Python Ready | Программирование

Работа с JSON в Python! JSON — стандартный формат для хранения и передачи структурированных данных. Широко используется при работе с API, конфигурациями, логами и в межсервисных интеграциях. Для работы с JSON в Python применяется стандартный модуль json, входящий в поставку языка. Импорт модуля:

    
        import json{}
    

Предположим, имеется файл users.json со следующим содержимым:

    
        [
  {"id": 1, "name": "Ivan Ivanov", "email": "ivan@test.com", "active": true},
  {"id": 2, "name": "Anna Petrova", "email": "anna@test.com", "active": false}
]{}
    

Откроем файл и загрузим данные:

    
        with open("users.json", encoding="utf-8") as file:
    data = json.load(file){}
    

В результате будет получен список словарей, где значения true и false автоматически преобразуются в True и False. Проверим загруженные данные:

    
        print(data){}
    

Обработаем данные — отфильтруем активных пользователей:

    
        active_users = [
    user for user in data
    if user.get("active", False)
]{}
    

Выведем результат:

    
        for user in active_users:
    print(user["name"], user["email"]){}
    

Сохраним отфильтрованные данные в новый JSON-файл:

    
        with open("active_users.json", "w", encoding="utf-8") as file:
    json.dump(
        active_users,
        file,
        ensure_ascii=False,
        indent=2
    ){}
    

В результате будет сформирован JSON-файл, содержащий только активных пользователей. 🔥 Базовая и корректная работа с JSON является обязательным навыком при интеграциях, работе с конфигурациями и взаимодействии с внешними API. 👉 Python Ready | #практика

Появился мощный инструмент для прохождения собеседований — Sobes Copilot. Это нейросеть, которая подсказывает ответы прямо во время интервью, анализируя разговор в реальном времени. Copilot работает незаметно в Zoom, Google Meet, Teams и других платформах. Поддерживает русский язык, не виден при демонстрации экрана и помогает держать уверенный темп диалога, даже если вопрос сложный или неожиданный. Дополнительно Sobes Copilot делает пост-анализ собеседования: разбирает диалог после созвона, подсвечивает сильные и слабые моменты, удачные формулировки и зоны роста. Это позволяет понять, что сработало, а что стоит улучшить перед следующим интервью. Если хотите проходить собесы спокойнее и увереннее — изучите возможности сервиса по ссылке. Это действительно меняет игру. 🎁 Промокод: SOBES26 — даёт 10% скидки на старт.

Знали, что Python может сам закрывать ресурсы без with? Если работаешь с ресурсами, у которых есть .close(), но они не являются контекстными менеджерами, их всё равно можно безопасно обернуть, без try/finally. Python даёт для этого contextlib.closing:

    
        from contextlib import closing
from urllib.request import urlopen{}
    

Открываем ресурс и гарантируем закрытие:

    
        with closing(urlopen("https://example.com")) as r:
    print(r.status){}
    

Это заменяет ручную очистку:

    
        r = urlopen("https://example.com")
try:
    print(r.status)
finally:
    r.close(){}
    

🔥 Если у объекта есть close() — closing() превращает это в безопасный и линейный код. 👉 Python Ready | #совет

Если вы разработчик, вы уже участвуете в выборе и настройке облаков для клиентов. Обычно бесплатно для себя. Itentis Cloud предлагает зарабатывать на этом системно. Itentis Cloud - это изолированная и безопасная облачная платформа для бизнеса: масштабируемый и отказоустойчивый виртуальный датацентр, который разворачивается за пару кликов. Как вы зарабатываете: 📌Вариант 1. Партнерская модель Вы приводите компанию в Itentis Cloud. Клиент платит за облако, а вы получаете фиксированную долю с каждого платежа. 📌Вариант 2. Субаренда Вы арендуете облако у Itentis Cloud и сдаете его своим клиентам по собственной цене. Что это дает вам: – дополнительный доход с текущих клиентов – прозрачную схему: привели → настроили → сопровождаете → регулярно получаете деньги Что получает клиент: – российскую облачную платформу для бизнеса, построенную как изолированный виртуальный датацентр - закрытие базовой задачи IaaS - прозрачную модель для инженеров: понятная модель ресурсов, быстрый старт, возможность кастомной настройки под требования проекта - совместимость с российской инфраструктурой - настройку за несколько кликов Подробности - на сайте Itentis Cloud.

📂 Напоминалка по базовым однострочным приёмам! Например, a, b = b, a позволяет поменять значения переменных местами, а s[::-1] — развернуть строку без циклов. На картинке — 10 полезных Python one-liners, которые часто выручают в повседневной разработке: строки, списки, словари, простые проверки и базовые операции. Сохрани, чтобы не забыть! 👉 Python Ready | #ресурс

Работа с SQLite в Python — встроенная реляционная БД без сервера! Для небольших сервисов, скриптов, утилит и локальных инструментов отлично подходит SQLite — встроенная реляционная БД. Python поддерживает SQLite из коробки через модуль sqlite3. Подключаемся к базе данных (если файла нет — он будет создан автоматически) и используем контекстный менеджер. При нормальном выходе он выполнит commit, а при исключении — rollback, после чего корректно закроет соединение:

    
        import sqlite3

with sqlite3.connect("users.db") as conn:
    cursor = conn.cursor()

    cursor.execute("""
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
        name TEXT NOT NULL,
        age INTEGER
    )
    """){}
    

Добавим данные:

    
            users = [
        ("Alice", 30),
        ("Bob", 25),
        ("Charlie", 35)
    ]

    cursor.executemany(
        "INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)",
        users
    ){}
    

? — плейсхолдер параметров в SQL-запросе. Он обеспечивает безопасную передачу значений в запрос и защищает от SQL-инъекций при работе с данными. Чтение данных:

    
            cursor.execute("SELECT id, name, age FROM users")

    for row in cursor.fetchall():
        print(row){}
    

Обновление и удаление записей — стандартные CRUD-операции с использованием параметризованных SQL-запросов:

    
            cursor.execute(
        "UPDATE users SET age = ? WHERE name = ?",
        (31, "Alice")
    )

    cursor.execute(
        "DELETE FROM users WHERE name = ?",
        ("Bob",)
    ){}
    

🔥 SQLite — отличный инструмент для практики SQL, хранения конфигураций, кэша и небольших объёмов данных. 👉 Python Ready | #практика

📢 ИИ из каждого утюга, а как им пользоваться-то? Владение нейросетями — один из ключевых навыков для разработчика в 2026 году. И пока год только начинается, есть время накопить «опыт в ML» и подтвердить его в собственном резюме. Научитесь применять ИИ на практике с бесплатным курсом Академии Selectel. На нем вы: 👉 развернете нейросети в облаке за 5 минут, 👉 создадите Telegram-бота для обработки полученных сообщений, 👉 познакомитесь с библиотекой от Hugging Face и задеплоите шаблон для генерации изображений на сервер с GPU. А бонусом разберете актуальные нейросети в 2026 году и получите лайфхаки по генерации изображений. Внутри курса — шесть блоков с инструкциями от экспертов Selectel, обзоры на Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion и другие нейросети для разработчиков. Прокачивайте практические навыки абсолютно бесплатно ➡️

❤️ StrataScratch — изучай язык на практике! Это не просто подборка уроков, а разборы Python-задач из реальных аналитических и технических собеседований, бизнес-кейсов и data-процессов. Каждый материал включает объяснения, примеры кода, разбор ошибок и шаги решения. Отличный ресурс, если хочешь прокачать знания в Data Science, SQL + Python аналитики, реальных кейсов и задач уровня собеседований. 📌 Оставляю ссылочку: stratascratch.com 👉 Python Ready | #ресурс

Слышали, что Python может сам напечатать стек при креше! Есть встроенный механизм, который автоматически печатает traceback при ошибках, включая segfault, stack overflow и abort:

    
        faulthandler.enable(){}
    

По умолчанию он пишет стек в stderr в момент падения интерпретатора, то есть вы получаете информацию после креша, а не до него:

    
        # работает даже при segmentation fault{}
    

Можно принудительно напечатать стек всех потоков в любой момент выполнения:

    
        faulthandler.dump_traceback(all_threads=True){}
    

А если нужно сохранять стек в файл (например, на сервере без доступа к stdout), вывод легко перенаправляется:

    
        faulthandler.enable(open("crash.log", "w")){}
    

🔥 Этот модуль используется для отладки CPython, встроен в стандартную библиотеку и может очень выручить. 👉 Python Ready | #совет