Магические методы

Магические методы – это методы, которые начинаются и заканчиваются двумя подчеркиваниями (__). Они позволяют определять поведение пользовательских объектов при использовании встроенных функций и операторов. Делимся видео, где автор рассказывает про данные методы.

👀Смотреть видео

#видео

string.isdecimal

Метод isdecimal() вернет True, только если все символы в строке являются десятичными цифрами (0-9). Он вернет False, если строка содержит хотя бы один символ, не являющийся десятичной цифрой. Обрати внимание, данный метод не учитывает другие виды цифр, такие как арабские, римские, китайские и т. д. Если тебе нужно проверить, содержит ли строка любой тип цифр, используй методы str.isdigit() для проверки на все виды цифр или str.isnumeric() для проверки на более широкий диапазон цифр.

#практика

Flask: Дата и время

Продолжаем делиться циклом статей, благодаря которому ты научишься пользоваться Flask. В этот раз автор рассказывает, как работать с датами и временем таким образом, чтобы это работало для всех твоих пользователей.

👉Читать статью

#статьи #flask

Принципы SOLID

SOLID — это акроним, представляющий пять принципов объектно-ориентированного программирования и проектирования. Принципы SOLID помогают разработчикам создавать более понятные, гибкие и поддерживаемые системы. Благодаря данному видео ты освоишь принципы SOLID.

👀Смотреть видео

#видео

Объединение списков: Часть 1

Python предоставляет несколько способов для объединения списков, от простых операций до использования библиотек для работы с итераторами.

Оператор + позволяет просто сложить два списка, создавая новый. Данный способ интуитивно понятный, если тебе нужно объединить два или более списка. Однако если списки большие, это может потребовать значительных ресурсов для копирования данных, так как создается новый список.

Метод extend() изменяет исходный список, добавляя в него элементы другого списка. Это более экономичный по памяти способ, так как новый список не создается. Если нужно сохранить оба списка, этот метод не подходит, так как изменяет первый список.

#практика

Flask: I18n и L10n

Продолжаем делиться циклом статей, благодаря которому ты научишься пользоваться Flask. В этот раз автор рассказывает про интернационализацию и локализацию, обычно сокращаемые как I18n и L10n.

👉Читать статью

#статьи #flask

Global Interpreter Lock

GIL (Global Interpreter Lock) — это механизм в интерпретаторе, который позволяет выполнять только один поток Python кода одновременно. Он предназначен для упрощения управления памятью в многопоточных программах, обеспечивая безопасность операций, связанных с управлением памятью. Делимся видео, где автор рассказывает про GIL.

👀Смотреть видео

#видео

Объединение списков: Часть 2

Оператор распаковки * появился в Python 3.5 и позволяет объединять списки более гибко. Этот способ похож на использование оператора +, но его синтаксис более универсален, особенно при работе с несколькими списками.

Также можно воспользоваться циклом for. Этот способ вручную добавляет элементы второго списка в первый через цикл. Это полезно, когда требуется полный контроль над процессом или когда объединение требует дополнительной логики (например, фильтрации элементов). Учти, что код длиннее и может быть менее эффективным при объединении большого количества данных.

Модуль itertools предоставляет функцию chain(), которая объединяет несколько списков, возвращая итератор. Это эффективный способ работы с большими списками, так как данные обрабатываются “лениво” (по мере необходимости), а не загружаются все сразу в память.

#практика

Условные операторы

Условные операторы используются для выполнения различных блоков кода в зависимости от выполнения определённых условий. Основные условные операторы включают if, elif и else. С их помощью можно контролировать поток выполнения программы на основе логических выражений.

👉Читать статью

#статьи

FastAPI

FastAPI – это веб-фреймворк для создания API с Python 3.6 и выше, основанный на стандартных асинхронных возможностях Python и типизации. Он был разработан Себастьяном Рамирезом и стал популярным благодаря своей производительности, удобству использования и поддержке современного Python. Делимся видео, где автор рассказывает про данный фреймворк.

👀Смотреть видео

#видео

Объединение списков: Сравнение производительности

Чтобы выбрать наиболее подходящий способ объединения списков, важно понимать, как различные методы влияют на производительность. Оператор + работает быстро, но использует много памяти, так как создается новый список. Метод extend() немного быстрее, так как данные добавляются в уже существующий список. Распаковка * похожа на оператор +, но может быть немного медленнее, особенно с большими данными. Самый экономный по памяти способ – itertools.chain. Однако может быть медленнее при необходимости преобразования в список. Для небольших списков разница в производительности между методами будет незначительной, но для больших данных подходящая стратегия может существенно повлиять на скорость и расход памяти.

#практика

Виртуальное окружение

Виртуальное окружение — это изолированная среда, которая позволяет устанавливать пакеты и зависимости отдельно от системного интерпретатора Python. Это особенно полезно для управления зависимостями различных проектов и предотвращения конфликтов между ними. Делимся видео, где автор рассказывает про виртуальное окружение.

👀Смотреть видео

#видео

Flask: Улучшенная структура приложения

Продолжаем делиться циклом статей, благодаря которому ты научишься пользоваться Flask. В этот раз автор рассказывает, как реструктурировать приложение с помощью стиля, подходящего для более крупных приложений.

👉Читать статью

#статьи #flask

Поверхностное копирование

Поверхностное копирование создаёт новый список, но копируются только ссылки на объекты, хранящиеся в оригинальном списке. Если список содержит вложенные списки или изменяемые объекты, то изменения во вложенных структурах будут видны в обеих копиях. Срез списка [:] создаёт новый список с копированием всех его элементов. Функция list() также создаёт новый список на основе существующего. Метод copy() появился в Python 3.3 и является встроенным способом сделать поверхностную копию списка.

#практика

Логические операторы

Логические операторы в Python используются для выполнения логических операций над значениями. Они позволяют комбинировать несколько условий и получать логические значения (истинно или ложно). В данной статье автор рассматривает неочевидные детали и скрытные особенности работы логических операторов.

👉Читать статью

#статьи

Django: Автотесты

В Django автотесты — это встроенные средства для тестирования приложений. Они помогают проверить работоспособность кода, избежать ошибок и убедиться, что изменения не ломают существующий функционал. Django поддерживает юнит-тестирование, интеграционные тесты и функциональные тесты. Делимся статьей, где автор рассказывает про автотесты.

👉Читать статью

#статьи #django

Сокеты: Неблокирующий сокет

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты освоишь сокеты. В этот раз автор рассказывает про неблокирующий сокет.

👀Смотреть видео

#видео

Глубокое копирование

Глубокое копирование создаёт полностью независимую копию оригинального списка, включая все вложенные структуры. Это значит, что изменения во вложенных списках или объектах не повлияют на копию. Модуль copy предоставляет функцию deepcopy(), которая делает полную копию списка, включая все вложенные изменяемые объекты. Здесь изменения во вложенных списках одного списка не затрагивают другой список, что является основным преимуществом глубокого копирования.

#практика