About Python [ru]

​​🦾Автоматизация Juniper на Python

В этой статье автор рассмотрит как использовать netmiko для подключения к устройству, отправки команды, получения вывода команды, изменения настройки устройства и комитирования изменений.

Читать...

​​🎵 Как я создавал аудиоплеер на python с FFmpeg

В этой статье хочу поделиться опытом создания своего первого проекта на Python.

Читать...

​​👥 Как мы автоматизировали тестирование SAP ERP с помощью Python

В этой статье я хочу поделиться с вами, как и зачем мы автоматизировали тестирование с помощью Python.

Читать...

🧭 Ошибка без объяснения — хуже, чем ошибка

Сообщение «Error» ничего не говорит и только пугает.

👉 Совет: пиши ошибки так, чтобы было понятно, что случилось и что делать. Хорошая ошибка — это подсказка, а не крик. Это делает систему дружелюбнее для разработчиков и пользователей.

​​🚀Быстрый интерфейс, быстрый деплой

В этой статье мы рассмотрим создание простого приложения и деплой его в Cloud Apps.

Читать...

​​🧠 Кратко про Seq2Seq-модели

В этой статье в общих деталях рассмотрим то, как реализуются Seq2Seq модели.

Читать...

​​👍Реализация принципа единственной ответственности на Python

В этой статье мы рассмотрим одну из основополагающих концепций SOLID-принципов — принцип единственной ответственности или сокращенно - SRP.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Как растут data science-инженеры и что советуют синьоры, чтобы развиваться быстрее

• Как пройти стажировку бизнес- и системного аналитика и не «сгореть» в персональной преисподней

• Карьерный рост из senior: кто такой staff-инженер?

• Что лучше — оценка рекрутера или подбрасывание монетки?

• Мотивационные стили в обучении: почему вам (возможно) не нужны цели или общение с одногруппниками

​​🤔Все числа равны, но некоторые равнее. Как в Python сравниваются Int и Float

В этой статье мы подробно разберём, как такие сравнения выполняются в CPython.

Читать...

​​👾Разработка и анализ нейронной сети для обработки данных кинематики роботов

В этой статье представлена разработка и тестирование модели машинного обучения, основанной на нейронных сетях, для анализа данных кинематики простого робота.

Читать...

​​📚Декораторы в python по книгам

В этой статье автор расскажет что такое декораторы в Python, как использовать декораторы, и для каких задач они используются.

Читать...

​​🤔Эволюция подсчета в Python

В этой статье автор расскажет о разных подходах к подсчету, оптимизации и изменения языка с течением времени, а также о введении новых методов и классов.

Читать...

​​⚡️Масштабирование глубокого обучения с помощью Horovod и Kubernetes

В этой статье пойдет речь о том, как масштабировать модельки с помощью Horovod и Kubernetes.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Создайте Python-приложение, которое будет обрабатывать CSV-файл с данными о продажах (имя продавца, товар, сумма) и генерировать сводный отчёт по каждому продавцу с общей суммой продаж. Программа должна сохранять отчёт в файл sales_summary.csv.

➡️ Пример:

• python app.py sales_report sales.csv — генерирует сводный отчёт по продажам.

Решение задачи ⬇️

import csv
import sys
from collections import defaultdict

def generate_sales_report(input_file):
sales_summary = defaultdict(float)

with open(input_file, 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
seller, item, amount = row
sales_summary[seller] += float(amount)

with open('sales_summary.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(['Seller', 'Total Sales'])
for seller, total_sales in sales_summary.items():
writer.writerow([seller, total_sales])

if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 3 or sys.argv[1] != 'sales_report':
print('Использование: python app.py sales_report <файл.csv>')
else:
generate_sales_report(sys.argv[2])

​​🚀Фоновые асинхронные задачи в FastAPI и их мониторинг

В этой статье я расскажу, как в FastAPI эффективно работать с фоновыми задачами и настроить их мониторинг в Prometheus.

Читать...

👩‍💻 ТОП-10 книг по Python для начинающих программистов в 2024 году

Хотите освоить программирование на Python, но не знаете с чего начать? Мы подготовили для вас подборку из 10 лучших книг, которые помогут быстро и эффективно изучить этот популярный язык.

Читать...

👩‍💻 Создание RESTful API с помощью Django и Django REST Framework

Наша сегодняшняя цель - подробно разобраться в процессе создания REST API с использованием Django и Django REST Framework, разбираясь в каждом шаге и его значение. Мы также рассмотрим, почему создание API важно и как это может быть полезно в ваших будущих проектах.

Читать...

📐 Удобство кода важнее скорости написания

Код, который пишется за час, но читается три дня — это не экономия времени.

👉 Совет: всегда думай о том, сколько времени займёт чтение и поддержка твоего кода. Быстрое написание ценится только один раз. Удобное чтение ценится бесконечно.

👩‍💻 Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач

Эта статья написана для новичков, которые только начинают осваивать структуры данных на Python. Сегодня мы рассмотрим замечательную и очень полезную структуру — двусвязный список.

Читать...

⚙️ Что такое метаклассы в Python и как они работают?

Метаклассы в Python — это классы, которые определяют поведение других классов. Они позволяют изменять или расширять логику создания классов, добавляя к ним атрибуты или методы. Метаклассы чаще всего используются для создания сложных API или DSL (языков предметной области).

➡️ Пример:

# Определение метакласса
class MyMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        dct['custom_method'] = lambda self: f"Метод добавлен через {cls.__name__}"
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

# Используем метакласс для создания класса
class MyClass(metaclass=MyMeta):
    pass

# Пример использования
obj = MyClass()
print(obj.custom_method())  # Метод добавлен через MyMeta

🗣️ В этом примере метакласс MyMeta добавляет метод custom_method ко всем классам, которые его используют. Метаклассы дают мощный инструмент для динамического создания и модификации классов.

🖥 Подробнее тут