Срез списка по умолчанию в Python создаёт копию. Это может быть нежелательно, если срез слишком велик, требуется, чтобы изменения отражались в оригинале, или нужно изменять срез, влияя на исходный объект. Для обхода проблемы копирования данных можно использовать itertools.islice, который позволяет итерироваться по части списка без поддержки индексации или модификации.

Для создания изменяемого среза можно реализовать собственный класс, используя collections.abc.MutableSequence, переопределив методы __getitem__, __setitem__, __delitem__, __len__ и insert.

👉@BookPython

Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг

5 декабря(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.

Как это будет:
1. Карим, Team lead в Чойс, ex-Kaspersky будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
2. Карим будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
3. В конце можно будет задать любой вопрос Кариму

Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ:
• Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Python-разработке
• Какие вопросы задают на интервью и зачем
• Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_python_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzqvb59DA

Как работать с объектным хранилищем на Python

Файлы в проекте можно хранить разными способами: локально на компьютере, в базе данных или S3-хранилище (объектное хранилище). Последнее — одно из самых популярных решений. Оно отличается надежностью и масштабируемостью. Использовать S3 можно не только в личных целях, но и для решения бизнес-задач. Для специалиста навык работы с объектным хранилищем востребован. Он поможет быстрее дойти до следующего уровня в карьере.

Под катом расскажем о преимуществах S3, научимся загружать и получать файлы, сверстаем небольшой сайт с его использованием!

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/822855/

👉@BookPython

Когда вы пишете декоратор в Python, почти всегда стоит использовать @functools.wraps.

def atomic(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper():
        print('BEGIN')
        func()
        print('COMMIT')

    return wrapper

Он обновляет обёртку wrapper, чтобы она выглядела как оригинальная функция func. Декоратор копирует атрибуты __name__, __module__ и __doc__ из функции func в её обёртку.

Это может быть полезно при генерации документации с помощью pydoc, написании тестов с doctest, или при использовании инструментов для интроспекции. Однако стоит помнить, что в трассировке стека всё ещё будет отображаться оригинальное имя функции, поскольку оно хранится в wrapper.__code__.co_name.

👉@BookPython