Dataclasses и attrs: когда и почему
https://webdevblog.ru/dataclasses-i-attrs-kogda-i-pochemu/

В Python 3.7 были представлены dataclasses (https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) (PEP557 (https://www.python.org/dev/peps/pep-0557/)). Dataclasses могут быть удобным способом создания классов, основная цель которых состоит в том, чтобы содержать значения.
Дизайн dataclasses основан на существующей библиотеке attr.s. На самом деле Гинек Шлавак (Hynek Schlawack) является автором attrs и он же помог с написанием PEP557.

Полезные инструменты Python
https://habr.com/ru/post/456624/?utm_campaign=456624&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Когда вы только начинаете учить Python, кто-то объясняет вам, что вы можете добавить свою папку с исходниками в переменную среды PYTHONPATH и тогда ваш код можно будет импортировать из других директорий. Очень часто объясняющий забывает сказать, что в большинстве случаев – это плохая идея. Некоторые люди узнают это в интернете, другие просто понимают на собственном опыте. Но слишком большое количество людей (особенно неопытные программисты), думают, что других альтернатив быть не может.


Эта статья в основном для них.

Как превратить свою аватарку в Telegram в часы
https://habr.com/ru/post/457078/?utm_campaign=457078&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Недавно сидел я в одном сообществе программистов в Telegram и заметил один очень любопытный профиль. Любопытным было следующее — на главном фото у него было изображено нынешнее время. Мне стало жутко интересно как он этого добился, и я решил во что бы то ни стало написать такую же программу. 

10 фич для ускорения анализа данных в Python
https://habr.com/ru/post/457302/?utm_campaign=457302&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Советы и рекомендации, особенно в программировании, могут быть очень полезны. Маленький шоткат, аддон или хак может сэкономить кучу времени и серьёзно увеличить производительность. Я собрала свои самые любимые и сделала из них эту статью. Какие-то из советов ниже уже известны многим, а какие-то появились совсем недавно. Так или иначе, я уверена, они точно не будут лишними, когда вы в очередной раз приступите к проекту по анализу данных.

Как использовать в Python лямбда-функции
https://webdevblog.ru/kak-ispolzovat-v-python-lyambda-funkcii/

В Python и других языках, таких как Java, C# и даже C++, в их синтаксис добавлены лямбда-функции, в то время как языки, такие как LISP или семейство языков ML, Haskell, OCaml и F#, используют лямбда-выражения.

Python-лямбды – это маленькие анонимные функции, подчиняющиеся более строгому, но более лаконичному синтаксису, чем обычные функции Python.

Форматирование Input, Output в Python
https://realpython.com/python-input-output/

Реализация целого типа в CPython
https://habr.com/ru/post/455114/?utm_campaign=455114&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Казалось бы, что можно написать про обычный целочисленный тип? Однако тут не всё так просто и целочисленный тип не такой уж и очевидный.


Если вам интересно, почему x * 2 быстрее x << 1.

Таблица умножения в одну строку
https://habr.com/ru/post/458362/?utm_campaign=458362&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

На картинке вы видите обычную таблицу умножения, которая, думаю, всем хорошо знакома.

Ничего особенного в ней нет, кроме того, что весь алгоритм ее построения сжат до одной стандартной Python’овской строки в 79 символов (см. PEP8 (https://pep8.ru/doc/pep8/)). Кому интересно добро пожаловать под кат.

[Видео] Большая О: как замедляется код с увеличением объёма данных
https://pythonz.net/videos/126/

«Большая О» в информатике используется при анализе того, как ведёт себя код с увеличением объёма данных. И это полезный инструмент, который зачастую преподносится при помощи отталкивающих математических концепций.

В этом выступлении я расскажу вам о большой О то, что действительно важно знать разработчику: как использовать этот инструмент во благо программ. Большая О поможет вам подобрать нужные структуры данных и алгоритмы, таким образом, чтобы производительность не терялась даже на больших объёмах данных.

Не нужно быть математиком или зубрить информатику, чтобы освоить большую О — она не так загадочна, как может показаться.

Python + Pyside2 или просто «Калькулятор»
https://habr.com/ru/post/458536/?utm_campaign=458536&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Я захотел написать десктопное приложение, аля простой «Калькулятор». Мой выбор пал на Pyside2. Я не претендую на идеальный код или урок. Просто есть желание поделиться опытом, если кто-то, как и я, хочет начать шарить в Python. Если кому-то помогу — результата я достиг.

Python for Data Science - изучаем за 3 дня
https://www.listendata.com/2017/05/python-data-science.html

Набор трюков для разработки на Python
https://medium.com/free-code-camp/an-a-z-of-useful-python-tricks-b467524ee747

Подчеркивание в Python
https://habr.com/ru/post/459672/?utm_campaign=459672&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Недавно мне довелось послушать доклад о хороших и плохих практиках программирования на языке Си. В нем, в частности, была затронута тема расшифровки забавно выглядящего программного кода (смайликов в Си). После чего последовал спор о целесообразности использования такого запутанного кода для проверки навыков кандидата на должность программиста при собеседованиях. Спор не привел к единому мнению.


Рассмотрим возможный вопрос по смайликам при собеседовании на должность, подразумевающую знание языка программирования Python.

Используем Tor в качестве прокси для веб-пауков
https://boredhacking.com/tor-webscraping-proxy/

Безумный конвертер GIF'ок в анимированные стикеры для Telegram
https://habr.com/ru/post/460411/?utm_campaign=460411&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

xZibit тоже рад, ведь здесь GIF вставлены в стикеры, чтобы быть вставлеными в GIF для КДПВ!


А теперь о подробностях реализации.


Всё началось с дискуссии в чатике Telegram-разработчиков о грядущей фиче

О декораторах в Python
https://habr.com/ru/post/460931/?utm_campaign=460931&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Когда вы упражнялись в программировании на языке Python, вы, должно быть сталкивались с таким понятием, как декораторы. Они являются одним из самых элегантных и часто используемых инструментов в современных библиотеках и фреймворках. Декораторы — хороший способ инкапсулировать множество деталей реализации, оставляя на поверхности простой интерфейс.

newspaper3k
Если вы ещё с ним не встречались, то приготовьтесь к тому, что модуль newspaper снесёт вам крышу.
Он даёт возможность извлекать статьи и связанные мета-данные из множества разных источников. Можно извлечь изображения, текст и имена авторов. В нём даже есть встроенная NLP-функциональность.

conda install -c conda-forge newspaper3k
# OR
pip install newspaper3k

https://github.com/codelucas/newspaper/#newspaper3k-article-scraping--curation