📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»

Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!

🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas

🐍✍️ Сборник задач LeetCode с решениями на Python

На Java тоже есть, если вдруг нужно

Внутри репозитория лежат решения задач из различных категорий LeetCode, включая массивы, строки, деревья, графы и др. Всё структурировано по номерам задач, что облегчает навигацию и поиск нужного решения.

🔗 Ссылка на репозиторий

😌 5 техник для снятия стресса на работе

Чувствуете, что стресс мешает вашему рабочему процессу? Не отчаивайтесь! Мы подготовили для вас пять простых и доступных техник, которые помогут справиться с ним.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

🐍 Какую кодовую базу Python посмотреть в поисках лучших практик?

Таким вопросом задался пользователь комьюнити Lobsters. Вот, что ему посоветовали:

▪️Pydantic
Код здесь типизирован, есть тесты, а также хорошо написанная документация.

▪️FastAPI
Тоже содержит тесты, поэтому полезно будет посмотреть, как структурировать их для веб-проектов.

▪️SQLAlchemy
Можно увидеть, как ORM работает изнутри, а также попутно изучить многое об SQL.

▪️Kedro
На её примере можно узнать, как строятся фреймворки для обработки данных.

💬 А у вас есть примеры кодовых баз, которые вам нравятся?

🧹 Руководство по линтеру Ruff

На Real Python вышел гайд по Ruff — инструменту, который помогает выявлять и исправлять ошибки в коде, а также поддерживать его в чистом и читаемом состоянии. В статье объясняется:
▪️как установить и настроить Ruff,
▪️как проверять и форматировать код,
▪️как использовать дополнительные настройки для улучшения качества кода.

🔗 Ссылка на статью

🐍 Шпаргалка по Python с кодом для ежедневных задач

Это пост на Medium, который охватывает множество тем. Каждая иллюстрируется кодом, который можно взять и использовать. Вот что содержится в шпаргалке:

▫️Чтение и запись файлов;
▫️Работа с API;
▫️Манипуляции со списками и словарями;
▫️Работа с операционной системой;
▫️Математические операции;
▫️Работа с базами данных и др.

🔗 Ссылка на шпаргалку

Свежий #дайджест по Python

🐍Testing with Python (part 6): Fake it...
Это очередная часть статьи про тестирование в Python. Она рассказывает о том, как мокать объекты.

🐍Telegram Боты на Aiogram 3.x
Это серия статей на «Хабре», описывающая разработку Telegram-ботов через библиотеку Aiogram. Начинается вот с этой вводной статьи.

🐍Как анализировать тысячи отзывов с ChatGPT? Частые ошибки и пример на реальных данных
Гайд по анализу отзывов пользователей о компании. Будет полезен всем, у кого нет большого опыта в анализе данных или работе с LLM через API.

🐍Я 10 лет писал на Python, и вот что я думаю
Разработчик Лёша Корепанов делится своими мыслями по поводу преимуществ и недостатков Python.

🐍LiveKit Agents
Фреймворк для создания мультимодальных приложений с ИИ.

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

🐼 Pandas НЕ для анализа данных

Pandas обычно используется дата-сайентистами для анализа и манипуляций с данными, однако автор новой статьи предлагает применять библиотеку для рендеринга таблиц в веб-приложениях.

Он показывает:
▫️как использовать DataFrame и класс Styler для рендеринга таблиц в Django,
▫️ как добавить интерактивные элементы с помощью кастомных шаблонов Jinja2.

🔗 Читать статью

🐍✍️ Назовите различия между Python 2 и Python 3

Различий между версиями довольно много. Ключевые такие:

▪️Print
В Python 2 print используется как оператор, а в Python 3 его нужно использовать как функцию: print().

▪️Тип строки
В Python 2 есть два основных типа строк: байтовые и Unicode строки. В Python 3 все строки по умолчанию являются Unicode.

▪️Деление
В Python 2 деление целых чисел приводит к целому результату. В Python 3 для этого используется отдельный оператор //, а / возвращает дробное число.

▪️Обработка ошибок
Обработка ошибок стала более унифицированной в Python 3. Исключения должны быть заключены в круглые скобки в операторе except.

#вопросы_с_собеседований

🧑‍💻 Python Logging — уровни логирования

Уровни логирования позволяют контролировать, какие сообщения идут в логи. Так вы можете сделать их настолько детализированными, насколько вам нужно.

В новой статье на Python Papers описываются 6 уровней логирования:

▪️notset
▪️debug
▪️info
▪️warning
▪️error
▪️critical

👉 Подробнее о них можно прочесть по этой ссылке

💬 Питонисты, используете аннотацию типов, когда пишете код?

❤️ — да
👾 — нет
🤔 — что-что?

#интерактив

✍️ Learn Data Structures and Algorithms with Python

Это небольшие материалы на CodeAcademy по различным структурам данных и алгоритмам, реализованным на Python. Довольно просто объясняют суть и сопровождаются кодом.

▫️Node (узел)
▫️Linked List (связный список)
▫️Doubly Linked Lists (двусвязный список)
▫️Queues (очереди)
▫️Stacks (стек)
▫️Hash Maps (хеш-таблицы)
▫️Recursion (рекурсия)
▫️Sorting Algorithms (алгоритмы сортировки)
▫️Trees (деревья)
▫️Heaps (куча)
▫️Greedy Algorithms (жадные алгоритмы)

❤️🙏 Помните историю автора «Библиотеки программиста» Станислав Герасимов? Станислав — инвалид с детства. В статье он рассказывал, как получил диплом и строит карьеру в IT.

❗️ В обновленной статье читайте продолжение его истории. И самое главное: очень скоро он отправляется на операцию и ему нужна ваша помощь.

🐍🎓 Небольшой квиз по Python

Реддитор Penny-loafers поделился ссылкой на квиз, который создал для стажёров в своей компании. Вы тоже можете проверить свои знания. Делитесь результатами!👇

🔗 Ссылка на квиз