Python Portal

Совет по Python:

Используйте команду poetry show --tree --why [package], чтобы отследить, откуда берётся пакет.

Она быстро показывает:

> какие пакеты от него зависят
> почему пакет был установлен

На примере показано, как команда

poetry show --tree --why pydantic

помогает понять, почему библиотека pydantic присутствует в проекте и кто её тянет в зависимости.

Это очень полезно перед очисткой pyproject.toml или при разрешении конфликтов транзитивных зависимостей. 📝

👉 @PythonPortal

Этот репозиторий на GitHub настоящая находка для каждого дата-сайентиста

DS Interactive Python — это репозиторий с интерактивными дашбордами для изучения статистики, моделей машинного обучения и других концепций Data Science.

Темы включают: PCA, бэггинг и бустинг, кластеризацию, нейронные сети и др.

Полностью open-source и бесплатен 😮

👉 @PythonPortal

Совет по Python:

Использование setdefault

Метод setdefault() позволяет заменить 4 строки традиционного кода, избавляя от необходимости использовать условие if и ручную инициализацию.

setdefault() чётко передаёт намерение: «Если ключ отсутствует, установить для него пустой список. Затем добавить элемент в список». Это одновременно делает код короче и понятнее

Есть ли причины использовать это вместо collections.defaultdict? 🤔

Хороший вопрос. Думаю, основное различие в том, что с setdefault можно указывать разное значение по умолчанию при каждом вызове, тогда как у defaultdict одно общее значение для всех отсутствующих ключей. Метод setdefault также удобен тем, что не требует импорта =)

👉 @PythonPortal

Вы можете выполнить uv add --script /path/to/script.py, чтобы добавить встроенные зависимости в Python-скрипт. Если заголовок скрипта ещё не существует, uv сгенерирует его автоматически

Команда uv run http://script.py выполнит скрипт со всеми необходимыми зависимостями.
Не нужно создавать виртуальное окружение, устанавливать пакеты и т.д. ☺️

👉 @PythonPortal

ТОП‑7 расширений для прокачки VSCode, Cursor и Windsurf: 📝

① Console Ninja
Показывает вывод консоли прямо в редакторе

② Error Lens
Выводит ошибки линтера и компиляции прямо в строке кода

③ Image Preview
Показывает превью изображений при наведении курсора

④ REST Client
Позволяет делать HTTP‑запросы и получать ответы прямо в редакторе

⑤ Version Lens
Управление версиями и обновление зависимостей из package.json и не только

⑥ Highlight on Copy
Мерцающая подсветка скопированного текста - видно, что именно ты скопировал

⑦ Symbols
Лучшая подборка иконок для типов файлов - делает интерфейс визуально чище

👉 @PythonPortal

Совет по чистому коду на Python:

Проверяйте качество кода внутри CI-пайплайна с помощью этих библиотек:

• flake8 — контроль соблюдения стиля (PEP8)
• black — автоформатирование кода
• isort — сортировка и оптимизация импортов
• bandit — анализ кода на уязвимости безопасности
• safety — проверка зависимостей на известные уязвимости

👉 @PythonPortal

12 мощных инструментов для ваших ИИ-агентов

Вот краткое описание функций каждого из них

1. FileReadTool

Этот инструмент мгновенно извлекает данные из локальной файловой системы.

2. FileWriterTool

Позволяет агенту создавать или перезаписывать любые файлы.

3. CodeInterpreterTool

Мощный инструмент для выполнения кода на Python 3 в защищённой, изолированной среде

4. ScrapeWebsiteTool

Инструмент, предназначенный для извлечения и чтения содержимого указанного веб-сайта.

5. SerperDevTool

Позволяет агенту выполнять поиск в Google.

6. DirectoryReadTool

Позволяет агенту получать список содержимого папок и метаданные. Полезно для реализации RAG на основе файловой системы.

7. FirecrawlSearchTool

Инструмент, предназначенный для поиска по веб-сайтам и преобразования их содержимого в чистый Markdown или структурированные данные, пригодные для обработки агентами или языковыми моделями (LLM).

8. BrowserbaseLoadTool

Browserbase — это платформа для разработчиков, предназначенная для надёжного запуска, управления и мониторинга безголовых браузеров.

Этот инструмент позволяет запускать сессии безголового Chrome, которыми может управлять агент.

9. PDFSearchTool

Семантический RAG (извлечение и генерация с подсказками) по PDF-документам.

10. GithubSearchTool

Предоставляет агентам доступ к GitHub и возможность выполнять RAG по исходному коду.

11. TXTSearchTool

Молниеносное встраивание и поиск по текстовым файлам.

12. L2SQLTool

Инструмент Text2SQL, преобразующий естественный язык в SQL-запросы для поиска по структурированным базам данных.

👉 @PythonPortal

Нашёл годный инструмент для анализа безопасности Python-кода

Это CLI-утилита, которая автоматически сканирует исходники на уязвимости

Анализирует:

– небезопасные импорты
– инъекции
– проблемы с сериализацией
– утечки секретов и т.д.

Подходит для CI/CD пайплайнов и ревью кода.

Интеграция простая, работает быстро —> bandit ❤️

👉 @PythonPortal

Это находка дня: Code2Tutorial

Он позволяет мгновенно превратить любой репозиторий на GitHub в чистый, интерактивный туториал.

Просто вставь ссылку на репо → получи структурированное обучение 😱

👉 @PythonPortal

Совет по Python:

В datetime.strptime() используйте "%f" для разбора микросекунд

from datetime import datetime

dt = datetime.strptime('2024-06-18 12:34:56.789123', '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')

🔸'%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f' — формат строки:

> %Y — год (4 цифры)
> %m — месяц
> %d — день
> %H — часы (24ч)
> %M — минуты
> %S — секунды
> %f — микросекунды

Результат:

datetime.datetime(2024, 6, 18, 12, 34, 56, 789123)

То есть строка успешно преобразована в объект datetime со всеми компонентами, включая микросекунды.

Это полезно, когда нужно точно работать с временными метками в логах, метриках, или временных рядах 💩

👉 @PythonPortal

У CISCO есть 2 курса по Python полностью БЕСПЛАТНО

На английском языке и разработаны для получения официальных сертификатов Python Institute.

Содержат практические проекты и много часов учебного контента: начать 😡

👉 @PythonPortal

Python включает очень полезную библиотеку difflib. С её помощью можно находить наиболее похожие строки в списке строк.

Вот пример:

words = ["apple", "ape", "appeal", "par", "parade"]

это список строк, среди которых ищем похожие.

difflib.get_close_matches("appel", words)

Ищет строки, похожие на "appel". Вернёт: ['appeal', 'apple', 'ape']
→ По степени схожести.

difflib.get_close_matches("pa", words)

Ищет похожие на "pa". Вернёт: ['par']

difflib.get_close_matches("par", words)

Ищет похожие на "par". Вернёт: ['par', 'parade']
→ parade похожа по началу.

👉 @PythonPortal

Нашёл топчик для прокачки алгоритмов и структур данных

Курс "A First Course on Data Structures in Python" — интерактивная книга с кодом и объяснениями написанная Дональдом Р. Шихи, профессором компьютерных наук в North Carolina State University

> Всё на Python
> никакой воды
> Всё с примерами и тестами
> Отлично заходит после базового Python

Читаем и прокачиваем мозг бесплатно — тут 📖

👉 @PythonPortal

Изменение ключей словаря

Ключи словаря являются неизменяемыми. В Python не существует прямого способа изменить ключ словаря. Однако можно использовать метод pop() для изменения или создания нового ключа со значением из существующего ключа.

Допустим, мы хотим заменить ключ "school" на "university" в приведённом ниже словаре. Первый шаг — использовать метод pop() для удаления старого ключа и получения его значения. Второй шаг — создать новый ключ и присвоить ему значение удалённого ключа. Смотрите код ниже:

# Исходный словарь
my_dict = {'school': 'Yale', 'age': 22}

# Шаг 1: Удалить старый ключ и получить его значение
old_value = my_dict.pop('school')

# Шаг 2: Создать новый ключ с нужным именем и присвоить значение
my_dict['university'] = old_value
print(my_dict)

Результат:

{'age': 22, 'university': 'Yale'}

Как видно, ключ "school" был заменён на "university". Учтите, что данный процесс по сути создаёт новый ключ, сохраняя исходное значение 🙂

👉 @PythonPortal

Структуры данных в Python

Это база, это знать надо 🧠

LIST

> создаются с помощью синтаксиса: myList = []
> имеют методы, такие как: .sort(), .append()
> состоят из упорядоченных групп элементов
> итерируются циклами

ELEMENTS

> находятся по индексам
> могут быть изменены через присваивание: myList[ind] = x
> могут быть типов: int, string, list, …

INDEXES

> используют синтаксис: myList[ind]
> вперёд: от 0 до length-1
> назад: от -1 до -length
> нужны для присваивания

LOOPS

> проходят по списку последовательно
> часто используют идиомы, например:

for elem in myList:
    # делаем что-то

TUPLES

> неизменяемы

👉 @PythonPortal

Функция filter

Функция filter() используется для фильтрации элементов из итерируемого объекта на основе заданного условия. Она принимает два аргумента: функцию и итерируемый объект. Возвращает итератор, содержащий элементы, которые удовлетворяют условию.

Предположим, у вас есть список чисел, и вы хотите отфильтровать из него только чётные числа. Вы можете использовать функцию filter:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
even_numbers

Результат:

[2, 4, 6, 8]

Обратите внимание, что функция filter использует критерий, заданный функцией lambda, чтобы отфильтровать чётные числа из списка numbers. filter возвращает итератор, поэтому мы используем функцию list(), чтобы извлечь чётные числа в виде списка.

Функция filter() — мощный инструмент для выбора элементов из итерируемых объектов на основе пользовательских условий. Ниже приведены другие способы использования функции filter() в коде:
Фильтрация строк по длине

Если у вас есть список строк, и вы хотите отфильтровать строки определённой длины, вы можете использовать функцию filter(). Предположим, вы хотите получить из списка только те строки, длина которых меньше 5 символов. Вот пример того, как это можно сделать:

words = ["apple", "banana", "kiwi", "grape"]

# Функция, передаваемая в filter
def filter_words(x):
    return x if len(x) < 5 else None

short_words = list(filter(filter_words, words))
print(short_words)

Результат:

['kiwi']

👉 @PythonPortal

Datacamp открыл бесплатный доступ ко всем своим курсам на неделю

Что можно изучить:

> Python, Spark, анализ данных, data engineering
> Машинное обучение, Power BI и многое другое
> Практические проекты
> Сертификаты, которые можно добавить в резюме

Всё бесплатно на протяжении недели через DataCamp 😡

👉 @PythonPortal

Совет по Python: используйте defaultdict из модуля collections, чтобы автоматически создавать значения для отсутствующих ключей. В отличие от обычного dict, он не выбрасывает KeyError

Пример:

from collections import defaultdict

department_groups = defaultdict(list)

for name, department in employees:
    department_groups[department].append(name)

Не нужно проверять наличие ключа. defaultdict(list) автоматически создаёт пустой список при первом обращении 😈

С обычным dict:

department_groups = {}

for name, department in employees:
    if department in department_groups:
        department_groups[department].append(name)
    else:
        department_groups[department] = [name]

Нужно вручную проверять наличие ключа и инициализировать список 👀

defaultdict делает код чище, короче и безопаснее при работе с вложенными структурами

👉 @PythonPortal

Отслеживайте и оценивайте любое приложение на базе AI/LLM в 3 строки кода

> Инициализируйте объект оценки с помощью LangWatch (строка 3)

> Декорируйте метод рабочего процесса LLM (строка 5)

> Запишите результат оценки (строка 11)

Можно продолжать использовать Pandas и другие любимые инструменты.

Вы можете интегрировать оценки LangWatch в CI/CD-пайплайны, чтобы каждая новая версия модели автоматически проверялась перед деплоем.

Полностью с открытым исходным кодом → https://github.com/langwatch/langwatch 😊

👉 @PythonPortal