Forwarded from Python — вакансии и стажировки
🚀 ReactPy
ReactPy is a library for building user interfaces in Python without Javascript.
🎓ReactPy - это библиотека для создания пользовательских интерфейсов на языке Python без использования Javascript. Интерфейсы ReactPy создаются из компонентов, которые выглядят и ведут себя аналогично тем, что есть в ReactJS.
🌐 Github
@pythonpython
ReactPy is a library for building user interfaces in Python without Javascript.
🎓ReactPy - это библиотека для создания пользовательских интерфейсов на языке Python без использования Javascript. Интерфейсы ReactPy создаются из компонентов, которые выглядят и ведут себя аналогично тем, что есть в ReactJS.
🌐 Github
@pythonpython
Forwarded from Python — вакансии и стажировки
🚀Faker
Faker is a Python package that generates fake data for you.
🎓Faker - это пакет Python, который генерирует фальшивые. Библиотека идеально подходит, если вам нужно заполнить базу данных, создавать красивые XML-документы, создать данные для тестирования или анонимизировать данные, полученные из вашего сервиса.
🌐Github
@pythonpython
Faker is a Python package that generates fake data for you.
🎓Faker - это пакет Python, который генерирует фальшивые. Библиотека идеально подходит, если вам нужно заполнить базу данных, создавать красивые XML-документы, создать данные для тестирования или анонимизировать данные, полученные из вашего сервиса.
🌐Github
@pythonpython
Forwarded from Python — вакансии и стажировки
🚀Tenacity — добавляет поведение retry везде, где нужно
🎓Tenacity — это Python-библиотека, которая позволяет добавить поведение
Возникла как форк
Самый простой вариант использования
🌐GitHub
@pythonpython
🎓Tenacity — это Python-библиотека, которая позволяет добавить поведение
retry везде, где оно необходимо. Возникла как форк
retrying, при этом добавляет массу новых возможностей.Самый простой вариант использования
tenacity — снова и снова вызывается функция при возникновении исключения, пока не будет возвращено нормальное значение. 🌐GitHub
@pythonpython
Forwarded from Python — вакансии и стажировки
🚀Flect is a Python framework for building full-stack web applications.
🎓Flect — это фреймворк
Он позволяет легко создавать пользовательские интерфейсы, используя модели
Эта интеграция позволяет быстро разрабатывать интерактивные и красивые пользовательские интерфейсы с использованием Python.
🌐Github
@pythonpython
🎓Flect — это фреймворк
Python для создания полнофункциональных веб-приложений. Он позволяет легко создавать пользовательские интерфейсы, используя модели
Pydantic, которые аналогичны свойствам компонентов React. Эта интеграция позволяет быстро разрабатывать интерактивные и красивые пользовательские интерфейсы с использованием Python.
🌐Github
@pythonpython
Forwarded from Python — вакансии и стажировки
🚀 PyNest is a Python framework built on top of FastAPI that follows the modular architecture of NestJS
PyNest - это фреймворк для Python, построенный на основе FastAPI модульной архитектуры NestJS.
🦾 С помощью PyNest вы сможете с легкостью создавать масштабируемые и поддерживаемые API. Фреймворк поддерживает инъекции зависимостей, аннотации типов, декораторы и генерацию кода, что упрощает написание чистого и легко тестируемого кода.
🌐Github
@pythonpython
PyNest - это фреймворк для Python, построенный на основе FastAPI модульной архитектуры NestJS.
🦾 С помощью PyNest вы сможете с легкостью создавать масштабируемые и поддерживаемые API. Фреймворк поддерживает инъекции зависимостей, аннотации типов, декораторы и генерацию кода, что упрощает написание чистого и легко тестируемого кода.
🌐Github
@pythonpython
🖥 #Fastcore (https://github.com/AnswerDotAI/fastcore) — это библиотека на Python, которая расширяет возможности языка для работы с библиотекой fastai.
💡 Она предлагает функции для тестирования, многократной диспетчеризации, композиции объектов и функционального программирования. Fastcore внедряет возможности из других языков, таких как множественная диспетчеризация из Julia и миксины из Ruby, а также улучшает стандартные функции Python, включая параллельную обработку.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/AnswerDotAI/fastcore)
@Python_Community_ru
https://t.me/dataSovety/4212
💡 Она предлагает функции для тестирования, многократной диспетчеризации, композиции объектов и функционального программирования. Fastcore внедряет возможности из других языков, таких как множественная диспетчеризация из Julia и миксины из Ruby, а также улучшает стандартные функции Python, включая параллельную обработку.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/AnswerDotAI/fastcore)
@Python_Community_ru
https://t.me/dataSovety/4212
Forwarded from дата инженеретта
А вы знали, что в питоне так можно?
Собрала несколько кейсов, о которых вы могли даже не подозревать:
1️⃣ Имя функции - это переменная, и этому имени мы можем присвоить что угодно:
Естественно, после переопределения все предыдущие возможности перестают действовать
2️⃣ Та же история с модулями:
3️⃣ При импорте модулей существующие переменные перезаписываются:
4️⃣ А переменные после цикла остаются существовать:
#python_tips
Собрала несколько кейсов, о которых вы могли даже не подозревать:
def func():
print('hi')
func()
# hi
func = -1
func()
# Traceback (most recent call last):
# File "<stdin>", line 1, in <module>
# TypeError: 'int' object is not callable
Естественно, после переопределения все предыдущие возможности перестают действовать
import math
type(math)
# <class 'module'>
math = -1
type(math)
# <class 'int'>
x = 2
from mymodule import x
print(x)
# 'new_value'
for i in range(2):
print(i)
print(i) # 2
#python_tips
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Data Whisperer
The Python Paradox
В 2004 году Пол Грэм заявил, что Python-программисты в среднем сообразительнее Java-разработчиков.
Не потому что Java - плохой язык, а потому что Python тогда был нишевым инструментом, который учили не ради работы, а из любви к кодингу.
И эта идея до сих пор взрывает мозг: если компания пишет софт на непрактичном языке, она ловит самых увлеченных.
Толпы новичков, тонны шаблонного кода, а энтузиасты уже смотрят в сторону Zig.
Что делать?
Даже если у вас legacy на Java, дайте таким людям модуль на Kotlin - они его оживят.
Google до сих пор в Java-вакансиях спрашивает про Python. Потому что знает: это маркёр любви к коду.
Python из хобби стал мейнстримом. С Go та же история. Эзотерика сегодня - завтра хайп.
Даже среди Java-программистов есть гики - их видно по опенсорсу и странным хобби вроде сборки своих IDE.
Парадокс Грэма - не про языки. Это про выбор людей, которые не ищут лёгких путей. Такие есть везде.
Просто в нишевых языках их концентрация выше.
А вы как думаете?
Вот если бы вам пришлось нанимать команду - взяли бы Java-спеца с 10 годами опыта или того парня с кучей проектов на Haskell?
@data_whisperer
В 2004 году Пол Грэм заявил, что Python-программисты в среднем сообразительнее Java-разработчиков.
Не потому что Java - плохой язык, а потому что Python тогда был нишевым инструментом, который учили не ради работы, а из любви к кодингу.
И эта идея до сих пор взрывает мозг: если компания пишет софт на непрактичном языке, она ловит самых увлеченных.
Rust/Elixir vs Java/PHP - первые чаще привлекают тех, кто готов гореть проектом, а не просто трекать часы.Go - идеальный пример, как простота и популярность убивают среднюю температуру по больнице. Синтаксис - легче некуда, зарплаты - выше крыши. Итог? Толпы новичков, тонны шаблонного кода, а энтузиасты уже смотрят в сторону Zig.
Что делать?
Компаниям - ищите в резюме проекты на бесполезных языках. Человек пишет на Erlang в 2025? Это как татуировка программист-фанатик.Даже если у вас legacy на Java, дайте таким людям модуль на Kotlin - они его оживят.
Разработчикам - учите то, от чего горят глаза. Не Go потому что модно, а Elixir потому что офигенно.Google до сих пор в Java-вакансиях спрашивает про Python. Потому что знает: это маркёр любви к коду.
Python из хобби стал мейнстримом. С Go та же история. Эзотерика сегодня - завтра хайп.
Даже среди Java-программистов есть гики - их видно по опенсорсу и странным хобби вроде сборки своих IDE.
Личное мнение:Парадокс Грэма - не про языки. Это про выбор людей, которые не ищут лёгких путей. Такие есть везде.
Просто в нишевых языках их концентрация выше.
А вы как думаете?
Вот если бы вам пришлось нанимать команду - взяли бы Java-спеца с 10 годами опыта или того парня с кучей проектов на Haskell?
@data_whisperer
Forwarded from Python/ django
1. 30-Days-Of-Python — 30-дневный челлендж по основам Python.
2. Python Basics — азы Python для новичков, просто и с примерами.
3. Learn Python — справочник с кодом, пояснениями и практикой.
4. Python Guide — гайд по практикам, инструментам и сложным темам.
5. Learn Python 3 — руководство по Python 3 с практикой для начинающих.
6. Python Programming Exercises — 100+ задач по Python.
7. Coding Problems — алгоритмы и структуры данных для собесов.
8. Project-Based-Learning — Python через реальные проекты.
9. Projects — идеи проектов для прокачки навыков.
10. 100-Days-Of-ML-Code — ML на Python шаг за шагом.
11. TheAlgorithms/Python — алгоритмы и структуры данных на Python.
12. Amazing-Python-Scripts — полезные скрипты: от утилит до автоматизации.
13. Geekcomputers/Python — скрипты для сети, файлов и задач.
14. Materials — код и проекты от Real Python.
15. Awesome Python — топ фреймворков, библиотек и ресурсов.
16. 30-Seconds-of-Python — короткие сниппеты для быстрых решений.
17. Python Reference — скрипты, туториалы и лайфхаки.
#python #github #learning
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM