Как использовать pyproject.toml в Python

Рассматриваются основные аспекты работы с этим файлом, его структура и как он помогает в управлении зависимостями, настройке инструментов и организации проектов.

Краткий обзор:
- pyproject.toml появился в PEP 518 и стал стандартом для описания конфигурации Python-проектов.
- Позволяет определять сборщики (build backends), такие как setuptools или poetry.
- Упрощает настройку инструментов вроде black, mypy и pytest.
- Дает возможность управлять зависимостями и версиями пакетов.

Использование pyproject.toml делает проекты более структурированными и гибкими, особенно при работе с различными инструментами и системами сборки.

https://realpython.com/python-pyproject-toml/

#python

👉 @python_real

🚀 Вышла интересная статья о сравнении UV и pip - двух инструментов для управления зависимостями в Python.

pip - стандартный пакетный менеджер Python, который знаком каждому разработчику. Работает стабильно, но не отличается высокой скоростью.
UV - современная альтернатива от Astral (разработчиков Ruff). Его главная фишка - невероятная скорость. Он значительно быстрее pip и poetry благодаря продуманной архитектуре и кэшу.

В статье разбираются:

- ключевые различия в работе с зависимостями;
- производительность и удобство использования;
- примеры установки пакетов и сборки окружения;
- сценарии, где UV может полностью заменить pip.

Если вы часто работаете с Python-проектами и хотите ускорить установку библиотек, стоит присмотреться к UV.

https://realpython.com/uv-vs-pip/

#python

👉 @python_real

В Python стрелки (->) используются в аннотациях функций для указания возвращаемого типа. Это не строгая проверка типов, а лишь подсказка для разработчиков и инструментов (например, mypy, IDE).

Пример:

def greet(name: str) -> str:
    return "Hello, " + name

Здесь:

* name: str — аргумент name должен быть строкой.
* -> str — функция возвращает строку.

Можно использовать любые типы из модуля typing или collections.abc, например:

from typing import List, Dict, Optional

def get_users() -> List[str]:
    return ["Alice", "Bob"]

def find_user(user_id: int) -> Optional[Dict[str, str]]:
    if user_id == 1:
        return {"name": "Alice"}
    return None

Аннотации никак не влияют на исполнение кода, это всего лишь type hints.

https://realpython.com/what-does-arrow-mean-in-python/

#python

👉 @python_real

🚀 FastAPI - современный асинхронный веб-фреймворк на Python, который позволяет создавать быстрые и удобные API.

Статья от Real Python даёт отличное введение в работу с FastAPI: от установки и запуска первого приложения до обработки запросов и валидации данных с помощью Pydantic. Разбираются основы маршрутизации, использование Swagger UI для документации и преимущества асинхронности.

Если вы хотите быстро стартовать с созданием API на Python, этот гайд - отличный первый шаг.

https://realpython.com/get-started-with-fastapi/

#python

👉 @python_real

YAML: The Missing Battery in Python

https://realpython.com/python-yaml/

#python

👉 @python_real

Episode 268: Advice on Beginning to Learn Python

Что изменилось в обучении Python за последние несколько лет? Какие новые подходы и обновлённые советы стоит знать новичкам, начинающим свой путь в программировании? На этой неделе в подкасте Стивен Группетта и Мартин Брёус вновь обсуждают, как начать изучать Python.

Мы делимся методами поиска мотивации, построения собственных проектов и освоения основ языка. Даём советы по установке Python и объясняем, почему не стоит зацикливаться на выборе «идеального» редактора. Также рассматриваем, как использовать большие языковые модели (LLM) в процессе обучения программированию и практиковаться в умении задавать хорошие вопросы.

Topics:

00:00:00 – Introduction
00:02:36 – Martin’s teaching background
00:02:57 – Stephen’s teaching background
00:04:07 – Having a vested interest in learning
00:08:35 – No shortcut to learning the fundamentals
00:09:21 – Parallels to learning a foreign language
00:12:43 – What’s different about starting to learn Python now?
00:15:03 – Stephen’s journey to coaching and using LLMs
00:16:20 – Are LLMs helpful for learning?
00:18:50 – Teaching what you’ve learned to someone else
00:19:38 – Learning how to ask good questions
00:22:11 – Improved error messages
00:24:35 – REPL: Read Evaluate Print Loop
00:26:33 – Video Course Spotlight
00:27:48 – Installing Python and choosing an editor
00:35:16 – Considering the scale of beginner projects
00:37:39 – Should a beginner be concerned with making Pythonic code?
00:40:55 – Using LLM tools and defining your level of skill
00:42:39 – Python for Beginners: Code With Confidence - live course
00:47:32 – Looking at projects - Awesome Python
00:48:02 – Asking an LLM to explain the code generated
00:50:46 – Debuggers and seeing code run
00:51:23 – Thanks and goodbye

https://realpython.com/podcasts/rpp/268/

#python

👉 @python_real