👩‍💻 Как работает менеджер контекста (context manager) в Python?

В Python менеджеры контекста используются для управления ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения, автоматически освобождая их после использования. Они реализуются с помощью методов __enter__ и __exit__.

➡️ В этом примере показано, как использовать менеджер контекста для работы с файлами:

with open('file.txt', 'r') as file:
    content = file.read()

Здесь файл автоматически закроется после завершения блока with, даже если внутри него возникнет ошибка.

🗣️ Менеджеры контекста полезны для автоматического управления ресурсами и обработки исключений.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Деплой без стресса: автоматизируем процесс для Telegram-ботов

В статье рассказывается, как настроить автоматический деплой Telegram-бота на сервер с использованием GitHub Actions. Это поможет ускорить обновление кода и минимизировать ошибки при ручной загрузке.

Читать...

👩‍💻 Как простая задачка поставила в тупик программистов (и как они из него выбрались)

В 2010 году пользователь Stack Overflow не справился с задачей на собеседовании. Обсуждение способов решения этого задания стало одной из самых популярных тем на платформе.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Создайте Python-скрипт, который кэширует данные с внешнего API, сохраняя их на определенное время. Когда срок кэша истекает, данные должны автоматически обновляться при следующем запросе.

➡️ Пример:

• python app.py fetch — получает данные из кэша, а если кэш истек, то заново запрашивает данные и обновляет кэш.

Решение задачи ⬇️

import time
import json
import requests
from pathlib import Path

CACHE_FILE = Path("cache.json")
CACHE_TTL = 60 # время жизни кэша в секундах

def update_cache():
data = requests.get("https://api.example.com/data").json()
cache_data = {"data": data, "timestamp": time.time()}
with open(CACHE_FILE, "w") as file:
json.dump(cache_data, file)
return data

def fetch_data():
if CACHE_FILE.exists():
with open(CACHE_FILE, "r") as file:
cache = json.load(file)
if time.time() - cache["timestamp"] < CACHE_TTL:
print("Данные из кэша:", cache["data"])
return cache["data"]

print("Обновление кэша...")
return update_cache()

# Запрос кэшированных данных
fetch_data()

👩‍💻 Дуалистичная типовая система JavaScript VS Единая объектная система Python. Краткий обзор

Сегодня поговорим о объектах, объектной архитектуре и способах взаимодействия с ними на примере языков программирования Python и JavaScript. Получилось небольшое исследование, противопоставляющее прототипирование и ООП.

Читать...

👩‍💻 Как сделать блог разработчика на GitHub Pages с помощью Django

Расскажем, как превратить Django в генератор статических сайтов и сделать полноценный блог с пагинацией, сортировкой записей по тегам, подсветкой синтаксиса кода, контактной формой, подпиской на рассылку и поддержкой 20 различных тем оформления.

Читать...

⚙️ Как работает декоратор @property в Python и зачем он нужен?

Декоратор @property в Python превращает метод класса в атрибут, позволяя работать с ним, как с обычным свойством. Это упрощает доступ к приватным данным и добавляет контроль за их валидацией и изменением.

С помощью @property можно создавать интерфейс для работы с данными объекта, защищая их от некорректных значений и обеспечивая читаемость кода.

➡️ В этом примере декоратор @property используется для создания свойства age, которое проверяет корректность введенного значения:

class Person:
    def __init__(self, age):
        self._age = age
    
    @property
    def age(self):
        return self._age
    
    @age.setter
    def age(self, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("Возраст не может быть отрицательным.")
        self._age = value

p = Person(30)
p.age = 35        # Работает нормально
print(p.age)      # 35
p.age = -5        # ValueError: Возраст не может быть отрицательным.

🗣 Использование @property полезно для создания аккуратного интерфейса доступа к данным с их защитой и валидацией, соблюдая при этом принципы инкапсуляции.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Курс Django: Сложная форма с кастомной капчей

Делаем анкету с различными виджетами, защищаем форму с помощью капчи, автоматически отправляем данные и вложенные файлы на email.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Создайте Python-скрипт, который проверяет доступность указанного веб-сервера и отправляет уведомление на почту, если сервер недоступен. Скрипт должен выполнять проверку каждые 5 минут и отправлять уведомление только один раз, если сервер падает, а затем повторно — только когда сервер снова станет доступен.

➡️ Пример:

• python monitor.py https://example.com — проверяет доступность сервера по адресу https://example.com, отправляет уведомление на почту, если сервер перестаёт отвечать, и повторно уведомляет при восстановлении работы.

Решение задачи ⬇️

import requests
import time
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
import sys

# Настройки для отправки уведомлений
SMTP_SERVER = 'smtp.example.com'
SMTP_PORT = 587
EMAIL = '[email protected]'
PASSWORD = 'your-password'
TO_EMAIL = '[email protected]'

# Функция для отправки уведомления
def send_notification(subject, message):
msg = MIMEMultipart()
msg['From'] = EMAIL
msg['To'] = TO_EMAIL
msg['Subject'] = subject
msg.attach(MIMEText(message, 'plain'))

with smtplib.SMTP(SMTP_SERVER, SMTP_PORT) as server:
server.starttls()
server.login(EMAIL, PASSWORD)
server.sendmail(EMAIL, TO_EMAIL, msg.as_string())
print(f"Уведомление отправлено: {subject}")

# Функция для проверки доступности сервера
def check_server(url):
try:
response = requests.get(url, timeout=5)
return response.status_code == 200
except requests.RequestException:
return False

# Основная функция мониторинга
def monitor(url):
server_is_down = False

while True:
is_up = check_server(url)

if is_up and server_is_down:
send_notification("Сервер восстановлен", f"Сервер {url} снова доступен.")
server_is_down = False
elif not is_up and not server_is_down:
send_notification("Сервер недоступен", f"Сервер {url} перестал отвечать.")
server_is_down = True

time.sleep(300) # Проверка каждые 5 минут

if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 2:
print("Укажите URL сервера для мониторинга.")
sys.exit(1)

url = sys.argv[1]
monitor(url)

🧠 Самые интересные статьи за последние дни:

• Всё, что вы хотели знать о Django Channels

• Сборка Python проекта с uv и Docker

• DE-1. DIY ассистент на LLM

• Ваши генераторные выражения сломаны: чиним и разбираемся

• Всё, что вы хотели знать о Django Channels

👩‍💻 Уделите внимание токенизаторам — и вот почему

Статья рассматривает особенности разработки ИИ-приложений с использованием RAG, особенно для обработки данных интернет-магазинов. Анализируется отличие статистического подхода от традиционного программирования и его влияние на разработку с LLM.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• В какой момент профессия программиста свернула не туда?

• Офис Intel в Израиле отменил бесплатный кофе

• Войти в IT – в 37 и с дипломом филфака

• Путь к мастерству: Как стать успешным разработчиком

• Галера от HH или джуны по-дешевке

👩‍💻 ИИ в логистике: отслеживаем транспортные средства на производственной территории с помощью нейросети

В статье описан путь от пет-проекта до системы для трекинга транспорта: нейросети, компьютерное зрение и инструменты, позволяющие «видеть» и анализировать производственные процессы.

Читать...

🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире

11 сентября (уже в четверг!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика.

Почему точно нужно прийти:
📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве

Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.

🔍 Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot

Реклама.
О рекламодателе.

👩‍💻 Как работает __name__ == "__main__" в Python?

Конструкция if __name__ == "__main__" определяет, выполняется ли скрипт как основная программа или импортируется в качестве модуля. Это позволяет запускать код только при непосредственном запуске скрипта, исключая его выполнение при импорте.

➡️ Пример:

def greet():
    print("Hello from greet!")

if __name__ == "__main__":
    greet()  # Этот вызов выполнится только при запуске скрипта напрямую

🗣 В этом примере greet() будет вызвана, если файл запускается напрямую. Если скрипт импортируется как модуль, greet() не вызовется, сохраняя модульную структуру кода.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Как сократить время ответа в 2 раза, добавив одну строку кода

В статье рассказывается, как Okko оптимизировал рекомендации: с помощью Jaeger и Grafana выявили узкие места, улучшили работу сборщика мусора и снизили время отклика для 99% запросов.

Читать...

👩‍💻 Зачем нужны эмбеддинги?

Статья исследует методы нечеткого поиска для больших языковых моделей, включая триграммный и фонетический анализ, косинусное и евклидово сходство. Рассматриваются преимущества и ограничения методов для работы с неструктурированными данными.

Читать...

Подборка каналов IT от наших друзей:

🦥 Lazy_Programmer – Для ленивых

🎬 videos_it  — База видеоуроков по IT

🐧 Linux_Club — Для Linuxоидов

📔 BOOKS — Читать не перечитать

🇷🇺 our_computer — У нас как в СССР

🔐 LazySecurity — Канал по ИБ

🤩 iwannabeprogrammer  — IT-мемы

🔥 floppydisky — ITUMOR

📱 codebase_frontend — Красим кнопки

➡️ LazyDevOps —  Канал для дев и псов

🐈‍⬛️ LazyTester — Протестируй канал!