Python Developer

🐍 Telerecon

Telerecon — это комплексная система OSINT-разведки для исследования, расследования и очистки Telegram.

Она предоставляет мощные инструменты для анализа профилей, сообщений, сетей и геоданных.

Установка:

pip install telerecon

📱 Смотреть GitHub

❤️ — если было полезно

tags: #полезное #osint

➡️ Python Developer | Чат

Единственная верная методика найма

➡ Python Developer | #memes

🐍 Подборка репозиториев, которые стоит сохранить

Собрали 3 must-have репозитория, которые будут крайне полезны для тех, кто учится программировать самостоятельно:

▶️ Free Programming Books — библиотека сотен бесплатных книг по языкам, алгоритмам и другим темам, отсортированная по категориям

▶️ Public APIs — коллекция открытых API для любых проектов: от погоды и валют до игр и машинного обучения

▶️ Project Based Learning — обучение через практику: создаёшь реальные проекты и осваиваешь технологии в процессе

❤️ — если было полезно

tags: #полезное

➡ Python Developer | Чат

🐍 Почему list += list быстрее, чем list = list + list?

В Python оператор += для списков и выражение list = list + list дают одинаковый результат, но работают по-разному. Разница в том, что += изменяет список на месте, а + создаёт новый объект.

Рассмотрим пример:

lst = [1, 2, 3]
lst += [4, 5, 6]  # список изменяется на месте

Этот вариант использует list.__iadd__(), который модифицирует текущий объект, не создавая новый список.

Теперь посмотрим на этот пример:

lst = [1, 2, 3]
lst = lst + [4, 5, 6]  # создаётся новый список

Здесь вызывается list.__add__(), который создаёт новый список, копируя оба исходных, что занимает больше времени и памяти.

Ключевая разница:

▶️ += (инплейсная операция) → изменяет исходный список, без копирования

▶️ + → создаёт новый список, копируя данные из обоих

+= работает быстрее, что особенно заметно на больших структурах, так как он не копирует данные, а напрямую изменяет список.

Используйте +=, если оригинальный объект можно модифицировать, и +, если важна его неизменяемость.

❤️ — если было полезно

tags: #обучение

➡️ Python Developer | Чат

🐍 Простые лайфхаки для автоматизации работы

В статье рассматриваются практичные методы автоматизации повседневных задач с помощью Python.

Автор предлагает полезные скрипты и инструменты, которые помогут как начинающим, так и опытным программистам сделать свою работу более эффективной.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡️ Python Developer | Чат

📱 Шпаргалка по методам строк в Python

1. Делает первую букву заглавной

.capitalize()

2. Регистр вниз или вверх


.lower()
.upper()

3. Выравнивает строку по центру с символами вокруг: 'Python' → 'Python'

.center(10, '*') 

4. Считает вхождения определенного символа

.count('0')

5. Находят позиции указанных символов

.find()
.index()

6. Ищет нужный объект и заменяет его

.replace()

7. Разрезает строку, удаляя из нее точку разреза

.split()

8. Проверяют, из чего состоит строка

.isalnum()
.isnumeric()
.islower()
.isupper()

tags: #полезное

➡ Python Developer | Чат

📱 Как научить языковые модели рассуждать последовательно?

В этой статье автор разбирает подход Schema-Guided Reasoning (SGR) для повышения предсказуемости работы языковых моделей.

Вы узнаете, как с помощью структурных схем заставить LLM мыслить последовательно и избегать хаотичных ответов, что особенно критично для локальных моделей в корпоративной среде.

⛓ Ссылка на статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

Блог владельца «Python Developer»

Жизнь в Telegram и за его пределами, бизнес на каналах и много программирования:

https://t.me/+6LFfq_FDocc4MTg6

📱 Aiogram 3: Деплой телеграм бота на сервер

В данном уроке автор показывает как задеплоить телеграм-бота на сервер: вы узнаете как арендовать сервер, настроить его, а затем запустить на нем бота, чтобы он работал без остановок.

⛓ Ссылка на видео

tags: #полезное

➡ Python Developer | Чат

📱 Шпаргалка по Beautiful Soup 4

Beautiful Soup — библиотека для извлечения данных из HTML- и XML-файлов, которая отлично подходит для веб-скрапинга.

1. Установка

pip install beautifulsoup4

2. Импорт

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

3. Базовый парсинг

html_doc = "<html><body><p class='text'>Привет, мир!</p></body></html>"
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')  # или 'lxml', 'html5lib'
print(soup.p.text)  # Привет, мир!

4. Поиск элементов

# Первый найденный элемент
first_p = soup.find('p')

# Поиск по классу или атрибуту
text_elem = soup.find('p', class_='text')
text_elem = soup.find('p', {'class': 'text'})

# Все элементы
all_p = soup.find_all('p')
all_text_class = soup.find_all(class_='text')

5. Работа с атрибутами и текстом

a_tag = soup.find('a')
print(a_tag['href'])    # значение атрибута href
print(a_tag.get_text()) # текст внутри тега
print(a_tag.text)       # альтернатива

6. Навигация по дереву

# Переход к родителю, детям, соседям
parent = soup.p.parent
children = soup.ul.children
next_sibling = soup.p.next_sibling

# Поиск предыдущего/следующего элемента
prev_elem = soup.find_previous('p')
next_elem = soup.find_next('div')

7. Парсинг реальной страницы

response = requests.get('https://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.title.text
links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)]

8. CSS-селекторы

# Более мощный и лаконичный поиск
items = soup.select('div.content > p.text')
first_item = soup.select_one('a.button')

tags: #шпаргалка #полезное

➡ Python Developer | Чат

📱 Продвинутые алгоритмы на Python

Курс посвящён ключевым алгоритмам на графах и их практической реализации на Python.

Вы научитесь находить кратчайшие пути, строить минимальное остовное дерево и вычислять максимальный поток, применяя эти алгоритмы на практике.

⛓ Ссылка на курс

tags: #курс #полезное

➡ Python Developer | Чат

❔ Вопрос с собеседования

Почему list.sort() быстрее, чем sorted(list), если сортируется один и тот же список?

Ответ: Метод list.sort() выполняет сортировку на месте (in-place), изменяя исходный список без создания новой копии. Это делает его более эффективным по памяти и производительности.

Функция sorted(list) создает новый отсортированный список, что требует дополнительного выделения памяти и копирования элементов перед сортировкой, что может увеличить затраты по времени и памяти.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

📱 Что такое GIL в Python?

Global Interpreter Lock — механизм в CPython, который не даёт нескольким потокам одновременно выполнять байткод. Поэтому CPU-задачи не ускоряются даже на многоядерных процессорах.

В статье объясняют, зачем нужен GIL и как обходить ограничения — через «multiprocessing» и другие подходы.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

📱 Репозиторий с готовыми решениями для LLM-проектов

awesome-llm-apps — это коллекция production-готовых AI-приложений, которые можно запустить уже сегодня.

Внутри репозитория:

• AI-агенты с примерами
• Multimodal-приложения
• AI-Saas с базовой архитектурой

Отлично подойдёт тем, кто: не знает, что собрать на LLM в 2026, хочет быстрее собрать MVP или ищет референсы production-подходов.

Репозиторий на GitHub — здесь.

tags: #полезное #llm

➡ Python Developer | Чат

🐍 Пишем микросервисы на FastAPI с RabbitMQ

На примере небольшого проекта автор показывает, как построить микросервисную архитектуру с FastAPI и RabbitMQ: один сервис получает заказы, второй — отправляет уведомления в Telegram.

Пошагово объясняется, как на практике устроена событийная модель, зачем нужен RabbitMQ и как выстроить асинхронное взаимодействие между сервисами.

📱 Смотреть на YouTube

tags: #полезное

➡ Python Developer | Чат

🖥 Тренажёр для практики администрирования Linux-серверов

SadServers — это симулятор сисадмина и DevOps, где вы подключаетесь к реальному виртуальному серверу по SSH и чините настоящие проблемы, а не решаете тесты.

Как это выглядит:

— Выдают сломанный сервер с конкретной задачей
— Заходите по SSH и разбираетесь, что пошло не так
— Есть таймер, не успели — сервер отключается

Отличный способ прокачать практику и проверить себя в условиях, близких к реальным — залипаем тут.

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX