CodeGuard: Python

😱 Декораторы в Python: расширяем функционал функций и классов Декораторы — это удобный и мощный инструмент, который позволяет “обернуть” функцию или метод, добавив к ним новый функционал без изменения исходного кода. Проще говоря, декоратор — это функция, которая принимает другую функцию, изменяет или дополняет её поведение и возвращает новую функцию. Вот как это работает на простом примере:

    
        def decorator(func):
    def wrapper():
        print("🔰 До вызова функции")
        func()
        print("🔰 После вызова функции")
    return wrapper

@decorator
def say_hello():
    print("Привет!")

say_hello(){}
    

Результат:

    
        🔰 До вызова функции
Привет!
🔰 После вызова функции{}
    

Здесь @decorator — это синтаксический сахар, который заменяет say_hello = decorator(say_hello). Внутри декоратора мы выполняем дополнительный код вокруг вызова исходной функции. ✨ Декораторы полезны, когда нужно добавить логирование, проверку прав доступа, замер времени выполнения или кеширование без изменения самих функций. Если декоратору нужны параметры, например, для настройки, можно сделать так:

    
        def repeat(times):
    def decorator(func):
        def wrapper():
            for _ in range(times):
                func()
        return wrapper
    return decorator

@repeat(3)
def greet():
    print("Привет!")

greet(){}
    

Вывод:

    
        Привет!
Привет!
Привет!{}
    

💡 Используйте декораторы, чтобы писать лаконичный и переиспользуемый код, избегая повторений и сохраняя чистоту функций. 👩‍💻 CodeGuard: Python | Chat

🐍 Python Tutor — рентген для кода, который раскрывает все механизмы выполнения

Этот онлайн-инструмент шаг за шагом показывает: ✨ изменения переменных ✨ стеки вызовов функций ✨ создание и удаление объектов ✨ что происходит внутри программы по каждой строке

Работает не только с Python, но и с Java, C, C++, JavaScript. Особый бонус — AI-репетитор, который помогает понять логику и объясняет, что и почему происходит в коде. Идеально для тех, кто учится или анализирует чужие программы. Просто загрузи код и смотри, как он выполняется вживую! Must-have для учебы и отладки. 🤯 Ссылка и вход 👩‍💻 CodeGuard: Python | Chat

Кибербезопасность теперь в Telegram! Тот самый канал, которого будет достаточно для того, чтобы стать настоящим безопасником абсолютно бесплатно! 🧠 Пакет Знаний – @study_security 📌 Инструменты, гайды, шпаргалки, книги и тренажеры для белых хакеров.

🔍 Анализируй данные одной строкой на Python Работаешь с большими датасетами? Забудь про десятки строк кода для статистики С библиотекой Pandas и ещё одним инструментом для профилирования можно получить полную сводку по данным в одну строку кода. 🔹 Установка:

    
        pip install pandas pandas-profiling{}
    

🔹 Как это работает:

    
        import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport

df = pd.read_csv("данные.csv")
profile = ProfileReport(df, title="Отчет по данным")
profile.to_file("report.html"){}
    

💡 Результат: автоматически создаётся полный интерактивный отчет со статистикой по колонкам, типам данных, уникальным значениям, пропускам, распределениям, корреляциям и предупреждениями! 🔥 Это самый быстрый способ увидеть, что скрывают твои данные — для дата-сайентистов и аналитиков просто must-have. 📚 Подробнее: proglib.io 👩‍💻 CodeGuard: Python | Chat

👨‍💻 Practice Python — тренажёр для мозга разработчика Навыки Python — Practice Python сайт с десятками практических задач.

🧠 Что внутри: 🟢Уровни от новичка до мидла — задачи про строки, списки, множества, файлы, API, игры и многое другое. 🟢 После каждой задачи есть подсказки и решения, чтобы понять, как можно улучшить код. 🟢 Идеально для тех, кто хочет развивать «мышечную память кода» — кодить руками, а не просто читать.

⚙️ Совет: старайся решать хотя бы одну задачу в день, и уже через месяц заметишь, как Python становится естественным языком мышления. 👩‍💻 CodeGuard: Python | Chat

🔹 Обработка исключений и написание надёжного кода в Python Ошибки в коде — это нормально. Важнее грамотно их обрабатывать, чтобы программа не ломалась и пользователю выдавались понятные сообщения. В Python для этого есть конструкция try-except. Внутри try пишем код, где может случиться ошибка. Если что-то идёт не так, исполнение переходит в except, где можно обрабатывать ошибку.

    
        try:
    num = int(input("Введите число: "))
    result = 100 / num
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка: делить на ноль нельзя!")
except ValueError:
    print("Ошибка: надо вводить число.")
else:
    print(f"Всё прошло успешно, результат: {result}")
finally:
    print("Операция завершена."){}
    

Здесь, если пользователь вводит 0, мы ловим ошибку деления на ноль. Если вводит не число — ловим ValueError. Если ошибок нет, выполняется else. finally срабатывает всегда, например, для очистки или вывода сообщения.

💡 Используйте конкретные исключения, а не общий except — это помогает ловить только те ошибки, которые ожидаете. 💡 Не прячьте ошибки — иногда полезно их логировать или сообщать, чтобы было проще отлаживать программу.

Обработка исключений делает код надёжным и понятным. Так можно запускать программы в реальном мире, где не всё всегда под контролем. 📌 Источник 👩‍💻 CodeGuard: Python | Chat

📣 Внимание, хакеры и разработчики! Канал БАГодельня запускает площадку с CTF-задачами — это проект, в котором ребята создают CTF-задачи для прокачки навыков в IT. Обновления задач каждую неделю! На канале вас ждут: ⭐ Задачи для практики ⭐ Руководства и шпоргалки ⭐ Разбор кода и алгоритмы ⭐ Код-ревью проектов Все бесплатно и уже 70 задач на платформе! Практикуйтесь с нами: @bug_makers

📂 Работа с файлами в Python: зачем нужен контекстный менеджер with Часто нужно читать или записывать файлы. Самый правильный способ — использовать with open(), чтобы не забывать закрывать файл. 🔹 Как открывать файл и читать содержимое:

    
        with open("example.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    content = f.read()
print(content){}
    

with гарантирует, что файл будет закрыт автоматически, даже если случится ошибка. 🔹 Запись в файл:

    
        with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write("Текст для записи в файл\n"){}
    

🔹 Почему with лучше обычного open()? - Не нужно явно вызывать f.close() - Меньше шансов оставить файл открытым и получить ошибки - Код чище и надёжнее 💡 Попробуй в любых задачах с файлами использовать именно with — это хорошая практика для профессионального Python-кода! 👩‍💻 CodeGuard: Python | Chat

📊 12 Python-библиотек для бесплатных рыночных данных, которые стоит знать каждому 🔸 yfinance Фокус на данные по акциям: история, внутридневные котировки, фундаменталка. Есть FX, крипта и опционы. Юзает Yahoo Finance — доступ к большому набору данных. 🔸 pandas-datareader Был частью pandas, теперь самостоятельный проект. Акции, валюты, экономические индикаторы и даже расширенные модели. 🔸 IBApi Официальный API Interactive Brokers с широким доступом к рынкам. 🔸 Alpha Vantage Бесплатный API с котировками и популярными индикаторами в формате JSON/CSV. 🔸 Nasdaq Data Link Более миллиона датасетов по рынкам и экономике от сотен источников (раньше назывался Quandl). 🔸 Twelve Data 100000+ тикеров акций, форекса, индексов и фундаментальных данных со всего мира. 🔸 Polygon.io Исторические и реальные данные по акциям, валютам и крипте. 🔸 Tradier Python-библиотеки для взаимодействия с Tradier API. 🔸 alpaca-py От стриминга данных до создания инвест-приложений. 🔸 Finnhub Реалтайм REST API и вебсокеты для акций, валют и крипты. 🔸 marketstack Внутридневные и исторические данные за 30+ лет, покрытие 170000+ тикеров. 🔸 Tiingo Котировки на конец дня, акцент на надежность и полноту данных. Освойте эти библиотеки — это база для анализа рынка и разработки финансовых алгоритмов на Python. 👩‍💻 CodeGuard: Python | Chat

📱 Репозитории на GitHub для изучения Python Amazing-Python-Scripts — полезные и интересные скрипты для автоматизации и повседневных задач. Geekcomputers/Python — практические скрипты для работы с файлами, сетью и автоматизацией. Materials — сборник исходных кодов и упражнений из курсов Real Python. Awesome Python — тщательно собранный список полезных библиотек и инструментов. 30-Seconds-of-Python — короткие и ёмкие сниппеты по Python для быстрого и точного решения задач. Python Reference — лайфхаки, туториалы и практические скрипты, полезные для любого уровня. 👩‍💻 CodeGuard: Python | Chat