Найти ошибку в коде питон онлайн

How to use the free code checker

Code

Copy and paste your Python code into the editor.

Language

Select your language from the dropdown.

Check

Click the Check code button.

Improve

Use the results to improve your Python code.

Get code security right from your IDE

This free code checker can find critical vulnerabilities and security issues with a click. To take your application security to the next level, we recommend using Snyk Code for free right from your IDE.

This free web based Python code checker is powered by Snyk Code. Sign up now to get access to all the features including vulnerability alerts, real time scan results, and actionable fix advice within your IDE.

Human-in-the-Loop Python Code Checker

Snyk Code is an expert-curated, AI-powered Python code checker that analyzes your code for security issues, providing actionable advice directly from your IDE to help you fix vulnerabilities quickly.

Real-time

Scan and fix source code in minutes.

Actionable

Fix vulns with dev friendly remediation.

Integrated in IDE

Find vulns early to save time & money.

Ecosystems

Integrates into existing workflow.

More than syntax errors

Comprehensive semantic analysis.

AI powered by people

Modern ML directed by security experts.

In-workflow testing

Automatically scan every PR and repo.

CI/CD security gate

Integrate scans into the build process.

Frequently asked questions

  • Home
  • > Online Tools
  • > Online Lint

Python lint check – check if syntax of given python code is valid and see errors online.

Sample python code

  1. Valid python code using print

    print "Hello"
    
  2. Invalid python code

    print "Hello"
      print "Hello2"
    

Pricing

Select your desired amount of credits

500 Credits / 24$ Popular

Only 0.048$ per 1 credit

Get 500 credits, and use them to access any tool on CodePal

Credits are available for you forever ❤️

  • Single user
  • Multiple users

  • Access to 26+ Coding Tools


  • Access to

  • Technical Support
  • Advanced language models
  • API Access
  • Unlimited credits

Frequently Asked Questions

  • What are CodePal Credits?

    Credits are digital tokens that grant you access to any of the 26+ coding tools to use with 80+
    programming languages and technologies available on CodePal.

    Each credit represents one usage of any tool on CodePal website, and they are available for you forever.

  • Which tools do credits give me access to?

    CodePal is a comprehensive platform that offers a range of coding helpers and tools to assist developers.
    Credits provide access to all the services available on CodePal, including
    new and upcoming tools.

  • Which programming languages and technologies are supported at CodePal?

    CodePal supports the following programming languages, technologies and frameworks:
    ActionScript, Ada, AppleScript, Arduino, Assembly, Assembly, AutoHotkey, Visual Basic, Brainfuck, Cobol, CoffeeScript, Elixir, MoonScript, ObjectiveC, PineScript, Prolog, VBScript, ZenScript, Python, Java, Bash, PowerShell, C++, C++, C++, C#, C#, C, JavaScript, JavaScript, PHP, Swift, Ruby, Go, Go, Kotlin, Perl, SQL, Clojure, R, Rust, Scala, Haskell, Lua, Erlang, Julia, TypeScript, TypeScript, MongoDB, GraphQL, Redis, Dart, LaTeX, LaTeX, Excel, Google Sheets, Google Sheets, XML, JSON, YAML, YAML, SQL, MongoDB, Makefile, Dockerfile, Terraform, Jenkins, CircleCI, GitlabCI, GitHub Actions, Travis CI, Azure Pipelines, AWS CodePipeline, Google Cloud Build, Bamboo Groovy, TeamCity, Bitbucket Pipelines, Drone, Spinnaker, Tekton, Kubernetes, and more.

    Credits grants access to use any of the supported languages on CodePal.

  • What is code review and why is it important?

    Code review is the process of evaluating and improving code by having other developers
    review it for quality, readability, and correctness. It is important because it helps to identify and
    address potential issues early on, leading to better overall code quality.

  • How can AI be used in code review?

    AI can be used in code review to identify potential issues such as security vulnerabilities, code smells, and other best practices violations. It can also provide recommendations for improvements and highlight areas that require additional attention.

  • Can AI replace human code reviewers?

    No, AI cannot replace human code reviewers entirely. While it can assist in identifying potential issues and providing recommendations, human reviewers are still necessary to evaluate code in the context of the project and the organization’s goals.

  • How does AI learn to perform code review?

    AI learns to perform code review through machine learning algorithms that are trained on large datasets of code samples. These algorithms can then identify patterns and potential issues within code and provide feedback and recommendations for improvement.

  • What are some benefits of using AI in code review?

    Benefits of using AI in code review include increased efficiency, consistency,
    and objectivity in identifying potential issues and providing recommendations for improvement.

  • Can AI detect subtle coding style differences in code review?

    Yes, AI can be trained to detect subtle coding style differences in code review,
    such as inconsistent indentation or variable naming conventions.

  • What types of code issues can AI detect in code review?

    AI can detect a wide range of code issues in code review, including security
    vulnerabilities, performance issues, code smells, and other best practices violations.

  • How can AI be integrated into existing code review processes?

    AI can be integrated into existing code review processes through plugins or integrations
    with popular code review tools such as GitHub, GitLab, or Bitbucket.

  • How can AI improve the efficiency of code review?

    AI can improve the efficiency of code review by automatically identifying potential issues
    and providing recommendations for improvement, allowing human reviewers to focus on more complex or
    critical areas of code.

  • Can AI help with code review for multiple programming languages?

    Yes, AI can be trained to perform code review for multiple programming languages by training
    machine learning models on large datasets of code samples from various languages. CodePal Code Reviewer
    supports above 30 languages.

Get discounted credits and early access to new features by joining to CodePal
newsletter.

No spam. Never. Unsubscribe anytime.

Cheers! 🍻

More AI Code Reviewers

Skip to content

GitLab

    • GitLab: the DevOps platform
    • Explore GitLab
    • Install GitLab
    • How GitLab compares
    • Get started
    • GitLab docs
    • GitLab Learn
  • Pricing
  • Talk to an expert

  • /


  • Help

    • Help
    • Support
    • Community forum

    • Submit feedback
    • Contribute to GitLab

    • Switch to GitLab Next
    Projects
    Groups
    Topics
    Snippets

  • Register

  • Sign in

P

PEP8 online


Project ID: 2935328

Star
0


Topics:

Python

React

pep8

Web app for online PEP8 checking

Find file

Download source code
zip
tar.gz
tar.bz2
tar


Clone

  • Clone with SSH

  • Clone with HTTPS

  • Open in your IDE

    Visual Studio Code (SSH)
    Visual Studio Code (HTTPS)
    IntelliJ IDEA (SSH)
    IntelliJ IDEA (HTTPS)
  • Copy SSH clone URLgit@gitlab.com:Sgiath/pep8-online.git
  • Copy HTTPS clone URLhttps://gitlab.com/Sgiath/pep8-online.git
  • README

Рассмотрим популярные инструменты для анализа кода Python и подробно расскажем об их специфике и основных принципах работы.

Инструменты для анализа кода Python. Часть 1

Автор: Валерий Шагур, teacher assistance на курсе Программирование на Python

Высокая стоимость ошибок в программных продуктах предъявляет повышенные
требования к качеству кода. Каким критериям должен соответствовать хороший код?
Отсутствие ошибок, расширяемость, поддерживаемость, читаемость и наличие документации. Недостаточное внимание к любому из этих критериев может привести к появлению новых ошибок или снизить вероятность обнаружения уже существующих. Небрежно написанный или чересчур запутанный код, отсутствие документации напрямую влияют на время исправления найденного бага, ведь разработчику приходится заново вникать в код. Даже такие, казалось бы, незначительные вещи как неправильные имена переменных или отсутствие форматирования могут сильно влиять на читаемость и понимание кода.

Командная работа над проектом еще больше повышает требования к качеству кода, поэтому важным условием продуктивной работы команды становится описание формальных требований к написанию кода. Это могут быть соглашения, принятые в языке программирования, на котором ведется разработка, или собственное (внутрикорпоративное) руководство по стилю. Выработанные требования к оформлению кода не исключают появления «разночтений» среди разработчиков и временных затрат на их обсуждение. Кроме этого, соблюдение выработанных требований ложится на плечи программистов в виде дополнительной нагрузки. Все это привело к появлению инструментов для проверки кода на наличие стилистических и логических ошибок. О таких инструментах для языка программирования Python мы и поговорим в этой статье.

Анализаторы и автоматическое форматирование кода

Весь инструментарий, доступный разработчикам Python, можно условно разделить на две группы по способу реагирования на ошибки. Первая группа сообщает о найденных ошибках, перекладывая задачу по их исправлению на программиста. Вторая — предлагает пользователю вариант исправленного кода или автоматически вносит изменения.

И первая, и вторая группы включают в себя как простые утилиты командной строки для решения узкоспециализированных задач (например, проверка docstring или сортировка импортов), так и богатые по возможностям библиотеки, объединяющие в себе более простые утилиты. Средства анализа кода из первой группы принято называть линтерами (linter). Название происходит от lint — статического анализатора для языка программирования Си и со временем ставшего нарицательным. Программы второй группы называют форматировщиками (formatter).

Даже при поверхностном сравнении этих групп видны особенности работы с ними. При применении линтеров программисту, во-первых, необходимо писать код с оглядкой, дабы позже не исправлять найденные ошибки. И во вторых, принимать решение по поводу обнаруженных ошибок — какие требуют исправления, а какие можно проигнорировать. Форматировщики, напротив, автоматизируют процесс исправления ошибок, оставляя программисту возможность осуществлять контроль.

Часть 1

  • pycodestyle
  • pydocstyle
  • pyflakes
  • pylint
  • vulture

Часть 2

  • flake8
  • prospector
  • pylama
  • autopep8
  • yapf
  • black

Соглашения принятые в статье и общие замечания

Прежде чем приступить к обзору программ, мы хотели бы обратить ваше внимание на несколько важных моментов.

Версия Python: во всех примерах, приведенных в статье, будет использоваться третья версия языка программирования Python.

Установка всех программ в обзоре практически однотипна и сводится к использованию пакетного менеджера pip.

$ python3.6 -m pip install --upgrade <package_name>

Некоторые из библиотек имеют готовые бинарные пакеты в репозиториях дистрибутивов linux или возможность установки с использованием git. Тем не менее для большей определенности и возможности повторения примеров из статьи, установка будет производится с помощью pip.

Об ошибках: стоит упомянуть, что говоря об ошибках, обнаруживаемых анализаторами кода, как правило, имеют в виду два типа ошибок. К первому относятся ошибки стиля (неправильные отступы, длинные строки), ко второму — ошибки в логике программы и ошибки синтаксиса языка программирования (опечатки при написании названий стандартных функций, неиспользуемые импорты, дублирование кода). Существуют и другие виды ошибок, например — оставленные в коде пароли или высокая цикломатическая сложность.

Тестовый скрипт: для примеров использования программ мы создали простенький по содержанию файл example.py. Мы сознательно не стали делать его более разнообразным по наличию в нем ошибок. Во-первых, добавление листингов с выводом некоторых анализаторов в таком случае сильно “раздуло” бы статью. Во-вторых, у нас не было цели детально показать различия в “отлове” тех или иных ошибок для каждой из утилит.

Содержание файла example.py:

import os
import notexistmodule

def Function(num,num_two):
return num

class MyClass:
"""class MyClass """

def __init__(self,var):
self.var=var

def out(var):
print(var)


if __name__ == "__main__":
my_class = MyClass("var")
my_class.out("var")
notexistmodule.func(5)

В коде допущено несколько ошибок:

  • импорт неиспользуемого модуля os,
  • импорт не существующего модуля notexistmodule,
  • имя функции начинается с заглавной буквы,
  • лишние аргументы в определении функции,
  • отсутствие self первым аргументом в методе класса,
  • неверное форматирование.

Руководства по стилям: для тех, кто впервые сталкивается с темой оформления кода, в качестве знакомства предлагаем прочитать официальные руководства по стилю для языка Python PEP8 и PEP257. В качестве примера внутрикорпоративных соглашений можно рассмотреть Google Python Style Guide — https://github.com/google/styleguide/blob/gh-pages/pyguide.md

Pycodestyle

Pycodestyle — простая консольная утилита для анализа кода Python, а именно для проверки кода на соответствие PEP8. Один из старейших анализаторов кода, до 2016 года носил название pep8, но был переименован по просьбе создателя языка Python Гвидо ван Россума.

Запустим проверку на нашем коде:

$ python3 -m pycodestyle example.py 
example.py:4:1: E302 expected 2 blank lines, found 1
example.py:4:17: E231 missing whitespace after ','
example.py:7:1: E302 expected 2 blank lines, found 1
example.py:10:22: E231 missing whitespace after ','
example.py:11:17: E225 missing whitespace around operator

Лаконичный вывод показывает нам строки, в которых, по мнению анализатора, есть нарушение соглашений PEP8. Формат вывода прост и содержит только необходимую информацию:

<имя файла>: <номер строки> :<положение символа>: <код и короткая расшифровка ошибки>

Возможности программы по проверке соглашений ограничены: нет проверок на правильность именования, проверка документации сводится к проверки длины docstring. Тем не менее функционал программы нельзя назвать “спартанским”, он позволяет настроить необходимый уровень проверок и получить различную информацию о результатах анализа. Запуск с ключом —statistics -qq выводит статистику по ошибкам:

$ python3 -m pycodestyle --statistics -qq example.py 
1 E225 missing whitespace around operator
2 E231 missing whitespace after ','
2 E302 expected 2 blank lines, found 1

Более наглядный вывод можно получить при использовании ключа —show-source. После каждого сообщения об ошибке будет выведена строка исходного кода, в которой содержится ошибка.

$ python3 -m pycodestyle --show-source example.py 
example.py:4:1: E302 expected 2 blank lines, found 1
def Function(num,num_two):
^
example.py:4:17: E231 missing whitespace after ','
def Function(num,num_two):
^
example.py:7:1: E302 expected 2 blank lines, found 1
class MyClass:
^
example.py:10:22: E231 missing whitespace after ','
def __init__(self,var):
^
example.py:11:17: E225 missing whitespace around operator
self.var=var
^

Если есть необходимость посмотреть, какие из соглашений PEP8 были нарушены, используйте ключ — show-pep8. Программа выведет список всех проверок с выдержками из PEP8 для случаев нарушений. При обработке файлов внутри директорий предусмотрена возможность фильтрации по шаблону. Pycodestyle позволяет сохранять настройки поиска в конфигурационных файлах как глобально, так и на уровне проекта.

Pydocstyle

Утилиту pydocstyle мы уже упоминали в статье Работа с документацией в Python: поиск информации и соглашения. Pydocstyle проверяет наличие docstring у модулей, классов, функций и их соответствие официальному соглашению PEP257.

$ python3 -m pydocstyle example.py
example.py:1 at module level:
D100: Missing docstring in public module
example.py:4 in public function `Function`:
D103: Missing docstring in public function
example.py:7 in public class `MyClass`:
D400: First line should end with a period (not 's')
example.py:7 in public class `MyClass`:
D210: No whitespaces allowed surrounding docstring text
example.py:10 in public method `__init__`:
D107: Missing docstring in __init__
example.py:13 in public method `out`:
D102: Missing docstring in public method

Как мы видим из листинга, программа указала нам на отсутствие документации в определениях функции, методов класса и ошибки оформления в docstring класса. Вывод можно сделать более информативным, если использовать ключи —explain и —source при вызове программы. Функционал pydocstyle практически идентичен описанному выше для pycodestyle, различия касаются лишь названий ключей.

Pyflakes

В отличие от уже рассмотренных инструментов для анализа кода Python pyflakes не делает проверок стиля. Цель этого анализатора кода — поиск логических и синтаксических ошибок. Разработчики pyflakes сделали упор на скорость работы программы, безопасность и простоту. Несмотря на то, что данная утилита не импортирует проверяемый файл, она прекрасно справляется c поиском синтаксических ошибок и делает это быстро. С другой стороны, такой подход сильно сужает область проверок.
Функциональность pyflakes — “нулевая”, все что он умеет делать — это выводить результаты анализа в консоль:

$ python3 -m pyflakes example.py 
example.py:1: 'os' imported but unused

В нашем тестовом скрипте, он нашел только импорт не используемого модуля os. Вы можете самостоятельно поэкспериментировать с запуском программы и передачей ей в качестве параметра командной строки Python файла, содержащего синтаксические ошибки. Данная утилита имеет еще одну особенность — если вы используете обе версии Python, вам придется установить отдельные утилиты для каждой из версий.

Pylint

До сих пор мы рассматривали утилиты, которые проводили проверки на наличие либо стилистических, либо логических ошибок. Следующий в обзоре статический инструмент для анализа кода Python — Pylint, который совместил в себе обе возможности. Этот мощный, гибко настраиваемый инструмент для анализа кода Python отличается большим количеством проверок и разнообразием отчетов. Это один из самых “придирчивых” и “многословных” анализаторов кода. Анализ нашего тестового скрипта выдает весьма обширный отчет, состоящий из списка найденных в ходе анализа недочетов, статистических отчетов, представленных в виде таблиц, и общей оценки кода:

$ python3.6 -m pylint --reports=y text example.py
************* Module text
/home/ququshka77/.local/lib/python3.6/site-packages/pylint/reporters/text.py:79:22: W0212: Access to a protected member _splitstrip of a client class (protected-access)
************* Module example
example.py:4:16: C0326: Exactly one space required after comma
def Function(num,num_two):
                           ^ (bad-whitespace)
example.py:10:21: C0326: Exactly one space required after comma
    def __init__(self,var):
                             ^ (bad-whitespace)
example.py:11:16: C0326: Exactly one space required around assignment
        self.var=var
                    ^ (bad-whitespace)
example.py:1:0: C0111: Missing module docstring (missing-docstring)
example.py:2:0: E0401: Unable to import 'notexistmodule' (import-error)
example.py:4:0: C0103: Function name "Function" doesn't conform to snake_case naming style (invalid-name)
example.py:4:0: C0111: Missing function docstring (missing-docstring)
example.py:4:17: W0613: Unused argument 'num_two' (unused-argument)
example.py:13:4: C0111: Missing method docstring (missing-docstring)
example.py:13:4: E0213: Method should have "self" as first argument (no-self-argument)
example.py:7:0: R0903: Too few public methods (1/2) (too-few-public-methods)
example.py:18:4: C0103: Constant name "my_class" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name)
example.py:19:4: E1121: Too many positional arguments for method call (too-many-function-args)
example.py:1:0: W0611: Unused import os (unused-import)

Report
======
112 statements analysed.

Statistics by type
+----------+----------+---------------+-------------+-------------------+---------------+
|type     |number      |old number        |difference      |%documented       |%badname |
+======+======+========+========+===========+========+
|module   |2           |2                 |=               |50.00             |0.00            |
+-----------+----------+---------------+-------------+-------------------+---------------+
|class    |5           |5                 |=               |100.00            |0.00            |
+-----------+----------+---------------+-------------+-------------------+---------------+
|method   |11          |11                |=               |90.91             |0.00            |
+-----------+----------+---------------+-------------+-------------------+---------------+
|function |4           |4                 |=               |75.00             |25.00          |
+-----------+----------+---------------+-------------+-------------------+---------------+

External dependencies
::
    pylint 
      -interfaces (text)
      -reporters (text)
      | -ureports 
      |   -text_writer (text)
      -utils (text)


Raw metrics
+-------------+----------+-------+-----------+-------------+
|type        |number |%     |previous    |difference |
+=======+======+=====+=====+========+
|code        |128    |48.30 |128         |=               |
+-------------+----------+--------+-----------+------------+
|docstring   |84     |31.70 |84          |=               |
+-------------+----------+--------+-----------+------------+
|comment     |16     |6.04  |16          |=               |
+-------------+----------+--------+-----------+------------+
|empty       |37     |13.96 |37          |=               |
+-------------+----------+--------+-----------+------------+

Duplication
+-------------------------------+------+------------+-------------+
|                            |now      |previous      |difference |
+=================+=====+======+========+
|nb duplicated lines         |0        |0             |=              |
+-------------------------------+-------+------------+------------+
|percent duplicated lines    |0.000    |0.000         |=              |
+-------------------------------+-------+------------+------------+

Messages by category
+--------------+----------+-----------+-------------+
|type            |number |previous |difference |
+========+======+======+========+
|convention      |8       |8       |=               |
+--------------+----------+-----------+-------------+
|refactor        |1       |1       |=               |
+--------------+-----------+----------+-------------+
|warning         |3       |3       |=               |
+--------------+-----------+----------+-------------+
|error           |3       |3       |=               |
+--------------+-----------+----------+-------------+

% errors / warnings by module
+-----------+--------+-----------+----------+--------------+
|module   |error    |warning |refactor |convention   |
+======+=====+======+======+========+
|example  |100.00   |66.67   |100.00   |100.00       |
+-----------+---------+----------+-----------+-------------+
|text     |0.00     |33.33   |0.00     |0.00         |
+-----------+---------+----------+-----------+-------------+

Messages
+-----------------------------+----------------+
|message id                  |occurrences |
+=================+=========+
|missing-docstring           |3                 |
+-----------------------------+----------------+
|bad-whitespace              |3                 |
+------------------------------+---------------+
|invalid-name                |2                 |
+------------------------------+---------------+
|unused-import               |1                 |
+------------------------------+---------------+
|unused-argument             |1                 |
+------------------------------+---------------+
|too-many-function-args      |1                 | 
+------------------------------+---------------+
|too-few-public-methods      |1                 |
+------------------------------+---------------+
|protected-access            |1                 |
+------------------------------+---------------+
|no-self-argument            |1                 |
+------------------------------+---------------+
|import-error                |1                 |
+------------------------------+---------------+

------------------------------------------------------------------------------------------
Your code has been rated at 7.59/10 (previous run: 7.59/10, +0.00)

Программа имеет свою внутреннюю маркировку проблемных мест в коде:

[R]efactor — требуется рефакторинг,
[C]onvention — нарушено следование стилистике и соглашениям,
[W]arning — потенциальная ошибка,
[E]rror — ошибка,
[F]atal — ошибка, которая препятствует дальнейшей работе программы.

Для вывода подробного отчета мы использовали ключ командной строки —reports=y.
Более гибко настроить вывод команды позволяют разнообразные ключи командной строки. Настройки можно сохранять в файле настроек rcfile. Мы не будем приводить подробное описание ключей и настроек, для этого есть официальная документация — https://pylint.readthedocs.io/en/latest/index.html#, остановимся лишь на наиболее интересных, с нашей точки зрения, возможностях утилиты:

— Генерация файла настроек (—generate-rcfile). Позволяет не писать конфигурационный файл с нуля. В созданном rcfile содержатся все текущие настройки с подробными комментариями к ним, вам остается только отредактировать его под собственные требования.

— Отключение вывода в коде. При редактировании кода есть возможность вставить блокирующие вывод сообщений комментарии. Чтобы продемонстрировать это, в определение функции в файле примера example.py добавим строку:

# pylint: disable=unused-argument

и запустим pylint. Из результатов проверки “исчезло” сообщение:

example.py:4:17: W0613: Unused argument 'num_two' (unused-argument)

— Создание отчетов в формате json (—output-format=json). Полезно, если необходимо сохранение или дальнейшая обработка результатов работы линтера. Вы также можете создать собственный формат вывода данных.

— Параллельный запуск (-j 4). Запуск в нескольких параллельных потоках на многоядерных процессорах сокращает время проверки.

— Встроенная документация. Вызов программы с ключом —help-msg=<key> выведет справку по ключевому слову key. В качестве ключевого слова может быть код сообщения (например: E0401) или символическое имя сообщения (например: import-error). Ниже приведен листинг получения справки по ключу import-error:

$ python3.6 -m pylint --help-msg=import-error
:import-error (E0401): *Unable to import %s*
Used when pylint has been unable to import a module. This message belongs to
the imports checker.

— Система оценки сохраняет последний результат и при последующих запусках показывает изменения, что позволяет количественно оценить прогресс исправлений.

— Плагины — отличная возможность изменять поведение pylint. Их применение может оказаться полезным в случаях, когда pylint неправильно обрабатывает код и есть “ложные” срабатывания, или когда требуется отличный от стандартного формат вывода результатов.

Vulture

Vulture — небольшая утилита для поиска “мертвого” кода в программах Python. Она использует модуль ast стандартной библиотеки и создает абстрактные синтаксические деревья для всех файлов исходного кода в проекте. Далее осуществляется поиск всех объектов, которые были определены, но не используются. Vulture полезно применять для очистки и нахождения ошибок в больших базовых кодах.

Продолжение следует

Во второй части мы продолжим разговор об инструментах для анализа кода Python. Будут рассмотрены линтеры, представляющие собой наборы утилит. Также мы посмотрим, какие программы можно использовать для автоматического форматирования кода.

Еще статьи по Python

  • 26 полезных возможностей Python: букварь разработки от А до Z;
  • ТОП-15 трюков в Python 3, делающих код понятнее и быстрее;
  • Новый Python: 7 возможностей, которые вам понравятся;
  • Крупнейшая подборка Python-каналов на Youtube;
  • Изучение Python: ТОП-10 вопросов разной направленности.

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Найти ошибку в коде паскаль онлайн
  • Найти ошибку в образовании формы слова шесть килограмм
  • Найти ошибку в образовании формы слова стал более строже
  • Найти ошибку в коде пайтон
  • Найти ошибку в образовании формы слова самый редчайший экспонат