Точка входа в программирование
18.5K subscribers
1.62K photos
293 videos
4 files
3.16K links
Фундаментальные знания по основам программирования

Разместить рекламу: @tproger_sales_bot

Правила общения: https://tprg.ru/rules

Другие каналы: @tproger_channels

Сайт: https://tprg.ru/site

Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/zrgj
Download Telegram
Курс по Data Science: Обработка данных на Python

Ловите небольшой курс по Data Science для новичков. Здесь 12 коротких видео с основами.

В ходе курса вы освоите ключевые аспекты работы с данными, включая статистический анализ, машинное обучение, обработку текстов и временных рядов. А также познакомитесь с популярными библиотеками типа Scikit-learn, TensorFlow, Statsmodels, NLTK.

#курс #python #datascience
2👏1
Второй день марафона игр для айтишников и игра про Python, которую вы возненавидите

Энтузиаст создал игру на Python, в которой освещены самые неясные аспекты языка. Она сделана по аналогии c «The Password Game», где с каждой попыткой создать верный пароль к нему предъявляются всё новые и новые требования. Так и здесь автор решает проверить, как глубоко вы сможете написать выражение на Python со всё большим количеством ограничивающих правил.

Игра: https://oskaerik.github.io/theevalgame/

Обсуждение на Reddit (если застряли на каком-то этапе): https://www.reddit.com/r/Python/comments/1884j69/the_eval_game/

#инструменты #python
7
Работать с sqlalchemy в Python теперь можно проще

Наш пользователь написал библиотеку, которая помогает очень просто работать с sqlalchemy в async python приложениях. Минимум кода для простых сценариев, но и максимум свободы для сложных.

Называется она context-async-sqlalchemy и в этой статье автор показал, как именно она работает и в чём её польза.

#python #sqlalchemy
1
Работа с временными рядами в Python

Временные ряды — это наборы данных, где каждая точка данных связана с определенным моментом времени. Например: температурные измерения, динамика финансовых индексов и показатели физической активности в часах.

Зачем это нужно? Временные ряды предоставляют нам ценную информацию о том, как меняются данные со временем. Они используются для прогнозирований спроса и трафика, для обслуживания промышленного оборудования, для финансовой аналитики и многих других процессов.

Автор этой статьи даст информацию об основных концепциях и методах работы с ними, покажет, как импортировать данные временных рядов и визуализировать их, а также покажет, как спрогнозировать будущее.

#статья #python
🔥1
Антипаттерны Python, которые побеждают даже опытных

Пример из реального проекта, который сломал автора: код от C++-разраба, требующий доработок на Python. Здесь показаны типичные беды кода: типизация, большие функции, переприсваивание и так далее.

С таким может столкнуться каждый, так что лучше учиться на чужих ошибках, чем набивать свои шишки. Подробности в статье.

#python
3
Экспресс-курс по Python для начинающих

Многие начинающие разработчики выбирают Python в качестве своего первого языка из-за его невысокого порога вхождения. Можете убедиться в этом сами, попробовав разобраться в основах языка по этому экспресс-курсу и написав свои первые программы:

https://youtu.be/wDmPgXhlDIg?si=odCR8hgk8LdoxxMk

#python

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
1
Разработка DHCP-сервера на Python

Сегодня мы рассмотрим, как создать собственный DHCP‑сервер на Python. Суть сервера проста — он динамически раздаёт IP‑адреса устройствам в сети, избавляя нас от головной боли статической конфигурации. Он будет ловить DHCP‑запросы от клиентов, выбирать свободный IP из заранее подготовленного пула и подтверждать выдачу. Так мы убъем двух зайцев: и с питоном поупражняемся, и с работой сетей поближе познакомимся.

Начинаем тут.

Ставь ❤️, если любишь практиковаться с питоном.

#python

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Собрали всё, что нужно знать о Python — от первой строчки до middle-уровня

Python — язык №1 в мире по TIOBE 2026. Его выбирают за то, что рабочий код можно написать уже через несколько часов знакомства. Но потом часто теряешься: что учить дальше и в каком порядке?

В путеводителе по Python разобраны все ключевые темы по порядку: типы данных и duck typing, функции с замыканиями и декораторами, ООП с магическими методами, asyncio и GIL, веб-фреймворки Django / Flask / FastAPI, Data Science и тестирование с pytest. Плюс свежее: Python 3.14 получил экспериментальный JIT-компилятор — язык ускоряется, не теряя простоты.

#python
3🤔1
Интерактивный визуализатор того, как GPT генерирует текст — прямо в браузере

Карпати недавно опубликовал microgpt — полный GPT в 200 строках Python без зависимостей. Один разработчик сделал из этого обучающий сайт: открываете страницу, листаете — и видите пошагово, как нейросеть генерирует имена.Никакой установки, всё работает в браузере. Если хотите понять, что происходит внутри трансформера, но академические статьи пока кажутся тяжёлыми — хорошая точка входа.

Вам больше заходят такие интерактивные визуализаторы или лучше статьи и видео?

#ии #python

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
3
Симулятор кубиков, который учит собирать программу по частям

В этом проекте ценность не в самих кубиках, а в том, что вы проходите почти весь путь маленькой программы для терминала: спросить у пользователя число, проверить ввод, сгенерировать случайные результаты, сохранить их в список и красиво вывести на экран.

По разбору Real Python вы пишете dice.py: функция parse_input() отсекает всё кроме чисел от 1 до 6, roll_dice() использует random.randint(), а генератор ASCII-картинок рисует грани кубиков символами. ASCII здесь — просто картинка из текста, без графики и библиотек.

Хорошая тренировка, если хочется понять, как функции, циклы, списки и строки соединяются в одну работающую программу, а не живут отдельными упражнениями. Разбор идёт пошагово, так что можно собрать проект руками и потом усложнить: добавить кубики с другим числом граней или повторные броски.

#python
1
Python-скрипт не обязан быть простынёй из команд сверху вниз

На старте нормально писать .py-файл как список действий: импортировали библиотеку, что-то скачали, обработали, вывели результат. Но чем длиннее такой скрипт, тем сложнее понять, где вход, где настройки, где основная логика и что вообще можно переиспользовать.

Real Python показывает, как постепенно привести скрипт к более взрослому виду: разнести импорты, вынести константы, добавить main(), использовать if __name__ == "__main__", принимать аргументы из командной строки и аккуратнее оформлять вывод.

Хороший следующий шаг после прочтения — взять свой старый скрипт и попытаться его декомпозировать. Хотя бы вынести настройки в константы, а основной запуск положить в main().

#python