🐍 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 🤖

🐍 Python: Генерация QR-кодов с логотипом

Хочешь создать QR-код, который не только работает, но и выглядит стильно? Добавим логотип в центр QR-кода!

import qrcode
from PIL import Image

# Данные для QR-кода
data = "https://example.com"

# Создание QR-кода
qr = qrcode.QRCode(error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_H)
qr.add_data(data)
qr.make()
qr_img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white").convert('RGB')

# Загрузка логотипа
logo = Image.open("logo.png")

# Изменение размера логотипа
box_size = qr_img.size[0] // 4
logo = logo.resize((box_size, box_size))

# Позиционирование логотипа в центре
pos = ((qr_img.size[0] - box_size) // 2, (qr_img.size[1] - box_size) // 2)
qr_img.paste(logo, pos)

# Сохранение результата
qr_img.save("qr_with_logo.png")

📌 Что здесь происходит:

- Используем библиотеку qrcode для создания QR-кода.
- Устанавливаем высокий уровень коррекции ошибок (`ERROR_CORRECT_H`), чтобы QR-код оставался читаемым даже с логотипом.
- Добавляем логотип в центр QR-кода с помощью PIL.

📎 Примечание: Убедитесь, что логотип не слишком большой, чтобы не затруднить сканирование QR-кода.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

QR код с лого по коду выше 👆👆👆

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

🐍 Преврати любой текст в ASCII-арт прямо в терминале**

Добавь ретро-вайб своей программе — пусть вывод будет как в хакерских фильмах 👾

from pyfiglet import Figlet

f = Figlet(font='slant')  # Можно выбрать другие: 'block', 'bubble', 'doom', 'starwars' и др.
text = "Hack the World"

ascii_art = f.renderText(text)
print(ascii_art)

📌 Что делает код:

- Использует библиотеку pyfiglet для генерации текста в стиле ASCII-арта.
- Работает прямо в терминале, можно использовать в логотипах CLI-интерфейсов, баннерах, меню и т.п.

🛠 Установи через pip:

pip install pyfiglet

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Ретро вайб по коду выше 👆👆👆

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖