#мемы | @PythonTechTalks

Pyglet

Pyglet - движок для создания 3D-анимации и игр, это мощная, но простая в использовании библиотека Python для разработки игр и других визуально насыщенных приложений в Windows, Mac OS X и Linux.

#библиотеки | @PythonTechTalks

Функция reversed() в действии

Приведенный выше код переворачивает список lst с использованием цикла for. Сначала определяется длина списка n, затем происходит итерация через первую половину списка (n // 2) и меняются местами элементы в парах: первый с последним, второй с предпоследним и так далее. В результате получается перевернутый список, который выводится на экран.

#алгоритмы | @PythonTechTalks

#мемы | @PythonTechTalks

pickleDB

pickleDB - это легкая, быстрая и простая база данных, основанная на собственном json-модуле Python.

#библиотеки | @PythonTechTalks

PrettyTable

PrettyTable — это библиотека Python, разработанная для простого и быстрого отображения табличных данных в визуально удобных таблицах ASCII.

#библиотеки | @PythonTechTalks

#мемы | @PythonTechTalks

Различие функции sorted() и метода .sort()

Функция sorted() и метод .sort() используются для сортировки элементов в Python, но есть несколько отличий между ними:

1. sorted(): Это встроенная функция Python, которая возвращает новый отсортированный список на основе переданного ей итерируемого объекта. Она не изменяет исходный список, а возвращает новый отсортированный список.

2. .sort(): Это метод, который применяется к списку и сортирует его элементы на месте, т.е. изменяет сам список. Метод .sort() не возвращает новый список, а изменяет порядок элементов в существующем списке.

Как видно из примера выше, sorted() возвращает новый отсортированный список, оставляя исходный без изменений, в то время как метод .sort() сортирует и изменяет исходный список на месте.

#функции #методы | @PythonTechTalks

Книга: "Мифический человеко-месяц, или Как создаются программные системы (Фредерик Брукс)"

Работа, посвященна не программированию в прямом смысле, а выстраиванию процессов производства программного обеспечения. Брукс предлагает несколько методов для точного планирования сдачи отдельных задач и проектов и подойдет как разработчику, так и продакт-менеджеру

#книги | @PythonTechTalks

Finch: новая эра в программировании сложных структур данных 🔥📶🌐

Новый язык программирования Finch, разработанный исследователями из MIT, позволяет совместно оптимизировать управление потоками данных и структурами данных без жёсткой связи между ними.
Эффективность Finch была подтверждена в различных операциях, включающих умножение разреженных матриц, а также более сложные задачи, вроде аналитики графов и обработки изображений. Язык демонстрирует значительное ускорение по сравнению с существующими методами, при этом сохраняя гибкость и выразительность.

#новости | @PythonTechTalks

Модуль string

Встроенный модуль string раньше использовался для расширения стандартных возможностей (функционала) строкового типа данных str. На текущий момент все функции из модуля string переехали в методы строкового типа данных str, однако в модуле string остались удобные константные строки, которые можно использовать при решении задач.

#библиотеки #функции | @PythonTechTalks

#мемы | @PythonTechTalks

Rich

Rich - это библиотека Python для форматированного текста и красивого форматирования в терминале. Rich API упрощает добавление цвета и стиля к выводу терминала. Rich также может отображать красивые таблицы, индикаторы выполнения,
markdown, исходный код с выделенным синтаксисом, трассировки и многое
другое - прямо из коробки. Rich работает с Linux, OSX и Windows.

#библиотеки | @PythonTechTalks

Книга: "Алгоритмы. Построение и анализ (Томас Кормен, Чарльз Лейзерсон, Рональд Ривест, Клиффорд Штайн)"

В книге описаны самые разнообразные алгоритмы, сочетается широкий диапазон тем с глубиной и полнотой изложения

#книги | @PythonTechTalks

🐍 Юнит-тесты

🔍 Что такое юнит-тесты?
Юнит-тесты — это специальные тесты, которые проверяют отдельные компоненты вашего кода на корректность работы. Они помогают убедиться, что каждая часть вашей программы работает так, как задумано.

🧪 Зачем нужны юнит-тесты?
- Обеспечивают надежность кода: при изменениях в коде вы можете быстро узнать, если что-то сломалось.
- Улучшают документацию: читая тесты, другие разработчики могут лучше понять, как использовать ваш код.
- Сэкономят время: автоматизированные тесты могут быстро проверить работоспособность вашего кода.

⚙️ Пример использования юнит-тестов в Python:

import unittest

def add(a, b):
    return a + b

class TestAddFunction(unittest.TestCase):

    def test_add_positive_numbers(self):
        self.assertEqual(add(3, 5), 8)

    def test_add_negative_numbers(self):
        self.assertEqual(add(-3, -5), -8)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

#программирование | @PythonTechTalks