Этот файл содержит обработчики команд (/start, /done) и диалогов (добавление задач/занятий, настройки).

Для управления многошаговыми диалогами (например, ввод названия, даты, времени) используется простая FSM (finite-state machine) через словарь user_states.

— get_or_create_user: Создаёт или получает пользователя по Telegram ID.
— cmd_start: Запускает бота, показывает главное меню.
— FSM через user_states: Хранит состояние диалога (например, awaiting_task_noscript) и данные (payload).

⭐️FSM в памяти (user_states) подходит для MVP. Для продакшена используйте Redis или БД для хранения состояний.

⭐️Логируйте действия пользователей для отладки.

⭐️Добавляйте валидацию ввода, чтобы избежать ошибок (например, некорректные даты).

Сегодня хочу поговорить о буднях настоящего программиста-фрилансера: что ждёт новичка, насколько полезны курсы и что реально придётся осваивать на практике.

Фриланс — это зона ответственности и свободы одновременно. Здесь ты сам себе начальник, продюсер и маркетолог. Нет начальника, который скажет, куда двигаться дальше. Зато есть полная независимость: хочешь — зарабатываешь больше, ленишься — доходы уменьшаются. Всё зависит исключительно от твоих усилий и решений.

Курсы действительно способны стать хорошей базой для старта. Они дают фундаментальные знания, которые пригодятся при создании реальных продуктов. Например, чаще всего востребованы умения интегрировать чистый Python в большие системы вроде CRM или N8N. Сам по себе чистый Python редко встречается в вакансиях, но знание основ программирования открывает двери к решению сложных интеграционных задач.

💼 Получение первого заказа — настоящее испытание. Работа над проектом похожа на приготовление блюда для требовательного гурмана: нужно учитывать предпочтения клиента («специи»), соблюдать сроки и стараться сделать работу качественно. Тут важна внимательность к деталям и способность быстро учиться новому.

Привет, кодеры! Разбираем финальную часть Telegram-бота для планирования задач. В первом посте — идея и функционал, в Части 1 — база данных (config.py, db.py, models.py), в Части 2 — хелперы и напоминания (utils.py, scheduler.py), в Части 3 — обработчики команд (bot_handlers.py). Сегодня завершаем разбор с main.py — точкой старта бота — и подводим итоги.

💎Локально: Установите зависимости (pip install telebot sqlalchemy apscheduler python-dotenv pytz), настройте .env с BOT_TOKEN, запустите python main.py.

💎Продакшен: Используйте Docker или Heroku, настройте PostgreSQL вместо SQLite, добавьте SQLAlchemyJobStore для APScheduler.

💎Тестирование: Проверьте команды (/start, /done <id>), добавление задач и расписания. Логируйте ошибки (например, блокировку бота юзером).

💎 Если наберёте 7 реакций под последним постом — выкладываю полный код проекта в канал 💪

Решил запустить новую рубрику - обучение языку Python на кейсах 👨‍💻

💻💻💻

Пилотным запуском станет создание консольного приложения SafeBox - личный шифратор паролей)

Урок выйдет совсем скоро ⏱

Пиши свои идеи для рубрики в комментариях ⬇️

Помню себя на первом курсе университета, когда казалось, что любые домашние задания и лабораторные работы похожи на настоящие бизнес-задачи: там тоже есть чёткое техзадание, да и поправки порой прилетают. Но потом наступила реальность…

Главное отличие – это деньги. Если на учёбе за проваленное задание самое страшное наказание – отправить тебя на доработку, то в бизнесе каждая ошибка дорого обходится. Сделал недостаточно хорошо – потерял деньги и репутацию перед заказчиком.

Но самое серьёзное изменение – это понимание ценности твоей работы. Когда пишешь код или решаешь проблему для учебного проекта, кажется, будто это пустые упражнения. А вот когда берёшься за реальный заказ, тут-то и приходит осознание, что твоя работа влияет на прибыль и успех бизнеса. Так что готовьте своё портфолио заранее, друзья мои!

Учёба даёт отличную базу, а опыт, полученный вовремя занятий, облегчает переход к профессиональным задачам. Просто всегда помните: каждый проект имеет значение и важен именно потому, что приносит пользу.

Отлично! 🙂

Совсем скоро выйдет Кейс по простой HTML странице с разбором 💻

👋 Сегодня расскажу, как даже простая HTML-страничка может стать твоим кейсом для портфолио.

Представь, тебе пишет заказчик: “Нужна лендинг-страница визитка — чтобы было стильно, аккуратно и без лишних сложностей.”

Что ты делаешь? Берёшь базовый HTML, добавляешь немного CSS, и уже через пару часов показываешь первый результат.

<!DOCTYPE html>
<html lang="ru">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <noscript>Мой первый сайт</noscript>
  <style>
    body {
      font-family: Arial, sans-serif;
      background: #f5f5f5;
      margin: 0;
      padding: 0;
      text-align: center;
    }
    header {
      background: #222;
      color: #fff;
      padding: 20px;
    }
    .btn {
      display: inline-block;
      margin-top: 20px;
      padding: 10px 20px;
      background: #e63946;
      color: #fff;
      text-decoration: none;
      border-radius: 5px;
    }
    .btn:hover {
      background: #d62828;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <header>
    <h1>Привет! Это мой сайт</h1>
    <p>Здесь могла бы быть ваша реклама 🚀</p>
    <a href="#" class="btn">Связаться</a>
  </header>
</body>
</html>

👨‍💻 Код максимально простой, но уже выглядит как маленький лендинг.

Такие вещи часто заказывают на фрилансе, и даже на первых заказах это может быть твоим “боевым кейсом”.

🤵‍♂ В следующем посте расскажу, как запустить эту страницу у себя и показать заказчику.

Привет! 👋 В прошлый раз мы собрали простую HTML-страницу со стилями.

Но код — это одно, а показать результат — совсем другое. Давай разберём, как всё это запустить у себя и показать клиенту.

# сохрани файл как server.py
import http.server
import socketserver

PORT = 8000
handler = http.server.SimpleHTTPRequestHandler
httpd = socketserver.TCPServer(("", PORT), handler)

print("Сервер запущен на http://localhost:8000")
httpd.serve_forever()

И вот у тебя уже не просто кусок кода, а реально работающий сайт. А это и есть кейс для портфолио 🎯

Привет! 👋
Серия стартовала! Telegram-бот как менеджер по продажам — без теории, только код из реального проекта. Разберём, как этот бот собирает лиды быстрее лендинга, и напишем базу: приветствие + меню услуг.

Лендинг: юзер читает текст, заполняет форму... и сливает (конверсия 2-5%).
Бот: диалог в чате — меню на кнопках, шаг за шагом до контакта. За 1-2 минуты!
Бонус: лимит 2 заявки/сутки, база в SQLite — всё локально, без облаков.
Итог: экономия на менеджерах, лиды в кармане. 🚀

Старт проекта в файле main1.py. Токен из token.txt, БД на SQLite. Функция check_reset_user — для лимита. show_user_menu — приветствие с клавиатурой.

👋Из Поста 1: юзер зашёл, увидел меню. Теперь воронка в действии — анкета как разговор. Бот спрашивает: услуга? Имя? Контакт? Сохраняет в user_data, ведёт до конца. Нет хаоса — только лиды.

Форма на сайте: 10 полей, юзер заполнит 1.
Бот: шаг за шагом, кнопки для выбора — конверсия до 20-30%.
Лимит из Поста 1 + user_data = "память" без ошибок.

app.add_handler(CallbackQueryHandler(contact_selection, pattern="^contact_"))
app.add_handler(MessageHandler(filters.TEXT & ~filters.COMMAND, handle_form))

⚡️Тести: Выбери услугу → введи имя → кликни Telegram → @username. Бот "помнит" всё!