Python уже покорен? А как насчет Django?
 
Один из ведущих провайдеров IT-инфраструктуры Selectel подготовил бесплатный мини-курс по Django. Программа начинается с создания и настройки простых проектов: блога и канбан-доски, а завершается подключением автоматических бэкапов.
 
Всего за час вы научитесь:
1️⃣ Работать с бэкендом и API
2️⃣ Создавать веб-приложение по шаблону от Django
3️⃣ Настраивать Nginx и Gunicorn
4️⃣ Автоматизировать резервное копирование
 
Переходите в Академию Selectel, чтобы начать изучение прямо сейчас

Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqwEQ3nk

➡️ Использование подчеркивания в REPL

Вы можете получить результат последнего выражения в Python REPL с помощью оператора подчеркивания, например, в Python REPL это выглядит следующим образом:

>>> 3 * 3
9
>>> _ + 3
12

🗣️ Прием работает и в оболочке IPython.

Python Learning 👩‍💻

➡️ wikipedia

У Wikipedia есть классное API, которое позволяет получить доступ к непревзойдённому источнику полностью бесплатной информации.

✔️ Модуль wikipedia делает доступ к этому API чуть ли чрезмерно удобным.

🗣️ Как и настоящий сайт, модуль предоставляет поддержку многих языков, разрешение многозначности страниц, получение случайной страницы и даже метод donate().

Python Learning 👩‍💻

➡️ Проверка необходимой версии Python

✔️ Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде стоит проверить наличие актуальной версии Python. Проведите простую проверку.

Python Learning 👩‍💻

Новый лучший способ форматирования строк в Python

Смотреть статью

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование генераторов для создания бесконечных последовательностей в Python

Генераторы в Python позволяют создавать ленивые последовательности, которые вычисляются по мере необходимости.

🗣️ Это мощный инструмент для работы с большими или даже бесконечными данными, поскольку генераторы экономят память и ресурсы. Один из интересных и необычных способов использования генераторов — создание бесконечных последовательностей.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ sh

Python — отличный скриптовый язык. Но иногда стандартные библиотеки os и subprocess вызывают только головную боль.

✔️ Библиотека sh может стать приятной альтернативой. Она позволяет вызывать любую программу как обычную функцию, что полезно для автоматизации различных задач исключительно с помощью Python.

🗣️ Библиотека sh поддерживает только платформы Linux и macOS; для работы на Windows вам придётся поискать другой инструмент.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Декорируем функции

🗣️ Декоратор – это обертка вокруг функции, которая определенным образом изменяет ее поведение. Существуют варианты использования декораторов, и вы, возможно, уже применяли их раньше при работе с такими фреймворками, как Flask.

def print_argument(func):
    def wrapper(the_number):
        print("Argument for", 
              func.__name__, 
              "is", the_number)
        return func(the_number)
    return wrapper
@print_argument
def add_one(x):
    return x + 1
print(add_one(1))

Внутри print_argument мы определяем функцию-обертку. Она выводит аргумент и имя вызываемой функции, выполняет фактическую функцию и возвращает ее результат, как если бы функция вызывалась «обычно».

➡️ С помощью @print_argument мы применяем наш декоратор к функции. Декоратор может быть повторно использован и для других функций.

Argument for add_one is 1
2

Python Learning 👩‍💻

Тестовые идентификаторы: как и где расставлять правильно

Смотреть статью

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Работа с хэшируемыми типами данных через __hash__ и __eq__

В Python можно управлять тем, как объекты сравниваются и хэшируются, путем реализации методов __hash__ и __eq__.

🗣️ Это особенно полезно при использовании объектов в качестве ключей в словарях или элементов в множествах, где требуется уникальность.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Ленивая инициализация атрибутов с помощью __getattr__

В Python можно реализовать ленивую инициализацию атрибутов объекта с помощью метода __getattr__.

🗣️ Это позволяет отложить вычисление и создание атрибутов до момента их первого обращения, что может быть полезно для оптимизации работы с ресурсозатратными данными.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Создание цепочек вызовов методов с использованием класса-обертки

Цепочки вызовов позволяют вызывать несколько методов подряд на одном объекте, возвращая этот объект на каждом шаге. Это удобно для создания более читабельного и компактного кода.

🗣️ В этом примере класс Chainable позволяет создавать цепочки вызовов для выполнения арифметических операций. Методы add, multiply и subtract возвращают сам объект, что позволяет вызывать их последовательно, а метод result возвращает итоговое значение.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Click — простой и мощный инструмент для создания CLI

Click — это библиотека Python, которая помогает быстро и просто создавать интерфейсы командной строки (CLI). Она обеспечивает удобное управление командами, параметрами и опциями, поддерживает создание вложенных команд и позволяет легко обрабатывать пользовательский ввод.

🗣 Если вы хотите создать CLI для своего Python-проекта с минимальными усилиями, Click — отличный выбор.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

➡️ FlashText — Быстрый поиск и замена строк

FlashText — это библиотека Python, которая позволяет быстро находить и заменять ключевые слова в строках. В отличие от стандартных методов поиска, таких как регулярные выражения, FlashText работает с целыми словами и значительно быстрее на больших текстах. Эта библиотека особенно полезна, если нужно обрабатывать огромные массивы текстовых данных.

🗣 FlashText — идеальный выбор для поиска и замены ключевых слов в текстах, когда производительность имеет ключевое значение.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Pympler для мониторинга и анализа памяти

ℹ️ Библиотека мониторит и анализирует память, которая используется при исполнении кода программ на Python. Инструмент находит ее избыточное потребление, утечки и другие баги.

🗣️ С помощью Pympler можно узнать все о размере и длительности процессов приложения на Python за время работы.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

Bidict

Bidict — это библиотека Python, предоставляющая двунаправленное отображение данных и связанные с ним функции для естественной работы с однозначными отношениями.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Pymystem3 для морфологического анализа

ℹ️ Библиотека быстро и качественно распознает части речи и лексемы слова.

🗣️ Третья версия Mystem содержит несколько важных улучшений, в первую очередь устранение неоднозначности частей речи

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Black для проверки код-стайла

ℹ️ Разработчики должны придерживаться код-стайла, чтобы легче понимать код друг друга. Соглашение об оформлении кода на Python называется PEP8.

🗣️ Писать рекомендуется в соответствии с ним, но проверять оформление вручную может быть долго и неудобно, а библиотека black проводит такие проверки автоматически. Это автоформатер: он исправляет нарушения код-стайла и делает код более чистым.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Datacleaner для автоматической очистки и подготовки данных к анализу

ℹ️ Библиотека позволяет удалять строки без указанного значения, кодировать нечисловые переменные, работать с фреймами Pandas и решать множество других задач.

🗣️ Datacleaner проста в использовании, так что подойдет и начинающим пользователям.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ functools для более мощных функций

ℹ️ Библиотека содержит множество методов и декораторов, которые вы можете обернуть существующими, чтобы добавить дополнительные функции.

🗣️ Одним из них является partial, который можно использовать для клонирования функций, сохраняя при этом некоторые из их аргументов с пользовательскими значениями

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ glob для удобной работы с файлами

ℹ️ Для пользователей, которым нравится сопоставление шаблонов в стиле Unix, библиотека glob должна чувствовать себя как дома.

🗣️ glob содержит все необходимые функции для работы с несколькими файлами одновременно без головной боли.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻