🕸✍🏻3 Python- библиотеки для работы с URL
Задача обработки URL-адресов на практике встречается довольно часто. Например, составить список наиболее часто посещаемых сайтов или тех, визиты на которые разрешены в рабочее время с корпоративных компьютеров. Для автоматизации подобных кейсов пригодятся следующие Python- библиотеки:
• Yarl – позволяет извлекать фичи из URL-адреса, предоставляет удобный класс для анализа и изменения адреса веб-ресурса. Но работает только с Python 3 и не принимает логические значения в API – необходимо самостоятельно преобразовывать логические значения в строки, используя нужный протокол перевода. https://github.com/aio-libs/yarl
• Furl – упрощает разбор и манипулирование URL-адресами. Библиотека имеет широкий набор возможностей, но и ряд ограничений. В частности, объект furl может изменяться, поэтому могут случиться проблемы при передаче его во вне. https://github.com/gruns/furl
• URLObject – служебный класс для управления URL-адресами с помощью понятного API с фокусом на правильных именах методов, а не на переопределениях операторов. Сам объект здесь неизменяем, каждое изменение URL-адреса создает новый объект URL-адреса. Но библиотека не выполняет никаких преобразований декодирования/кодирования, с чем приходится пользователю разбираться самостоятельно. https://github.com/zacharyvoase/urlobject

🗒Loguru для логгирования Python-скриптов
Эта библиотека пригодится ML-специалистам и дата-инженерам, которые часто пишут на Python. Она автоматизирует логирование и упрощает процесс отладки. Кроме того, Loguru включает ряд полезных функций, которые устраняют предостережения стандартных средств ведения журнала.
Loguru работает по принципу plug-and-play и имеет такие функции, как свертывание журналов несколькими способами, автоматическое сжатие лог-файлов и регулярное их удаление. А также поддерживает многопоточную безопасность и подсветку логов. Эту open-source библиотеку можно использовать вместе со средствами уведомлений по электронной почте для получения электронных писем при сбое программ или для отправки других типов уведомлений.
Наконец, Loguru поддерживает совместимость с собственным модулем ведения журнала Python, позволяя передавать всю информацию, записанную исходным стандартным регистратором, в Loguru.
Исходный код: https://github.com/Delgan/loguru
Пример использования: https://medium.com/geekculture/python-loguru-a-powerful-logging-module-5f4208f4f78c

Сегодня по расписанию будет - Python Environments and Best Practices
- Using the command line and command line applications
- How to set up projects using virtual environments
- Sharing code via git and GitHub
- Using IDE features for debugging, refactoring, and navigating Python code

В приложении презентация, ссылка на git, и reference document.

This is not so much an instructional manual, but rather notes, tables, and examples for Python syntax. It was created by the author as an additional resource during training, meant to be distributed as a physical notebook. Participants (who favor the physical characteristics of dead tree material) could add their own notes, thoughts, and have a valuable reference of curated examples.

Тест книги в гите автора.

​​Как изменилась стандартная библиотека Python за последние годы

Когда выходит очередная версия Python, много пишут о моржовом операторе, слиянии словарей, паттерн-матчинге, изменениях в асинхронной работе и типизации. Остальным модулям достаётся незаслуженно мало внимания. Давайте это исправим и посмотрим, что интересного появилось в версиях 3.8-3.10.

​​Tinkoff Invest API — программный интерфейс, с помощью которого клиенты Тинькофф могут писать торговых роботов и автоматизировать работу на бирже.

Команда Тинькофф Инвестиций рассказывает, как запускала новую версию программного интерфейса для алгоритмического трейдинга, что в ней нового и интересного.

Python Developer https://u.habr.com/HyeIe

Senior Python Developer https://u.habr.com/cPZN8

Как Python-разработчику эффективно работать с Docker? Присоединяйтесь 🗓 17 мая в 20:00 к открытому уроку OTUS. Занятие проведет Станислав Ступников, программист рекламной системы в Mail,ru.

Мы рассмотрим best practices написания Dockerfile'ов и работы с docker'ом в целом. А также обсудим нюансы как общего характера, так и Python-специфичные.

👉🏻 Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на открытый урок и проверить свой уровень знаний — https://otus.pw/M6z2/

Урок входит в программу онлайн-курса «Python Developer. Professional». Используйте возможность оценить курс и познакомиться с преподавателем.

🔥ТОП-5 новинок Python Alpha 5
В апреле 2022 года вышла новая версия Python - Alpha 5 (3.11). Главные фичи:
• Улучшение отладки с цепочкой исключений и сообщениях. В Python 2022 исключения будут включать в себя подробное свойство с местоположением обратной трассировки, указывающее прямо туда, где произошла ошибка. Python 2 имел аналогичную функцию, но требовал добавления context в код, что усложняло реализацию. Теперь__context__ добавляется автоматически.
• Вариативная обработка исключений – теперь можно по-разному обрабатывать исключение в зависимости от того, с какими другими исключениями оно связано. Можно использовать несколько операторов исключений с явным числом отдельных исключений в каждом. Просто создайте большой блок try/except со всеми возможными именами исключений, а затем добавьте в него дополнительные операторы exclude. Именно для этого и предназначены группы исключений, которые позволяют логически сгруппировать множество различных исключений вместе и применить единую функцию-обработчик, вызываемую только если внутри программы возникает какое-либо из этих отдельных исключений.
• Variadic Generics — теперь можно создавать функции, которые принимают переменное количество аргументов (до 22). Раньше нужно было определить функцию, которая могла бы принимать любое количество аргументов, а затем явно передавать каждый параметр. Variadic Generics в Python 3.6 позволяет отправлять любое количество параметров за один раз, что полезно при повторе нескольких операций.
• Оптимизация производительности CPython. Изменения для функций, связанных с вызовами и поиском ключевых слов, должны уменьшить накладные расходы, вызванные стеком C, ускоряя все, от разработки объектно-ориентированного кода до доступа к словарям данных.
• Упрощение работы других языков, таких как JavaScript, поверх Python, за счет высокопроизводительных и параллельных вычислений.
https://morioh.com/p/af7debd024e2
https://medium.com/@Sabrina-Carpenter/python-alpha-5-is-here-5-promising-features-that-will-blow-your-mind-a4abd406d0ad