Python tricks | Хитрости Питона
5.88K subscribers
2.21K photos
26 videos
1 file
2.52K links
Здесь вы найдете лучшие практики и приёмы, которые используют опытные программисты.

Сотрудничество: @SIeep_Token

Мы на платформе: https://telegram.me/python_tricks

Ссылка на канал: https://t.me/+QayZf6ccsQllZTYy
Download Telegram
Использование requirements.txt для управления зависимостями

Файл requirements.txt позволяет вам указать все зависимости вашего проекта, что делает его проще для установки на других машинах или серверах. Это особенно полезно, если вы работаете в команде или развертываете приложение на новом сервере.

Этот лайхак будет полезен всем разработчикам Python, особенно тем, кто работает над проектами в команде или развертывает приложения на сервере. Он значительно упрощает процесс настройки окружения и помогает избежать проблем с несовместимостью библиотек.

🔗 Python tricks
Использование файла .env для управления конфигурациями

При разработке приложений часто необходимо управлять конфигурационными параметрами, такими как параметры подключения к базе данных, API-ключи и другие секретные данные. Хранение этих данных в коде может привести к их утечке и усложнить управление конфигурациями. Использование файла .env позволяет отделить конфигурацию от кода и упрощает управление переменными окружения.

Этот лайхак будет полезен разработчикам, работающим над проектами, которые требуют настройки конфигураций и хранения конфиденциальной информации. Он помогает улучшить безопасность и упрощает управление окружением в различных средах (разработка, тестирование, продакшен).

🔗 Python tricks
Использование файла .env для управления конфигурациями

При разработке приложений часто необходимо управлять конфигурационными параметрами, такими как параметры подключения к базе данных, API-ключи и другие секретные данные. Хранение этих данных в коде может привести к их утечке и усложнить управление конфигурациями. Использование файла .env позволяет отделить конфигурацию от кода и упрощает управление переменными окружения.

Этот лайхак будет полезен разработчикам, работающим над проектами, которые требуют настройки конфигураций и хранения конфиденциальной информации. Он помогает улучшить безопасность и упрощает управление окружением в различных средах (разработка, тестирование, продакшен).

🔗 Python tricks
Использование встроенного модуля logging для удобного логирования

Правильное логирование — это важный аспект разработки приложений, который помогает отслеживать поведение приложения и диагностировать проблемы. Модуль logging в Python предоставляет простой и гибкий способ создания логов.

Этот лайхак будет полезен для разработчиков, работающих над любыми приложениями, от небольших скриптов до крупных проектов. Правильное логирование улучшает качество кода и упрощает отладку, что особенно важно в процессе разработки и при поддержке приложений.

🔗 Python tricks
Использование dataclasses для упрощения работы с данными

dataclass — это специальный декоратор в Python (доступный с версии 3.7), который автоматически создает методы, такие как init, repr, eq и другие, для классов, представляющих данные. Это позволяет сократить код и сделать его более читаемым.

Использование dataclass — это простой способ повысить эффективность разработки и сделать ваш код более чистым и понятным!

🔗 Python tricks
Использование contextlib для управления ресурсами

Модуль contextlib в Python предоставляет удобные инструменты для работы с контекстными менеджерами, что позволяет упрощать управление ресурсами, такими как файлы, сетевые подключения и другие объекты, требующие освобождения ресурсов после использования.

Использование contextlib и контекстных менеджеров — это простой и мощный способ сделать ваш код более безопасным и удобным для работы!

🔗 Python tricks
Использование аннотаций типов для повышения ясности кода

Что это? Аннотации типов (type hints) позволяют указывать ожидаемые типы переменных, аргументов функций и возвращаемых значений. Это не влияет на выполнение программы, но значительно улучшает читаемость кода и облегчает его поддержку.

Использование аннотаций типов — простой, но эффективный способ улучшить качество кода и снизить количество ошибок.

🔗 Python tricks
Использование контекстных менеджеров для работы с ресурсами

Контекстные менеджеры позволяют управлять ресурсами (например, файлами, соединениями с базами данных и т.д.) более безопасным и удобным способом, гарантируя, что ресурсы будут правильно закрыты после использования.

Использование контекстных менеджеров — это простой и эффективный способ повысить надежность и читаемость вашего кода.

🔗 Python tricks
Использование SQLAlchemy для упрощенного взаимодействия с базами данных

SQLAlchemy — это популярная библиотека для работы с базами данных в Python. Она обеспечивает удобный интерфейс для выполнения операций с базами данных, используя как SQL-запросы, так и ORM (Object-Relational Mapping).

Таким образом, использование SQLAlchemy может значительно упростить вашу работу с базами данных в Python!

🔗 Python tricks
Использование контекстного менеджера для безопасного выполнения операций с базой данных

Когда вы работаете с базой данных напрямую через модули, такие как sqlite3, важно правильно закрывать соединения и обрабатывать ошибки. Использование контекстного менеджера для работы с базой данных гарантирует, что соединение закроется корректно, даже если возникнет ошибка.

Этот лайфхак особенно полезен при написании небольших приложений или скриптов, которые работают с базами данных!

🔗 Python tricks
Использование executemany для массовых вставок данных

При работе с базами данных часто возникает необходимость вставить большое количество данных за один раз. Вместо того чтобы вызывать execute для каждой строки, можно использовать метод executemany, который позволит вставить несколько записей в одну операцию, что значительно ускорит процесс.

Использование executemany — это простой, но мощный способ ускорить взаимодействие с базой данных при работе с множеством записей!

🔗 Python tricks
Использование контекстного менеджера для автоматического управления соединением с базой данных

Часто при работе с базами данных требуется правильно открывать и закрывать соединения. Использование контекстного менеджера с конструкцией with позволяет автоматически закрывать соединение после завершения операций, даже если произошла ошибка.

Этот лайфхак помогает гарантировать, что соединение всегда корректно закрывается, улучшая безопасность и надежность кода.

🔗 Python tricks
Использование пакетной обработки запросов (batch processing) для ускорения вставки данных в базу

При работе с базами данных, когда нужно вставить много данных, использование циклов с выполнением одиночных запросов может сильно замедлить процесс. Вместо этого можно воспользоваться функцией пакетной вставки данных с помощью метода executemany.

Использование пакетной обработки помогает существенно повысить производительность работы с базой данных, экономя время и ресурсы.

🔗 Python tricks
Использование транзакций для повышения надежности и эффективности работы с базой данных

Когда вы выполняете несколько операций с базой данных, важно, чтобы они все завершились успешно или все отменились в случае ошибки. Это можно сделать с помощью транзакций.

Этот подход помогает сделать работу с базой данных более надежной и устойчивой к ошибкам.

🔗 Python tricks
Использование ORM SQLAlchemy для работы с базами данных вместо "чистого" SQL

SQLAlchemy позволяет вам взаимодействовать с базами данных на уровне объектов Python, что упрощает работу и делает код более читабельным и безопасным.

SQLAlchemy делает работу с базами данных более интуитивной и удобной, что помогает избежать многих ошибок и ускорить разработку.

🔗 Python tricks
Использование контекстного менеджера with с соединениями и курсорами в SQLite

Часто при работе с базами данных, особенно с SQLite, нужно вручную открывать и закрывать соединения и курсоры. Использование контекстного менеджера with помогает автоматизировать это и делает код чище.

🔗 Python tricks
Использование пакетной вставки данных в базу данных с помощью метода executemany()

Когда нужно вставить большое количество записей в базу данных, можно значительно ускорить процесс, используя метод executemany() вместо многократного вызова execute(). Это снижает нагрузку на базу данных и уменьшает количество транзакций.

Этот подход поможет ускорить взаимодействие с базами данных при большом объеме данных.

🔗 Python tricks
Использование транзакций для безопасного обновления базы данных

Когда выполняются несколько операций с базой данных, важно убедиться, что все изменения применяются только если каждая операция прошла успешно. В этом случае на помощь приходят транзакции, которые позволяют группировать операции и откатывать изменения, если произошла ошибка.

Транзакции особенно важны в критичных системах, где любое некорректное изменение может привести к потерям данных.

🔗 Python tricks
Объясните, что такое monkey patching и приведите пример

Monkey patching — это техника изменения поведения кода во время выполнения путем динамической замены или добавления методов или атрибутов в существующем объекте. Эта техника может быть полезна в том случае, когда изменения не могут быть внесены в существующий код, и требует минимальных изменений в существующем коде.

🔗 Python tricks
Что такое магические методы dunder

Магические методы, также известные как «dunder» (double underscore) методы в Python, это специальные методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием. Они позволяют определить, как объекты этого класса будут вести себя в различных контекстах, например, при использовании операторов Python, таких как +, -, *, / и т.д., при вызове функций и методов, при сериализации и многое другое.

🔗 Python tricks
Как начать отладку при утечке памяти в рабочем приложении

Для отладки утечек памяти в Python можно использовать инструменты, такие как Memory Profiler или objgraph.

Запустите вашу программу с помощью команды python -m memory_profiler my_script.py. Будет выведен подробный отчет о том, сколько памяти используется в каждой строке программы, а также общее использование памяти и любые утечки.

Этот код создаст изображение my_list.png, на котором будут показаны все объекты, на которые ссылается my_list, а также все объекты, которые ссылается на них. Это может помочь вам понять, какие объекты держат ссылки на ваши объекты и могут вызывать утечки памяти.

🔗 Python tricks