🧠 СОВЕТ: КАК НАУЧИТЬСЯ ПИСАТЬ КОД НА PYTHON?

1. 🔁 Пиши каждый день. Даже 20 минут в день — прогресс.
2. 🔍 Читай чужой код — он учит структуре.
3. ✅ Делай мини-проекты:
- Калькулятор
- Telegram-бот
- Сканер файлов
4. ❓ Не бойся спрашивать: StackOverflow, чаты, форумы
5. 🎯 Используй реальные задачи. Код ради пользы — лучший мотиватор!

🔥 Ты учишься не просто языку, а инструменту для решения задач. Главное — регулярность и интерес!

🔥 Стартуй в IT с CodeShadow™!

Мечтаешь освоить программирование, но не знаешь, с чего начать?
CodeShadow — твой проводник в мир Python и IT-технологий!

🚀 Наши курсы:
• Python с нуля — пиши первые программы уже через месяц!
• PySQL — управляй базами данных как профи.
• Telegram-боты — создавай умных помощников с нуля.
• Кураторство проектов — реализуй свою идею с поддержкой ментора.

✅ Почему мы?
— Обучение без стресса: теория + практика на реальных кейсах.
— Гибкий график и доступ к материалам навсегда.
— Наставники рядом 24/7.
— Актуальные курсы: от нейросетей до крипто-трейдинга.

💻 Наши проекты говорят за нас:
• Бот для Steam-скидок,
• Торговый крипто-бот,
• Генетические алгоритмы на Python.

🎁 Специальные акции и скидки — на сайте!

Не просто учись — создавай, внедряй, расти!
С CodeShadow ты не станешь «еще одним учеником» — ты станешь разработчиком.

👉 Жми на ссылку и выбери свой курс!
Программирование — это не магия. Это CodeShadow.

👉 @MifmanRu

🔥 Добро пожаловать в CodeShadow! 🎯

💻 Здесь мы:
Делимся полезным кодом
Учим программировать на Python 🐍
Проводим крутые проекты-буткемпы ⚡️
Веселимся от души 😊

✨ Присоединяйся — найди друзей, прокачай скиллы и получи заряд позитива!

#codeshadow #pythoncodeshadow #программированиеcodeshadow #кодингcodeshadow

🧬 Почему Python называют "языком для всего"?

Научпоп

Python используют повсеместно — от веб-разработки до биоинформатики. Почему?

1. Универсальный синтаксис
2. Поддержка множества областей: AI, финансы, наука
3. Большое сообщество и документация

С помощью Python можно:
- написать Telegram-бота
- анализировать данные с телескопа
- обучить нейросеть

Один язык — бесконечные возможности.

🧠 Что такое "утиная типизация" и как она работает в Python?

Научпоп

В Python используется принцип "утиная типизация":
> "Если объект ведёт себя как утка — он утка"

Это значит, что вас не волнует тип объекта — главное, чтобы он умел нужные методы.

Пример:

code
def quack(animal):
animal.quack()

class Duck:
def quack(self):
print("Кря!")

class Person:
def quack(self):
print("Я умею крякать")

quack(Duck())     # Кря!
quack(Person())   # Я умею крякать

Это делает Python гибким, но требует внимания при написании кода.

🔢 Как работает округление чисел в Python?

Научпоп

В Python есть встроенная функция round(), но она не всегда округляет "по-человечески".

code
print(round(2.5))  # 2
print(round(3.5))  # 4

Почему? Потому что используется "банковское округление" — значения на 0.5 округляются к ближайшему чётному.

Это помогает уменьшать статистические искажения при работе с большими объёмами данных.

Для традиционного округления можно использовать decimal с ROUND_HALF_UP.

🎓 Чем Python отличается от Java и C++?

**Научпоп**

🔹 Python — интерпретируемый, Java и C++ — компилируемые
🔹 Python медленнее, но проще
🔹 Java и C++ требуют строгой типизации и явного управления памятью

Пример на Python:

code
print("Hello, world!")

То же на C++:

cpp
#include <iostream>
int main() {
std::cout << "Hello, world!";
return 0;
}

Python подходит для быстрого прототипирования и науки. Java и C++ — для системного и масштабного софта.

💻 Как Python исполняет ваш код?

Научпоп

Когда вы запускаете .py файл:
1. Python компилирует код в байт-код (.pyc)
2. Байт-код передаётся в интерпретатор (Python Virtual Machine)
3. Интерпретатор выполняет инструкции построчно

Поэтому Python:
- не требует компиляции вручную
- может запускаться на любом устройстве с интерпретатором
- удобен для динамического кода и отладки

📜 Почему важны аннотации типов?

Научпоп

Python не требует указывать типы, но вы можете это делать с помощью typing.

Зачем?

- Повышается читаемость
- Упрощается отладка
- Работают автоподсказки в IDE

Пример:

code
def greet(name: str) -> str:
return f"Привет, {name}"

Это не изменяет поведение кода, но улучшает разработку и командную работу.

🧪 Почему Python — лучший выбор для Data Science?

Научпоп

Потому что:
- numpy — быстрые массивы
- pandas — таблицы и датафреймы
- matplotlib и seaborn — графики
- scikit-learn — машинное обучение

Также поддерживается Jupyter Notebook — среда, где можно писать, запускать и документировать код.

Python стал "рабочей лошадкой" в мире данных.

👨‍💻 Дневник разработчика | День 1

Привет! Запускаю новую рубрику, где буду делиться тем, как из идей рождаются настоящие IT-проекты. Прямо изнутри — от первых строчек кода до боли от багов и радости релизов 🚀

🧩 Игровой Проект:
Создаю мини-онлайн игру на Python, где игроки попадают в генерируемый мир пещер — почти как пещеры из Minecraft, но принцип игры иной: это MOBA для программистов, где вам предстоит создавать логику своих роботов при помощи встроенных функций и алгоритмов, добывать ресурсы и строить оборону, чтобы противостоять врагам на соседних полях сражений!

Игра будет схожа с Screeps

Что уже работает:
✅ Генерация карты (да-да, даже с шумом и сглаживанием!)
✅ Разделение мира на «комнаты»
✅ Сервер на Flask, игроки подключаются по WebSocket
✅ Первые боты в мире игры (правда, пока без кода 😅)

Что впереди:
🔜 Создание своего ЯП для создания логики
🔜 Доработка генерации пещер для создания в них руд и источников энергии
🔜 Создание интерфейса игры (на данный момент реализовано только показ комнаты)

💬 Хочешь видеть, как создаются IT-проекты шаг за шагом? Подписывайся и следи за дневником. Тут будет и код, и фейлы, и настоящая жизнь разработчика.

#CodeShadow #Python #GameDev #ДневникРазработчика

📦 Создание ZIP-архива с помощью Python

Иногда нужно быстро заархивировать файлы.

Пример:

code
import zipfile

with zipfile.ZipFile("archive.zip", "w") as zipf:
zipf.write("file1.txt")
zipf.write("file2.txt")

А чтобы распаковать:

code
with zipfile.ZipFile("archive.zip", "r") as zipf:
zipf.extractall("output_folder")

Библиотека `zipfile` встроена в Python.

📡 Парсинг сайта с BeautifulSoup

Получим заголовки с сайта quotes.toscrape.com:

code
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "
html = requests.get(url).text

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
quotes = soup.find_all("span", class_="text")

for q in quotes:
print(q.text)

Отличный пример для новичков, чтобы познакомиться с парсингом HTML.

🔐 Проверка JSON Web Token (JWT) без библиотеки

JWT — способ передавать информацию между сервисами. Проверим подпись вручную:

code
import base64
import hmac
import hashlib

def verify_signature(header, payload, signature, secret):
msg = f"{header}.{payload}".encode()
expected = hmac.new(secret.encode(), msg, hashlib.sha256).digest()
return base64.urlsafe_b64encode(expected).rstrip(b"=") == signature.encode()

# Пример использования:
# payload = base64url, secret = "ключ"

В реальных проектах используйте `PyJWT` или `Authlib`.

🔥 Python: почему программисты выбирают именно этот язык?

📌 #python #программирование

Python — один из самых популярных языков программирования, который активно используется разработчиками во всём мире. Его популярность обусловлена простотой синтаксиса, высокой производительностью и широкой областью применения. Сегодня мы рассмотрим основные причины, почему многие разработчики отдают предпочтение именно этому языку.

💻 Простота и понятность

Одна из главных особенностей Python — лёгкость изучения. Благодаря лаконичному и интуитивно понятному синтаксису даже новички быстро осваиваются и начинают писать программы уже через несколько дней после начала изучения. К примеру, простой цикл в Python выглядит так:

python
for i in range(10):
print(i)

Такой код легко читать и понимать, что делает Python идеальным выбором для начинающих разработчиков.

⚙️ Мощная экосистема библиотек

Python предлагает огромное количество готовых решений практически для любых задач. От анализа данных до машинного обучения и веб-разработки — есть библиотеки на любой вкус:
NumPy и Pandas помогают анализировать данные,
Django и Flask используются для создания мощных веб-приложений,
TensorFlow и PyTorch применяются в разработке моделей искусственного интеллекта.

Это позволяет разработчикам быстрее создавать продукты и решать сложные задачи без необходимости изобретать велосипед.

🤖 Универсальность и многозадачность

С помощью Python можно разрабатывать разные типы приложений:
Веб-сервисы (сайты, API),
Скрипты автоматизации,
Программы обработки больших объёмов данных,
Игры,
Искусственный интеллект и машинное обучение.

Этот универсальный подход объясняет, почему Python востребован среди стартапов и крупных компаний вроде Google, Яндекс и Mail.ru Group.

🎯 Масштабируемость и производительность

Хотя Python интерпретируется, существуют инструменты, позволяющие повысить производительность критически важных участков кода. Например, Cython помогает компилировать части программы на C, обеспечивая значительное ускорение работы приложения.

Кроме того, благодаря своему удобству и легкости интеграции Python широко применяется для разработки прототипов новых продуктов и тестирования гипотез перед масштабной разработкой.

✨ Итог

Python — мощный инструмент, который продолжает оставаться популярным среди профессионалов и новичков. Этот язык идеально подходит для решения широкого спектра задач, от простых скриптов до сложных проектов в области науки о данных и ИИ.

А какой ваш любимый проект на Python? Делитесь в комментариях! 😉