📣 Как управлять зависимостями Python с помощью виртуальных сред

Для создания виртуальной среды мы будем использовать инструмент Venv

Venv позволяет запускать приложения со своими зависимостями, чтобы не мешать другим приложениям, которые используют то же ПО, но иных версий.

В результате каждое приложение будет запускаться в собственной виртуальной среде, изолированно от остальных, что повысит стабильность работы всех приложений

🖥 Читать подробнее

▶️ Знакомство с множествами

В видео узнаем, что такое множество в Python, чем оно отличается от списка, какие методы существуют для работы с множествами и др

Множество в Python – это изменяемая структура данных, которая содержит уникальные и неупорядоченные элементы

Множества полезны в случаях, когда нужно быстро проверить наличие элемента или удалить дубликаты из больших объёмов данных

👀 Смотреть на RuTube

📣 Интерпретация JSON | Как читать файлы JSON

JSON (JavaScript Object Notation – нотация объектов JavaScript) – это популярный способ структурирования данных. Он используется для обмена информацией между веб-приложением и сервером

В этой статье я покажу вам, как использовать методы json.loads() и json.load() для интерпретации (или как еще говорят парсинга) и чтения файлов и строк JSON

🖥 Читать подробнее

▶️ Знакомство с переменными и типами данных

Переменная – это простейшая именованная структура данных, в которой может быть сохранён промежуточный или конечный результат работы программы и типами данных

Она состоит из трёх частей:
⏺ Имя (или идентификатор) – это название, придуманное программистом, чтобы обращаться к переменной.
⏺ Значение – это информация, которая хранится в памяти компьютера и с которой работает программа.
⏺ Адрес – это номер ячейки памяти, в которой хранится значение переменной.

В Python типы данных можно разделить на:
⏺ Встроенные в интерпретатор (built-in): None (неопределённое значение переменной), логические переменные, числа, списки, строки, бинарные списки, множества, словари.
⏺ Не встроенные, которые можно использовать после импорта соответствующих модулей.

👀 Смотреть на YouTube

📣 24 лучшие библиотеки Python, с которыми вы должны познакомиться

Python имеет более ста тысяч библиотек на любой вкус, чем больше библиотек и пакетов в своем распоряжении имеет язык программирования, тем больше существует различных вариантов его использования

В данной статье мы перечислили несколько лучших библиотек для работы в Python

🖥 Читать подробнее

▶️ Enum | Перечисления в Python

Enum (перечисления) – это класс, который содержит константы и методы для работы с ними

Enum нужен там, где количество значений ограничено, если у вас есть 2+ констант, связанных по смыслу – это возможно хороший вариант для Enum.

⏺ Enum "ограничивает" выбор пользователя
⏺ Помогает пользователю понять возможные варианты
⏺ Позволяет легко добавлять или удалять значения

👀 Смотреть на YouTube

📣 Оптимизация в Python | Эффективное использование модуля threading и asyncio

В данной статье мы погрузимся в мир многопоточности и асинхронного программирования на Python, изучая, как модуль threading может значительно улучшить работу с вводом-выводом.

⏺ Рассмотрим, как правильно завершать потоки при остановке приложения, чтобы избежать утечек ресурсов.
⏺ Научимся использовать пул потоков для распределения задач, что откроет доступ к мощным методам asyncio API, таким как gather, позволяющим дождаться результатов выполнения всех потоков.
⏺ Увидим, как эффективно интегрировать блокирующие API ввода-вывода, например, из библиотеки requests, в пул потоков, чтобы повысить производительность и сделать наше приложение более отзывчивым

🖥 Читать подробнее

▶️ Gigacode и PyCharm | Используем ИИ в работе

Сегодня посмотрим как установить и использовать ИИ-ассистента Giga-Code от компании Сбертех, которым я пользуюсь уже несколько месяцев

Важно помнить, что это помощник (просто инструмент), а не заместитель. Он

не владеет всем контекстом, не знает задачи в целом, действует по вашим указаниям

Польза:
⏺ бесплатен
⏺ уменьшает время затраченное на написание кода, тестов, документации
⏺ улучшает качество документации
⏺ может отвечать на вопросы и анализировать ваше решение, помочь с поиском информации
⏺ мотивирует писать хороший код: верно выбирать имена переменным и функциям, указывать аннотации типов, использовать PEP8

👀 Смотреть на YouTube

📣 Головоломка «Сапёр» на Python в 66 строк и ее решение вероятностным алгоритмом

Писать головоломку будем оп нескольким требованиям:
⏺ Программа представляет собой консольный вариант головоломки Сапёр. Игровое поле печатается в stdout, колонки и поля нумеруются, каждый шаг консоль очищается от предыдущих данных.
⏺ При запуске программа принимает в качестве аргументов размер поля (ширину и высоту) и количество мин. По умолчанию, без передачи аргументов, создается игровое поле размером 10x10 с 10 минами.
⏺ Управление происходит путем передачи команд в стандартный ввод (stdin) в формате row col.
⏺ Первым ходом нельзя проиграть, т.е. ячейка, выбранная в первом ходе, не должна содержать мину. Также соседние ячейки не должны содержать мины.
⏺ Победа засчитывается, когда на игровом поле все незаминированные ячейки раскрыты, поражение – когда игрок открывает ячейку с миной. Последним ходом выводится соответствующее сообщение о победе или поражении и полностью открытое игровое поле.
⏺ Необходимо реализовать алгоритм решения головоломки. На каждом шаге программа печатает текущее состояние игры с сопутствующей справочной информацией

🖥 Читать подробнее

▶️ Список и кортеж

В видео рассмотрим особенности списков и кортежей: что хочет слышать работодатель, как хранятся в памяти, почему кортеж реально неизменяемый

Использование кортежей:
⏺ Используй [] для создания пустого списка ({} для словаря)
⏺ Если заранее известен размер, то не используй append (для 8000 добавлений выделяется 8600 ячеек памяти)
⏺ Используй листкомпс
⏺ Не пытайся заменять список кортежом, там где идет изменение размера

👀 Смотреть на YouTube