Добро пожаловать в мир Python

Основы парсинга на Python: от Requests до Selenium

Бывают ситуации, когда нужно автоматизировать сбор и анализ данных из разных источников. Например, если хочется мониторить курс рубля в режиме реального времени. Для решения подобных задач применяют парсинг.

В этой статье кратко рассказываем, как парсить данные веб-сайтов с помощью Python. Пособие подойдет новичкам и продолжающим — сохраняйте статью в закладки и задавайте вопросы в комментариях. Подробности под катом! https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/754674/

Книга «Алгоритмы. С примерами на Python»

Развертывание приложений Python и Java в Kubernetes с помощью Korifi

Учебник по установке и настройке Cloud Foundry Korifi для отправки приложений Java и Python в Kubernetes с помощью одной команды. https://dzone.com/articles/deploying-python-and-java-applications-to-kubernet

Все алгоритмы реализованы на Python. 🤯

У этой библиотеки 163 тысячи звезд на GitHub! Он включает в себя массу алгоритмов от арифметического анализа до блокчейна и структур данных. https://github.com/TheAlgorithms/Python/blob/master/DIRECTORY.md

Что происходит, когда запускаешь «Hello World» в Linux.

Сегодня я задумалась о том, что происходит, когда запускаешь в Linux простую программу «Hello World» на Python.

print("hello world")

Вот как это выглядит в командной строке:

$ python3 hello.pyhello world

Но внутри происходит гораздо больше. Я объясню, что там творится, и, что гораздо важнее, расскажу об инструментах, при помощи которых вы сами сможете исследовать происходящее. Мы воспользуемся readelf, strace, ldd, debugfs, /proc, ltrace, dd и stat. Я не буду рассматривать относящиеся к Python части, только объясню, что происходит при выполнении динамически компонуемых исполняемых файлов.

Читать дальше →https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/753506/

Генеративный ИИ в Jupyter

Jupyter AI является официальным подпроектом Project Jupyter и теперь доступен как бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом. https://blog.jupyter.org/generative-ai-in-jupyter-3f7174824862

PYPI требуется 2FA для новых регистраций пользователей.

https://blog.pypi.org/posts/2023-08-08-2fa-enforcement-for-new-users/

Как настроить код Visual Studio для разработки на Python

В этой статье я проведу вас через весь процесс настройки Visual Studio Code для разработки на Python. Это не универсальная установка, но это то, что я использую лично, и я нашел ее действительно удобной.

https://www.freecodecamp.org/news/how-to-configure-visual-studio-code-for-python-development/

Назначьте GPT разные роли, чтобы сформировать совместный программный объект для решения сложных задач.

Это многоагентная платформа с открытым исходным кодом, которая может выступать в роли инженера, архитектора, менеджера по продуктам и проектам. https://github.com/geekan/MetaGPT

Широка, необъятна, интерактивна: оффлайн карта России с Plotly.

Plotly — мощная библиотека визуализации данных на Python, которая позволяет создавать широкий спектр интерактивных визуализаций, включая карты. Одним из преимуществ Plotly является то, что она работает с объектами других библиотек Python, таких как Pandas и NumPy. https://habr.com/ru/articles/752406/

Чат-боты на все случаи жизни. 7 инструкций по созданию мини-приложений в Telegram

Telegram-боты — хорошая возможность вписать какую-то важную функциональность в понятную и простую платформу мессенджера. Не нужно думать об отдельном сайте и интерфейсе. Также боты — хорошая возможность для новичков в разработке реализовать свой мини-проект. Идея может быть как совершенно фановая — например, создавать стикеры из мемных сообщений друзей, так и быть частью функциональности сервиса — например, платежной системы.

В подборке под катом — семь инструкций по созданию Telegram-ботов с разной функциональностью. Сохраняйте статью в закладки: пригодится как начинающим, так и опытным разработчикам.

https://habr.com/ru/articles/751930/

✨ Эффективные настраиваемые веб-приложения на чистом Python. Развертывание за секунды. ✨ https://github.com/reflex-dev/reflex

Простой инструмент Python под названием CUPP может помочь вам составить целевой список возможных паролей для взлома учетных записей

https://github.com/Mebus/cupp

https://www.geeksforgeeks.org/cupp-common-user-passwords-profiler/

Протоколы в Python.

В Python 3.8. появилась новая примечательная возможность — протоколы (protocols). Протоколы — это альтернатива абстрактным базовым классам (abstract base classes, ABC). Они позволяют пользоваться структурной подтипизацией (structural subtyping), то есть — осуществлять проверку совместимости классов исключительно на основе анализа их атрибутов и методов. В этом материале мы поговорим о протоколах в Python и разберём практические примеры работы с ними.

Читать далее https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/751424/

87 малоизвестных функций Python

Этот пост предназначен для людей, которые ежедневно используют Python, но никогда не садились и не читали всю документацию.

https://betterprogramming.pub/87-lesser-known-python-features-635180720a29

Справочник по FastAPI — Как разрабатывать, тестировать и развертывать API

Добро пожаловать в мир FastAPI, элегантной и высокопроизводительной веб-инфраструктуры для создания API-интерфейсов Python. Не волнуйтесь, если вы новичок в программировании API — мы начнем с самого начала. https://www.freecodecamp.org/news/fastapi-quickstart/

Настройка среды разработки Python с помощью VScode и Docker

Этот репозиторий содержит пошаговое руководство и шаблон для настройки среды разработки Python 🐍 с помощью VScode и Docker 🐳. https://github.com/RamiKrispin/vscode-python

Профилирование в Python: как найти узкие места в производительности

В этом руководстве вы узнаете, как профилировать ваши программы на Python, используя множество инструментов, доступных в стандартной библиотеке, сторонних библиотеках, а также мощный инструмент, чуждый Python. Попутно вы узнаете, что такое профилирование, и раскроете несколько связанных с ним концепций. https://realpython.com/python-profiling/

python-mastery: Advanced Python Mastery

Этот курс, основанный на упражнениях, построен на основе репозитория GitHub, что позволяет вам работать с предоставленными упражнениями. Курс предназначен для программистов на Python, которые знакомы с основами языка и хотят углубить свою практику. https://github.com/dabeaz-course/python-mastery

Python: 7 умопомрачительных вариантов использования лямбда-функции

Лямбда -функция определенно имеет много вариантов использования. Вот подборка наиболее важных мест, где можно использовать лямбда-функцию (с примерами кода) .

https://python.plainenglish.io/python-7-mind-blowing-use-cases-of-the-lambda-function-3bb896f866af