

✨ Что могут f-строки?
— Встраивать выражения: f"Сумма: {x + y}"
— Форматировать числа: f"Процент: {ratio:.2%}"
— Вызывать методы: f"Имя: {name.upper()}"

🟣 Примеры магии:

price = 99.9999
name = "Python"  

print(f"Цена: {price:.2f} ₽")  # Цена: 100.00 ₽  
print(f"Курс: {name!r}")       # Курс: 'Python' (repr)  
print(f"2 + 2 = {2 + 2}")     # 2 + 2 = 4  

🔥 Почему это круто?
— Читаемость: код становится чище и понятнее.
— Производительность: f-строки быстрее format() и %.
— Гибкость: можно встроить почти любое выражение!

GitUnion || #Python #Статья

🐍 A Byte of Python – идеальный старт в программировании

Классическое введение в Python, которое уже помогло миллионам новичков сделать первые шаги в кодинге. Простое, понятное и практичное руководство.

Что внутри:
🔘 Основы Python 3: от переменных до ООП
🔘 Работа с файлами и исключениями
🔘 Создание своих модулей и пакетов
🔘 Практические примеры и задания
🔘 Советы по стилю кода и лучшим практикам

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

🤖 PythonRobotics — робототехника на Python с открытым кодом!

Официальный репозиторий AtsushiSakai/PythonRobotics (GitHub) — это коллекция реализаций ключевых алгоритмов робототехники с наглядными примерами и визуализацией. Проект идеально подходит для изучения автономных систем, навигации и управления роботами.

Что внутри?
✅ Алгоритмы движения
-Планирование пути (A*, RRT, Dijkstra)
-Динамическое управление (MPC, Pure Pursuit)
-SLAM (Картографирование и локализация)

✅ Моделирование роботов
-Мобильные роботы (дифференциальный привод)
-Дроны (квадрокоптеры)
-Манипуляторы (кинематика)

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

💻 Анонимные функции в Python: использование lambda

В Python существует возможность определения анонимных (безымянных) функций с использованием ключевого слова lambda. Данный инструмент предназначен для создания компактных однострочных функций, что особенно полезно в случаях, когда объявление отдельной функции через def избыточно.

❗️ Основные характеристики lambda-функций:
-Имеют упрощённый синтаксис: lambda аргументы: выражение.
-Не требуют явного возврата (return) — результат выражения возвращается автоматически.
-Поддерживают множественные аргументы, но ограничены одним выражением.

Примеры применения:

Простое математическое выражение:

multiply = lambda x, y: x * y
print(multiply(3, 4))  # Результат: 12

Фильтрация списка:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))  # [2, 4]

Сортировка сложных структур:

users = [{"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 30}]
users_sorted = sorted(users, key=lambda user: user["age"])  # Сортировка по возрасту

Динамические вычисления:

result = (lambda a, b: a ** 2 + b ** 2)(3, 4)  # 25

Преимущества и ограничения:
✅ Лаконичность — сокращает объём кода для простых операций.
✅ Удобство — эффективно работает с map(), filter(), sorted().
❌ Ограниченная функциональность — не поддерживает многострочные выражения и сложную логику.

GitUnion || #Python #Статьи

⭐ Прикладная линейная алгебра для исследователей данных

Мощный инструментарий для Data Science! Книга раскрывает практическое применение линейной алгебры в анализе данных и машинном обучении.

Что внутри:
🔴 Матричные операции для обработки данных
🔴 Разложения матриц (SVD, PCA) на реальных примерах
🔴 Применение в регрессионном анализе и нейросетях
🔴 Оптимизированные вычисления на NumPy и TensorFlow

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

🚀 Cosmic Python — архитектурные паттерны для чистого и масштабируемого кода

Официальный репозиторий cosmicpython/book — это практическое руководство по построению гибких и поддерживаемых Python-приложений с использованием принципов чистой архитектуры и Domain-Driven Design (DDD).

Ключевые темы
✔️ Гексагональная архитектура
✔️ Слоистая структура
✔️ Event-Driven Design

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

🧠 Основы искусственного интеллекта в примерах на Python

Практическое руководство по созданию интеллектуальных систем с нуля!

Что внутри:
🧠 Основные концепции ИИ и машинного обучения 
🐍 Реализация алгоритмов на Python 
📊 Классические задачи: от поиска решений до нейросетей 

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

📊 Awesome Jupyter — лучшие инструменты и ресурсы для Jupyter-экосистемы

Официальный респозиторий markusschanta/awesome-jupyter — это исчерпывающая коллекция расширений, библиотек и ресурсов для работы с Jupyter Notebook/Lab. Идеальный гид для дата-сайентистов, исследователей и разработчиков! 

🔥 Что внутри?
✔️ Ядро Jupyter 
- Альтернативные ядра (Python, R, Julia, Scala) 
- Расширения для визуализации и интерактивности 

✔️ Облачные решения
- Google Colab, Kaggle, Binder 
- Развертывание на сервере (JupyterHub) 

✔️ Обучение и документация 
- Примеры проектов 
- Гайды по настройке 

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

👩‍💻 Моржовый оператор := — что это и зачем?

В Python 3.8 появился новый оператор — :=, также известный как моржовый (walrus). Он позволяет совмещать присваивание и выражение, делая код компактнее и удобнее в определённых сценариях.

👀 Как это работает?
Оператор := присваивает значение переменной и одновременно возвращает его, что особенно полезно в условиях и других контекстах, где требуется и проверка, и сохранение значения.

❕ Зачем это нужно?
Сокращает код — избавляет от лишних строк с предварительным присваиванием.
Улучшает читаемость — делает условия более компактными и выразительными.
Полезен в циклах и генераторах — упрощает работу с итеративными операциями. 

Однако не стоит злоупотреблять := там, где это усложняет понимание кода. Используйте его там, где он действительно делает код чище! 

GitUnion || #Python #Статьи

🤖 ChatGPT: ваш наставник по Python 

Это инновационное руководство предлагает освоить Python через диалог с ИИ. Книга содержит 100 практических запросов к ChatGPT, которые помогут быстро изучить основы программирования.

 

Что внутри: 
🔴Основы Python через общение с ИИ 
100 готовых промптов для эффективного обучения 
🔴Практические задачи и их решения 
🔴Советы по работе с ChatGPT для программистов 

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

🥸 Расширенная аналитика с PySpark

Это практическое руководство предлагает современные методы обработки больших данных с использованием PySpark. Книга охватывает ключевые концепции распределенных вычислений и машинного обучения в экосистеме Spark.

Что внутри:
🔴Основы работы с PySpark и RDD
🔴Оптимизация распределенных вычислений
🔴Машинное обучение с MLlib

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

🚀 Full Speed Python — ускоренный курс Python для разработчиков!

Официальный репозиторий joaoventura/full-speed-python — это компактный и практический учебник по Python, который поможет быстро освоить язык и начать писать эффективный код. Идеальный выбор для тех, кто хочет изучить Python без лишней теории! 

Что внутри? 
✔️ Основы Python
- Переменные, типы данных, операторы 
- Условные конструкции и циклы 
- Функции и модули 

✔️ Продвинутые темы
- Работа с файлами и исключениями 
- ООП (классы, наследование, полиморфизм) 
- Генераторы, декораторы и контекстные менеджеры 

✔️ Практические примеры
- Парсинг данных 
- Основы сетевого программирования 
- Работа с базами данных (SQLite) 

✔️ Задачи и упражнения
- Тесты для самопроверки 
- Примеры кода с пояснениями 

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

🐍 Приключение в стиле Python

Это увлекательное руководство предлагает изучить Python через решение нестандартных задач и игровых проектов. Книга превращает обучение программированию в захватывающее приключение!

Что внутри:
🔴 Игровой подход к изучению Python
🔴 Создание текстовых квестов и мини-игр
🔴 Нестандартные задачи и головоломки

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги

🚀 Магия __slots__: Как ускорить Python-классы и сэкономить память

Вы когда-нибудь задумывались, как сделать ваши Python-классы быстрее и компактнее? В этом поможет __slots__ — мощный, но часто недооценённый инструмент!

🔍 Что делает __slots__?
По умолчанию Python хранит атрибуты объекта в динамическом словаре dict. Это удобно, но неэффективно по памяти и скорости.

__slots__ заменяет __dict__ на фиксированный набор атрибутов, что:
✔️ Уменьшает потребление памяти (иногда на 40-50%!).
✔️ Ускоряет доступ к атрибутам (на 20-30% быстрее).
✔️ Запрещает создание новых атрибутов (строгий контроль структуры класса).

🛠 Как использовать?
Просто определите slots в классе, перечислив разрешённые атрибуты:

class User:
    __slots__ = ['name', 'age']  # Фиксируем допустимые атрибуты

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

Что изменилось?
→ Объекты больше не имеют dict.
→ Нельзя добавить атрибут, не указанный в slots (вызовет AttributeError).

⚡️ Бенчмарк: slots vs обычный класс
Сравним потребление памяти для 1 млн объектов:

from sys import getsizeof

class RegularUser:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

class SlotsUser:
    __slots__ = ['name', 'age']
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

# Память для 1 млн объектов
regular = [RegularUser("Alex", 30) for _ in range(1_000_000)]
slots = [SlotsUser("Alex", 30) for _ in range(1_000_000)]

print(f"Обычный класс: {sum(getsizeof(o) for o in regular) / 1024**2:.1f} МБ")
print(f"__slots__:     {sum(getsizeof(o) for o in slots) / 1024**2:.1f} МБ")

‼️ Результат:
Обычный класс: 127.3 МБ
slots: 67.7 МБ # Экономия ~47% памяти!

💡 Когда применять __slots__?
-Массовое создание объектов (ORM, игры, научные вычисления).
-Жёсткий контроль атрибутов (например, в API или библиотеках).
-Критичные к памяти приложения (микроконтроллеры, большие массивы данных).

⚠️ Ограничения
-Не работает с @property и некоторыми декораторами без дополнительных настроек.
-Нельзя добавить новые атрибуты динамически.
-Наследование требует аккуратности (если родитель имеет slots, ребёнок тоже должен их определить).

GitUnion || #Python #Статьи