Zen of Python

Поздравляем победителей

Задачу об анаграмме верно решили:

— @beibarysm;
— @iProcyonidae;
— @Oleg_Valentinovith;
— @ambltsk;
— t.me/python_everyday;
— @NICKolden;
— @impreza555;
— @viroa_rea;
— @Posegrey;
— @VasilTerekin.

Кратчайшие верные решения предложили @impreza555:

def check_anagram(s: str, t: str) -> bool:
  return all(ch in t for ch in s) and len(s) == len(t)

и @NICKolden:

def check_anagram(s: str, t: str): 
  return s == t[::-1]

#задача

@zen_of_python

​5 лучших ресурсов для изучения Python

Помимо этого лампового канала, есть куча других интересных источников, которые помогают прокачаться в Python. И хотя тут уже собираются лучшие практики и самые интересные материалы, этого может быть недостаточно.

Админ всё понимает, поэтому делится лучшими ресурсами, которые помогут прокачаться в Python. Некоторые из них уже мелькали здесь, другие — объективно считаются лучшими ресурсами для изучения Python.

Так что сохраняйте себе и учитесь на здоровье:

1. Code Academy
Code Academy — это бесплатный учебный ресурс для изучения программирования. Там есть уроки по многим языкам, не только по Python. Удобно, что можно писать прямо в браузере и сразу смотреть результаты. Лучше всего подходит для начинающих и программистов среднего уровня.

2. TutorialsPoint
TutorialsPoint похож на Code Academy. Но база знаний TutorialsPoint больше — там есть и довольно сложные темы, такие как доступ к базам данных, CGI, игры, многопоточность, сети, дизайн и т. п.

3. Codementor.io
Codementor — платформа больше для разработчиков от среднего уровня до экспертов. А каждый пост на этом сайте — отдельное руководство по какой-либо теме, например, об интеграции Node.js с Python, использовании декораторов и т. п.

4. PythonChallenge
Сайт точно вам понравится, если вы не ищете легких путей и предпочитаете учиться, преодолевая трудности. Это не самый современный и красивый сайт. Но там вы найдёте отличные задачи и уроки, которые помогут вам в изучении Python.

5. Python Class от Google
Это — учебник по Python от Google. Материал в нём предназначен для опытных программистов. Здесь в основном теория, но написанная простым и доступным английским. Как вспомогательный материал для изучения Python точно подойдёт.

#подборка

Задача о перетасовке строки

Вам даны две строки s и t. t — результат случайной перетасовки s с последующим добавлением ещё одной буквы в случайную позицию:

s = "abcd"
t = "deabc"

Напишите функцию, возвращающую добавленную к t букву.

#задача

Exploring Different Hosting Methods for NLP Systems and Exposing Them as APIs

Hosting natural language processing (NLP) systems and exposing them as APIs is essential for integrating NLP capabilities into various applications. In this blog post, we'll explore different hosting methods for NLP systems and guide you through expo...

Read: https://prakhartechinsights.hashnode.dev/exploring-different-hosting-methods-for-nlp-systems-and-exposing-them-as-apis

@django_prog

Зумер что ли?

​​Libr-AI: факт-чекинг

Не все LLM сочиняют. Эта утилита позволяет проверять любые факты прямо в командной строке. Или можно прикрутить это решение к своему сайту на Django.

GitHub

@prog_tools

​​Rye: менеджер Python, зависимостей и виртуальных сред

Необычный подход к управлению инструментами разработки предлагают создатели этого питонического менеджера пакетов. «Как только Rye появится в вашей системе, он сможет автоматически устанавливать интерпретатор Python, пакеты, незаметно управлять виртуальными средами и многое другое». По мнению создателя Rye, это должно упростить въезд в Python для новичков, ведь все необходимое для разработки установится само из конфигов.

Документация

А вот опыт использования Rye от независимого фулстэк-разработчика, экспериментирующего с продуктом на Django-проекте.

#лучшиепрактики

​​drawpyo для диаграмм draw.io / diagrams.net

Библиотека позволяет верстать любые поддерживаемые схемы, планы и проч. с помощью Python. Поддерживается формат экспорта .xml.

GitHub

#библиотека

@zen_of_python

​​Вопросы от новичков

Zen of Python поддерживает новоприбывших в особой рубрике. Как это работает:

— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;

#вопросыновичков

@zen_of_python

​​Когда код «попахивает»

Доступнейшая статья на arjancodes.com про типовые ошибки питониста:

— God Object (слишком всемогущий объект);
— дублирование кода;
— слишком длинный метод;
— магические числа;
— вложенные условия;
— any / all.

#факты

​​Вопрос от новичка

Вопрос от @ip19216810:

"Стоит ли новичку учить язык программирования по книгам? Если да, то по каким?"

! Пожалуйста, будьте взаимовежливы. Всем нам порой нужно место, где можно попросить помощи.

#обсуждение

​​Куда развиваться системным аналитикам в 2024 году

Сегодня System Analyst переводит ТЗ с «бизнесового» на «разработческий», пишет спецификации в .yaml / .json и даже делает коммиты. Можно ли теперь эту профессию рассматривать как способ вкатиться в разработку? Ведь на рынке от кандидата ожидают понимания архитектуры, API и умения создавать SQL-запросы

Привычный System Analysis может показаться лишним в связи с расцветом гибких методологий. Что ждёт профессию в 2024 году? Разбираемся вместе с подкастом Газпромбанка «Техно. Логично».

#карьера

В альфа-версии Python 3.13.0a6 нашлось упоминание встроенного JIT-компилятора

Он основан на архитектуре Copy-and-Patch и компилирует байткод Python в машинный код. Скорость выше в 5 раз в сравнении с WebAssembly (Liftoff). Для активации JIT необходимо добавить опцию --enable-experimental-jit при сборке CPython.

#факты

@zen_of_python

​​CodeRabbit — плагин для код-ревью сразу от нескольких LLM

Текущий уровень развития нейросетей, может, и не позволяет генерировать большие куски кода хорошо, но зато ревьюить код LLM научились. Пока CodeRabbit только в GitLab, но разработчики планируют расширяться.

Опробовано админом — дата-аналитиком и очень рекомендуется тем разрабам, что тоже вынуждены работать в проекте единственным кодером.

Как добавить в GitLab

@prog_tools

​​Autolabel: авторазметка текстового датасета

Если задачи NLP вам набили оскомину:

— кластеризация документов (Сlassification);
— распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition);
— связывание именованных сущностей (Entity Matching);
— оценка эмоциональной окраски (Sentiment Analysis);
— поиск ответа в тексте и проч.

И тут помогут LLM. Библиотека Autolabel решает эти задачи быстро и условно бесплатно, причём какой именно моделью — остаётся вашим решением.

Репозиторий проекта на GitHub

#библиотека

Поздравляем победителей

Задачу о счастливом числе верно решили:

— @IPyth0n;
— https://t.me/Python3k;
— @patriarch_chesslovo.

Кратчайшие верные решения предложили @Python3k:

def detect_happy_number(n):
  seen_numbers = set()
  while n != 1 and n not in seen_numbers:
    seen_numbers.add(n)
    n = sum(int(digit)**2 for digit in str(n))
  return n == 1

и @patriarch_chesslovo:

def detect_happy_number(num):
  numbers = set()
  while num not in numbers:
    numbers.add(num)
    num = sum(map(lambda x: int(x)**2, str(num)))
  return num == 1

Теперь все решения проходят проверку в интерпретаторе Programiz. Как правило, в задаче просим создать функцию, и если в ней некорректные отступы или опечатка, то заниматься отладкой админ не будет и решение не засчитает. А то некогда пробовать очередную LLM.

#задача

@zen_of_python

​​Python снова в топе языков для старта в программировании

Согласно исследованию Бюро статистики труда США, Python на втором месте среди самых оптимальных для новичков ЯП. Догадались, кого на первое место поместили?

#факты

Задача об анаграмме

Напишите функцию, принимающую две строки s и t и возвращающую True, если первый аргумент является анаграммой второго.

Анаграмма — это слово, образованное перестановкой букв другого слова с использованием всех исходных букв один раз.

>>> s = 'bro'
>>> t = 'rob'
>>> check_anagram(s, t)
... True



#задача

@zen_of_python

​​Принцип Fail Fast или позвольте себе ошибаться

Современный рынок часто диктует условия, в которых скорость и гибкость системы становятся решающими факторами, позволяющими не только «запрыгнуть в последний вагон», но и стать тем самым «локомотивом», который тащит всю нишу или даже отрасль на себе. В таких условиях вы примете неизбежное: ошибки, тем лучше проявите свою адаптивность.

В статье доступно рассказывают, как применить такое правило к своему проекту и почему срывы сроков — это нормально.

#советы

Из жизни админа

🕊️ — Вычищаю, это святое
🐳 — Что?
🌚 — Когда как

@zen_of_python