Just Python

Базовые HTTP запросы с requests

Библиотека requests - настоящая находка для разработчика. Она делает HTTP-запросы интуитивно понятными

Я всегда добавляю параметр timeout, чтобы избежать зависания программы при проблемах с сетью. Однажды потерял два часа, выясняя, почему скрипт "завис" - оказалось, что без таймаута запрос к недоступному серверу просто ждал вечно.

#theory // Just Python

Передача дополнительных аргументов

Часто функции обработки нужны дополнительные параметры.

Ловушка: передача негпикличных объектов между процессами. Python использует сериализацию для передачи данных между процессами, но не все объекты можно сериализовать стандартными средствами. Для сложных случаев стоит использовать библиотеки вроде dill или cloudpickle.

Эти инструменты параллельных вычислений стали неотъемлемой частью моего арсенала при работе с большими объемами данных. Конечно, добавление параллелизма усложняет код и отладку, но производительность часто стоит этих усилий, особенно когда речь идет о сокращении времени выполнения с часов до минут.

#theory // Just Python

Продвинутый подход с concurrent.futures

Модуль concurrent.futures, появившийся в Python 3.2, предоставляет более высокоуровневый интерфейс

Этот подход дает три ключевых преимущества:
1. Обработка результатов по мере готовности через as_completed().
2. Более удобная обработка исключений.
3. Простое переключение между процессами и потоками (для IO-bound задач достаточно заменить .ProcessPoolExecutor на ThreadPoolExecutor)

#theory // Just Python

Забрать подписки на сервисы можно на ggsel ⚾️

На сайте собраны подписки на YT Premium, Spotify, нейронки и другой софт ☕️

Иностранные карты для оплаты не потребуются — на ggsel все безопасно оплачивается с обычных карт российских банков 🫰

Базовое использование multiprocessing

Python из-за GIL (Global Interpreter Lock) не может эффективно использовать многопоточность для CPU-интенсивных задач. Но это не значит, что мы лишены возможности распараллеливать вычисления. Для таких случаев у нас есть модули multiprocessing и concurrent.futures, позволяющие задействовать все ядра процессора.

Pool создает группу рабочих процессов и распределяет задачи между ними. Параметр processes определяет количество процессов - если не указан, используется количество, равное числу ядер CPU

#theory // Just Python

Можно ли собрать полезный рабочий инструмент с ИИ за один вечер?
Проверим на первой бесплатной лаборатории вайб-кодинга от Зерокодера

Не будем тратить эфир на теорию и бесконечные промпты. Возьмем 100 реальных отзывов клиентов и прямо на глазах соберем приложение, которое само их проанализирует.

Но главное – формат самой лаборатории.

Это не запись заранее подготовленного кейса и не лекция, где эксперт показывает идеальный результат. Задачу собираем прямо в Zoom: от постановки до готового инструмента. Во время занятия можно задавать вопросы ведущему и разбираться с процессом вместе.

В итоге получается реальный продукт, который можно использовать для конкурентного анализа, поиска идей и улучшения своих продуктов или адаптировать под задачи клиентов и продавать как готовое решение.

И это только первая задача. Каждую неделю – новый кейс и новый инструмент: приложения, дашборды, автоматизации и AI-помощники.

Забрать первое участие в лаборатории бесплатно – по ссылке

Обработка JSON данных

JSON стал стандартом для API и конфигурационных файлов.

pathlib превращает обычные текстовые пути в «умные» объектно-ориентированные структуры, позволяя складывать папки через лаконичный слэш /, одной командой проверять существование директорий и на лету собирать файлы по маске с помощью метода glob.

Обратите внимание на параметр ensure_ascii=False - он позволяет корректно сохранять Unicode символы, включая кириллицу, без экранирования.

#theory // Just Python

Работа с CSV файлами

CSV - один из самых распространенных форматов для обмена данными

Использование связки csv.DictReader и csv.DictWriter превращает каждую строчку таблицы в удобный Python-словарь, избавляя от ручного разбора индексов, а обязательный аргумент newline='' намертво защищает ваши файлы от появления пустых строк при переносе кода между Windows и Linux.

#theory // Just Python

Асинхронная обработка файлов с использованием aiofiles

Cтандартные операции с файлами блокируют выполнение программы. В асинхронном мире это неприемлемо. На помощь приходит библиотека aiofiles, которая предоставляет асинхронный интерфейс для операций ввода-вывода.

Эти базовые функции аналогичны синхронным версиям, но с ключевыми словами async/await. Однако реальная мощь проявляется при параллельной обработке множества файлов (смотри метод process_multiple_files)

При массовой асинхронной записи я столкнулся с проблемой перегрузки диска. Решение - добавить семафор для ограничения количества одновременных операций (смотри метод controlled_file_processing)

#theory // Just Python

Управление путями к файлам

Модуль pathlib значительно упрощает работу с путями к файлам

pathlib появился в Python 3.4 и стал одним из моих любимых модулей. Он заменяет множество функций из os.path и предоставляет более интуитивный интерфейс.

#theory // Just Python

Возвращение легенды: самый востребованный практикум Зерокодера по Claude Code снова пройдёт в августе.

CEO университета Зерокодер Кирилл Пшинник проведёт ещё один бесплатный онлайн-практикум, где в прямом эфире покажет, почему вокруг Claude Code столько шума и как использовать его на полную мощность.

На практикуме разберут:

• Как получить доступ к Claude Code из России и начать работать без ограничений;
• Как запускать сразу несколько ИИ-агентов для одного проекта;
• Как за 15 минут собрать рабочий сайт практически без ручного кода;
• Как автоматизировать аналитику и рутинные задачи без дополнительных сервисов;

Бонус: в конце практикума расскажем, как пользоваться Claude Code бесплатно и оформить виртуальную карту для оплаты других AI-сервисов

P.S. Это специальный повтор одного из самых популярных практикумов Зерокодера по Claude Code. Жмите на ссылку и успевайте зарегистрироваться!

Запись и добавление в файл

Параметр mode контролирует режим открытия файла: 'w' для перезаписи, 'a' для добавления в конец.

#theory // Just Python

Построчное чтение больших файлов

Для больших файлов нецелесообразно загружать весь контент в память

Конструкция for line in file в сочетании с генератором yield позволяет читать огромные файлы построчно, загружая в оперативную память ровно одну строку за раз вместо всего файла целиком, что защищает вашу программу от вылета по нехватке памяти (OutOfMemory)

#theory // Just Python

👩‍💻 Хватит учить только синтаксис, начинай делать реальные проекты!

Python Ready — авторский канал, где Python перестаёт быть только теорией и становится рабочим инструментом. Мини-проекты, боты, советы, разборы задач, гайды и шпаргалки для каждого программиста.

🔥 Советую подписаться: @python_ready

Собственные итерируемые объекты

Если вы хотите превратить любой свой класс в объект, который можно перебирать в цикле for, просто добавьте в него два «магических» метода: __iter__ (настраивает старт и возвращает self) и __next__ (выдает следующий элемент или останавливает цикл через raise StopIteration).

#theory // Just Python