Feedparser
Feedparser — это библиотека Python, которая позволяет вам легко парсить RSS и Atom фиды. Она обеспечивает простой интерфейс для доступа к информации, содержащейся в фиде, такой как заголовки, описания, ссылки и даты публикации.
https://github.com/kurtmckee/feedparser
#для_продвинутых
Feedparser — это библиотека Python, которая позволяет вам легко парсить RSS и Atom фиды. Она обеспечивает простой интерфейс для доступа к информации, содержащейся в фиде, такой как заголовки, описания, ссылки и даты публикации.
https://github.com/kurtmckee/feedparser
#для_продвинутых
👍9
Hypothesis
Hypothesis — это библиотека Python для тестирования на основе генерации данных. Она позволяет писать тесты, которые автоматически генерируют тестовые данные для проверки вашего кода.
#для_продвинутых
Hypothesis — это библиотека Python для тестирования на основе генерации данных. Она позволяет писать тесты, которые автоматически генерируют тестовые данные для проверки вашего кода.
#для_продвинутых
👍15
DoubleX
DoubleX — это библиотека для создания заглушек (test doubles) в Python. Она помогает разработчикам писать более надежные и тестируемые тесты.
#для_продвинутых
DoubleX — это библиотека для создания заглушек (test doubles) в Python. Она помогает разработчикам писать более надежные и тестируемые тесты.
#для_продвинутых
👍8
Django-taggit
Django-taggit — это популярное приложение для Django, которое позволяет легко добавлять теги к моделям Django.
#для_начинающих
Django-taggit — это популярное приложение для Django, которое позволяет легко добавлять теги к моделям Django.
#для_начинающих
👍12
Docxtpl
Docxtpl — это библиотека Python, предназначенная для генерации документов Word из шаблонов. Она позволяет легко создавать динамические документы, вставляя данные из Python в шаблон docx.
#для_продвинутых
Docxtpl — это библиотека Python, предназначенная для генерации документов Word из шаблонов. Она позволяет легко создавать динамические документы, вставляя данные из Python в шаблон docx.
#для_продвинутых
👍14
Marshmallow
Marshmallow — это легкая библиотека Python, предназначенная для преобразования сложных объектов в простые типы данных Python и обратно. Она широко используется для сериализации и десериализации данных, особенно в веб-приложениях.
#для_продвинутых
Marshmallow — это легкая библиотека Python, предназначенная для преобразования сложных объектов в простые типы данных Python и обратно. Она широко используется для сериализации и десериализации данных, особенно в веб-приложениях.
#для_продвинутых
👍7
UltraJSON
UltraJSON — это высокопроизводительный модуль JSON для Python, который является альтернативой стандартному модулю json. Он оптимизирован для скорости и эффективности, делая его идеальным выбором для приложений, которым требуется высокая производительность при работе с JSON.
#для_продвинутых
UltraJSON — это высокопроизводительный модуль JSON для Python, который является альтернативой стандартному модулю json. Он оптимизирован для скорости и эффективности, делая его идеальным выбором для приложений, которым требуется высокая производительность при работе с JSON.
#для_продвинутых
👍14🆒1
Zappa
Zappa — это инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет легко создавать, развертывать и обновлять веб-приложения Python (включая, но не ограничиваясь WSGI-приложениями) на AWS Lambda + API Gateway.
#для_продвинутых
Zappa — это инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет легко создавать, развертывать и обновлять веб-приложения Python (включая, но не ограничиваясь WSGI-приложениями) на AWS Lambda + API Gateway.
#для_продвинутых
👍10🥰1😁1🤔1
PyDy
PyDy — это библиотека Python для динамического моделирования и управления роботами. Она позволяет создавать модели роботов, симулировать их движение и управлять ими.
#для_продвинутых
PyDy — это библиотека Python для динамического моделирования и управления роботами. Она позволяет создавать модели роботов, симулировать их движение и управлять ими.
#для_продвинутых
👍17
#вопросы_с_собеседований
Что такое сериализация?
Сериализация — это процесс преобразования объектов в поток байтов для сохранения или передачи.
Это позволяет сохранить состояние объекта в файл или базу данных и восстановить его позже.
Основные преимущества сериализации:
— Сохранение и восстановление объектов между сессиями программы.
— Передача объектов по сети между приложениями и машинами.
— Преобразование объектов в формат хранения, независимый от платформы.
Что такое сериализация?
Это позволяет сохранить состояние объекта в файл или базу данных и восстановить его позже.
Основные преимущества сериализации:
— Сохранение и восстановление объектов между сессиями программы.
— Передача объектов по сети между приложениями и машинами.
— Преобразование объектов в формат хранения, независимый от платформы.
👍24
#вопросы_с_собеседований
Что будет если ошибку не обработает блок except?
Если ошибка не будет обработана в блоке except, то программа прервется и выдаст сообщение об ошибке. Это называется необработанным исключением.
При возникновении исключения Python генерирует traceback — последовательность вызовов функций, которая привела к ошибке.
Если исключение не перехватывается блоком except, то traceback выводится пользователю и программа завершается аварийно.
Что будет если ошибку не обработает блок except?
При возникновении исключения Python генерирует traceback — последовательность вызовов функций, которая привела к ошибке.
Если исключение не перехватывается блоком except, то traceback выводится пользователю и программа завершается аварийно.
👍22
👍11🤔5
#вопросы_с_собеседований
Что такое и чем отличается old-style от new-style classes?
— Old-style классы наследуются непосредственно от объекта класса type. New-style классы наследуются от объекта класса object.
— New-style классы поддерживают дополнительные возможности, например descriptors, properties, slots. В old-style классах они не работают.
— В new-style классах метод init вызывается при наследовании, в отличие от old-style классов.
— New-style классы предпочтительны, так как полностью поддерживают особенности ООП. Большинство библиотек требуют именно их.
Рекомендуется использовать new-style классы, унаследованные от object. Они обладают расширенным функционалом и лучше взаимодействуют с другими объектами.
Что такое и чем отличается old-style от new-style classes?
— New-style классы поддерживают дополнительные возможности, например descriptors, properties, slots. В old-style классах они не работают.
— В new-style классах метод init вызывается при наследовании, в отличие от old-style классов.
— New-style классы предпочтительны, так как полностью поддерживают особенности ООП. Большинство библиотек требуют именно их.
Рекомендуется использовать new-style классы, унаследованные от object. Они обладают расширенным функционалом и лучше взаимодействуют с другими объектами.
👍21
#Вопросы_с_собеседования
👩💻 Как устроено преобразование типов в Python ?
▪Преобразование типов - это преобразование объекта из одного типа данных в другой тип данных.
▪Неявное преобразование типов автоматически выполняется интерпретатором Python.
▪Python позволяет избежать потери данных в неявном преобразовании типов.
▪Явное преобразование типов также называется приведением типов, типы данных объекта преобразуются с использованием предопределенной функции.
▪При приведении типов может произойти потеря данных, поскольку мы приводим объект к определенному типу данных.
Что такое аннотация типов?
В простейшем случае аннотация содержит непосредственно ожидаемый тип. Аннотации для переменных пишут через двоеточие после идентификатора. После этого может идти инициализация значения. Например
▪Преобразование типов - это преобразование объекта из одного типа данных в другой тип данных.
▪Неявное преобразование типов автоматически выполняется интерпретатором Python.
▪Python позволяет избежать потери данных в неявном преобразовании типов.
▪Явное преобразование типов также называется приведением типов, типы данных объекта преобразуются с использованием предопределенной функции.
▪При приведении типов может произойти потеря данных, поскольку мы приводим объект к определенному типу данных.
Что такое аннотация типов?
В простейшем случае аннотация содержит непосредственно ожидаемый тип. Аннотации для переменных пишут через двоеточие после идентификатора. После этого может идти инициализация значения. Например
price: int = 5
Параметры функции аннотируются так же как переменные, а возвращаемое значение указывается после стрелки -> и до завершающего двоеточия. Например def indent_right(s: str, width: int) -> str:.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8
🤔11👍5
Наконец-таки создали лучший тг-канал по Python
Куча обучающего материала и полезных лайфаков.
Подпишись и изучай Python с максимальной продуктивностью!
Куча обучающего материала и полезных лайфаков.
Подпишись и изучай Python с максимальной продуктивностью!
👍6