Пример промта для создания интернет-магазина с нуля. Этот промт можно использовать для генерации дизайна и функционала сайта.

---

Пример промта для создания интернет-магазина:

"Создать интернет-магазин с нуля для продажи различных товаров, таких как одежда, электроника и аксессуары. Дизайн должен быть современным, простым и интуитивно понятным, с фокусом на удобство пользователей. Необходимо включить следующие разделы и функциональность:

1. Главная страница:
- Привлекательный баннер с текущими скидками или акциями.
- Разделы для популярных товаров и новинок.
- Блок с отзывами покупателей.
- Меню с категориями товаров (Одежда, Электроника, Аксессуары и т.д.).
- Интерактивный поиск товаров по ключевым словам.

2. Каталог товаров:
- Фильтрация по категориям, брендам, цене и рейтингу.
- Возможность сортировки товаров по популярности, цене, новизне и скидке.
- Страница каждого товара с подробным описанием, изображениями, опциями (размер, цвет), кнопкой добавления в корзину.

3. Корзина покупок:
- Просмотр выбранных товаров, количества и общей суммы.
- Возможность редактировать количество или удалить товар.
- Опции для оформления заказа (доставка, оплата).

4. Оформление заказа:
- Ввод данных пользователя (имя, адрес, телефон).
- Выбор способа доставки и оплаты.
- Подтверждение заказа с деталями.

5. Аккаунт пользователя:
- Регистрация, вход и восстановление пароля.
- Личный кабинет с историей заказов, отслеживанием статуса.
- Возможность сохранения избранных товаров.

6. Интеграция с платежными системами:
- Подключение популярных способов оплаты (кредитные карты, PayPal, и т.д.).

7. Мобильная версия сайта:
- Оптимизация для мобильных устройств с адаптивным дизайном.

8. SEO-оптимизация:
- Основные страницы сайта должны быть оптимизированы для поисковых систем (заголовки, мета-теги, URL).

9. Безопасность:
- Внедрение HTTPS для защиты данных пользователей.
- Поддержка 2FA для входа в личный кабинет.

10. Дополнительно:
- Включить модуль для автоматической рассылки уведомлений о новых акциях и товарных поступлениях.
- Разработать систему отзывов и рейтингов для товаров.
- Внедрить чат с клиентской поддержкой.

Внешний вид должен быть минималистичным, с акцентом на яркие изображения товаров, четкие кнопки для навигации и легкий интерфейс для пользователей."

---

Этот промт покрывает ключевые функциональные и визуальные аспекты интернет-магазина. Конечно, если ты хочешь добавить дополнительные специфические элементы, их можно указать в промте.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

🐍 Как превратить текст в JSON за 5 строк кода

Хотите быстро извлекать структурированные данные (имя, email, интересы) из свободного текста? Например, когда пользователь пишет что-то вроде:

> *«Меня зовут Алекс, мой email — [email protected], интересуюсь ML и астрономией»*

Вот как это сделать с помощью LLM (например, OpenAI GPT) и Python:

import openai
import json

def extract_info(text: str) -> dict:
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "Извлеки имя, email и интересы из текста. Верни JSON."},
            {"role": "user", "content": text}
        ]
    )
    return json.loads(response.choices[0].message.content)

# Пример использования
user_input = "Я Катя, пиши на [email protected], люблю Python и нейросети!"
print(extract_info(user_input))

Вывод:

{
  "name": "Катя",
  "email": "[email protected]",
  "interests": ["Python", "нейросети"]
}

Где пригодится?
- Чат-боты: парсим запросы пользователей.
- CRM: автоматически заполняем карточки клиентов.
- Формы: даже если человек ввёл данные в свободном формате, система их поймёт.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Вышла новая статья "Как сделать RAG для своей компании" на HABR 👏

Больше данных по разработке нашей RAG и ИИ-агентам в канале @aigentto ⚡️

🐍 Python: Как работает `__slots__` и зачем он нужен

Когда вы создаёте класс в Python, по умолчанию каждый его экземпляр хранит атрибуты в словаре __dict__. Это удобно, но не всегда эффективно по памяти. Если вы создаёте много однотипных объектов, можно оптимизировать их с помощью __slots__.

class Point:
    __slots__ = ('x', 'y')

    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

📌 Что делает __slots__?

- Ограничивает набор допустимых атрибутов.
- Убирает __dict__, экономя память.
- Ускоряет доступ к атрибутам.

📊 Сравнение:

import sys

class Default:
    def __init__(self):
        self.a = 1
        self.b = 2

class Slotted:
    __slots__ = ('a', 'b')
    def __init__(self):
        self.a = 1
        self.b = 2

print(sys.getsizeof(Default()))  # Примерно 56 байт
print(sys.getsizeof(Slotted()))  # Примерно 40 байт

⚠️ Важно:

- __slots__ не наследуются автоматически.
- Нельзя добавлять новые атрибуты вне указанных в __slots__.

Используйте __slots__, когда нужно создать множество однотипных объектов и важно сэкономить память.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Майские лучшее время начать курс с преподавателями Профессия Python-разработчик.

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

🐍 Магия дескрипторов в Python: кастомные валидаторы полей

Если ты когда-нибудь валидировал поля в классе, то, возможно, делал это вручную в __init__. Но Python даёт куда более мощный механизм — дескрипторы.

Создадим дескриптор, который будет валидировать возраст:

class PositiveInteger:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __get__(self, instance, owner):
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise TypeError(f"{self.name} must be an integer")
        if value < 0:
            raise ValueError(f"{self.name} must be >= 0")
        instance.__dict__[self.name] = value

Теперь можно использовать его в классе:

class User:
    age = PositiveInteger("age")

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

✅ Работает:

u = User("Alice", 30)
print(u.age)  # 30

🚫 Не работает:

u = User("Bob", -5)        # ValueError
u = User("Charlie", "12")  # TypeError

📌 Что происходит:

- User.age — это не обычное поле, а объект-дескриптор.
- При установке значения вызывается __set__.
- Это даёт гибкий контроль: можно валидировать, логировать, кэшировать и т.д.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Вот простой скрипт на Python, который удаляет скрытые/невидимые символы (включая неразрывные пробелы и прочие ватермарки в виде специальных символов Unicode) из текстов, сгенерированных ИИ:

import re
import unicodedata

# Список подозрительных символов, часто используемых как "водяные знаки"
# Включает неразрывный пробел, zero width space, и другие невидимые символы
WATERMARK_CHARS = [
    '\u00A0',  # Неразрывный пробел (non-breaking space)
    '\u200B',  # Zero width space
    '\u200C',  # Zero width non-joiner
    '\u200D',  # Zero width joiner
    '\u2060',  # Word joiner
    '\uFEFF',  # Zero width no-break space (BOM)
]

def clean_ai_watermarks(text: str) -> str:
    # Удаляем все подозрительные символы
    for char in WATERMARK_CHARS:
        text = text.replace(char, '')
    
    # Дополнительно можно убрать все невидимые символы из категорий Cf, Cc
    text = ''.join(
        ch for ch in text if unicodedata.category(ch) not in ('Cf', 'Cc')
    )

    # Или можно воспользоваться регуляркой:
    # text = re.sub(r'[\u200B\u200C\u200D\u2060\uFEFF\u00A0]', '', text)

    return text

# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    original = "Это\u00A0пример\u200Bтекста\u2060с\uFEFFневидимыми\u200Dсимволами."
    print("До очистки:")
    print(repr(original))
    cleaned = clean_ai_watermarks(original)
    print("\nПосле очистки:")
    print(repr(cleaned))

### Что делает скрипт:

* Удаляет все основные невидимые символы (часто используемые как watermark).
* Можно расширить список WATERMARK_CHARS, если появятся новые подозрительные символы.

Для чего это нужно читайте здесь 👈👈👈

Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖

🧠 Визуализация работы сортировки прямо в реальном времени!

Мини-скрипт на Python, который показывает, как пузырьковая сортировка двигает элементы.

import random
import time
import os

def visualize(arr):
    os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
    for num in arr:
        print('█' * num)
    time.sleep(0.05)

arr = [random.randint(1, 50) for _ in range(30)]

for i in range(len(arr)):
    for j in range(len(arr) - i - 1):
        if arr[j] > arr[j + 1]:
            arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
        visualize(arr)

📌 Этот код сортирует массив из случайных чисел пузырьком и в реальном времени показывает, как перемещаются элементы, используя «█» в консоли.

Без сторонних библиотек. Работает в любом терминале.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Видео по коду выше 👆👆👆

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

🧩 Мини-решатель судоку за 20 строк!

Рабочий скрипт на Python, который решает любое корректное поле судоку через рекурсивный бэктрекинг.

def solve(board):
    for i in range(9):
        for j in range(9):
            if board[i][j] == 0:
                for n in range(1, 10):
                    if valid(board, i, j, n):
                        board[i][j] = n
                        if solve(board):
                            return True
                        board[i][j] = 0
                return False
    return True

def valid(board, r, c, n):
    row = all(board[r][i] != n for i in range(9))
    col = all(board[i][c] != n for i in range(9))
    box = all(board[r//3*3+i//3][c//3*3+i%3] != n for i in range(9))
    return row and col and box

board = [
    [5,3,0,0,7,0,0,0,0],
    [6,0,0,1,9,5,0,0,0],
    [0,9,8,0,0,0,0,6,0],
    [8,0,0,0,6,0,0,0,3],
    [4,0,0,8,0,3,0,0,1],
    [7,0,0,0,2,0,0,0,6],
    [0,6,0,0,0,0,2,8,0],
    [0,0,0,4,1,9,0,0,5],
    [0,0,0,0,8,0,0,7,9]
]

solve(board)
for row in board:
    print(row)

📌 Этот код решает судоку с помощью бэктрекинга без библиотек. Минималистичная, быстрая и полностью рабочая версия.

Без зависимостей. Просто скопировать и запустить.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

📚 Как за минуту распарсить огромный CSV-файл размером в гигабайты без загрузки в память!

Когда файл влезает в оперативку — всё легко. Но если файл 10+ ГБ?
Тогда надо читать его построчно, аккуратно обрабатывать и не уронить машину.

Вот рабочий скрипт:

import csv

def process_row(row):
    # Здесь твоя логика обработки
    if int(row['price']) > 1000:
        print(f"{row['name']} стоит {row['price']}")

with open('bigfile.csv', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    for row in reader:
        process_row(row)

📌 Этот код обрабатывает гигабайтные CSV-файлы без переполнения памяти.
Файл читается построчно через csv.DictReader, без полной загрузки в память.
Функция process_row позволяет применить любую бизнес-логику к данным.

📦 Ничего устанавливать не надо — только стандартная библиотека Python.

---

✅ Реальная сложность задачи:
- Оперативная память ограничена: файл нельзя просто pandas.read_csv().
- Нужно обрабатывать миллионы строк быстро и без потерь.
- Требуется минимальное потребление памяти, чтобы не убить сервер/ноутбук.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Для извлечения текста из пиксельных PDF (то есть отсканированных документов, где текст представлен как изображение), нужно использовать OCR (оптическое распознавание символов). Один из самых популярных инструментов — Tesseract OCR, в связке с pdf2image и pytesseract.

Вот пример кода:

### ✅ Установка необходимых библиотек:

pip install pytesseract pdf2image pillow

> 📌 Также нужно установить сам Tesseract OCR:

* macOS: brew install tesseract
* Ubuntu: sudo apt install tesseract-ocr
* Windows: [Скачать Tesseract здесь](https://github.com/tesseract-ocr/tesseract#windows)

---

### 🧠 Python-скрипт для извлечения текста из пиксельного PDF:

import pytesseract
from pdf2image import convert_from_path
from PIL import Image

# Путь к вашему PDF
pdf_path = 'example_scanned.pdf'

# Преобразуем PDF в изображения (по одной странице)
pages = convert_from_path(pdf_path, dpi=300)

all_text = []

# Обрабатываем каждую страницу
for i, page in enumerate(pages):
    # Преобразуем страницу в текст с помощью OCR
    text = pytesseract.image_to_string(page, lang='eng')  # для русского: lang='rus'
    all_text.append(f"--- Page {i+1} ---\n{text}\n")

# Сохраняем результат в файл
with open('output_text.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.writelines(all_text)

print("✅ Текст успешно извлечен и сохранён в output_text.txt")

---

### ⚙️ Если нужен русский язык:

* Убедитесь, что установлен русский язык для Tesseract.
* Для macOS: brew install tesseract-lang + rus.traineddata
* Для Ubuntu: sudo apt install tesseract-ocr-rus
* В коде: pytesseract.image_to_string(..., lang='rus')

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖