​Tips & Tricks. Python *args и **kwargs

Давайте рассмотрим, что такое *args и **kwargs, и чем они полезны. Для этого разберем пару простых примеров.

Читать статью

#tipsandtricks #функции

​​Но решение достаточно простое: можно использовать декоратор wraps из модуля functools. Он подменяет определённые аргументы, docstring и названия так, что функция не меняется.

Оборачиваем этим декоратором ту функцию, которая возвращается в качестве уже новой. В аргументы передаём ту, которую изначально декорируем.

Подобный трюк не необходим, но крайне желателен в каждом декораторе.

​​Здесь мы добавили ещё один уровень функций и принимаемый аргумент.

По сути это тот же декоратор, который при вызове возвращает декоратор... Но фактически, правильнее называть этой фабрикой декораторов. Но если не заморачиваться, то просто запомните этот приём как "декоратор с параметрами".

​​Далее поменяем слегка условную конструкцию, так как теперь надо сравнивать с переданным access_level, а не просто с 'admin'.

Домашнее задание

К темам итераторов, генераторов и прочего особо нечего дать, так как это просто надо знать. А вот декораторы лучше уметь применять на практике, поэтому именно по ним и будет домашнее задание.

Задание 1. Написать декоратор timing, замеряющий время выполнения функции.

Задание 2. Продвинутое задание. Модифицировать декоратор из прошлого задания таким образом, чтобы он выполнял декорируемую функцию iters раз, а затем выводил среднее время выполнения.

​​Решение задания 1

​​Решение задания 2

не удивительно) ты же видишь это, почти 50 на 50

Меня вот этот факт удивил

На youtube мне теперь рекомендую множество курсов - про SQL, про Python, сегодня даже про Burning Man посмотрел с детьми. Мне очень понравилась эта лекция про Python. (Если уже хотите питонить, то думаю очень полезный курс)

Лектор классно заметил, что не надо учить синтаксис языка. А именно это мы и делаем (мы это люди без ИТ образования). Нужно учить фундаментальные вещи. Точно также как и в data engineering, мы не учим инструменты, мы учим фундаментальные вещи в аналитике. Просто пример, я работаю в Alexa, со мной работает много крутых Data Scientist, Applied Researchers, Phd из топовых университетов, но при этим мои знания им полезные, и я им помогаю творить, опираясь на базовые принципы интграции данных, способов хранения и обработки данных.

Тебе не нужно это дерьмо

Карантин - лучшее время, чтобы учиться новому и команда Drylabs подготовила для этого отличную возможность!

Итак, с 6-го по 17-е апреля CTO Wemake.services и сооснователь Drylabs Никита Соболев проведёт серию из 6 вебинаров и поможет прокачаться по самым актуальным направлениям Python-разработки. Всего будет затронуто 5 тем:

1. Управление зависимостями: Никита коммитил в pipenv и poetry еще три года назад
2. Типизация: Никита поддерживает официальную типизацию для Django, коммитил в mypy и создал один из самых сложных (?) типизированных проектов в Python: returns
3 Тестирование: Никита член организации pytest на Github и создатель нескольких плагинов к нему
4. Требования: Никита уже 10 лет общается с заказчиками, собирает требования и пишет документацию на работе. Поддерживает документацию на десятках open-source библиотеках
5. Логика: Никита один из создателей набора библиотек dry-python для написания бизнес логики в Python.

Вебинары проходят в течение двух недель по понедельникам, средам и пятницам в 19 часов по московскому времени. Стоимость каждого из них - 3500 рублей. Не теряйте возможность прокачаться во время карантина, читайте программу и регистрируйтесь тут - https://drylabs.io/py-quarantine!

Продолжаем ждать Moscow Python Conf++!

За последние двадцать лет рефакторинг сильно изменился. Раньше приходилось вносить множество правок руками, а потом часами отлавливать ошибки копипасты. Сейчас нам достаточно выбрать «Refactor» в контекстном меню PyCharm и в один клик, полностью автоматически, внести изменения в код любого размера.

Но иногда волшебные тулзы не справляются. Например, если мы успешно внедрили flake8 и получили множество мелких замечаний к коду. Пока нет автоматического рефакторинга «сделать все хоошо», autopep8 с таким не справится. А вносить тысячи мелких изменений вручную — так себе идея.

🗂 Владимир Протасов (Parallels) в своем докладе расскажет интересные истории из своей богатой практики: с какими рефакторингами сталкивалась за годы его команда, когда автоматика работала, а когда не справлялась. И для тех случаев, когда автоматика не смогла, Владимир расскажет и покажет собственную автоматику: как можно быстро создавать небольшие утилиты на Python, способные разобрать кодовую базу на AST, внести изменения и сохранить их обратно как код.

Все сказанное основано на реальных событиях и личном опыте, так что если у вас давно лежат в беклоге задачи по массовым изменениям в коде — приходите обсудить!

народ, кто-нибудь в курсе, есть ли запись/статья по этому митапу?

https://events.yandex.ru/events/pytup-26-02-2020?openTalkDescription=342-743

А вот ресурсы на русском про Python https://pythonworld.ru/samouchitel-python

Что нового в PyCharm 2020.1?

https://proglib.io/w/4d424e72

Модуль, проверяющий на отсутствие Docstring.

https://proglib.io/w/73db2e91