Пять декораторов Python, которые могут сократить ваш код вдвое

В этой короткой статье мы рассмотрим концепцию оболочек Python и представим пять примеров, которые могут улучшить наш процесс разработки Python.
https://python.plainenglish.io/five-python-wrappers-that-can-reduce-your-code-by-half-af775feb1d5

Математические функции с использованием Python

Как создать голосового ассистента.

В данной статье я расскажу, как можно сделать простого голосового ассистента. Все это мы будем делать в Python.

Читать далееhttps://habr.com/ru/articles/749774/

🎨Диаграмма как код для прототипирования архитектуры облачных систем

Диаграммы позволяют нарисовать архитектуру облачной системы в коде Python https://github.com/mingrammer/diagrams

7 способов разделить массив Numpy между процессами

В этом руководстве вы познакомитесь с набором подходов, которые можно использовать для совместного использования массива numpy между процессами Python. https://superfastpython.com/numpy-share-array-processes/

Python: упущенные основные функции.

Итак, давайте кратко обсудим все функции, о которых вы, возможно, не слышали, но вы определенно хотите знать, если вы стремитесь стать действительно опытным питонистом.
https://erikvandeven.medium.com/python-uncovering-the-overlooked-core-functionalities-54590420c225

Python декораторы на максималках. Универсальный рецепт по написанию и аннотирования от мала до велика.

Декорирование функций - это, наверное, самая сложная среди базовых и самая простая среди продвинутых фич языка Python. С декораторами, наверное, знакомы все джуны (хотя бы в рамках подготовки к собеседованиям). Однако, крайне мало разработчиков пишут их правильно. Особенно принимая во внимания тенденции последних нескольких лет к аннотированию всего и вся. Даже популярные open-source проекты (если основная часть их кода была написана до 2018 года) вряд ли дадут вам примеры декораторов, отвечающих всем современным требованиям к коду.

Так давайте разбираться!

Материал полностью написан на основе моего опыта по работе над OSS проектами, поэтому в нем вы найдете примеры достаточно сложных кейсов, которые никогда не рассматриваются в других подобных гайдах. В то же время я постарался подвести к ним максимально "мягко", чтобы было понятно даже начинающим питонистам.

В рамках статьи мы разберемся с декорированием функций в Python от простого к самому сложному. Рассмотрим, как их правильно писать и аннотировать, чтобы другие потребители вашего кода не страдали от близкого знакомства с ним. Уверен, что даже если вы чрезвычайно опытный разработчик, вы найдете для себя полезные советы (хотя и можете пропустить солидную часть материала).

Давайте разбиратьсяhttps://habr.com/ru/articles/750312/

Python: 7 умопомрачительных вариантов использования лямбда-функции

Лямбда -функция определенно имеет много вариантов использования. Вот подборка наиболее важных мест, где можно использовать лямбда-функцию (с примерами кода) .

https://python.plainenglish.io/python-7-mind-blowing-use-cases-of-the-lambda-function-3bb896f866af

python-mastery: Advanced Python Mastery

Этот курс, основанный на упражнениях, построен на основе репозитория GitHub, что позволяет вам работать с предоставленными упражнениями. Курс предназначен для программистов на Python, которые знакомы с основами языка и хотят углубить свою практику. https://github.com/dabeaz-course/python-mastery

Профилирование в Python: как найти узкие места в производительности

В этом руководстве вы узнаете, как профилировать ваши программы на Python, используя множество инструментов, доступных в стандартной библиотеке, сторонних библиотеках, а также мощный инструмент, чуждый Python. Попутно вы узнаете, что такое профилирование, и раскроете несколько связанных с ним концепций. https://realpython.com/python-profiling/

Настройка среды разработки Python с помощью VScode и Docker

Этот репозиторий содержит пошаговое руководство и шаблон для настройки среды разработки Python 🐍 с помощью VScode и Docker 🐳. https://github.com/RamiKrispin/vscode-python

Справочник по FastAPI — Как разрабатывать, тестировать и развертывать API

Добро пожаловать в мир FastAPI, элегантной и высокопроизводительной веб-инфраструктуры для создания API-интерфейсов Python. Не волнуйтесь, если вы новичок в программировании API — мы начнем с самого начала. https://www.freecodecamp.org/news/fastapi-quickstart/

87 малоизвестных функций Python

Этот пост предназначен для людей, которые ежедневно используют Python, но никогда не садились и не читали всю документацию.

https://betterprogramming.pub/87-lesser-known-python-features-635180720a29

Протоколы в Python.

В Python 3.8. появилась новая примечательная возможность — протоколы (protocols). Протоколы — это альтернатива абстрактным базовым классам (abstract base classes, ABC). Они позволяют пользоваться структурной подтипизацией (structural subtyping), то есть — осуществлять проверку совместимости классов исключительно на основе анализа их атрибутов и методов. В этом материале мы поговорим о протоколах в Python и разберём практические примеры работы с ними.

Читать далее https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/751424/

Простой инструмент Python под названием CUPP может помочь вам составить целевой список возможных паролей для взлома учетных записей

https://github.com/Mebus/cupp

https://www.geeksforgeeks.org/cupp-common-user-passwords-profiler/

✨ Эффективные настраиваемые веб-приложения на чистом Python. Развертывание за секунды. ✨ https://github.com/reflex-dev/reflex

Чат-боты на все случаи жизни. 7 инструкций по созданию мини-приложений в Telegram

Telegram-боты — хорошая возможность вписать какую-то важную функциональность в понятную и простую платформу мессенджера. Не нужно думать об отдельном сайте и интерфейсе. Также боты — хорошая возможность для новичков в разработке реализовать свой мини-проект. Идея может быть как совершенно фановая — например, создавать стикеры из мемных сообщений друзей, так и быть частью функциональности сервиса — например, платежной системы.

В подборке под катом — семь инструкций по созданию Telegram-ботов с разной функциональностью. Сохраняйте статью в закладки: пригодится как начинающим, так и опытным разработчикам.

https://habr.com/ru/articles/751930/

Широка, необъятна, интерактивна: оффлайн карта России с Plotly.

Plotly — мощная библиотека визуализации данных на Python, которая позволяет создавать широкий спектр интерактивных визуализаций, включая карты. Одним из преимуществ Plotly является то, что она работает с объектами других библиотек Python, таких как Pandas и NumPy. https://habr.com/ru/articles/752406/

Назначьте GPT разные роли, чтобы сформировать совместный программный объект для решения сложных задач.

Это многоагентная платформа с открытым исходным кодом, которая может выступать в роли инженера, архитектора, менеджера по продуктам и проектам. https://github.com/geekan/MetaGPT

Как настроить код Visual Studio для разработки на Python

В этой статье я проведу вас через весь процесс настройки Visual Studio Code для разработки на Python. Это не универсальная установка, но это то, что я использую лично, и я нашел ее действительно удобной.

https://www.freecodecamp.org/news/how-to-configure-visual-studio-code-for-python-development/

PYPI требуется 2FA для новых регистраций пользователей.

https://blog.pypi.org/posts/2023-08-08-2fa-enforcement-for-new-users/