Множества в Python убирают дубликаты одной строкой и проверяют вхождение элемента в тысячи раз быстрее списка. Разбираем, где они выручают и где подводят.
Как достать первые три элемента, перевернуть список одной строкой и не выйти за границы. Разбираем синтаксис срезов Python на конкретных примерах — с проверкой результата после каждого шага.
За 15 минут вы научитесь заменять простые циклы for на однострочные списковые включения, добавлять условия и фильтры — и поймёте, когда их лучше не использовать.
Как за 15 минут добавить автоматический повтор к HTTP-запросам на requests и httpx, чтобы разовый сбой сети не ронял скрипт. Что установить, что скопировать и как проверить, что повтор реально работает.
Первое, что ломается в проекте на входе данных — это ручные проверки через if. Разбираем, как за полчаса собрать надёжную валидацию на Pydantic и когда хватит dataclasses.
Кодировка, разделители, типы столбцов и молчаливая потеря данных — четыре места, где чтение CSV и Excel в pandas ломается чаще всего. Разбираем, что происходит и как читать таблицы предсказуемо.
За 15 минут научитесь создавать, читать и распаковывать ZIP-архивы средствами стандартной библиотеки Python — без сторонних пакетов и без утилиты zip в системе.
Как собрать отчёт по продажам из CSV в готовый Excel-файл с несколькими листами, форматированием и автошириной колонок. Полный рабочий код на pandas и openpyxl.
Как посчитать среднее, медиану, частоты и разброс на встроенных средствах Python и подключить статистику без установки лишних библиотек. Первые шаги с проверками на каждом этапе.
Как в Python проверить, одинаковы ли два файла: от быстрого filecmp до построчного diff и хеширования больших файлов без загрузки в память.
Как убрать пароли и ключи из кода и хранить их в переменных окружения. Разбор os.environ, файла .env и библиотеки python-dotenv за 20 минут.
К концу вы сможете рекурсивно пройти по дереву папок, отфильтровать файлы по расширению и не споткнуться о симлинки и права доступа. Займёт минут двадцать.