"Хитрый Питон" Михаил Корнеев, Григорий Петров и другие прекрасные спикеры сочинского Pycon Weekend: https://habr.com/ru/company/it_people/blog/545554/

Авторский перевод статьи CTO Drylabs.io Никиты Соболева о тестах как части приложения и о том как dry-python/returns помогает в их разработке.
https://habr.com/ru/post/545646/

Результаты опроса разработчиков Python 2020.

https://proglib.io/w/43355e78

​Tips & Tricks. Удаляем дубликаты из списка в Python

Рассмотрели на примере, как удалять дубликаты из списка, преобразовав его во множество.

Читать статью

#списки

​Топ-10 IDE и редакторов кода для Python в 2021 году

Писать код на Python можно и в простом текстовом редакторе, однако использование специального редактора кода или IDE с дополнительным инструментарием может существенно улучшить продуктивность работы.

Читать статью

База данных на минималках

Встроенный модуль shelve позволяет сохранять и читать произвольные данные. Таким образом, можно сохранять любые Python объекты для дальнейшего использования.

Доступ к данным осуществляется с помощью ключей, как и в случае со словарями. А метод shelve.open поддерживает протокол контекстного менеджера, то есть можно не вызывать метод close.

В документации заявляют, что такая база данных является "надежной". Но учитывая, что shelve написан на pickle, его стоит использовать только в совсем маленьких проектах.

#shelve

Сохраняем бинарные данные

Модуль pickle, который мы затронули в прошлом посте, реализует двоичные протоколы для сериализации и десериализации объектов. Вы можете сохранить любой объект, если возможно перевести каждый его атрибут в двоичный вид.

Но классы, функции и методы сохранить не получится. Здесь также важно понимать, что при сохранении объекта сохраняется строка, указывающая, к какому классу относится этот объект.

Однако будьте осторожнее, pickle не защищен от ошибочных или вредоносных данных. Никогда не извлекайте данные, полученные из ненадежных или не прошедших проверку подлинности источников.

#pickle

Как Enumerate работает в Python.

https://proglib.io/w/513c5437

​​📄Модули🐍

Программы на Python содержат тысячи, десятки тысяч и сотни тысяч строк кода (есть проекты с миллионами). В таких условиях одним файлом с кодом не обойдёшься — его нужно разбивать на части. Для получения доступа к коду, который находится в других файлах, в Python реализован механизм модулей.

Модули и импортирование
Итак, файл с кодом на Python называется модулем. Имя модуля соответствует имени файла, поэтому файлы в Python принято называть в стиле "snake_case" (отметьте иронию: Python — питон — змея — snake — snake_case). Одни модули могут использовать содержимое других, если импортируют эти другие модули с помощью инструкции import.
Строго говоря, в Python импортировать модули можно несколькими способами:
импортировать сам модуль
импортировать отдельные определения из модуля
импортировать всё содержимое модуля сразу
Импортирование модуля
Рассмотрим применение первого способа — импортирование модуля целиком. Главное удобство упоминания модуля по имени: глядя на код, мы сразу видим, что используемая переменная или вызываемая функция — это часть конкретного модуля.
Синтаксис импорта: import <имя_модуля (без суффикса ".py")>
Всё просто: после ключевого слова import указываем имя модуля (файла). Но при этом суффикс .py в имени надо опустить. То есть, к примеру, для модуля с именем my_module.py в инструкции импорта достаточно прописать my_module, а полный вид инструкции будет таким: import my_module.
В модуле (файле) с именем greeting.py определим функцию say_hi и переменную name:
# file: greeting.py
def say_hi():
print('Hi!')

name = 'Bob'
А в модуле с именем main.py сделаем импорт содержимого модуля greeting.py:
# file: main.py
import greeting # заметьте, расширение ".py" не указывается!

print(greeting.name) # => Bob
greeting.say_hi() # => Hi!
Импортирование модуля в таком виде делает модуль доступным по имени — в данном случае это greeting. К содержимому же модуля можно обратиться, как говорят, "через точку". Причём можно как получать доступ к переменным (greeting.name), так и вызывать функции модуля (greeting.say_hi()).
Импортирование отдельных определений
Синтаксис импорта: from <имя_модуля (без суффикса ".py")> import <список определений>.
Иногда из всего модуля нужна пара функций или переменных, а имя модуля слишком длинное, чтобы писать его каждый раз. Здесь нам может пригодиться следующий вариант использования инструкции import:
# file: main.py
from greeting import say_hi, name
print(name) # используем переменную
say_hi() # вызываем функцию
Здесь после ключевого слова from указано имя модуля, а затем после ключевого слова import — имена определений из этого модуля, которые мы в дальнейшем хотим использовать напрямую (а не "через точку").
В следующем уроке мы рассмотрим третий вариант импортирования модуля ("импорт всего содержимого") и в целом немного углубим наши познания в этой теме.

17 вопросов и ответов с собеседований по Python.

https://proglib.io/w/6a235765

Friendly-traceback: тестирование с реальным Python.

https://proglib.io/w/f86417b5

Что возвращает оператор += в Python?

https://proglib.io/w/032e5be6

​Tips & Tricks. Сколько времени занимает работа вашей функции?

При помощи модуля time можно узнать, сколько времени необходимо для выполнения кода. Пример - в заметке.

Читать статью

#модули

В ближайшем будущем в Python индексирование может начать поддерживать аргументы-ключевые слова. Например, matrix[row = 20, col = 40]. Больше об этом в документации PEP 637:

https://proglib.io/w/8fbd6473

Сделайте тесты частью вашего приложения.

https://proglib.io/w/939d281d

Часто, при написании программы нам нужно передать в нее какие-то секретные данные - пароль к базе данных, ключи к облачным сервисам и т.д. Указание этих данных в коде может создать много проблем. В новом видео я покажу, как использовать переменные окружения для конфигурирования своих приложений https://www.youtube.com/watch?v=ZuM38Lkxzuw

Интересное использование self и reduce().

https://proglib.io/w/34a2447e

Альтернативный синтаксис лямбда-выражений в Python.

https://proglib.io/w/d13b4b1e

Примеры проектов по машинному обучению — 10 лучших

https://teletype.in/@python_lounge/top10mlproject

Обсудить можно в нашем чате

ООП на Python: концепции, принципы и примеры реализации
Программирование на Python допускает различные методологии, но в его основе лежит объектный подход, поэтому работать в стиле ООП на Python очень просто.
Подробно с примеры с теорией изложены ниже по ссылке.
https://telegra.ph/OOP-na-Python-koncepcii-principy-i-primery-realizacii-03-11

Обсудить можно в нашем чате.