Полезные программы на пайтон

▍1. Конкатенация строк

Если нужно конкатенировать список строк, сделать это можно в цикле for, по одной добавляя строки к итоговому результату. Однако такой подход будет весьма неэффективным, особенно в том случае, если список оказывается достаточно длинным. В Python строки являются иммутабельными сущностями. В результате каждая операция по конкатенации строк означает необходимость копирования пары строк в новую строку.

Более эффективный подход к решению этой задачи заключается в использовании функции join():

characters = [‘p’, ‘y’, ‘t’, ‘h’, ‘o’, ‘n’]

▍2. Использование генераторов списков

Генераторы списков используются для создания новых списков из других итерируемых объектов. Так как генератор возвращает списки, его описание представляет собой выражение, включённое в квадратные скобки, выполняемое для каждого элемента списка. Сюда же входит и описание цикла for, выполняющего проход по каждому элементу. Генераторы списков позволяют ускорить работу со списками за счёт того, что интерпретатор Python оптимизирован в расчёте на шаблоны, повторяющиеся при обходе списка.

Самые популярные Python приложения и веб-сайты

В качестве примера рассмотрим нахождение квадратов первых пяти целых чисел с использованием генератора списков:

m = [x ** 2 for x in range(5)]

print(m) # [0, 1, 4, 9, 16]

Теперь найдём числа, которые встречаются в каждом из двух списков:

list_a = [1, 2, 3, 4]

list_b = [2, 3, 4, 5]

common_num = [a for a in list_a for b in list_b if a == b]

print(common_num) # [2, 3, 4]

▍3. Итерирование списков с помощью enumerate()

Метод enumerate() добавляет к итерируемой коллекции нумерацию и возвращает объект, генерирующий пары элементов, состоящие из индекса элемента и самого этого элемента.

Решим классическую задачу FizzBuzz, предлагаемую на собеседованиях. Вот условие этой задачи: «Напишите программу, которая выводит список чисел. При этом вместо чисел, кратных 3, выводится fizz, вместо чисел, кратных 5 — buzz, а вместо чисел, кратных и 3, и 5 — fizzbuzz».

numbers = [30, 42, 28, 50, 15]

for i, num in enumerate(numbers):

if num % 3 == 0 and num % 5 == 0:

print(numbers) # [‘fizzbuzz’, ‘fizz’, 28, ‘buzz’, ‘fizzbuzz’]

▍4. Использование функции zip() при работе со списками

Предположим, что вам нужно скомбинировать несколько списков одинаковой длины и вывести результирующий список. Как и в других случаях, подобную задачу можно решить, так сказать, «в лоб», а можно воспользоваться чем-то вроде универсальной функции zip():

countries = [‘France’, ‘Germany’, ‘Canada’]

capitals = [‘Paris’, ‘Berlin’, ‘Ottawa’]

for country, capital in zip(countries,capitals):

print(country, capital) # France Paris

▍5. Использование модуля itertools

Python-модуль itertools представляет собой набор инструментов для работы с итераторами. В состав этого модуля входит множество средств для генерирования различных последовательностей. Здесь, в качестве примера, рассмотрим метод itertools.combinations(). Этот метод используется для создания комбинаций. Тут есть и средства для группировки входных значений.

Три программы на Python для твоего портфолио на GitHub

Рассмотрим реальный пример для того чтобы разобраться в вышесказанном.

Представьте, что в некоем турнире участвует четыре команды. В групповом раунде проводятся матчи каждой из команд против каждой из других команд. Ваша задача заключается в том, чтобы сгенерировать все возможные комбинации команд, которые будут играть друг против друга.

Взглянем на следующий код:

friends = [‘Team 1’, ‘Team 2’, ‘Team 3’, ‘Team 4’]

list(itertools.combinations(friends, r=2)) # [(‘Team 1’, ‘Team 2’), (‘Team 1’, ‘Team 3’), (‘Team 1’, ‘Team 4’), (‘Team 2’, ‘Team 3’), (‘Team 2’, ‘Team 4’), (‘Team 3’, ‘Team 4’)]

Здесь нужно обратить внимание на то, что порядок значений неважен. Так как комбинации (‘Team 1’, ‘Team 2’) и (‘Team 2’, ‘Team 1’) представляют собой одну и ту же пару команд, в итоговый список будет включена лишь одна из них. Похожим образом можно использовать и метод itertools.permutations(), и другие методы этого модуля. Подробное руководство по itertools можно найти здесь .

▍6. Использование коллекций Python

Коллекции Python — это контейнерные типы данных. В частности, это списки, множества, кортежи, словари. Модуль collections даёт в распоряжение разработчика высокопроизводительные типы данных, которые помогают улучшить код, сделать его чище и облегчить работу с ним. Этот модуль содержит множество полезных методов. Здесь мы рассмотрим метод Counter().

Этот метод принимает итерируемый объект, такой, как список или кортеж, и возвращает словарь, содержащий сведения о количестве различных объектов в исследуемом списке (Counter Dictionary). Ключами такого словаря являются уникальные элементы, представленные в итерируемом объекте, а значениями — количества таких элементов.

Для создания объекта Counter нужно передать итерируемый объект (список, например) методу Counter():

Подробности о модуле collections можно почитать здесь .

▍7. Преобразование двух списков в словарь

Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь? Если прибегнуть для этого к функции zip(), то данная задача может быть решена так:

students = [«Peter», «Julia», «Alex»]

marks = [84, 65, 77]

dictionary = dict(zip(students, marks))

▍8. Использование функций-генераторов

Функции-генераторы — это функции, которые ведут себя как итераторы. Они позволяют программисту быстро и легко создавать аккуратные итераторы. Рассмотрим пример, раскрывающий эту идею.

Предположим, что нам нужно найти сумму квадратов первых 100000000 целых чисел, начиная с 1.

Выглядит эта задача, вроде бы, несложно. Её без проблем можно решить с помощью генераторов списков. Однако проблема тут заключается в большом объёме входных данных. Взглянем на следующий код:

sum([i * i for i in range(1, 100000000)])

time_diff = t2 — t1

print(f»It took Secs to execute this method») # It took 13.197494000000006 Secs to execute this method

Если нам нужно будет найти сумму квадратов для ещё большего количества чисел, то окажется, что эта методика для их поиска подходит плохо из-за того, что на поиск решения требуется очень много времени. В этой ситуации нам на помощь придут функции-генераторы Python. В нашем случае для того, чтобы перейти от использования генераторов списков к функциям-генераторам, достаточно поменять квадратные скобки в выражении генератора на круглые. Сделаем это и найдём время, необходимое для решения задачи:

sum((i * i for i in range(1, 100000000)))

time_diff = t2 — t1

print(f»It took Secs to execute this method») # It took 9.53867000000001 Secs to execute this method

Как видно, теперь на решение той же задачи нужно заметно меньше времени. А при росте масштабов входных данных этот эффект окажется ещё более заметным.

Вот материал о функциях-генераторах.

▍9. Возврат из функции нескольких значений

В Python есть возможность возврата из функции нескольких значений. Этого нет во многих других популярных языках программирования. Для возврата из функции нескольких значений их нужно разделить запятыми. На основе этого списка значений Python создаст кортеж и вернёт его туда, откуда была вызвана функция. Вот пример:

def multiplication_division(num1, num2):

return num1*num2, num1/num2

product, division = multiplication_division(15, 3)

print(«Product =», product, «Quotient =», division) # Product = 45 Quotient = 5.0

▍10. Использование функции sorted()

В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенной функции sorted(), которая берёт на себя решение всех сопутствующих задач. Эта функция сортирует любые последовательности (списки, кортежи) и всегда возвращает список с отсортированными элементами. Рассмотрим пример сортировки списка чисел в порядке возрастания:

sorted([3,5,2,1,4]) # [1, 2, 3, 4, 5]

А вот — пример сортировки списка строк в порядке убывания:

sorted([‘france’, ‘germany’, ‘canada’, ‘india’, ‘china’], reverse=True) # [‘india’, ‘germany’, ‘france’, ‘china’, ‘canada’]

• Использование UTF-8 в Python, устранение проблем с кодировкой
• Основные конструкции языка Python
• Пример стиля форматирования в Python
• Оператор pass
• Цикл с постусловием в Python
• Как выйти из Python программы с кодом завершения
• Python: пример открытия файла и перебора строк в нём
• Python: работа со строками
• Python: работа со списками
• Python: тип данных bool и операторы сравнения
• Python: запуск внешних программ и команд
• Python: запуск внешней программы или команды
• Работа с директориями и файлами в Python
• Регулярные выражения в Python, простой пример
• Python: выход из программы с кодом возврата
• Python: преобразования типов, определение типа переменной
• Python: списки, кортежи, словари
• Аналог PHP-функции trim() в Python
• Глобальные переменные в языке Python
• Руководство по магическим методам в Питоне
• Как в Python подсчитать количество страниц в PDF-файле
• Основы языка программирования Python за 10 минут
• Импорт скриптов (библиотек) в Python
• Функции с неизвестным числом аргументов в Python и параметры по умолчанию
• Классы в Python для PHP-разработчиков
• Сериализация объектов в Python
• Как в Python получить UNIX Timestamp
• Особенности импорта модулей в Python
• О порядке поиска пакетов и модулей для импорта в Python
• Сводная таблица методов для базовых типов Python2 и Python3
• Наследование в Python — краткое пояснение
• Как в Python вызвать метод того же класса
• Курс «Программирование на Python» от преподавателей СПбАУ РАН и ИТМО
• Бесплатный курс pythontutor.ru (Питонтьютор)
• Краткое описание библиотеки math
• Как установить пакет PIP на компьютере без сети Интернет
• Лямбда-функции в языке Python. Использование map/filter/reduce. Простое объяснение
• Как настроить запуск главного скрипта в Python-проекте в VSCode
• Как в VSCode в проекте на Python обеспечить навигацию по коду
• Как в Python вызвать метод объекта по имени, которое написано в виде строковой переменной?
• 10 ловушек в Python
• 10 хитростей Python, о которых полезно знать

Источник: webhamster.ru

Пять простых примеров, которые сподвигнут тебя изучить Python

Python за последнее десятилетие набрал огромную популярность и не сдает своих позиций — его применение и для обучения программированию, и для разработки приложений только растет. Не каждый язык может похвастаться популярностью в таких разных отраслях, как веб-разработка, DevOps, научные вычисления и машинное обучение.

Языки становятся популярными по разным причинам, иногда просто из-за отсутствия других решений для определенной ниши. Успех Python, на мой взгляд, вполне заслужен — его легко изучать, приятно использовать, и на нем можно начать писать полезные программы довольно скоро.

В чем секрет его успеха? У него простой в изучении, логичный и лаконичный синтаксис. Многие языки полны сюрпризов вроде легендарного print reverse «foo» , который вопреки ожиданиям выводит строку foo (правильный вариант: print scalar reverse «foo» ).

В Python смысл выражений почти всегда очевиден, а все ошибки сопровождаются исключениями, из которых легко понять, что пошло не так. Например, если мы попытаемся записать в массив по несуществующему индексу, то сразу получим ошибку с исчерпывающим описанием проблемы.

>>> arr = [1,2] >>> arr[5] = 3 Traceback (most recent call last): File «», line 1, in IndexError: list assignment index out of range

Например, в Ruby или Lua аналогичный код приведет массив к виду [1, 2, nil, nil, nil, 3] . И, если это не то, чего ты ожидал, то заметить и исправить ошибку может быть непросто.

При выборе языка для нового проекта нужно учитывать не только свойства самого языка, но и его экосистему: библиотеки, инструменты разработки, да и сообщество пользователей. С этим у Python все отлично. Его поддерживают многие популярные IDE, а некоторые среды даже разработаны специально для него, как PyCharm. Есть множество инструментов анализа и отладки, например, py-spy — профайлер, которым можно подключиться к работающей программе и в реальном времени смотреть, какие функции выполняются и сколько времени занимают.

Число библиотек для самых разных целей тоже огромно. Некоторые из них стали настолько популярны, как TensorFlow, pandas, или NumPy, что люди используют Python для машинного обучения и анализа данных специально, чтобы ими воспользоваться. В DevOps не менее популярны Ansible и Saltstack.

В сочетании с неплохой производительностью, это позволяет применять Python как для коротких скриптов и разовых задач, так и для больших приложений. Как и любой другой язык, Python не универсален и не всегда является лучшим выбором для конкретной задачи, но он покрывает достаточно большой класс задач и требований к производительности, чтобы для многих проектов быть основным или единственным языков. При недостатке производительности подмножество Python можно компилировать в машинный код с помощью Cython, или переписать на другом языке и взаимодействовать с ним через FFI.

Самое главное: с помощью нужных библиотек, решать многие задачи просто. Даже для начинающего разработчика Python быстро станет помощником в повседневных задачах. Именно поэтому его часто выбирают для изучения в качестве первого языка, и существует множество курсов, где с этим помогают — например, в онлайн школе SkillFactory.

INFO

Школа SkillFactory — спонсор этой публикации. Со SkillFactory ты можешь пройти курс «Python для веб-разработки» и освоить полный стек технологий для создания сайтов, приложений и сервисов. Для студентов предусмотрена помощь наставника; в процессе обучения студент формирует портфолио, которое потом сможет показать работодателю.

Чтобы продемонстрировать мощь Python, я выбрал ряд библиотек, которые не требуют сложной установки зависимостей или наборов данных, и позволяют сделать что-то полезное всего за несколько строк кода.

Виртуальные окружения

Для разработки и тестирования пользователи Python часто применяют виртуальные окружения (virtual environments). В Python 2.x их поддержка была реализована опциональным модулем, но в Python3 уже есть встроенная поддержка, так что для их установки ничего делать не нужно.

Каждое окружение живет в своем каталоге, поэтому устанавливать в него модули можно от имени обычного пользователя. Если ты необратимо сломал свое окружение, можно просто удалить каталог и пересоздать его. Не менее полезно бывает создать чистое окружение чтобы убедиться, что твоя библиотека или приложение чисто устанавливается из исходников и работает.

Создать и активировать виртуальное окружение очень просто. На UNIX-подобных системах это делается так:

$ python3 -m venv test-env $ source ./test-env/bin/activate

Выйти из окружения можно командой deactivate .

Чтобы не засорять рабочую систему лишними модулями, все примеры лучше пробовать именно в виртуальном окружении.

Замена скриптов на shell

Скрипты на Bourne shell — классика системного администрирования и автоматизации, но как язык программирования, шелл так и остался в семидесятых. Его собственные средства отладки и обработки ошибок примитивны, к тому же, если ты хочешь сделать скрипт кроссплатформенным, нужно тщательно избегать «башизмов» и всего, что не входит в стандарт POSIX. Инструменты вроде ShellCheck могут с этим помочь, но можно пойти и другим путем — не использовать Shell вовсе.

В стандартной библиотеке Python уже есть ряд модулей, которые сделают за тебя половину работы. К примеру, скопировать файл с помощью функции из модуля shutil можно в одну строку.

$ touch myfile $ python3 >>>import shutil >>>shutil.copy(‘myfile’, ‘myfile.bak’) >>>exit()

Там же присутствуют chown , rmtree и функции для упаковки файлов в архивы, кроме того, у функций есть опция follow_symlinks .

Выполнить команду и получить ее код завершения и вывод ничуть не сложнее.

>>> import subprocess >>> subprocess.run([«ls -l /dev/null»], shell=True, capture_output=True) CompletedProcess(args=[‘ls -l /dev/null’], returncode=0, stdout=b’crw-rw-rw-. 1 root root 1, 3 Feb 9 01:36 /dev/nulln’, stderr=b»)

Иногда бывает сложно обойтись без передачи пользовательского ввода внешней команде. Это открывает простор для уязвимостей типа shell injection и требует внимания к деталям. К счастью, в стандартной библиотеке уже есть функция, которая добавит кавычки и экранирует опасные символы.

>>>import shlex >>> shlex.quote(«myfile; rm -rf ~») «‘myfile; rm -rf ~'»

Разбор веб-страниц

Разбор веб-страниц (scraping) нужен для многих целей: от борьбы с сервисами, которые не предоставляют API, до создания поисковых систем.

Для демонстрации мы извлечем заголовки новостей с главной страницы журнала. C помощью библиотеки requests и парсера HTML BeautifulSoup мы можем сделать это всего в несколько строк.

Установим библиотеки: pip3 install requests beautifulsoup4 . Теперь откроем xakep.ru в отладчике браузера и увидим, что заголовки новостей находятся в тэгах , но не напрямую, а во вложенных и . К счастью для нас, BeautifulSoup поддерживает селекторы CSS3, а в ее стандарте tag1 tag2 как раз означает « вложенный в . То есть, наш селектор для заголовков новостей будет h3.entry-title a span .

import requests from bs4 import BeautifulSoup response = requests.get(«https://xakep.ru») page = response.text soup = BeautifulSoup(page, ‘html.parser’) headings = map(lambda e: e.text, soup.select(«h3.entry-title a span»)) for h in headings: print(h)

Сохрани в файл вроде xakep-headings.py и выполни python3 xakep-headings.py или просто скопируй в интерпретатор, и ты увидешь все свежие новости.

Веб-приложения

На Python есть большие фреймворки MVC, такие как весьма популярный Django. Но есть и легковесные библиотеки, с которыми можно за пару строк кода превратить любую функцию в веб-сервис.

Один из самых популярных микрофреймворков — Flask. Для демонстрации напишем сервис, который в ответ на запрос /add/x/y выдает сумму чисел x и y.

Установим Flask командой pip3 install flask и сохраним вот этот код в файл myapp.py :

Теперь можно запустить его командой env FLASK_APP=myapp.py flask run .

$ curl http://localhost:5000/add/3/2 5

Если тебе не понравился Flask, можно вместо него посмотреть на Bottle — он ничуть не сложнее в использовании.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка традиционно считается сложной и специализированной задачей. Библиотеки для этой цели весьма развиты, но не слишком просты в использовании.

Однако, модуль TextBlob предоставляет простой интерфейс к библиотеке NLTK. Перед использованием нам нужно поставить саму библиотеку и скачать наборы данных для нее:

$ pip3 install textblob $ python3 >>> import nltk >>> nltk.download(‘punkt’) >>> nltk.download(‘brown’)

Теперь попробуем написать функцию, которая возвращает существительное во множественном числе.

from textblob import TextBlob def pluralize(word, count): if count == 1: return word else: blob = TextBlob(word) return blob.words[0].pluralize() print(pluralize(‘mouse’, 1)) print(pluralize(‘mouse’, 9))

Скопируй это все в интерпретатор и попробуй в действии.

Так же просто разбить текст на предложения:

>>> text = TextBlob(«Python is a cool language. I like using it.») >>> text.sentences [Sentence(«Python is a cool language.»), Sentence(«I like using it.»)]

В TextBlob есть много других возможностей, например, разбор на члены предложения — очень пригодится, если хочешь написать текстовый квест или чат-бота.

Заключение

Это всего несколько примеров, но репозиторий пакетов PyPI огромен и каждый найдет там что-то для себя. Когда ты только изучаешь язык, нет ничего плохого в том, чтобы написать свое решение давно решенной задачи. Но вот если тебе нужно быстрое решение насущной задачи вроде работы с каким-нибудь форматом файла или взаимодействия с сервисом, не забудь поискать в репозитории — скорее всего оно там уже есть.

SkillFactory

Школа по работе с данными. Обучение Big Data, Data Science, Machine Learning, Data Engineering и AI

Источник: xakep.ru

Полезные программы на пайтон

Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения.

• Представлены фундаментальные знания и практические инструменты в области машинного обучения, в том числе более 100 углубленных упражнений на языке Python.

• Дано введение в машинное обучение и математическую оптимизацию, включая методы первого и второго порядков, градиентного спуска и Ньютона. Приведено полное описание обучения с учителем, включая линейную регрессию, двухклассовую и многоклассовую классификацию, а также обучение без учителя и фундаментальные методы генерации признаков Дано введение в нелинейное обучение с учителем и без. Обсуждается тема автоматизированного отбора подходящих нелинейных моделей, включая перекрестную валидацию, бустирование, регуляризацию и ансамблирование. Рассмотрены фиксированно-контурные ядра, нейронные сети, деревья и другие универсальные аппроксиматоры.

Python | Программирование

Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения. • Представлены фундаментальные знания и практические инструменты в области машинного обучения, в том числе более 100 углубленных упражнений на языке Python. • Дано введение в машинное обучение…

Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения.
2022 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

Поиск человека в Telegram

Когда нужно найти данные о человеке в Telegram, основным источником информации является активность человека в публичных чатах. Зная, в каких группах состоит человек, можно по названиям групп сделать выводы о сфере деятельности человека и его интересах. Ещё больше информации можно узнать, изучив сообщения, оставленные человеком в этих группах. Но где взять сам список групп? Решение есть!

Просто отправьте боту TgScanRobot юзернейм нужного человека и получите список групп! Также бот покажет юзернеймы, которые человек использовал ранее. База данных бота cодержит 2.7 миллиона групп и 472 миллиона пользователей, так что шансы найти интересующего вас человека достаточно велики.

Топ-16 Python-приложений в реальном мире.

• За последние несколько лет технологии вокруг нас поменялись почти во всех аспектах. Мы живем в мире, где во главе угла стоит программное обеспечение, а за почти любой службой стоит какая-нибудь строчка кода. Индустрия путешествий, банкинг, образование, исследования, военная сфера — лишь немногие из тех, кто полагается на ПО.

• Любой софт написан на каком-то языке программирования. А число последних лишь растет. Однако одним из самых популярных в мире на сегодня является Python. В этой статье рассмотрим примеры реальных приложений, работающих на этом языке.

Что можно написать на Python, примеры программ: сайты, игры и приложения

Удовольствие от написания Python-кода заключается в возможности создавать короткие, лаконичные и читаемые классы, которые выражают большой объем логики в

Алгоритм бинарного поиска

Если у вас есть отсортированный список и вам нужно найти элемент или добавить его так, чтобы порядок не изменился, взгляните в сторону этого алгоритма.

Он намного быстрее чем простой проход по списку (для тех, кто шарит: O(log n) vs O(n)) и, к тому же, встроен в Python (модуль bisect).

Python 3. Самое необходимое.

• Описан базовый синтаксис языка Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, встроенные функции, объектно-ориентированное программирование, обработка исключений, часто используемые модули стандартной библиотеки и установка дополнительных модулей. Даны основы SQLite, описан интерфейс доступа к базам данных SQLite и MySQL, в том числе посредством ODBC. Рассмотрена работа с изображениями с помощью библиотек Pillow и Wand, получение данных из Интернета и использование архивов различных форматов.

• Книга содержит более двухсот практических примеров, помогающих начать программировать на языке Python самостоятельно.

Python | Программирование

Python 3. Самое необходимое. • Описан базовый синтаксис языка Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, встроенные функции, объектно-ориентированное программирование, обработка исключений, часто используемые модули стандартной…

Python 3. Самое необходимое.
2019 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

__init__ vs __new__

__new__(cls) создаёт экземпляр класса. Это метод, который вызывается когда пишем AnyClass() .

__init__(self) инициализирует класс, то есть задаёт все переданные значения.

Вызывается после __new__ только если метод вернул такой же тип, что и класс, в котором он определён

Что выведет этот код?
Anonymous Quiz
Узнать ответ
1.1K voters 4.8K views 17:20

Учим Python, делая крутые игры.

• Увлекательный самоучитель по языку Python для начинающих. Книга подходит даже читателям с нулевым уровнем. Создавайте собственными руками веселые классические и необычные, продвинутые игры, такие как «Виселица» или «Охотник за сокровищами», в самом процессе вы поймете самые основные принципы программирования и выучите Python играючи!

4.6K views edited 17:27

Python | Программирование

Учим Python, делая крутые игры. • Увлекательный самоучитель по языку Python для начинающих. Книга подходит даже читателям с нулевым уровнем. Создавайте собственными руками веселые классические и необычные, продвинутые игры, такие как «Виселица» или «Охотник…

Учим Python, делая крутые игры.
2018 #RU #Игры || Бесплатный софт для чтения книг.
4.8K views edited 17:28

Forwarded from Social Engineering

​‍ Бесплатный курс на русском языке: Python для сетевых инженеров.

Приветствую тебя user_name.

• Знания программирования для сетевого инженера сравнимы со знанием английского языка. Если ты знаешь английский хотя бы на уровне, который позволяет читать техническую документацию, ты сразу же расширяешь свои возможности:

➖ Доступно в несколько раз больше литературы, форумов и блогов;
➖ Практически для любого вопроса или проблемы достаточно быстро находится решение, если ты хочешь найти информацию с помощью Google или различной документации.

• Так же и с Python, если ты знаешь этот язык, хотя бы на базовом уровне, ты уже открываете массу новых возможностей для себя.

• Сегодня хочу поделиться отличным курсом на русском языке (66 часов полезного материала), который будет очень полезен тем, кто изучает сети и Python. Все ссылки будут ниже.

В дополнение, обязательно ознакомься с книгой «Python для сетевых инженеров». Задача книги – объяснить понятным языком основы Python и дать понимание необходимых инструментов для его практического использования. Всё, что рассматривается в книге, ориентировано на сетевое оборудование и работу с ним. Это даёт возможность сразу использовать в работе сетевого инженера то, что было изучено на курсе. Все примеры показываются на примере оборудования Cisco, но, конечно же, они применимы и для любого другого оборудования.

Источник: socam.me