breakingbadIT

Обработка исключений в Python через try-except — мощный инструмент, но неправильное его применение может привести к трудноотлавливаемым ошибкам и ухудшению читаемости кода. Разберём 10 принципов, которые помогут писать качественный и понятный код.

1. Лови только ожидаемые исключения
Не перехватывай все возможные ошибки сразу. Вместо этого указывай конкретные типы исключений, которые могут возникнуть. Например, если работаешь со словарём, то ожидаемая ошибка — KeyError.

2. Не подавляй ошибки без необходимости
Никогда не оставляй пустой блок except. Если ты перехватываешь ошибку, её нужно либо обработать, либо хотя бы залогировать, иначе баги останутся незамеченными.

3. Используй else, если код не должен выбрасывать исключения
Если в блоке try выполняется действие, которое не должно вызвать ошибку, его лучше вынести в else. Это улучшает читаемость и предотвращает случайное подавление исключений.

4. Используй finally для очистки ресурсов
Если открываешь файл или устанавливаешь соединение с базой данных, то обязательно закрывай их в блоке finally. Это гарантирует освобождение ресурсов даже в случае ошибки.

5. Минимизируй зону try
Чем больше кода находится в блоке try, тем сложнее определить, где именно произошла ошибка. Оставляй в try только потенциально проблемный код, а остальные операции выполняй отдельно.

6. Не используй except без указания типа ошибки
Перехватывать абсолютно все исключения — плохая практика. Это может скрыть ошибки, которые должны были привести к аварийному завершению программы. Всегда указывай конкретные типы исключений.

7. Будь осторожен с except: pass
Полностью игнорировать ошибки, используя pass, нельзя. Это может привести к незаметным сбоям, которые будет сложно отладить. Если ошибка ожидаемая, лучше логировать её или обработать корректно.

8. Лови ошибки на верхнем уровне
Лучше перехватывать исключения там, где их можно обработать осмысленно. Например, в основном цикле программы или в точке входа, где можно вывести сообщение пользователю или записать лог.

9. Создавай пользовательские исключения
Вместо использования стандартного Exception можно создавать свои классы ошибок, наследуя их от базового класса Exception. Это помогает точнее разделять разные типы ошибок в коде.

10. Логируй ошибки
При обработке исключений записывай информацию о них в лог. Это помогает в диагностике проблем и упрощает отладку. Можно использовать стандартный модуль logging.

Следуя этим принципам, код будет чище, понятнее и надёжнее. Делай код безопасным!

Чтобы не пропустить другие полезные разборы, заглядывай в мой Telegram-канал — там ещё больше интересных материалов по Python!

Знаешь, когда ты одновременно работаешь и учишься чему-то новому, вроде айти, появляется масса проблем. Вроде бы все понятно: нужно работать, чтобы платить за жильё, учёба — чтобы двигаться вперёд. Но при этом не хочется забывать о себе.
Честно говоря, ты сталкиваешься с этим постоянно, пока пытаешься балансировать все эти задачи.

В первую очередь нужно признать, что идеального баланса не существует. Есть дни, когда ты весь день на ногах на работе, а потом возвращаешься домой и понимаешь, что силы почти на исходе. И да, на учёбу остаётся немного времени, а на личную жизнь — ещё меньше. Это нормально, если периодически будет не получаться всё сразу.

Я, например, для себя вывел одну простую вещь — не загоняться. Когда у тебя всего
24 часа в сутки, важно уметь расставлять приоритеты. Если день выдался особенно
тяжёлым, не стыдно взять вечер для отдыха, а не пытаться все форсировать. Да, это значит, что сегодня не успеешь сделать всё, что запланировал. Но это не конец света.

Я стараюсь выделять время на учёбу даже в самых загруженных днях. Иногда это
полчаса за чашкой кофе утром, иногда — небольшой вечерний перерыв, когда я могу посмотреть лекцию или почитать что-то по делу. Главное — не терять ритм. Даже если будет казаться, что ты не успеваешь, маленькие шаги вперед — это уже движение.

А ещё я научился говорить «нет» там, где это необходимо. Бывает, что нужно
отказаться от лишних мероприятий или излишней помощи на работе, чтобы не
выгореть. Когда ты занимаешься и тем, и другим, то важно понять, когда перегружаешь себя и когда просто нужен отдых. Это тоже часть успеха.

Не забывай и про личное время. Если уж совсем не получается выбраться на
полноценный отдых, всегда можно найти хотя бы минут 10-15 для себя —послушать
музыку, прогуляться, сделать что-то, что поможет восстановить силы.

Я решил поискать в интернете советы, что делать, если выгораешь или не хватает сил даже на планирование дня, и получил в Яндексе ответ от Нейро. Он говорит, что стоит включить отдых прямо в сам процесс работы, делать перерывы в течение дня. Не новая мысль, но это тоже помогает не только восстановиться, но и улучшить общую продуктивность. Как раз то, что нужно для нормального баланса, когда и на работу, и на учёбу хватает, и на себя тоже.

В конечном итоге, самое важное — это понять, что ты не один в этом. Практически каждый, кто учится или развивает новую профессию, сталкивается с этим. Если научишься относиться к этому проще и не ставить себя в жёсткие рамки, гораздо легче будет двигаться дальше, не теряя себя ;)

Многие новички в программировании боятся не найти первую работу. Я и сам один из них. Но одна мысль изменила всё: возможности вокруг нас — нужно только взглянуть на них под другим углом.

Я новичок в айти и работаю барменом в отеле. Несколько месяцев назад начал изучать Python и заинтересовался разработкой Telegram-ботов. Как и у многих новичков, у меня был страх: «А что, если мои навыки никому не будут нужны?»

Но тут я понял, что работа, которую я уже выполняю каждый день, может стать первым шагом в программировании. В отеле часто возникают ситуации, когда гости хотят узнать об услугах, сделать заказ в ресторан или просто задать вопрос. Обычно для этого они звонят на ресепшен или подходят ко мне за барной стойкой. И я подумал: «А что, если создать бота, который сможет облегчить эту работу?»

Идея и реализация

Решено. Я начал разрабатывать Telegram-бота для отеля. Основные функции:

Меню услуг отеля.

Меню ресторана с возможностью добавления в корзину.

Оповещение администратора о новых заказах.

Процесс идёт не так быстро, как хотелось бы. Например, я ещё не подключил базу данных, а храню корзину в сессии. Тем не менее, я продолжаю разбираться с каждым этапом разработки и постепенно двигаюсь вперёд.

Чему я учусь

Решать реальные задачи. Это не учебные примеры из учебников, а работающий продукт, который может облегчить работу моих коллег.

Применять навыки на практике. Оказалось, что теория и практика — это два разных мира, и только решая реальные задачи, начинаешь по-настоящему понимать код.

Инициатива — ключ к успеху. Никто не просил меня делать этого бота. Я сам нашёл проблему и предложил решение.

Выводы

Если вы, как и я, новичок в программировании и боитесь не найти первую работу, оглянитесь вокруг. Возможно, она уже ждёт вас в том месте, где вы находитесь каждый день. Не обязательно искать официальную вакансию — достаточно взглянуть на свою текущую деятельность с другой стороны.

Не бойтесь предлагать решения и брать инициативу в свои руки. Даже если это не принесёт вам зарплату сразу, вы получите нечто более ценное — опыт, практику и уверенность в своих силах.

Так я нашёл свою первую работу в программировании, даже не меняя профессию. О том, как идут дела рассказываю у себя в блоге новичка, милости прошу

1. Почему Python?
Python — простой в освоении язык с читаемым синтаксисом, поэтому идеально подходит для новичков. Он востребован в веб-разработке, Data Science, автоматизации и создании ботов. Начав с Python, легко переходить на другие языки.

2. Постановка целей
Перед началом важно определить направление:

Веб-разработка (Flask, FastAPI).

Разработка ботов (Aiogram, Telethon).

Анализ данных (Pandas, NumPy).

Автоматизация задач (Selenium, BeautifulSoup).

Чёткая цель помогает выбрать правильный стек технологий и не распыляться.

3. Методики обучения

Официальная документация — учит понимать исходный код.

Онлайн-курсы (Coursera, Udemy) — структурированное обучение.

YouTube-каналы с практическими примерами.

Книги — для глубинного понимания тем (например, «Изучаем Python» Эрика Мэтиза).

Проекты — закрепляют теорию на практике. Начать можно с простых скриптов и ботов.

4. Практика важнее теории
Самое важное — регулярно писать код. Примеры проектов:

Телеграм-боты на Aiogram (меню, уведомления, работа с БД).

Парсеры сайтов с использованием BeautifulSoup.

API с FastAPI или Flask.

5. Изучение библиотек
Новичкам стоит начать с базовых модулей:

os и sys — работа с системой.

requests — работа с HTTP-запросами.

datetime — работа с датами и временем.

json — работа с данными в формате JSON.

logging — отладка и логирование.

6. Ошибки и отладка
Не бойтесь ошибок — они учат. Используйте:

print() для проверки значений.

pdb — встроенный отладчик.

Линтеры (например, Pylint) для проверки стиля кода.

7. Сообщество и ресурсы

Stack Overflow — решение проблем и вопросов по коду.

GitHub — разбор чужих проектов и выкладка своих.

Чаты в Telegram и Discord — общение с такими же новичками и получение советов.

8. Мотивация и дисциплина

Разделяйте большие задачи на маленькие.

Ведите дневник прогресса.

Общайтесь с единомышленниками, чтобы оставаться в тонусе.

9. Личный опыт и вдохновение
Если хотите увидеть, каково это — начинать путь в IT с нуля, подписывайтесь на мой Telegram-канал. Я делюсь реальными успехами, ошибками и лайфхаками по изучению Python и разработке ботов.