(ENG below)
Kolejne kroki – Python Concepts
Idąc zgodnie z planem nauki, tym razem skupiłem się na tematach, które w mojej ocenie pozwalają pisać kod w sposób bardziej profesjonalny i elastyczny. Nie są to już podstawowe konstrukcje języka ani typowe struktury danych – to narzędzia, które naprawdę zmieniają styl pracy z Pythonem.
Przerobione zagadnienia:
- Modules
- Lambdas
- Decorators
- Iterators
- Regular Expressions
KaĹĽdy z tych elementĂłw ma ogromne znaczenie w codziennym programowaniu:
Modules pomagają uporządkować kod i ułatwiają ponowne użycie.
Lambdas są świetne, gdy potrzebuję prostej funkcji „na szybko”.
Decorators pozwalają rozszerzyć działanie funkcji i klas bez dotykania ich kodu.
Iterators umoĹĽliwiajÄ… przechodzenie po danych krok po kroku, co jest nieocenione przy duĹĽych zbiorach.
Regular Expressions to potężne narzędzie do analizy i walidacji tekstów.
Ćwiczenia
Aby utrwalić materiał, przygotowałem kilka mini-projektów:
text_utils – moduł z funkcjami do pracy z tekstem (iteratory + regex).
logger – dekoratory do logowania czasu i wywołań funkcji.
user_filter – filtrowanie danych użytkowników z użyciem lambd, regexów i iteratora.
password_gen – generator i iterator haseł z dekoratorami walidującymi.
Całość jak zawsze można znaleźć na GitHubie:
👉 https://github.com/Karol-Polak/Python_roadmap_journey/tree/main/Python_Concepts
To był etap, w którym poczułem, że Python daje naprawdę ogromne możliwości pisania zwięzłego, czytelnego i sprytnego kodu.
🔜 Kolejny krok: Object-Oriented Programming (OOP) – klasy, dziedziczenie i wzorce projektowe.
Do usłyszenia ✋
(ENG)
Next steps – Advanced Python Concepts
Following my learning plan, this time I focused on topics that, in my opinion, make code more professional and flexible. These are not just basic language constructs or data structures – these are tools that truly change the way you write Python.
Covered topics:
- Modules
- Lambdas
- Decorators
- Iterators
- Regular Expressions
Each of these plays an important role in daily coding:
Modules help organize and reuse code.
Lambdasare perfect for small functions on the fly.
Decorators extend functions and classes without modifying their code.
Iterators let you process data step by step, which is essential for large datasets.
Regular Expressions are a powerful tool for text validation and parsing.
Exercises
To practice, I created several mini-projects:
text_utils – a module for text processing (iterators + regex).
logger – decorators for logging execution time and calls.
user_filter – filtering user data using lambdas, regex, and a custom iterator.
password_gen – a password generator and iterator with validation decorators.
Everything is available on GitHub:
👉 https://github.com/Karol-Polak/Python_roadmap_journey/tree/main/Python_Concepts
This stage made me realize how powerful Python can be when it comes to writing concise, readable, and clever code.
🔜 Next step: Object-Oriented Programming (OOP) – classes, inheritance, and design patterns.
See you soon âś‹
Top comments (0)