Точка входа в программирование
20.5K subscribers
1.17K photos
207 videos
2 files
2.7K links
Фундаментальные знания по основам программирования

Разместить рекламу: @tproger_sales_bot

Правила общения: https://tprg.ru/rules

Другие каналы: @tproger_channels

Сайт: https://tprg.ru/site

Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/zrgj
Download Telegram
Что такое FastAPI

FastAPI — это современный фреймворк для создания веб-API на Python. Он предназначен для быстрого и эффективного создания сервисов, которые обрабатывают запросы пользователей и возвращают ответы. Например, с помощью FastAPI можно создать API для отображения прогноза погоды, управления списком задач или даже сложной системы обработки данных.

FastAPI заслужил свою популярность благодаря нескольким ключевым преимуществам:

— Он построен на современных технологиях, что делает его одним из самых быстрых фреймворков для Python. Это особенно важно для проектов, где скорость ответа критична.
— Для создания базового API достаточно написать всего несколько строк кода. Это снижает порог входа для новичков и ускоряет разработку.
— FastAPI автоматически генерирует интерактивную документацию (например, в формате Swagger), которая позволяет другим разработчикам легко понять, как работает ваш API, и протестировать его прямо в браузере.

FastAPI предлагает множество возможностей, которые делают его универсальным инструментом для самых разных задач: интеграцию БД, автоматическую проверку входных данных, масштабируемость.

Чтобы показать, насколько просто начать работать с FastAPI, вот пример минимального кода:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
return {"message": "Привет, мир!"}


Если запустить этот код и открыть в браузере адрес https://localhost:8000, вы увидите JSON-ответ: {"message": "Привет, мир!"}. А если перейти по адресу https://localhost:8000/docs, вы получите доступ к автоматически сгенерированной документации.

#простымисловами #fastapi #python
Разработка DHCP-сервера на Python

Сегодня мы рассмотрим, как создать собственный DHCP‑сервер на Python. Суть сервера проста — он динамически раздаёт IP‑адреса устройствам в сети, избавляя нас от головной боли статической конфигурации. Он будет ловить DHCP‑запросы от клиентов, выбирать свободный IP из заранее подготовленного пула и подтверждать выдачу. Так мы убъем двух зайцев: и с питоном поупражняемся, и с работой сетей поближе познакомимся.

Начинаем тут.

Ставь ❤️, если любишь практиковаться с питоном.

#python
Ваш первый бэкенд на Django — пошаговый учебник

Бесплатный самоучитель по Django, созданный специально для новичков. Шаг за шагом вы создадите веб-приложение (блог) на Python с использованием фреймворка Django.

По ходу дела объясняются все необходимые основы — от базового Python до шаблонов HTML/CSS. К концу у вас будет собственный рабочий блог на сервере и понимание принципов бэкенд-разработки.

#бэкенд #python #django
Гайд по обработке данных с помощью Pandas. Часть 1

Работаем с таблицами в Python: читаем CSV, фильтруем строки, группируем и визуализируем. Пошаговый разбор возможностей библиотеки Pandas, которую обязательно нужно знать любому дата-аналитику.

#pandas@prog_point #python@prog_point #анализданных@prog_point
Программирование для всех: учим Python с нуля

Это один из самых популярных вводных курсов по программированию, где в качестве первого языка используется Python. Материал объясняется очень доступно: вы начнёте с простых концепций (переменные, циклы) и постепенно напишете первые программы для обработки данных.

Курс основан на программе Мичиганского университета, и все уроки с практическими заданиями доступны бесплатно онлайн. После прохождения у вас будет прочная база, чтобы осваивать любые другие языки и направления в программировании.

https://www.py4e.com/

А ещё там ссылки на множество других бесплатных материалов и курсов для изучения Python.

#python@prog_point
Просто о сложном: Основы архитектуры Python-приложений

Когда речь идёт о создании масштабируемых и поддерживаемых приложений, понимание таких важных понятий, как принципы чистого кода, архитектурные паттерны и SOLID, имеет решающее значение.

Разобравшись в этих принципах, новички получают представление о построении надёжных, гибких и легко тестируемых приложений, что позволит им сохранить ясность кодовой базы и возможность её сопровождения по мере роста их проектов.

Обо всём этом — в данном гайде

#теория@prog_point #python@prog_point
Зачем учить Python в 2025: Плюсы и минусы языка и перспективы карьеры в IT

Егор Векслер — Python-разработчик, инстаграм блогер, знаменитый юмористическими видео и простым объяснением сложных IT терминов. В этом видео он также просто объясняет зачем сегодня нужен Python, плюсы и минусы языка, стоит ли вкатывать в него новичку и много другое.

Если вы хотите вкатиться в IT, но до конца не знаете в какое направление и с каким языком, то это видео обязательно к просмотру.

#python@prog_point
Большое учебное пособие по виртуальному окружению в Python

Виртуальное окружение — это инструмент, позволяющий изолировать зависимости проекта от глобального окружения и предотвратить возможные конфликты между библиотеками.

В этом руководстве вы узнаете, как работать с venv Python для создания отдельных виртуальных сред для ваших проектов на Python и управлять ими.

#venv #python
«Свой Minecraft» на Python: проще, чем кажется

Хотелось бы сделать собственную песочницу, но перспектива разбираться с тяжёлым 3D-движком ставит крест на мечте? Не спешите закрывать IDE. Оказывается, чтобы собрать базовый «Minecraft-like» мир, хватит чистого Python и библиотеки Ursina Engine.

С помощью этой статьи вы узнаете, как за один вечер поднять движок, генерировать бесконечный ландшафт, добавить освещение и даже «ломать» блоки — без сложных шейдеров и C++. А ещё, где Ursina экономит время: готовые компоненты для ввода, анимации и GUI позволяют сконцентрироваться на логике игры, а не на низкоуровневой графике.

#gamedev #python #ursina
Свой «Чёрное зеркало»: пишем симулятор жизни на чистом Python

В 7-м сезоне «Чёрного зеркала» показали программиста, запустившего мир с разумными существами. Почему бы не попробовать повторить такое у себя дома? Автор этой статьи собрал мини-вселенную на Python и заставил ИИ-агента выживать в процедурном ландшафте 20×20 клеток. Никаких сложных движков: карта на эмодзи, пошаговая логика и один гигантский промпт, чтобы существо само ставило цели, добывало еду, крафтило лук из тростника и даже пыталось сварить «варенье из камней».

Что интересно:
— агент получает лишь минимальный набор действий (move, search, add_inventory…) — всё остальное он выдумывает сам;
— голод, жажда и комфорт растут в реальном времени, поэтому приходится строить укрытия и искать воду;
— «глобальные цели» задаёте вы: от «собрать копьё» до «построить робота» — и наблюдаете, как ИИ лихо выкручивается;
— следующий шаг — несколько агентов, которые придумают собственный язык эмодзи и начнут торговать или воевать.

Если мечтали о симуляции с минимальным кодом и максимумом веселья — самое время посмотреть, как это реализовано и забрать идею для своего проекта.

А какой ещё абсурдной целью вы бы испытали такого ИИ?

#python #gamedev #ии
Декораторы вместо килобайт: пять приёмов, которые режут Python-код пополам

В погоне за «чистым» Python мы часто плодим повторяющиеся блоки: отладочные print, try/except на каждом углу. Итог — скрипт растёт, а пользы от строк всё меньше. Сэкономить время (и нервы) помогают декораторы: один раз написали — применяете сколько угодно раз.

В подборке показано, как всего пять простых обёрток делают код короче, поведение единым и уменьшают количество ошибок.

#python #декораторы
Метаклассы в Python без мистики

Метакласс — это класс объекта класса. Определение класса создает имя класса, словарь класса и список базовых классов. Метакласс отвечает за принятие этих трех аргументов и создание класса.

В этой статье вы узнаете, как создаётся класс «изнутри», зачем вообще нужен свой метакласс и в каких случаях его легко заменить init_subclass или декоратором. Разберётесь на живых примерах с Enum, динамическим ListWithSum и регистрацией пользовательских исключений.

А вы используете метаклассы в своих проектах?

❤️ — конечно
🗿 — эм.. нет


#python #ооп
Как превратить аудиозапись встречи в структурированный отчёт с помощью Python и ИИ

Порой после онлайн-встречи сложно вспомнить, кто что сказал и какие задачи были поставлены. В статье представлен пошаговый гайд по созданию Python-приложения, которое:

— распознаёт речь с аудиозаписей с помощью модели Whisper-1;
— извлекает ключевые моменты и задачи, обсуждённые на встрече, используя Claude 3.5 Sonnet;
— формирует структурированный отчёт в формате PDF.

Да, сейчас существуют готовые решения. Но помогут ли они вам прокачать навыки программирования? Вряд ли. А тут используются API BotHub и библиотеки openai, fpdf, dotenv, подробно описан процесс настройки окружения, взаимодействия с API и обработки ошибок. В общем, мастхэв.

#python #ии #продуктивность