👩‍💻 Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 2)

Статья продолжает серию по созданию REST API на Flask. В этой части вы подключаете SQLite, используете SQLAlchemy для управления данными, добавляете сериализацию с Marshmallow и интегрируете базу данных с REST API.

Читать...

🧠 Сложность задачи = (техническая сложность) × (неясность цели)

Ты думаешь, что задача тяжёлая. Но, возможно, ты просто не до конца понял, что именно нужно сделать.

👉 Совет: перед стартом задай себе вопрос: «Что должно быть в итоге, в чём успех?» Если нет чёткого критерия, сложность будет только расти. Уточнение цели снижает объём неопределённости в разы.

👩‍💻 Введение в ERP: Что такое ERP-системы и почему они важны для производства?

В статье рассматриваются ERP-системы: их роль в управлении бизнесом, ключевые преимущества внедрения, а также этапы выбора, проектирования и настройки, чтобы сделать систему максимально эффективной.

Читать...

👩‍💻 Фильтрация списка словарей

Напишите функцию, которая принимает список словарей и фильтрует его, возвращая только те словари, в которых значение указанного ключа превышает заданное значение.

Пример:

data = [
    {"name": "Alice", "age": 25},
    {"name": "Bob", "age": 30},
    {"name": "Charlie", "age": 20},
    {"name": "Diana", "age": 35}
]

result = filter_by_key(data, "age", 25)
print(result)
# Ожидаемый результат:
# [
#     {"name": "Bob", "age": 30},
#     {"name": "Diana", "age": 35}
# ]

Решение задачи🔽

def filter_by_key(data, key, threshold):
return [item for item in data if item.get(key, 0) > threshold]

# Пример использования:
data = [
{"name": "Alice", "age": 25},
{"name": "Bob", "age": 30},
{"name": "Charlie", "age": 20},
{"name": "Diana", "age": 35}
]

result = filter_by_key(data, "age", 25)
print(result)

👩‍💻 Как я создал Telegram-бота для хранения файлов и чуть не стал библиотекарем

Узнайте, как я превратил свой Telegram в персональную файловую систему с помощью бота на Python. В статье делюсь опытом разработки, полным кодом и лайфхаками.

Читать...

👩‍💻 Django + Zoho CRM: как управлять данными без головной боли

Статья рассказывает о процессе интеграции Django с Zoho CRM. Рассматриваются шаги настройки: подготовка среды, работа с вебхуками и реализация асинхронной обработки данных через Celery для повышения эффективности.

Читать...

👩‍💻 Круговой импорт в Python: как он ломает проекты и как его победить

Рассказываю, как отловить, понять и разрулить круговые импорты в Python-проектах. Без магии не обойдётся — тут и детектив, и немного шаманства. Всё на примерах.

Читать...

⚙️ Что такое модуль itertools в Python и как он используется?

itertools — это стандартный модуль Python, предоставляющий эффективные функции для работы с итераторами. Он используется для обработки последовательностей, создания комбинаций, перестановок и выполнения других задач с итерациями.

➡️ Пример:

from itertools import permutations

data = ['A', 'B', 'C']
for perm in permutations(data):
    print(perm)

🗣️ В этом примере permutations из itertools генерирует все возможные перестановки элементов списка data. Это удобно для работы с комбинациями данных в алгоритмах или задачах оптимизации.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Hello, World!“ и прощай: Почему новички сливаются из IT быстрее, чем успевают написать первую программу

Эта статья — крик души. О слепой погоне за IT-мечтой, о курсах, которые обещают сделать из вас гуру программирования за три месяца, и о деньгах, которые якобы посыпятся на вас, как из рога изобилия.

Читать...

👩‍💻 Парсер на Python для сбора данных с сайта партнерки, которая продает аренду автомобилей по всему миру

Решал задачу подключения к автопартнёрке, но столкнулся с типичной болью: либо слишком сложно, либо слишком пусто. В статье покажу, как искал адекватную базу точек аренды с координатами.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Больше чем книга

• Как поставить цель на обучение, чтобы дойти до конца

• Движение вверх: как стать CTO — на примере пяти историй ИТ-директоров

• Какие айтишники будут востребованы в 2035г, а какие – нет?

• Как мы помогаем развиваться web3 front-end разработчикам благодаря нашей Карте развития в 2024 году

👩‍💻 Что такое NER, зачем он нужен и когда не поможет

Я год ковырялся с NER-моделями для этикеток продуктов — в статье покажу, когда это работает, а когда нет. И что делать, если NER всё же не вытягивает задачу. От аннотации до продакшена.

Читать...

👩‍💻 AutoCraft Bot — Telegram-автоматизация Windows без монитора, глазами незрячего разработчика

Я собрал AutoCraft Bot — десктопное Python-приложение и Telegram-бот в одном. Он управляет ПК, говорит, скринит, ловит команды и живёт в одном .exe.

Читать...

⚙️ Что такое logging в Python?

logging — это встроенный модуль Python для создания логов, которые помогают отлаживать и мониторить работу приложений.

➡️ Пример:

import logging

# Настройка базового уровня логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# Создание лога
logging.info("Приложение запущено")
logging.warning("Это предупреждение!")
logging.error("Произошла ошибка")

🗣️ В этом примере модуль logging создаёт сообщения разного уровня важности. Логирование позволяет отслеживать работу приложений и находить проблемы в коде.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Собственный контент-фильтр на базе LLM: от эксперимента до стабильной системы

Покажу, как мы в red_mad_robot придумали фильтр нежелательного контента на основе LLM, почему готовые решения не подошли, и какие грабли встретили, пока создавали свой кастомный подход.

Читать...

🧱 Стабильность начинается с предсказуемости

Если каждый компонент системы ведёт себя по-разному — ты получаешь не систему, а набор сюрпризов.

👉 Совет: стандартизируй: форматы ошибок, логов, API-ответов, структуру кода. Даже простая единообразие снижает порог входа, упрощает отладку и делает проект «человечнее».

🧠 Самые интересные статьи за последние дни:

• PyMyFlySpy: отслеживание полёта по бортовым данным

• FastAPI и Dependency Injection: правда или вымысел?

• Мир за пределами Pandas: достойные альтернативы для работы с данными

• Укрощение строптивого прибора или python в помощь инженеру

• Всё про конфиги

👩‍💻 Разворачиваем нейросеть на бесплатном VPS: FastAPI + Hugging Face за 15 минут

В статье показывают, как запустить нейросеть с Hugging Face на бесплатном VPS: Docker, FastAPI и немного магии — получить AI-сервис за 15 минут без лишних затрат.

Читать...

👩‍💻 Генетический алгоритм в помощь Adam — супер, но есть нюанс

В статье объясняют, как генетический алгоритм может помочь оптимизировать обучение нейросетей с Adam: гибридный подход, библиотека Deap и немного экспериментов без лишней математики.

Читать...

👩‍💻 Qt for Python: PySide6

Статья для новичков про использование Qt на языке Python используя официальную библиотеку-привязку PySide6. Ознакомление с созданием графических приложений на языке Python.

Читать...