▶️ Создание простого текстового редактора

В ходе видео мы детально вникнем в написание кода на основе библиотеки PyQt 5.

Мы с нуля построим полноценную программу, что будет являться текстовым редактором с возможностью открытия, редактирования и сохранения файла.

👀 Смотреть на YouTube

📣 Рекурсивные функции

В статье расскажем, в каких случаях стоит использовать рекурсию, чем итеративный подход лучше рекурсивного и как можно ускорить выполнение рекурсивных функций в Python.

В конце статьи решим 10 практических задач двумя способами – рекурсивным и итеративным.

🖥 Читать подробнее

▶️ Hatch для сборки и распространения Python пакетов

Сборка Python пакета через Hatch и публикация
на РуРІ и внутренних ресурсах.

Почему нужно отказаться от setuptools и забыть про setup.py.

Откуда взялся Hatch, нужен ли нам ещё один стандарт, а также почему мы остановились на Hatch.

Moscow Python Meetup №87
Сурен Хоренян (MTS AI)

👀 Смотреть на YouTube

📣 Aiohttp | Выполнение и обработка HTTP запросов/ответов

Aiohttp - это библиотека для выполнения HTTP-запросов и обработки HTTP-ответов в асинхронном режиме в Python.

Она предоставляет удобный и эффективный способ выполнения асинхронных HTTP-запросов без блокировки потоков.

🖥 Читать подробнее

📣 Визуализация данных совместно с Plotly

Красочное интерактивное отображение датасета в одну строку? Не проблема с plotly!

Разбираемся с построением интерактивных графиков и диаграмм.

🖥 Читать подробнее

▶️ Аргумент key для сортировки коллекций по ключу

В ходе просмотра видео, вы узнаете, как выполнять сортировку коллекций по ключу кеу с помощью функции sorted и метода
sort.

👀 Смотреть на YouTube

📄 Шпаргалка для алгособеса

В данной статье коснёмся только самых основных вещей:
⏺ алгоритмическая сложность, асимптотика и О-нотация
⏺ структуры данных: связный список, стек, очередь, множество, map и другие
⏺ алгоритмы сортировки
⏺ алгоритм Дейкстры

🖥 Читать подробнее

▶️ Frontend на python с FastUI | Интеграция с FastAPI

В видео рассматриваем библитеку fastUl, которая интегрируются с FastAPl. Она позволяет писать frontend a python.

👀 Смотреть на YouTube

📣 Работа с линейными системами с помощью scipy.linalg

В этой статье научимся применять концепции линейной алгебры для решения практических задач с помощью scipy.linalg и работать с векторами и матрицами, используя Python и NumPy.

🖥 Читать подробнее

▶️ PyCharm - лучшая среда разработки для Python

В видео постараюсь рассказать почему я считаю
PyCharm лучшей в мире средой разработки для python, как к этому пришел, какие у нее есть плюсы и минусы.

А также скажу в каких случаях использовать PyCharm не рекомендуется.

Плюсы:
⏺ это специализированный под python инструмент, который умеет практически все - отладка, работа с бд, гит, автодополнения, плагины и т.п.
⏺ есть версии для всех основных ОС (Windows/
Linux/MacOS)
⏺ есть полноценная бесплатная версия, которой новичку хватит за глаза
⏺ есть способы получить бесплатно полную версию, например если вы студент университета, или разрабатываете опен-соурс проект
⏺ на работе, куда вы придете в 95% случаев у всех будет именно она, вам не надо будет переучиваться или изучать другую ИДЕ
⏺ чисто моральный плюс - компания JetBrains является спонсором PSF, то есть покупая и используя PyCharm вы поддерживаете наш любимый Python

Минус:
⏺ потребление ресурсов (место на диске, оперативная память, ЦПУ). Система сложная и большая, на старом железе будет тормозить.

В каких случаях я НЕ советую использовать
PyCharm:
⏺ у вас старый компьютер
⏺ вы поклонник или заматерелый пользователь
VS Code и привыкли писать на ней

👀 Смотреть на YouTube