Будем благодарны за вашу поддержку Python Software Foundation:
For the 1st the PSF is participating in Giving Tuesday, December 3rd. By giving, you support sprints, meetups, community events, Python documentation, fiscal sponsorships, software development, and community projects. https://www.python.org/psf/donations/2019-giving-tuesday-drive/

Будем благодарны за вашу поддержку Python Software Foundation:
For the 1st the PSF is participating in Giving Tuesday, December 3rd. By giving, you support sprints, meetups, community events, Python documentation, fiscal sponsorships, software development, and community projects. https://www.python.org/psf/donations/2019-giving-tuesday-drive/

#chat https://t.me/ru_python

Гид по множественному присваиванию

Уверена, что множественное присваивание в Python видели все. Выглядит оно вот так:

>>> x, y, z = 1, 2, 3
>>> x
1
>>> z
3

На самом деле на низком уровне создается tuple и в цикле инициализируется значениями 1, 2, 3. Поэтому с тем же успехом можно не опускать скобки и написать вот так:

>>> (x, y, z) = (1, 2, 3)
>>> x
1
>>> z
3

И это тоже сработает. Поэтому множественное присваивание еще называют tuple unpacking. Да и чаще всего его, кажется, используют именно с кортежами. Но вообще так можно писать с любыми iterable типами:

>>> x, y = [1, 2]
>>> y
2

И со строками тоже:

>>> x, y = 'hi'
>>> x
'h'
>>> y
'i'

Множественное присваивание, если применять его с оператором *, позволяет делать еще вот такие крутые штуки:

>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> first, *rest = numbers
>>> first
1
>>> rest
[2, 3, 4, 5, 6]

По сути * здесь заменяет слайсы. С тем же успехом можно было написать:

>>> first, last = numbers[0], numbers[1:]
>>> first
1
>>> last
[2, 3, 4, 5, 6]

Но через распаковку получается читаемее. Можно даже <<вырезать>> середину:

>>> first, *middle, last = numbers

И если вам не нужны все промежуточные индексы, то хороший тон это вообще использовать нижнее подчеркивание:

>>> first, *_, last = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

Кстати, если речь о вложенных объектах, то обратите внимание, что копия будет глубокой:

>>> color, point = ('blue', (0, 0, 255))
>>> color
'blue'
>>> point
(0, 0, 255)

В некоторых случаях это очень удобно.

В общем, множественное присваивание можно использовать не только с кортежами, но и списками, строками и любыми iterable типами. Его плюс в том, что оно позволяет не использовать индексы, а значит, уменьшает склонность к ошибкам и делает код читаемее. А еще оно используется в <<args, kwargs>> синтаксисе, который часто смущает начинающих, но об этом в следующий раз. 🐠

#ch #channel #meetup #meetups https://t.me/pybreakfast

​​Хотя многие уже планируют Новый год, на Хабре по-прежнему выходят актуальные материалы — а в Питере будет встреча сообщества C++.

Участвуй
🚶‍♂️19 декабря, четверг — Санкт-Петербург — C++ Party. Итоги встречи комитета C++ в Белфасте и рассказ об управлении состоянием при компиляции.

Читай
📖В некотором царстве, не в «спринговом» государстве. Расшифровка доклада о мощном опенсорсном Java-фреймворке.
📖Искусственный интеллект с фломастером. Как мы тренировали нейросеть BERT находить опечатки в новостях.
📖Как устроено тестирование фронтенда в Яндекс.Маркете и почему мы отказываемся от еженедельных релизов.

Смотри
🎥Cloud Lab. Партнёры Яндекс.Облака рассказали о сложных проектах, в которых они задействовали Kubernetes, CI/CD и аналитику данных.
🎥Большой Pytup. Восемь докладов про Python от руководителей групп, разработчиков и экспертов из Booking․com, Тинькофф Банка, СКБ Контур и Яндекса.

❄️ BDD-фреймворки автоматизации существуют в любом языке программирования, и Python — не исключение. В этой статье мы сравним основные из них.

👉🏻 ПОДРОБНЕЕ

✅ Специализированный курс «Python QA Engineer» позволит узнать, как решаются задачи автоматизации тестирования на реальных проектах с использованием языка Python. Освоив образовательную программу, вы получите навыки решения основных задач в области автоматизации тестирования веб-приложений.

🎄 Изучайте программу, проходите вступительное тестирование и присоединяйтесь к новой группе по специальной новогодней цене🎄

https://t.me/python_in_depth #ch

Материалы

Уже не в первый раз в фидбэке просите посоветовать материалы по Python. В этом посте подборка ресурсов, которые нравятся мне самой. Фактически, конечно, это реклама, которой мне хотелось на канале избежать, но раз такой запрос, то поехали.

Люди часто учатся на платных курсах, потому что это заставляет их ответственнее подходить к обучению: раз вложился деньгами, то надо закрывать дедлайны. Но я сама глубоко травмирована системной образования с сессиями. Я считаю, что обучение это процесс личный, даже интимный, и надо давать студентам время. Иначе люди начинают либо забивать, либо сдавать домашки, не понимая их, либо ненавидеть процесс. Поэтому ниже набор бесплатных или условно бесплатных курсов и лекций, которые можно пройти в своем темпе. По возрастанию сложности:

🐟Базовый курс по Python (циклы, словари/строки/списки и прочие основы языка) есть на Stepik.

🐟Еще есть хороший обзорный курс на Coursera. Сначала основы языка, потом более продвинуто: детали, ООП на Python, тестирование, многопоточность, асинхронность и веб-программирование. Мне нравится, что все подробно, с примерами, с задачами на грейдере и близко к реальному миру.

🐟Дока к языку — это must. Можно начать с PEP8, PEP20 и FAQ.

🐟Для начинающих мне нравится Дэн Бейдер <<Чистый Пайтон>>. Книжка базовая, но очень человечная, автор объясняет вещи простым языком и дает примеры из своего опыта разработки. Но перед покупкой книжки советую посмотреть бложек, потому что книга сделана по его мотивам, только тексты расположены в порядке, удобном для усвоения.

🐟Часто рекомендуют Лутца <<Изучаем Python>> в двух томах, но я его не очень люблю. Есть такой буддистский коан, в котором учитель льет чай в чашку ученика, пока чай не начинает литься через край. Так же происходит, когда мы пытаемся слишком быстро что-то усвоить и в действительности материал не укладывается в голове. ИМХО, сложность в Лутце растет слишком быстро, но если это и в кайф, то вперед.

🐟В Питере, на моей исторической родине, есть Computer Science Center. Это что-то вроде независимой магистратуры, где дают прекрасное образование, читают курсы по программированию и открытые тематические лекции. У них есть канал на YouTube, где можно заценить уровень ребят. Очень советую этот курс по Python за глубину и хорошую проработку материала. На их канале есть и другие курсы.

🐟Если хотите с головой окунуться в многопоточность, асинхронность и разобраться, что такое GIL, есть великолепные доклады с ливкодингом от гуру Python Дэвида Бизли.

🐟И если все еще не хватает хардкора, то Филип Гуо на протяжении 10 лекций разбирается в исходниках CPython.

Не то чтобы это был необходимый запас для разработки, но если начал рекомендовать курсы, становится трудно остановиться. Еще есть алгоритмы (1, 2), основы линукса (1, 2), bash, сетей, git и баз данных(1, 2). Можно дополнить пет-проектом и наскребете аналог одного-двух лет бакалавриата по специальности.

А еще и всегда можно оставаться на канале Python in depth, я здесь говорю о простых и сложных штуках. Если есть еще какие-нибудь запросы, пишите в фидбэк, обсудим.

PS: Кстати, о Coursera. Если курс покупать не хочется или нет возможности, то многие курсы там можно пройти в режиме слушателя. Обычно это означает доступ ко всем видео и некоторым задачам, но сертификат получить будет нельзя. Если ситуация с деньгами сложная, а сертификат хочется, то можно написать письмо (загуглите, как это сделать), чтобы курс открыли бесплатно. Обычно Coursera лояльны в этом отношении и с высокой вероятностью идут навстречу.

Учитесь и берегите себя! Всем классной, вашей, продуктивной недели. 🐠

Материалы

Уже не в первый раз в фидбэке просите посоветовать материалы по Python. В этом посте подборка ресурсов, которые нравятся мне самой. Фактически, конечно, это реклама, которой мне хотелось на канале избежать, но раз такой запрос, то поехали.

Люди часто учатся на платных курсах, потому что это заставляет их ответственнее подходить к обучению: раз вложился деньгами, то надо закрывать дедлайны. Но я сама несколько травмирована системой образования с сессиями. Я считаю, что обучение это процесс личный, даже интимный, и надо давать студентам время. Иначе люди начинают либо забивать, либо сдавать домашки, не понимая их, либо ненавидеть процесс. Поэтому ниже набор бесплатных или условно бесплатных курсов и лекций, которые можно пройти в своем темпе. По возрастанию сложности:

🐟Базовый курс по Python (циклы, словари/строки/списки и прочие основы языка) есть на Stepik.

🐟Еще есть хорошая специализация на Coursera. Сначала основы языка, потом более продвинуто: детали, ООП на Python, тестирование, многопоточность, асинхронность и веб-программирование. Мне нравится, что все подробно, с примерами, с задачами на грейдере и близко к реальному миру.

🐟Дока к языку — это must. Можно начать с PEP8, PEP20 и FAQ.

🐟Для начинающих мне нравится Дэн Бейдер <<Чистый Пайтон>>. Книжка базовая, но очень человечная, автор объясняет вещи простым языком и дает примеры из своего опыта разработки. Но перед покупкой книжки советую посмотреть бложек, потому что книга сделана по его мотивам, только тексты расположены в порядке, удобном для усвоения.

🐟Часто рекомендуют Лутца <<Изучаем Python>> в двух томах, но я его не очень люблю. Есть такой буддистский коан, в котором учитель льет чай в чашку ученика, пока чай не начинает литься через край. Так же происходит, когда мы пытаемся слишком быстро что-то усвоить и в действительности материал не укладывается в голове. ИМХО, сложность в Лутце растет слишком быстро, но если это и в кайф, то вперед.

🐟В Питере, на моей исторической родине, есть Computer Science Center. Это что-то вроде независимой магистратуры, где дают прекрасное образование, читают курсы по программированию и открытые тематические лекции. У них есть бомбический канал на YouTube, где можно заценить уровень ребят. Очень советую этот курс по Python за глубину и хорошую проработку материала. На канале есть и другие курсы.

🐟Если хотите с головой окунуться в многопоточность, асинхронность и разобраться, что такое GIL, есть великолепные доклады с ливкодингом от гуру Python Дэвида Бизли.

🐟И если все еще не хватает хардкора, то Филип Гуо на протяжении 10 лекций разбирается в исходниках CPython. Это прям самое крутое из того, что находила в последнее время.

Не то чтобы это был необходимый запас для разработки, но если начал рекомендовать курсы, становится трудно остановиться. Еще есть алгоритмы (1, 2), основы линукса (1, 2), bash, сетей, git и баз данных(1, 2). Можно дополнить пет-проектом и наскребете аналог одного-двух лет бакалавриата по специальности.

А еще всегда можно оставаться на канале Python in depth, я здесь говорю о простых и сложных штуках. Если есть еще какие-нибудь запросы или можете чем-нибудь дополнить мой список, пишите в фидбэк, обсудим.

PS: Кстати, о Coursera. Если курс покупать не хочется или нет возможности, то многие курсы там можно пройти в режиме слушателя. Обычно это означает доступ ко всем видео и некоторым задачам, но сертификат получить будет нельзя. Если ситуация с деньгами сложная, а сертификат хочется, то можно написать письмо (загуглите, как это сделать), чтобы курс открыли бесплатно. Обычно Coursera лояльны в этом отношении и с высокой вероятностью идут навстречу.

Учитесь и берегите себя! Всем классной, вашей, продуктивной недели. 🐠

#лекции #курсы #век_живи #основы

TM FEED
[Перевод] Юнит-тесты на Python: Быстрый старт
https://habr.com/ru/post/481806/
Tags: Блог компании OTUS. Онлайн-образование, Python, Тестирование веб-сервисов, Unittest, Unit Testing, QA, Testing
Author MaxRokatansky on #habrahabr
@