CSV (Comma-Separated Values) — это универсальный язык для обмена табличными данными, который понимают все, от Excel до сложных баз данных. Вся его сила в простоте: это обычный текст, где значения разделены запятыми. Именно поэтому он стал стандартом для выгрузки отчетов, переноса контактов и подготовки данных.

Забудьте о ручном склеивании строк: с pathlib пути элегантно конструируются с помощью оператора /. Проверка существования, чтение, получение родительской директории — всё это становится методами и атрибутами самого объекта. В результате код получается не просто чище и читабельнее, он становится более надежным и по-настоящему "питоничным" (Pythonic).

Если вам когда-либо приходилось передавать структурированные данные между двумя разными системами, вы наверняка сталкивались с JSON. Сегодня JSON (JavaScript Object Notation) — это общепринятый стандарт для обмена данными в интернете. Он стал настолько популярным благодаря своей простоте и эффективности.

Python занимает лидирующие позиции в рейтингах популярности, таких как TIOBE и IEEE Spectrum, и является основным языком для самых быстрорастущих и востребованных областей: искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных. Однако, несмотря на текущие успехи, технологический ландшафт меняется, и через 10 лет Python может существенно отличаться от того, каким мы его знаем сегодня. Цель этой статьи — предоставить серьезный и взвешенный прогноз его эволюции к 2035 году.

Переход от пассивного изучения синтаксиса языка программирования к его активному применению для решения практических задач является ключевым этапом в становлении любого разработчика. Освоив базовые конструкции Python, начинающий специалист неизбежно сталкивается с необходимостью закрепить теоретические знания и развить алгоритмическое мышление. Отсутствие структурированного набора задач с четко определенными условиями и тестовыми примерами может замедлить этот процесс и создать иллюзию пробелов в понимании фундаментальных концепций.

Вы отправили десятки резюме, прошли первый скрининг с HR-менеджером, и вот оно — заветное письмо: «Приглашаем вас на техническое собеседование». В этот момент сердце начинает биться чаще, а в голове проносится главный вопрос: «Что же меня спросят?». Интернет полон сотен списков вопросов, но как понять, что из этого действительно важно и актуально сегодня?

Ваш Python-скрипт работает медленно. Вы запускаете его и смотрите, как он "висит", ожидая загрузки файла, ответа от API или завершения запроса к базе данных. Проблема почти всегда одна — ожидание. В программировании такие задачи называются I/O-bound (ограниченные вводом-выводом), и именно они "съедают" драгоценное время.

Асинхронный подход меняет правила игры. Вместо того чтобы "зависать" в ожидании, программа говорит: "Окей, эта задача пока ждет ответа от сети, а я пока займусь другой". Она эффективно использует время простоя, переключаясь между задачами и выполняя ту, которая готова к работе. В итоге общая производительность приложения, интенсивно работающего с сетью или файлами, может вырасти в разы.

Многие начинающие разработчики обходят *args и **kwargs стороной, считая их чем-то необязательным или слишком сложным. Но на самом деле, понимание этого механизма — это качественный скачок в вашем умении писать чистый, масштабируемый и по-настоящему "пайтонический" код.

При работе с большими объемами данных каждый разработчик сталкивается с фундаментальным ограничением — объемом оперативной памяти. Наивный подход, заключающийся в загрузке всего набора данных в одну структуру, например, список, быстро приводит к исчерпанию ресурсов и значительному падению производительности. Единственное верное решение в такой ситуации — обрабатывать информацию по частям, избегая переполнения памяти.

Кнопки не только значительно улучшают пользовательский опыт, делая навигацию интуитивно понятной, но и позволяют создавать сложные, управляемые меню.

В Telegram существует два принципиально разных типа клавиатур, каждый из которых служит своей цели:

ReplyKeyboardMarkup: Постоянные кнопки, заменяющие стандартную клавиатуру.

InlineKeyboardMarkup: Встроенные в сообщение кнопки, которые отправляют боту "сигналы" (callback) и позволяют редактировать уже отправленный контент.

Привет, Хабр! Если вы работаете с Python дольше пары недель, вы наверняка сталкивались с конструкцией, начинающейся с символа @. Это декораторы — мощный инструмент, который делает код чище, читабельнее и соответствует принципу DRY (Don't Repeat Yourself). Но за элегантным синтаксисом скрывается несколько ключевых концепций языка, которые важно понимать.

В мире, где существуют десятки специализированных библиотек для парсинга HTML, XML, JSON и других форматов, может показаться,- что регулярные выражения — это устаревший инструмент. Однако такое мнение ошибочно. Регулярные выражения, или RegEx, остаются фундаментальным и незаменимым навыком в арсенале любого разработчика, работающего с текстовыми данными.

Их сила заключается в универсальности и мощи. Когда речь заходит о неструктурированных или полуструктурированных данных — лог-файлах, пользовательском вводе, конфигурационных файлах или больших текстовых корпусах — регулярные выражения часто оказываются самым прямым и эффективным решением. Они предоставляют лаконичный язык для описания сложных текстовых шаблонов, позволяя выполнять такие задачи

В этом уроке мы сделали общение с ботом значительно более выразительным и профессиональным. Вы освоили два ключевых навыка: форматирование текста с помощью HTML и MarkdownV2 через параметр parse_mode, и отправку медиафайлов с локального диска, используя класс FSInputFile. Теперь ваш бот способен не только обмениваться информацией, но и представлять её в наглядном, структурированном и визуально привлекательном виде.

Для закрепления полученных навыков мы подготовили несколько практических заданий. Они помогут вам увереннее работать с форматированием и отправкой файлов в рамках нашей модульной архитектуры. Нажмите на любое из заданий, чтобы раскрыть его условия.

В этом уроке мы делаем нашего бота умнее и организованнее. Сначала наводим порядок в коде: разбираемся, что такое Роутеры, и выносим всю логику в отдельные файлы, как это делают профессионалы. Затем учим бота реагировать не только на текст, но и на фото и стикеры, используя мощные фильтры aiogram.

Знания синтаксиса Python недостаточно, чтобы решать реальные задачи. Сила языка — в его экосистеме. В этой статье мы разбираем 5 «рабочих лошадок», которые должен иметь в своем арсенале каждый начинающий разработчик: Requests, BeautifulSoup, Pandas, Telebot и Pillow.

Это не подробный туториал, а статья-шпаргалка: краткое описание, ключевые операции и минималистичные примеры кода, которые можно сразу забрать и использовать. Идеально для тех, кто хочет быстро перейти от теории к практике.

Написал статью с подборкой пет-проектов на Python.

Постарался собрать идеи разной сложности: от простых скриптов для автоматизации до небольшого API на FastAPI и анализа данных. Упор делал на проекты, которые подойдут для портфолио начинающего разработчика.

В этом пошаговом руководстве пишем простого эхо-бота с нуля. Используем современный стек: Python и асинхронный фреймворк aiogram 3. Главная особенность — разбираем новый, актуальный на 2025 год, способ регистрации бота через Mini App в @BotFather, который пришел на смену старым консольным командам.

Статья идеально подойдет для новичков, которые хотят быстро войти в разработку ботов и получить работающий результат. Внутри — подробный разбор кода и практические задачи для закрепления материала.

Базовых арифметических операторов в Python хватает не всегда. Как только задача выходит за рамки простого сложения или умножения, в дело вступает стандартный модуль math. Но как им правильно пользоваться и какие возможности он скрывает?
В этой статье мы структурно разберем один из самых фундаментальных модулей Python. Поговорим о корректном импорте, рассмотрим ключевые константы (pi, e, inf) и подробно разберем самые востребованные функции: от sqrt и pow до тригонометрии и логарифмов. Весь материал — строго по делу, без "воды" и с практическими примерами.
В конце вас ждет домашнее задание из трех задач разного уровня сложности, чтобы закрепить теорию на практике. Будет полезно как начинающим разработчикам, так и тем, кто хочет систематизировать свои знания.

Разбираем создание «Сапёра» на Python. Идеальный проект для начинающих, чтобы на практике освоить Pygame и основы геймдева.

Внутри — подробное пошаговое руководство, где мы:
• Настроим рабочее окружение с venv.
• Напишем игровую логику с нуля, отделив её от графики.
• Реализуем рекурсивный алгоритм для открытия пустых полей.
• Отрисуем всё на экране и научим игру реагировать на клики.

Часто бывает, что после изучения основ программирования теория так и остается теорией. Чтобы знания начали работать, нужна практика на реальных задачах. Разработка игры «Змейка» — идеальная такая задача. Она затрагивает все фундаментальные концепции, которые используются и в больших проектах.

В этой статье мы подробно, шаг за шагом, разберем весь процесс создания. Я постарался объяснить всё максимально просто, чтобы было понятно, как абстрактные циклы и условия превращаются в движение, рост и взаимодействие объектов на экране.