Использование itertools для создания итераторов

Преимущества: Позволяет создавать бесконечные итераторы, которые можно использовать для генерации последовательностей.

Разъяснивший Python

Использование with для управления ресурсами

Преимущества: Обеспечивает автоматическое управление ресурсами, предотвращая утечки памяти и открытые файлы.

Разъяснивший Python

Хороший, плохой, злой и… свободный? Сравниваем глуповатые, но усердные AI-плагины для разработки

В этом материале автор сделал небольшой обзор AI-плагинов автодополнения кода. Обзор будет полезен разработчикам, пишущим на одном из мейнстримовых языков программирования. Также можно рассматривать его как источник идей — как использовать этих пока глуповатых, но усердных роботов.

Читать...

Разъяснивший Python

Использование f-строк для форматирования строк

Преимущества: Позволяет легко и удобно форматировать строки, улучшая читаемость кода.

Разъяснивший Python

Использование json для работы с JSON данными

Преимущества: Позволяет легко сериализовать и десериализовать данные в формате JSON, что полезно для работы с API.

Разъяснивший Python

Использование pickle для сериализации объектов

Преимущества: Упрощает процесс сериализации и десериализации объектов, что полезно для сохранения состояния программы.

Разъяснивший Python

Использование @staticmethod и @classmethod

Преимущества: Позволяет организовывать код и разделять методы, которые работают с экземплярами и классами.

Разъяснивший Python

Использование property() для создания свойств

Преимущества: Позволяет создавать свойства с контролем доступа, улучшая инкапсуляцию.

Разъяснивший Python

PyCoder's Weekly #748 — 18 августа 2026

Коротко о главном: разбор сложностей разбиения многострочного текста (Unicode), руководство по AI-кодингу с OpenCode на бесплатном Gemini API и две строки Python, которые вызывают segfault в CPython из-за PEP 749 с ленивыми аннотациями.

Также в выпуске: кандидаты в Совет по упаковке и PSF на 2026 год, переход Django на ежегодный релизный цикл, PEP 844, свежие версии Python 3.12.14 / 3.11.16 / 3.10.21 и Django REST Framework 3.18.0, материалы про pandas, OpenTelemetry и security-трек на PyCon US 2026.

Читать...

Разъяснивший Python

Использование numpy и pandas для работы с данными

Преимущества: Обеспечивает мощные инструменты для анализа данных и работы с массивами, упрощая манипуляции с большими объемами данных.

Разъяснивший Python

Объяснение:

lru_cache требует, чтобы все аргументы были хэшируемыми. Список — изменяемый и не хэшируемый, поэтому при первом вызове функция выполняется, но при втором попытке кеширования возникнет TypeError: unhashable type: 'list'. Если использовать кортеж (1,2,3), кеш будет работать.

Разъяснивший Python

Типизация в Python. Работа с Mypy, PyCharm и SQLAlchemy 2.0

В этом материале автор приводит краткий обзор трех докладов: разбирает работу со средой разработки PyCharm, статическим анализатором Mypy и программной библиотекой SQLAlchemy 2.0.

Читать...

Разъяснивший Python

Mypy

Mypy — это статический анализатор типов для Python. Он позволяет добавить статическую типизацию в Python и выявлять ошибки, связанные с типами, на этапе компиляции.

Для использования Mypy нужно аннотировать переменные специальным синтаксисом, в примере мы указали, что функция sum_list принимает список целых чисел и возвращает целое число.

После запуска, если типы не совпадают, Mypy выдаст ошибку, как показано в примере.

Разъяснивший Python

inspect

Модуль inspect пригодится для понимания того, что происходит за кулисами в Python. Вы даже можете вызывать его методы на них самих!

Ниже используется метод inspect.getsource() для вывода его собственного исходного кода. Также используется метод inspect.getmodule() для вывода модуля, в котором его определили.

Последняя команда выводит номер строки, на которой она сама находится

Разъяснивший Python

collections.defaultdict — Для тех, кто любит порядок

Сколько раз вы сталкивались с ошибками KeyError?

С defaultdict ваши ключи всегда будут иметь значение, даже если у вас их нет!

Разъяснивший Python

Переворот строки

Этот трюк со срезами [::-1] я использую почти каждый день. Он работает значительно быстрее, чем итерационные методы типа ''.join(reversed(s)), что доказано бенчмарками. Кстати, тот же метод применим и к спискам.

Разъяснивший Python

Проверка на палиндром

Палиндром - это строка, которая читается одинаково в обоих направлениях. Используя предыдущий сниппет, можно легко проверить это свойство.

Тут добавил предобработку строки - убираю пробелы и привожу все к нижнему регистру, что делает проверку более практичной.

Разъяснивший Python

Поиск объектов на изображении. Часть 1

Компьютерное зрение - удивительная область, которая позволяет компьютерам видеть и понимать мир через обработку изображений и видео. Одним из наиболее популярных инструментов для работы с компьютерным зрением является библиотека OpenCV. В этой статье автор разбирает, как использовать OpenCV для распознавания объектов на изображении.

Читать...

Разъяснивший Python

Форматирование строк с f-строками

F-строки появились в Python 3.6 и стали моим любимым способом форматирования.

F-строки позволяют встраивать выражения Python прямо в строки, что делает код более читаемым

Разъяснивший Python

Удаление лишних пробелов

Данные, полученные от пользователя или из файлов, часто содержат лишние пробелы. Их можно удалить с помощью методов strip или re.sub.

Разъяснивший Python