Python: простые, но полезные советы по оптимизации кода — Академия Яндекса
https://academy.yandex.ru/posts/python-prostye-no-poleznye-sovety-po-optimizatsii-koda

Очень хороший курс от Udemy «Python 3 - программирование для начинающих»

Все раскладывают по полочкам, от А до Я. Язык очень популярный, функциональный и относительно простой в изучении. В конце статьи ссылка на сегодняшний вебинар от Geekbrains по созданию Телеграм-ботов, не пропустите!
Читайте описание и качайте (https://goo.gl/KKCW71)

Или сразу качайте (https://goo.gl/Wc8onq)

🔥Курс по Python за 20000 рублей для вас бесплатно!

Если я не ошибаюсь, то это самый свежий слив по Python. Качайте материал и прокачивайте свои навыки!

Python - относительно простой и функциональный язык, который можно использовать для решения множества задач в разных сферах. В статье как обычно описание и бонусные материалы от меня.
Читайте статью и качайте (https://goo.gl/LiQMHA)

Или сразу качайте курс (https://goo.gl/2QVRrh)
Пароль: slivytg

смотря какой результат ожидаешь) fastapi это если ты хочешь сделать proxy для той апи (возможно я ошибаюсь, может колеги поправят).

если ты хочешь дать пользователю выбор, использовать твою либу в блокирующем или не блокирующем режиме, то поиграться с asyncio.Lock/Semaphore, или разделить на 2 модуля (например import mylib.blocking и import mylib.aio)

Глянь на https://github.com/miyakogi/syncer. Я как раз планирую решать схожую задачу как раз с ним.

Python Academy
Современная образовательная организация в сфере IT

Задать вопрос: @python_academy_robot

Основатели: @a1f20 и @dartrisen
https://t.me/python_academy

TM FEED
[Перевод] Новые фичи Python 3.8 и самое время перейти с Python 2
https://habr.com/ru/post/483276/
Tags: Python, Программирование, Python 3.8
Author germn on #habrahabr
@

​​Введение в декораторы

В нескольких следующих постах я хочу поговорить о декораторах. Будет базовое определение, мотивация их использовать, всякие хитрости, а еще куча примеров.

Прежде, чем говорить о декораторах, нужно кое-то узнать о функциях в Python. Допустим, у нас есть функция, которая здоровается с Юпи:

def hey_Jupi():
print("Привет, Юпи!")

Функции в Python -- это объекты первого класса, ничем не хуже, чем int'ы или словари. Это значит, что:

🐙 Функцию можно присвоить переменной:

say_hi = hey_Jupi
say_hi()
# Привет, Юпи!

🐙 Функцию можно вернуть из функции:

def wrapper(func):
print("Юпи пришла.")
return func

hello_Jupi = wrapper(hey_Jupi)
# Юпи пришла.
hello_Jupi()
# Привет, Юпи!

🐙 Функцию можно определить внутри другой функции:

def deco(func):
def wrapper():
print("Юпи пришла.")
func()
return wrapper

hey_Jupi = deco(hey_Jupi)
hey_Jupi()
# Юпи пришла.
# Привет, Юпи!

Смотрите, что получилось на последнем шаге. На этапе создания deco никакой код не выполняется -- мы заходим в deco, видим, что здесь определена функция wrapper и возвращаем ее. Таким образом мы подменяем исходную hey_Jupi на wrapper и получаем новое поведение hey_Jupi, не изменяя ее код!

Это и назвается декоратор. Это настолько удобный и мощный инструмент, что в Python для него придумали спецальный синтаксический сахар. При условии, что функция deco у нас уже определена так же, как выше, можно добавить название декоратора с символом @ перед определением функции и получить эквивалентное поведение:

@deco
def hey_Jupi():
print("Привет, Юпи!")

hey_Jupi()
# Юпи пришла.
# Привет, Юпи!

Кстати, этот же декоратор можно применить и к любой другой функции:

@deco
def take_five():
print("Юпи, дай пять!")

take_five()
# Юпи пришла.
# Юпи, дай пять!

Декораторы круты тем, что позоляют гибко модифицировать поведение функции, применять одну и ту же модификацию к нескольким функциям сразу и даже менять поведение функций, доступа к коду которых у нас нет! Зачем нам декораторы на реальных проектах?

🐙 Декораторы используют в веб фреймворках для проверки авторизации или для разделения групп пользователей. Например, часть методов доступна только авторизованным пользователям, либо пользователям с определенной ролью, а остальные методы -- всем. Для этого нужные методы оборачивают в декораторы, которе делают необходимые проверки.
🐙 Декораторы позволяют проверить, что аргументы функции имеют нужный тип и значения. Это можно сделать на входе в функцию, но иногда проверки переносят в функцию-обертку.
🐙 С помощью декоратора можно замерять время выполнения функций.

В следующих постах разберемся, как комбинировать декораторы и передавать в декоратор параметры. Всем пять!🐠

Есть вот такой словарь:

 
sports ={  
    'Nikolai':{  
        'weight':92,
        'height':187,
        'age':32
    },
    'Natasha':{  
        'weight':65,
        'height':170,
        'age':24
    },
    'Boris':{  
        'weight':87,
        'height':180,
        'age':28
    }
}

Как получить имя самого старшего спортсмена?

Решение через полчаса.

Возможное решение:

 
max(sports, key=lambda k: sports[k]['age'])

🔥 Pathlib - манипуляция путями, создание и удаление папок и файлов
🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

Модуль Pathlib в Python упрощает работу с файлами и папками. Он доступен в Python 3.4 и более поздних версиях. Pathlib сочетает в себе лучшее из модулей файловой системы Python — os, os.path, glob и так далее.

Содержание статьи
1. Концепт пути и директории в Python
2. Как использовать модуль Pathlib?
3. Зачем использовать модуль Pathlib?
4. Создание и удаление папок через Pathlib
5. Генерация кроссплатформенных путей в Pathlib
6. Получение информации о пути в Pathlib
7. Альтернатива для модуля glob
8. Чтение и запись файлов с использованием Pathlib

Подробнее: https://python-scripts.com/pathlib

На Moscow Python Conf++ Никита Воронов будет выступать с докладом о Dependency Hell. Перед конференцией Никита Соболев взял у него интервью, расспросил о докладе и узнал о резолвинге зависимостей, боли плохих решений, DepHell, pip, принципе first match wins, Гвидо и сообществе, Pipflie, инкрементальном развитии Python, какое решение из Go можно было бы взять в Python, и будущем экосистемы в плане работы с зависимостями. https://habr.com/ru/company/oleg-bunin/blog/483920/

Полный обзор новой версии Python 3.7

Python 3.7 официально вышел! Новая версия Python была в разработке с сентября 2016 года и теперь мы все можем порадоваться результату работы команды разработчиков.

✌️ Обзор с Примерами: https://python-scripts.com/python-3-7

Что можно делать с Python?

В данной статье мы рассмотрим несколько разных проектов, ресурсов и руководств, которые вы можете использовать для создания чего-либо в Python.

Подробнее: https://python-scripts.com/what-can-i-do-with-python

#codeexample

Python 3.5+ позволяет передавать несколько наборов
аргументов ключевого слова («kwargs») для функции в пределах одного вызова, используя синтаксис «»:

def process_data(a, b, c, d):
print(a, b, c, d)
 x = {'a': 1, 'b': 2}
y = {'c': 3, 'd': 4}

process_data(**x, **y)
# 1 2 3 4

process_data(**x, c=23, d=42)
#1 2 23 42

Хотите подтянуть свои знания в Python? Наша подборка поможет лучше освоиться в независимости вашей подготовки:

https://proglib.io/p/python-from-newbie-to-professional/

#книгадня

«Python. К вершинам мастертва» (англ. «Fluent Python») — эту книгу можно смело считать библией любого неначинающего разработчика на Python. Она не только покрывает все аспекты языка программиования, но и рассказывает о том, почему они так работают. Даже если у вас довольно большой опыт программирования, вы все равно узнаете что-то новое.

Почитать: https://t.me/progbook/796

Какая разница между одинарным (_) и двойным (__) подчеркиванием? Исчерпывающий ответ здесь: https://hackernoon.com/understanding-the-underscore-of-python-309d1a029edc