PytStart | Программирование на Python

На Stepik запустили курс «От новичка к уверенности в коде на Python» Курс создан для новичков, которым важно не заучить команды, а понять логику. Наглядные схемы и визуальные разборы показывают, что происходит внутри программы и как она работает Много практики, понятные объяснения решений не дадут застрять на теории. Материал предлагает вам не иллюзию знаний, а ощущение контроля: вы ясно видите как из нескольких строк кода рождается работающая программа Что внутри: ✅переменные и типы данных ✅условия и логика программ ✅циклы и рекурсия ✅функции и работа с вводом данных ✅списки, словари и множества ✅базовое ООП ✅работа с библиотеками Python ✅десятки задач и упражнений Эти знания фундамент для написания простых ботов и автоматизации задач Скидка 25%, действует 48 часов 🔗Пройти курс на Stepik

🐍 Как сделать простой HTTP-запрос за 2 строки Нужно сходить в API? В Python это делается максимально просто 👇

    
        
import requests

res = requests.get("https://api.github.com")
print(res.status_code){}
    

💡 Получить JSON:

    
        
data = res.json()
print(data){}
    

📌 Отправить POST:

    
        
requests.post("https://example.com", json={"name": "Alex"}){}
    

🔥 Почему удобно: ➡️ читаемый код ➡️ минимум настроек ➡️ работает “из коробки” (после `pip install requests`) ⚠️ Не забывай обрабатывать ошибки:

    
        
if res.status_code == 200:
    print("OK"){}
    

🚀 База для работы с любыми API #python #api

🐍 Как замерить время выполнения кода (за 1 строку) Иногда нужно быстро понять - где тормозит код 👇

    
        
import time

start = time.time()

# твой код
sum(range(10_000_000))

print(time.time() - start){}
    

💡 Но есть способ лучше - модуль timeit:

    
        
import timeit

print(timeit.timeit("sum(range(10_000_000))", number=1)){}
    

📌 Почему это круче: ➡️ более точные измерения ➡️ изолированное выполнение ➡️ можно запускать несколько раз 🔥 Для серьёзного анализа - мастхэв #python #performance

🐍 Как сделать простой кэш (и ускорить код) Иногда функция вызывается с одними и теми же аргументами - зачем считать заново? 🤔 Используй встроенный кэш 👇

    
        
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2){}
    

💡 Теперь результаты сохраняются, и повторные вызовы работают мгновенно 🚀 📌 Проверка:

    
        
print(fib(100))  # считается очень быстро{}
    

🔥 Где полезно: ➡️ рекурсия ➡️ тяжёлые вычисления ➡️ API/запросы (с осторожностью) ⚠️ Важно: ➡️ аргументы должны быть хешируемыми ➡️ кэш занимает память #python #оптимизация

Появился удобный AI-инструмент для подготовки к найму и прохождения собеседований - Sobes Copilot. Это ассистент, который помогает прямо во время интервью: слушает диалог, распознаёт речь в реальном времени и подсказывает, как лучше ответить. Работает в Zoom, Google Meet, Teams, VK Calls и других платформах, и не виден при демонстрации экрана. Что есть в Sobes Copilot: • Подсказки в реальном времени во время собеседований • Пост-анализ интервью - сервис разбирает прошедший созвон, выделяет сильные и слабые места, удачные формулировки и зоны роста • Генератор и улучшение резюме - помогает собрать сильное резюме под конкретную вакансию • Мок-собеседования (и System Design) - тренировки с ИИ, приближённые к реальным интервью • Авто-отклики на HH - автоматизируют массовую подачу на вакансии по заданным фильтрам Если хочешь проходить собеседования спокойнее, увереннее и системнее - посмотри, что умеет Sobes Copilot.

🐍 Как читать большой файл построчно (и не убить память) Ошибка новичков - читать файл целиком:

    
        
data = open("big.txt").read(){}
    

❌ Если файл большой - привет, проблемы с памятью ✅ Правильный способ - читать построчно:

    
        
with open("big.txt") as f:
    for line in f:
        print(line.strip()){}
    

💡 Python сам читает файл по кускам, а не загружает всё сразу 📌 Если нужна нумерация строк:

    
        
with open("big.txt") as f:
    for i, line in enumerate(f, 1):
        print(i, line.strip()){}
    

🔥 Это база для: ➡️ логов ➡️ парсинга больших файлов ➡️ обработки данных 🚀 Просто, эффективно и “по-питоновски”

Запускай проекты там, где их не заблокируют! 🚀 ▶️Каждый разработчик на Python или Java рано или поздно сталкивается с вопросом: куда залить своего бота или сайт, чтобы всё летало, а оплата не превращалась в квест? ▶️Ищешь надежный VPS для бота, сайта или Django-проекта? ▶️DIRO C&H - классифицируется на европейских серверах с человеческим подходом. ▶️Почему мы? ▶️🇨🇿 Чешская надежность: Мы официально зарегистрированы в Европе. ▶️⚙️ Полная гибкость: Не переплачивай за лишнее! Нарежем столько CPU и RAM, сколько нужно именно тебе. ▶️⚡️ Скорость: Процессоры Intel Xeon и SSD. Пинг для РФ ≈ от 40-60 мс. ▶️💳 Без боли: Принимаем любые карты РФ и СБП. ▶️💰 Цена: от 349₽ в месяц. ▶️🎁 АКЦИЯ: Не веришь на слово? Даем БЕСПЛАТНЫЙ ТЕСТ на 2 дня! ▶️Присоединяйся к DIRO и забудь о проблемах с хостингом: ✅ https://t.me/diro_hosting ✅ По всем вопросам и за тестом: @diro_support

🐍 Как красиво распаковать словарь в функцию В Python можно передавать словарь как аргументы функции - это выглядит очень чисто 👇

    
        
def greet(name, age):
    print(f"{name}, тебе {age} лет")

data = {"name": "Alex", "age": 25}

greet(**data){}
    

💡 ** распаковывает словарь в именованные аргументы 📌 Это особенно удобно, когда: — данные приходят из JSON — работаешь с API — прокидываешь настройки 🔥 Можно комбинировать:

    
        
def func(a, b, c):
    print(a, b, c)

data = {"b": 2, "c": 3}
func(1, **data){}
    

⚠️ Ключи словаря должны совпадать с именами параметров 🚀 Делает код гибче и чище

⌨️ Как быстро сделать CLI-утилиту на Python (аргументы командной строки) Хочешь написать свой мини-инструмент в терминале? Легко 👇

    
        
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description="Простой калькулятор")
parser.add_argument("a", type=int)
parser.add_argument("b", type=int)
parser.add_argument("--op", choices=["add", "mul"], default="add")

args = parser.parse_args()

if args.op == "add":
    print(args.a + args.b)
else:
    print(args.a * args.b){}
    

📌 Запуск:

    
        
python app.py 2 3 --op mul
{}
    

👉 Вывод: 6 💡 Что ты получил: — аргументы из терминала — автогенерацию --help — валидацию значений 🔥 Отличная база для своих CLI-инструментов

⌨️ Фишка Python: `for-else`, о котором почти никто не знает Да-да, у цикла for есть блок else 😮

    
        
for i in range(5):
    if i == 10:
        break
else:
    print("Не нашли!"){}
    

💡 Как это работает: else выполняется, если цикл завершился без `break` 📌 Практический пример - поиск:

    
        
nums = [1, 3, 5, 7]

for n in nums:
    if n == 4:
        print("Нашли!")
        break
else:
    print("Число не найдено"){}
    

🔥 Это удобная альтернатива флагам типа found = False ⚠️ Главное — помнить: else не срабатывает, если был break