📢 Новость: Python становится языком №1

Согласно рейтингу TIOBE, Python уверенно занимает первое место среди языков программирования. Всё больше компаний используют его в разработке.

📊 Визуализация данных с Matplotlib

Устанавливаем библиотеку:

pip install matplotlib

Код:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 40]

plt.plot(x, y, marker='o')
plt.noscript("Пример графика")
plt.show()

Этот код создаст простой график.

🛠️ Как избежать ошибок при работе с файлами?

1. Используйте `with open()` вместо `open()` и `close()`
2. Проверяйте, существует ли файл перед открытием (`os.path.exists()`)
3. Работайте с `try-except` для обработки ошибок

📚 Разбираем регулярные выражения

Устанавливаем `re`:

import re

Код:

pattern = r" \d{3}-\d{2}-\d{4} "
text = "Мой номер 123-45-6789"
match = re.search(pattern, text)
print(match.group())  # 123-45-6789

Этот код находит номера по заданному шаблону.

💡 Советы для изучения Python

1. Решайте задачи на LeetCode и CodeWars
2. Читайте код других разработчиков (GitHub)
3. Пишите проекты (боты, веб-приложения)
4. Участвуйте в Python-сообществах

🚀 Создаём простого чат-бота с OpenAI API

Устанавливаем библиотеку:

pip install openai

Код:

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет, как дела?"}]
)

print(response["choices"][0]["message"]["content"])

Этот код отправляет сообщение в OpenAI и получает ответ.

💡 Хочешь создавать Telegram-ботов? Мы научим!
Представь: ты можешь автоматизировать бизнес-процессы, отправлять уведомления, принимать платежи и даже вести блоги — всё это с помощью Telegram-ботов!

В нашем курсе ты научишься:
✅ Разрабатывать ботов с нуля
✅ Работать с API Telegram
✅ Настраивать вебхуки и базы данных

Больше никаких скучных теорий! Только практика и результат. Готов попробовать? 🚀
🔥 Стартуй здесь: CodeShadow.ru

📌 Что такое асинхронное программирование в Python?

Асинхронное программирование позволяет выполнять задачи параллельно без блокировки основного потока.

🔹 Основные конструкции:
- `async def` — создание асинхронной функции
- `await` — ожидание выполнения корутины
- `asyncio.run()` — запуск асинхронного кода

Пример:

import asyncio

async def say_hello():
await asyncio.sleep(1)
print("Привет, мир!")

asyncio.run(say_hello())

Этот код подождёт 1 секунду и выведет "Привет, мир!".

🛠️ Разбираем декораторы в Python

Декораторы позволяют модифицировать функции без изменения их кода.

🔹 Пример простого декоратора:

def decorator(func):
def wrapper():
print("Перед вызовом функции")
func()
print("После вызова функции")
return wrapper

@decorator
def hello():
print("Hello, world!")

hello()

Выведет:

Перед вызовом функции
Hello, world!
После вызова функции

🔍 Как работают генераторы в Python?

Генераторы позволяют создавать последовательности без хранения всех элементов в памяти.

🔹 Создание генератора:

def my_generator():
yield 1
yield 2
yield 3

gen = my_generator()
print(next(gen))  # 1
print(next(gen))  # 2
print(next(gen))  # 3

Использование `yield` позволяет возобновлять выполнение функции с последнего места.

📊 Введение в Pandas: работа с таблицами

Pandas — мощная библиотека для обработки данных.

🔹 Установка:

pip install pandas

🔹 Чтение и вывод данных:

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.head())

Этот код прочитает CSV-файл и выведет первые 5 строк.

🚀 Оптимизация Python-кода: лучшие практики

1️⃣ Используйте встроенные функции (`sum()`, `min()`, `max()`)
2️⃣ Применяйте `set()` для работы с уникальными значениями
3️⃣ Используйте `multiprocessing` для параллельного выполнения кода
4️⃣ Избегайте ненужных циклов и вложенных условий

Оптимизация поможет сделать код быстрее и эффективнее!

🖼️ Работа с изображениями в Python: Pillow

Pillow позволяет обрабатывать изображения.

🔹 Установка:

pip install pillow

🔹 Открытие и изменение изображения:

from PIL import Image

img = Image.open("image.jpg")
img = img.resize((300, 300))
img.show()

Этот код откроет изображение и изменит его размер.

🔢 Разбираем работу с NumPy

NumPy — библиотека для работы с массивами.

🔹 Установка:

pip install numpy

🔹 Создание массива:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr * 2)  # Умножение всех элементов на 2

NumPy позволяет эффективно работать с числовыми данными.

📡 Использование API в Python

Запрос к API можно делать через `requests`.

🔹 Установка:

pip install requests

🔹 Запрос данных:

import requests

response = requests.get("
print(response.json())

Этот код получает данные с GitHub API.

🎯 Твой первый шаг в программирование — CodeShadow!
Хочешь освоить Python, но не знаешь, с чего начать? В CodeShadow мы сделали обучение максимально доступным:

✅ Простые объяснения сложных тем
✅ Готовые примеры и проекты
✅ Поддержка на каждом этапе

Не теряй время на самостоятельные поиски! Записывайся и начинай программировать уже сегодня! 🚀
👉 Стартуем тут: CodeShadow.ru

🔐 Шифрование данных в Python

Библиотека `cryptography` позволяет шифровать данные.

🔹 Установка:

pip install cryptography

🔹 Шифрование:

from cryptography.fernet import Fernet

key = Fernet.generate_key()
cipher = Fernet(key)

message = b"Секретное сообщение"
encrypted = cipher.encrypt(message)

print(encrypted)

Этот код зашифрует сообщение.

💡 Советы по написанию чистого кода в Python

✔ Используйте понятные имена переменных
✔ Следуйте PEP 8 (оформление кода)
✔ Разбивайте код на функции и модули
✔ Пишите комментарии и документацию

Чистый код проще читать и поддерживать!

📰 «Лаборатория Касперского» установила рекорд с выручкой $822 млн в 2024 году

В 2024 году «Лаборатория Касперского» показала значительный рост продаж: мировая выручка увеличилась на 11%, достигнув рекордных 822 миллионов долларов США. В России динамика оказалась еще выше — рост составил 28%. Корпоративные продажи «Лаборатории Касперского» показали значительный рост: в мире B2B-сегмент вырос на 19%, с увеличением продаж крупному бизнесу на 21%, а малому и среднему — […]
Компьютерра

🔗 https://www.computerra.ru/312432/laboratoriya-kasperskogo-ustanovila-rekord-s-vyruchkoj-822-mln-v-2024-godu/

📰 «Рубежи науки» и «ИТ-Планета» выявили интерес студентов и молодых специалистов к освоению Луны: организаторы подводят итоги первого этапа космического конкурса

Конкурс «Космический кубок: Миссия «ЛУНА»» направлен на разработку Web-решений для планирования строительства лунной базы и последующего управления ресурсами. Организаторы, Гильдия «Рубежи науки» и АНО ЦРИТ «ИТ-Планета», объявили о завершении первого этапа. Из 482 поданных заявок в финал вышли 46 участников, объединенные в 17 команд.  География конкурса охватила всю Россию — от Хабаровска и Владивостока до […]
Компьютерра

🔗 https://www.computerra.ru/312427/rubezhi-nauki-i-it-planeta-vyyavili-interes-studentov-i-molodyh-spetsialistov-k-osvoeniyu-luny-organizatory-podvodyat-itogi-pervogo-etapa-kosmicheskogo-konkursa/

📰 Революция онлайн-продаж: взрывной рост e-commerce в России и прогнозы до 2030 года

За последние пять лет рынок электронной коммерции в России пережил взрывной рост, превратившись из нишевого канала в мощный драйвер экономики. Пандемия, технологический скачок и изменения в потребительском поведении спровоцировали рост e-com более чем в 7,5 раза. Но потенциал далеко не исчерпан. «Компьютерра» выяснила, как изменился рынок, какие категории лидируют, с какими вызовами сталкиваются игроки и […]
Елизавета Дарищева

🔗 https://www.computerra.ru/312416/revolyutsiya-onlajn-prodazh-vzryvnoj-rost-e-commerce-v-rossii-i-prognozy-do-2030-goda/