🧰 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.

📌 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

🐍 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.

💬 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.

⚙️ 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.