Python Hacks в мессенджере MAX — 839 подписчиков, аналитика и статистика

Последние публикации канала «Python Hacks»

1. 885 просмотров, 02 мая 2026 г., изображение

   Встроенные фикстуры Pytest Встроенные фикстуры — хороший инструмент, чтобы не создавать свои велосипеды и эффективно использовать мощь фреймворка, которую хотели передать авторы. Фикстуры помогают в разных случаях: при работе с выводом ошибок, логировании, создании отчетов и так далее. В статье разберем основные встроенные фикстуры и их применение в Pytest.

   
2. 740 просмотров, 02 мая 2026 г., изображение

   Хороший, плохой, злой и… свободный? Сравниваем глуповатые, но усердные AI-плагины для разработки В этом материале автор сделал небольшой обзор AI-плагинов автодополнения кода. Обзор будет полезен разработчикам, пишущим на одном из мейнстримовых языков программирования. Также можно рассматривать его как источник идей — как использовать этих пока глуповатых, но усердных роботов.

   
3. 666 просмотров, 01 мая 2026 г., изображение

   5 полезных библиотек Python Популярность языка и его большое сообщество привело к тому, что сейчас для Python существует огромное число библиотек. К сожалению, большая часть этих библиотек была создана энтузиастами и больше не поддерживается. Давайте посмотрим на 5 хороших развивающихся библиотек, которые могут помочь при решении практических задач.

   
4. 685 просмотров, 01 мая 2026 г., изображение

   Ядро планеты Python. Интерактивный учебник Оригинал учебника лежит на GitHub, вы вольны сколько угодно дополнять и переделывать его. Самое главное — учебник написан на Jupiter Notebook, а это значит, что вы можете интерактивно редактировать код, мгновенно добавляя новые сущности или проясняя непонятные моменты.

   
5. 1.4K просмотров, 20 мар. 2026 г., изображение

   Разбираемся с основами автотестирования: пошаговая инструкция по созданию собственного фреймворка для проверки API В этой статье автор расскажет о разработке типового фреймворка для тестирования API – на Python, с нуля, шаг за шагом. В итоге получится полностью готовый тестовый фреймворк – с его помощью вы сможете сделать тестовое задание для собеседования или просто улучшить ваш уже действующий тестовый фреймворк.

   
6. 2.3K просмотров, 10 янв. 2026 г., видео

   План обучения Python с нуля В этом видео автор составляет подробный план освоения python с нуля с помощью онлайн-курсов и книг. Смотреть это видео на youtube: youtu.be/2lQHod_qAnA

7. 1.9K просмотров, 26 дек. 2025 г., изображение

   Менеджер контекста это просто В статье рассматриваются возможности контекстного менеджера языка Python, его роль в управлении ресурсами и обеспечении безопасного выполнения кода. Приводятся примеры использования контекстных менеджеров для работы с файлами, базами данных, потоками и сетевыми соединениями.

   
8. 1.6K просмотров, 24 нояб. 2025 г., изображение

   Кластеризация текста в PySpark Любой текст – это не просто коллекция слов, он содержит мысли и намерения его автора. Но вручную невозможно обработать огромное количество текстовой информации и понять какие данные они могут содержать. В таком случае нам поможет кластеризация текста, которая позволит получить представление о данных.

   
9. 1.5K просмотров, 09 нояб. 2025 г., видео

   Telegram бот на Python В этом видеоуроке автор подробно и наглядно разбирает процесс разработки telegram-ботах на примере реального проекта - бота для пиццерии с использованием aiogram и python. Вы научитесь создавать продающего бота с админкой, клиентской частью, кнопками, inline клавиатурой и базой данных. Смотреть это видео на youtube: youtu.be/TYs3-uyjC30

10. 1.3K просмотров, 16 окт. 2025 г., изображение

    Пишем асинхронный парсер и скрапер картинок на Python с графическим интерфейсом В этой статье автор разберет процесс создания desktop-приложения, которое по запросу будет сохранять на нашем диске заданное количество картинок. Так как картинок будет много, он воспользуется асинхронностью Python для конкурентной реализации операций ввода-вывода.

    
11. 1.1K просмотров, 16 окт. 2025 г., изображение

    Метод опорных векторов (SVM): подходы, принцип работы и реализация с нуля на Python Метод опорных векторов — мощный и универсальный набор алгоритмов для работы с данными любой формы, применяемый не только для задач классификации и регрессии, но и также для выявления аномалий. В этой статье автор рассмотрит основные подходы к созданию SVM, принцип работы, а также реализацию с нуля его наиболее популярных разновидностей.

    
12. 979 просмотров, 16 окт. 2025 г., изображение

    Наивный байесовский классификатор: основная идея, модификации и реализация с нуля на Python Наивный байесовский классификатор — вероятностный классификатор на основе формулы Байеса со строгим (наивным) предположением о независимости признаков между собой при заданном классе, что сильно упрощает задачу классификации из-за оценки одномерных вероятностных плотностей вместо одной многомерной.