Разница между Python 2 и Python 3 - Кого выбрать? 🤔
🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

Многие пользователи задаются вопросом, с какой версии Python следует начинать изучение данного языка. Зачастую новички останавливаются на версии, которая фигурирует в рассматриваемом ими учебном пособии.

Содержание статьи
1. Что такое Python 2?
2. Что такое Python 3?
3. Что нужно знать о Python 2?
4. Какую версию Python использовать?
5. История Python 2
6. История Python 3
7. Главные различия между Python 2 и Python 3
8. Модуль future Python
9. Сравнительные примеры кода Python 2 и Python 3
10. Функция print в Python 2 и Python 3
11. Деление целых чисел в Python 2 и Python 3
12. Юникод в Python 2 и Python 3
13. Функция xrange() в Python 2
14. Метод contains для объектов range в Python 3
15. Разница в скорости между Python 2 и Python 3
16. Вызов исключений в разных версиях Python
17. Обработка исключений в Python 2 и Python 3

Подробнее: https://python-scripts.com/python-2-vs-3

​​Switch-конструкция с помощью словаря

Привет, на связи Адриан. Начинающие программисты достаточно часто спрашивают меня про switch-конструкции, а в Python их вобщем-то нет.

Однако существует одно хитрое решение – использовать словарь, где значениями будут функции. В качестве примера напишем словарь, который будет использован для математических операторов.

В этом примере я использовал lambda-функции для упрощения кода, но вместо них можете подставить любые другие. Объясню немного подробнее, lambda – объявление анонимной функции, x и y - принимаемые аргументы, x + y – возвращаемый результат.

Думаю, такой подход удобнее башни из условных конструкций.

Serious Python (2018)

Настоящее руководство считается одним из лучших сборников лучших приемов и практик разработки на Python. Вы узнаете про основные шаблоны проектирования, лучшие инструменты и практики программирования. Также руководство содержит интервью с разными разработчиками, которые поделятся с вами своим опытом.

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

Запускаем акцию #НеПереключайтеКанал - каждый рабочий день в течение февраля (и немножко марта) мы будем выкладывать по одному видео доклада с Moscow Python Conf 2019.
И первый доклад "Как развивался Python в Яндекс / Александр Кошелев (Яндекс)"
"12 лет назад начался эксперимент по использованию Python в серьезных продуктах компании. Эксперимент получился удачным (кто бы сомневался!) и Python начал свое победное поползновение по сервисам компании. Яндекс.Афиша, Яндекс.Погода - через некоторое время сервисов стало очень много, и вместе с ними начали появляться "лучшие практики" и "устоявшиеся подходы" к решению разных задач".
https://www.youtube.com/watch?v=_5XVRRdDSn8

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

🔥 Друзья! Хотим поделиться с вами небольшой подборкой книг о языке Python для углубленного изучения!

Курс «Разработчик Python» в OTUS подходит для тех, кто уже имеет опыт программирования на Python и хочет повысить свой уровень за счет новых знаний и навыков из различных областей разработки.

⁠Перечисления (Enum)

Всем доброго утра и продуктивного дня. Уже завтра на этом канале выйдет достаточно интересная статья по машинному обучению, а сейчас предлагаю ознакомиться с такой темой, как перечисления.

Python 3 поддерживает, благодаря классу Enum, простой механизм работы с перечислениями. Перечисления удобно использовать для хранения списков констант. Константы, в противном случае, оказываются беспорядочно разбросанными в коде.

Из документации по Python 3 можно узнать о том, что перечисление — это набор символических имён, привязанных к уникальным, неизменным значениям. Члены одного перечисления можно сравнивать на идентичность. А также перечисления можно обходить с помощью циклов.

​Moscow Python Conf++ еще только 27 марта, а Никита Соболев из Программного комитета уже призывает нас выйти на бой со страшными чудовищами, которые, возможно, уже обжились в нашем Python-коде. Что это за твари и как с ними бороться, читайте в статье.

Что ж, попробуем! А если поймем, что нужна помощь, изучим расписание и запланируем участие в конференции.

​Мы приняли в программу Moscow Python Conf++ все 24 доклада (смотрите их на странице https://conf.python.ru/moscow/2020/abstracts/ с зеленой пометкой «Доклад принят в программу конференции») и выходим в фазу активной работы со спикерами.

Например, записываем и публикуем интервью. Читайте разговор с Владимиров Филоновым о том, что такое legacy, как им поменьше зарастать, как бороться, когда уже по уши в legacy, а когда всё бросать и писать заново, на Хабре: https://habr.com/ru/company/oleg-bunin/blog/486142/

Спойлер: Владимир говорит, что переписывать полностью никогда ничего не надо. Но справиться с legacy всё равно можно 💪

Гайд по написанию чистого кода с примерами.

https://github.com/zedr/clean-code-python

«Коллеги, срочно нужно спарсить цены конкурентов! Кто возьмётся??»
Если вам когда-нибудь приходило подобное сообщение на рабочую почту, то вы, скорее всего, аналитик или маркетолог. А если вы аналитик или маркетолог, но не понимаете, о чём речь, то у нас для вас плохие новости — вы упускаете отличную (и, что немаловажно, законную) возможность следить за ситуацией на рынке с помощью автоматизированных инструментов.

Каких инструментов? Как их создать, или можно взять готовые? Об этом (и не только) рассказывают на курсе «Python для анализа данных» от SkillFactory. Вы научитесь работать с большими данными, поработаете с открытыми API сервисами Яндекса и создадите Telegram-бота, который будет сообщать о проблемах обновления данных.

Присоединяйтесь и больше никогда не анализируйте чужие сайты вручную ;) https://clc.to/2--aig

Разбор самых популярных фреймворков, с которыми можно начать работать после изучения основ языка.

https://youtu.be/d9D52GubwnA

Лекция о грамотном использовании Jupyter-ноутбуков.

https://youtu.be/q4d-hKCpTEc

Статья о том, как можно улучшить свои навыки разработки.

https://medium.com/@simon_80033/pythonista-to-python-pro-26b65f6c13b7