CodeShadow – Telegram
CodeShadow
75 subscribers
179 photos
11 videos
7 files
125 links
👋 Я Артемий — преподаватель Python и фрилансер.

💻 Показываю, как код и нейросети помогают зарабатывать и упрощать работу.

🚀 Делюсь проектами, опытом и лайфхаками из реальной практики.

✍🏻 Вопросы и идеи: @MifmanRu
Download Telegram
👩‍💻 Мини-скрипт: быстрое создание txt-файла с текстом

Если тебе нужно автоматически генерировать файлы (отчёты, тесты, заметки):

text = "Привет! Это автогенерация."
with open("note.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(text)


Используй это в своих учебных проектах — файл создаётся за секунду.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔422👏1
Демо: собираем проекты в единый файл

Продолжаем разбирать наш демо-кейс.
Теперь, когда скрипт умеет находить проекты, давай сделаем простую генерацию файла с результатом.


Вот базовый вариант генерации README:
def generate_readme(projects, output="PORTFOLIO.md"):
lines = ["# Мои проекты\n", "Автообновляемый список.\n\n"]

for p in projects:
lines.append(f"## {p['name']}\n")
lines.append(f"- Файлов: {len(p['files'])}")
lines.append(f"- README: {'Да' if p['has_readme'] else 'Нет'}\n")

Path(output).write_text("\n".join(lines), encoding="utf-8")
print("Готово! Портфолио обновлено.")


Это по-прежнему демо, чтобы показать идею.

Полная версия кейса включает:

💻 автоматическую генерацию HTML-портфолио
💻 поддержку превью проектов
💻 генерацию описаний проектов через нейросеть
💻 структуру, пригодную для GitHub Pages
💻 готовый модуль для обновления по кнопке

Все эти функции доступны в полной сборке.

💎 Хочешь получить полный проект?
Пиши боту:
@AKshadowRu_bot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
332
💪 Решил попробовать сделать презентацию с Гигачат, результат видите сами.

Я, конечно, нейронки без VPN люблю, но их качество... а какими нейросетями пользуешься ты? 🐹
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
332
431
🔥 Мотивация: ты выучишь Python быстрее, чем думаешь

Почему?
Потому что Python награждает тебя за каждый сделанный шаг:
– ты пишешь скрипт → он уже работает
– ты меняешь пару строк → и он становится лучше
– ты понимаешь логику → и ты уже разработчик

Python создан, чтобы ты учился легко.
Пользуйся этим.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
43
Финал демо. Что у нас получилось?
Мы сделали мини-демо проект, который автоматизирует обновление портфолио фрилансера.
Вот что уже работает:

🎓 Скрипт находит твои проекты
🎓 Выгружает информацию о каждом
🎓 Собирает это в один документ
🎓 Формирует простое портфолио за пару секунд

Это полезно, если:

— у тебя десятки мелких проектов
— хочется выглядеть структурировано перед клиентами
— надо быстро обновлять GitHub
— ты часто добавляешь новые пет-проекты

Но это была лишь поверхностная демонстрация.
Полная версия кейса содержит:

💎 полную структуру проекта
💎 HTML-версию портфолио
💎 шаблоны оформления
💎 улучшенный парсер
💎 возможность подключить нейросеть для генерации описаний
💎 готовый стартовый проект, который можно менять под себя

Если хочешь полноценный, рабочий кейс — он доступен в боте.

➡️ Получить: @AKshadowRu_bot

Спасибо, что следишь за кейсами! Дальше — ещё интереснее 💡
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
321
🧰 Лайфхак Python: самый быстрый способ сделать таймер

import time

for i in range(5, 0, -1):
print(i)
time.sleep(1)

print("Поехали!")


Мини-скрипт, который часто пригождается:
в играх, ботах, автоматизации, таск-менеджерах.
211
Мини-кейс: Авто-таймтрекер по активности мыши и клавиатуры
Это упрощённая версия — без БД и интерфейса, но логика та же, что в платных таймтрекерах

Такой кейс легко расширяется:
запись в файл
отчёты за день
Web-страница со статистикой
Telegram-бот
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
22
📌 Небольшой обзор GPT-5.2. Шаг вперёд или очередная дофаминовая ловушка?

Пока в комьюнити продолжают спорить про «вайб-кодинг», OpenAI в середине декабря 2025 года выкатили GPT-5.2. По сути, это прямой ответ Google и их Gemini 3 Pro. Я протестил и попробую коротко объяснить, что изменилось и есть ли смысл под это подстраиваться.

Что стало лучше на практике?

Самое заметное, это аналитика и код. Модель увереннее пишет скрипты, нормально работает с таблицами, может быстро собрать черновик презентации или отчёта. Если любите автоматизировать рутину, то это реально экономит время, а для серьезных протектов это мастхэв.

Контекст теперь держится куда стабильнее. Длинные цепочки задач, сложные рассуждения, несколько шагов подряд, всё это не рассыпается через пару сообщений. Для нормальных проектов это критично: модель не теряет нить разговора и не «забывает», что было сказано ранее.

Разделение режимов осталось таким же:

Instant — когда нужен быстрый ответ без лишних размышлений.
Thinking — для более вдумчивых задач.
Pro — под тяжёлую аналитику и сложные кейсы (и да, он платный).

Почему это вообще важно?

Тут есть тонкий момент. Чем лучше становится генерация, тем сильнее соблазн вообще не думать самому. Документацию открывать лень, раз ИИ может выдать решение за секунду.

Та самая «дофаминовая яма» никуда не делась — наоборот, стала глубже.


Но если относиться к этому как к инструменту, а не костылю, эффект обратный. GPT-5.2 отлично подходит для того, чтобы:

1️⃣ быстрее чинить баги,
2️⃣ накидывать каркас проекта,
3️⃣ автоматизировать скучные куски работы.

В таких сценариях он реально ускоряет рост, а не тормозит его.

Ставьте 🔥, если вам заходит такой формат
22
Forwarded from INNOPROG
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
ЧАСТЬ 1: Weekly Finance Chart

Мини-курс по созданию программы для визуализации доходов и расходов
от команды @innoprog

В этой части мы создаём простой и наглядный проект для новичков — программу на Python, которая строит график доходов и расходов за неделю с помощью библиотеки matplotlib. Вы научитесь:

1. Создавать и работать со списками для хранения финансовых данных
2. Принимать данные от пользователя через input() и читать из файла
3. Использовать циклы for для обработки данных за неделю
4. Организовывать код в функции для лучшей структуры программы
5. Преобразовывать типы данных (int, float) для корректных вычислений
6. Строить графики с помощью matplotlib с настройкой осей и оформления

Итогом станет полезное практическое приложение, которое помогает закрепить ключевые навыки Python на реальном и понятном примере.
🎉222
🐍 Мини-скрипт: извлекаем все ссылки со страницы

Очень простой пример, но может пригодиться студентам и новичкам:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

html = requests.get("
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

links = [a["href"] for a in soup.find_all("a", href=True)]
print(links)


Чудо веб-парсинга в 5 строк.
32
💬 Мотивация: ты не обязан знать всё

Поверь, даже сеньоры что-то гуглят каждый день.
Главная сила разработчика — умение искать, разбираться и адаптироваться.

Тебе не нужно заучивать Python.
Тебе нужно научиться им пользоваться.

Это проще, чем кажется.
🤔1
Forwarded from INNOPROG
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
ЧАСТЬ 2: Weekly Finance Chart

Мини-курс по созданию программы для визуализации доходов и расходов
от команды @innoprog

В практической части вы пошагово пишете полноценную программу на Python, которая получает 7 значений доходов и расходов за неделю (вручную через input или из файла), сохраняет их в список, а затем строит понятный график с помощью matplotlib: с днями недели по оси X, суммой по оси Y, заголовком, подписями осей и сеткой.

Вы научитесь:
1. Собирать данные за неделю и обрабатывать их для построения графика
2. Настраивать оси графика: подписи дней недели по оси X и суммы по оси Y
3. Добавлять заголовок, подписи осей и сетку для лучшей читаемости
4. Оформлять график: выбирать цвета, стили линий и маркеры
5. Сохранять готовый график в файл для дальнейшего использования

В конце урока у вас будет готовое приложение для визуализации финансов! 📊
🎉2🤩22
⚙️ Лайфхак Python: быстро проверяем “а что там внутри объекта?”

Используй dir() — это рентген для объектов:

print(dir(str))


Ты увидишь все доступные методы, даже те, про которые не знал.

Отличный способ открыть для себя новые возможности Python.
🤔11
👨‍💻 Прокачиваем Python: Декораторы на пальцах

Разбираем одну из самых мощных фишек языка, которая часто пугает новичков. Если вы когда-нибудь видели символ @ над функцией и не понимали, что это — этот пост для вас!


Внутри карточек:

Логика: Что такое «обертка» и зачем она нужна?

Синтаксис: Как работает магический символ @.

Практика: Создаем универсальный таймер для замера скорости кода.

Декораторы позволяют добавлять логику (логирование, кэширование, проверку прав) без изменения основного кода функции. Это делает ваш проект чище и профессиональнее. 💃


Листайте карусель, чтобы разобраться в теме за 2 минуты! ➡️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉322