В понимании энтерпрайз/веб разработчика Dependency Injection - это фабрика, которая инициализирует объекты нашего приложения, проставляя им всем зависимости. Т.е. есть у нас какой-то Repository и Service. Сервису нужен объект Репозитория, но мы не хотим его создавать прям внутри Сервиса. Потому как а) для создания Репозитория нужны свои зависимости (DataSource, JdbcTemplate, etc) и б) этот же репозиторий нужен будет еще каким-то Сервисам. Поэтому мы создаем один Репозиторий на все приложение (это делает наша Фабрика), и пропихивает его всем Сервисам и кому там еще он нужен. Всё - все объекты проинициализированы и весь код готов к работе.

В FastAPI то что они называют Dependency Injection - эт совсем другое. Это просто функция, которую сам FastAPI вызовет прежде чем вызывать метод API. И вернувшееся значение будет передано уже в целевой метод API:

def create_dog_from_params(self, some_http_param):
    return Dog.from_http(some_http_param)

@router.put(path="/dog")
def get_dog(dog=Depends(create_dog_from_params)):
    dog_service.save(dog)

Т.е. это было бы аналогично такому коду:

@router.put(path="/dog")
def get_dog(some_http_param):
    dog = create_dog_from_params(some_http_param)
    dog_service.save(dog)

И это они назвали Dependency Injection.. И у них есть набор пред-определенных объектов которые они сами могут таким же механизмом пробросить в метод. Например, ту же Session из SQLalchemy 🤦

В общем относительно бесполезный механизм. А DI как не было, так и нет - значит все Сервисы/Репозитории/DataSource'ы нужно инициализировать какими-то синглтонами/фабриками.

Что мы в Java привыкли иметь в плане логирования:
1. Каждый класс создает свой логер. Значит мы можем выборочно поднять/уменьшить уровень логирования.
2. Каждый логгер называется по названию класса. Значит легко найти место откуда логи идут, а оттуда уже и логику которая решила сделать что-то неверное.
3. Конфигурация происходит файлом, декларативно. Никак не в коде. Наше приложение определяет настройки логирования, не библиотека.
4. Это простой инструмент. Легко понять, легко настроить уровень логирования.

Что имеем в питоне:
1. Часто библиотеки создают один логгер на все. Соответственно если захотели поднять уровень, то прийдется включить все логи библиотеки на этом уровне.
2. Как доп недостаток - сложней найти кусок кода который решил что-то залогировать (это решаемо дебагом, но все равно дольше)
3. 99% статей и проектов которые находим в интернете используют код для настройки логирования. Это значит что все что начало логировать пока не дошли до нашей главной инициализации логов (нам нужно явно указать файл настроек) - логирует по-своему. И только когда наш код это изменил - пошли нормальные логи. Интересно, что тот же FastAPI вообще не позволяет ничего настроить по-своему - он создает свой LoggingManager и наши изменения на него никак не влияют. Это то же что сказать что в Java проекте нельзя перенастроить логирование для Томката или Spring MVC..
4. Я постоянно стреляю себе в ногу этим логгером. Вот какую-то мелочь забыл - и все, ниче не логируется или логируется неверно. Казалось бы, это же просто логгер.. Зачем-то у handler'ов (appender'ов если переводить на log4j) есть свой уровень логирования; есть child-parent отношения между логгерами и по умолчанию сообщения будут дублироваться; в конфиге логер сначала нужно объявить, а потом еще и описать (размазываем конфигурацию по двум местам); у логгера зачем-то есть обязательное *логическое* имя. В общем можно было бы это проще реализовать.

Технически с этим всем можно один раз посидеть и разобраться. Но само комьюнити этого не делает - я еще не видел ни одного проекта где логирование было бы хорошо сделано.

Еще я пока не нашел как в него пробрасывать thread-local переменные. В Java логгерах это называется MDC (Mapped Diagnostic Context). Это удобно для того чтоб, к примеру, ассоциировать логи с пользователем. В начале обработки запроса мы устанавливаем его username в MDC, а в конце - убираем. И все логируемые строки пишут username (ну или что там еще кому интересно). *Вроде* в Питоне это должно получится сделать через User-defined objects, но еще не пробовал.

---
Справедливости ради, в той же Java логирование тоже плохо сделано. Стандартным логгером никто не пользуется (хотя не понятно почему - проблемы с classloader memory leak'ом вроде бы решены, но может стигма осталась..), все используют внешние библиотеки. Но их несколько: log4j (а теперь еще и 2.x), logback, commons-logging, jboss-logging, ну и Томкат использует все-таки стандартный. Каждая библиотека использует то что ей нравится. Соответственно в любом проекте нужно настроить не только сам логгер, но еще и несколько переходников чтоб все эти вызовы к нему перенаправлялись. Это жутко все усложняет.

Но зато само комьюнити привыкло хорошо логировать - это большой плюс.

​Вопросы и ответы к интервью для Python Developer

Годный репозиторий, в котором собраны популярные вопросы по Python и смежным темам: Django, ООП, принципы программирования, HTML, фронтенд и БД.

Сохраните, чтобы не потерять: https://github.com/yakimka/python_interview_questions

Для тех кто любит программировать на Python и не любит Javascript не могу не рассказать о таком проекте как PyScript [1], код для исполнения кода Python'а на стороне браузера. Включает как простые, так и сложные примеры [2], а также по нему есть огромное руководство с кучей подробностей [3].

Признаюсь, я лично, никогда не любил разработку фронтэнда именно из-за Javascript'а, какое-то сильное чувство отторжение у меня вызывало его использование, так что не только Javascript'у проникать на сервер, но и Python'у в браузер.

А их свежего и любопытного - руководство по написанию расширений для Google Chrome с помощью PyScript [4].

Почему это важно? Многие продукты по обработке и визуализации данных не сервере написаны на Python. Если PyScript будет работать с хорошей производительностью, то часть задач обработки можно будет перенести в браузер и поддерживать единую кодовую базу.

Пока единственное ограничение в том что PyScript более-менее оттестирован в Chrome, но даже в Firefox'е его активно не проверяли.

Тем не менее, экспериментировать можно уже сейчас.

Ссылки:
[1] https://pyscript.net
[2] https://pyscript.net/examples/
[3] https://realpython.com/pyscript-python-in-browser/#modules-missing-from-the-python-standard-library
[4] https://medium.com/@petefison/write-chrome-extensions-in-python-6c6b0e2e1573

#opensource #python #programming
Источник: https://t.me/begtin/4404

Top Python libraries `22
by @tryolabs

link: https://tryolabs.com/blog/2022/12/26/top-python-libraries-2022

#python #tools

Best Python Concurrency Guides

- https://superfastpython.com/multiprocessing-in-python/
- https://superfastpython.com/python-asyncio/
- https://superfastpython.com/multiprocessing-pool-python/
- https://superfastpython.com/threadpool-python/

They are a bit bloated and explain the same concepts 10 times, but they try to explain the most unexplored parts of Python in detail in plain language with examples.

You can just read examples and intro.

Good stuff.

#py-

💾 Огромная, структурированная шпаргалка по Python

🌵 Всё, от базовых типов, словарей, списков и т.д включая копируемые примеры кода с функциями и результатом выполнения
🌵 Работа с файлами и путями
🌵 Регулярные выражения
🌵 Debugging/Отладка
🌵 Виртуальные окружения
🌵 Функции и классы и много других интересных вещей

В общим маст хэв 👍

#doc #python #cheatsheet

https://t.me/notedatascience/246
#окружение #python
https://t.me/notedatasciencechat/1388

🖥⌨️ Подключаемся по SSH к удаленному компьютеру или серверу (прямо из Python)

#python

🕰📅 Модуль pytz

Модуль pytz обслуживает функции преобразования даты и времени. Таким образом, позволяет пользователям обслуживать международную клиентскую базу.

В примере выше мы узнаем дату и время конкретного часового пояса.

С документацией пакета вы можете ознакомиться здесь.
#python

🦕👨‍💻 Автоматизация тестирования с PyTest

В курсе автоматизации тестирования, мы будем создавать проект с нуля используя самые популярные технологии на данный момент для автоматизации на Python.

Создадим, добавим тесты, оптимизируем, напишем валидации, научимся отправлять реквесты, упаковывать в Docker и генерировать красивый allure report.

📺 Просмотр
#python

🧾🕵🏻‍♂️ Распознавание текста на изображениях

C помощью Python обёртки над программой OCR tesseract.

Саму программу можно установить отсюда:
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
#python

🦖🦆 Полиморфизм в Python: утиная типизация (ducktyping)

💬 Полиморфизм. Как обычно нас будет интересовать, что это такое и зачем это нужно программисту.

📌 Если не вдаваться в теории, то полиморфизм о котором вам нужно знать и о котором спросят на собеседовании - это механизм, позволяющий выполнять один и тот же код по-разному.

🐣 Утиная типизация в свою очередь означает механизм, когда для работы во главу угла ставится поведение, а не принадлежность к какому-либо классу.

📺 https://www.youtube.com/watch?v=MwsIOSZAkN8
#python

🦖♐️ Парсинг и скрейпинг сайтов Python - теоретический минимум

Веб-скрейпинг (Парсинг) Python Selenium. Как парсить сайт Питон и Селениум?

Конкретный минимальный пример для ознакомления и получения первичных знаний о библиотеке selenium Python, а также понятий о парсинг и веб-скрейпинге веб-сайта.

📺 Просмотр
#python

🔭🩻 Создаем веб-сканер страниц

💬 Рассмотрим поэтапный процесс создания веб-сканера для отслеживания изменений и последующего оповещения посредством e-mail. Работаем с Python, Beautiful Soup и Pipedream.

📌 В этом обучающем руководстве мы научимся отслеживать изменения страниц с помощью такой библиотеки Python, как Beautiful Soup. Кроме того, узнаем, как бесплатно отправить e-mail посредством Pipedream, превосходной платформы low-code для интеграции API.

👆🏻Читать статью
#python

❌⏲ Написание быстрых асинхронных HTTP-запросов с Python
О том, как прокачать скорость HTTP-запросов, можно узнать здесь.

Если вы парсите веб-страницы или каким-то ещё образом взаимодействуете с данными веб-сайтов, то вам, вероятно, важно, чтобы ваши запросы выполнялись быстро и эффективно.

👆🏻Читать
#python

🔠📃 Разбить текст на абзацы

Вы можете прочитать статью ниже, чтобы узнать, как с помощью Python можно разбить текст на смысловые части  -  абзацы.

👆🏻Читать
#python