Новости PEP 614 — грамматические послабления для декораторов.

https://www.python.org/dev/peps/pep-0614/

Курс по библиотеке pandas для начинающих.

https://youtu.be/yzIMircGU5I

Создание простого веб-приложения с использованием Flask и MongoDB.

https://morioh.com/p/9451f1260fe2

Хочешь стать Python-разработчиком?
Пройди бесплатный интенсив: ▶ https://clc.to/awocgA.

Почему Python — отличный выбор для начинающих?
✔ Обладает простым синтаксисом.
✔ Применим почти во всех областях разработки.
✔ Востребован на рынке труда, в том числе компаниями-гигантами (Google, Facebook, Microsoft).

🎁 На интенсиве ты создашь программу для автоматического подбора паролей. Авторы трёх лучших проектов выиграют сертификат на 30 000 рублей для обучения в онлайн-университете Skillbox.

Web Scraping with Python: Collecting More Data from the Modern Web (2018)

Написав простую автоматизированную программу, вы можете запрашивать информацию с веб-серверов, и анализировать данные для получения необходимой информации. Расширенное издание этой книги не только познакомит вас с веб-скрейпингом, но и послужит практическим руководством по сбору практически всех типов данных из современного интернета.

Очистка входных строковых данных

Задача очистки данных, вводимых пользователем, актуальна практически для любой программы.

📌 Иногда данные можно очистить с помощью регулярного выражения.

📌 Но в случаях, когда задача усложняется, можно применить более удачный способ её решения. Здесь пробельные символы "\n" и "\t" заменяются на обычные пробелы, а символ "\r" удаляется из строки полностью.

✏️ Это – простой пример, но мы можем его расширить, создавая таблицы переназначения символов с использованием пакета unicodedata и его функции combining().

Такой подход позволяет убирать из строк всё то, что там не нужно.

Посмотреть код

#tips

курс от АНБ по Python

В прикрепленном файле вы найдете немного отредактированную четырехсотстраничную распечатку учебного курса COMP 3321 по Python, который преподается в АНБ.

Данный курс содержит краткое введение в Python от его создателя Гвидо ван Россума и объясняет, для чего этот язык подходит лучше всего, например, для автоматизации задач, создания веб-приложений или проведения углубленных математических исследований.

Объявление нескольких конструкторов в классе

Перегрузка функций – это одна из возможностей, весьма широко используемых в различных языках программирования, но не в Python.

📌 Хотя в Python нельзя перегрузить обычную функцию, можно пользоваться чем-то вроде перегрузки конструкторов с использованием методов класса.

📌 Конечно, вместо использования методов класса, можно поместить всю логику альтернативных конструкторов в __init__ и решить задачу с использованием *args, **kwargs и множества выражений if.

✏️ В результате может получиться рабочий код, но этот код будет тяжело читать и поддерживать. Тут можно порекомендовать поместить минимум логики в __init__ и выполнить все операции в отдельных методах/конструкторах.

✏️ При таком подходе в нашем распоряжении окажется чистый код, с которым удобно будет работать и автору этого кода, и тому, кто этим кодом будет пользоваться.

Посмотреть код

Простейший парсер прокси

📌 Для реализации нам потребуется библиотека proxybroker, и одна асинхронная функция для записи в файл.

📌 С помощью переменной limit можно задавать количество адресов.

✏️ В функции grab, кроме того, можно задавать types=['HTTP', 'HTTPS']

Посмотреть код

​​Параметры в iter

📌 Обычно built-in функция iter() возвращает итератор от переданной последовательности.

📌 Однако, можно передать два параметра. В таком случае, первый параметр должен быть callable-объектом, а второй — результатом вызова первого объекта, на котором нужно остановить итерирование.

Как пример, считывание данных из файла по кускам длины 64, до первого вхождения пустой строчки.

#iter

Как подружить Python и базы данных SQL. Подробное руководство

Рассказываем, как связать Python и реляционные базы данных трёх типов: SQLite, MySQL и PostgreSQL. Зная одну библиотеку для работы с SQL, вы легко разберетесь в остальных.

https://proglib.io/p/kak-podruzhit-python-i-bazy-dannyh-sql-podrobnoe-rukovodstvo-2020-02-27

​Мы так и не определились, считать ли Python Core-разработчиком заведующего разработкой Pytest и Hypothesis, помогите нам 🤔

В любом случаем, ждём доклад «Sufficiently Advanced Testing» с нетерпением.

🗂 Zac Hatfield-Dodds — Core-разработчик библиотеки для написания unit-тестов и мэйнтейнер Pytest. В ходе доклада Зак поделится своим мнением о современном тестировании и обсудит с гостями конференции их вопросы.

видимо каждый накостылил себе библиотеку для конфигурации)
https://github.com/shocking-rodents/magic-settings

Объёмная статья о поведении None в Python.

https://realpython.com/null-in-python/

​​Находим соответствия в строках

Предположим, мы попали в ситуацию, когда нам понадобилось найти в списке слова, похожие на некую входную строку. Решить эту задачу можно с помощью built-in модуля difflib.

Данный метод ищет "наилучшие" возможные совпадения. Первый аргумент задаёт искомую строку, второй аргумент задаёт список, в котором выполняется поиск.

Также в метод можно передать необязательный аргумент n, который задаёт максимальное число возвращаемых совпадений.

Python позволяет перегружать множество различных операторов, и оператор shift является одним из них. Вот пример того, как создать композицию функции с помощью этого оператора. Здесь эти знаки показывают направление потока данных:

 collections import deque
from math import sqrt


class Compose:
    def __init__(self):
        self._functions = deque()

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        result = None
        for f in self._functions:
            result = f(*args, **kwargs)
            args = [result]
            kwargs = dict()
        return result

    def __rshift__(self, f):
        self._functions.append(f)
        return self

    def __lshift__(self, f):
        self._functions.appendleft(f)
        return self


compose = Compose


sqrt_abs = (compose() << sqrt << abs)
sqrt_abs2 = (compose() >> abs >> sqrt)

print(sqrt_abs(-4))  # 2.0
print(sqrt_abs2(-4))  # 2.0

​​Приветствую всех!
Сегодня мы познакомимся с историей создания Python.

Разработка языка Python была начата в конце 1980-х годов сотрудником голландского института CWI Гвидо ван Россумом.
Для распределённой ОС Amoeba требовался расширяемый скриптовый язык, и Гвидо начал писать Python на досуге, позаимствовав некоторые наработки для языка ABC (Гвидо участвовал в разработке этого языка, ориентированного на обучение программированию).
В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в группе новостей alt.sources.
С самого начала Python проектировался как объектно-ориентированный язык.

3 декабря 2008 года, после длительного тестирования, вышла первая версия Python 3000 (или Python 3.0, также используется сокращение Py3k).
В Python 3000 устранены многие недостатки архитектуры с максимально возможным (но не полным) сохранением совместимости со старыми версиями Python.
На сегодня поддерживаются обе ветви развития (Python 3.x и 2.x), но поддержка Python 2.7 заканчивается в 2020 году.

Итак, мы узнали на чуточку больше про Python!

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 1: Чтение данных из csv файла

Продолжаем работать с pandas.
Эта часть показывает способ обработки данных, хранящихся в формате csv, а также построение простейших графиков.