Python tricks | Хитрости Питона
5.67K 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
12 алгоритмов, которые должен знать каждый разработчик: объясняем на гифках

Алгоритмы давно заняли особую нишу как в Computer Science, так и в разработке ПО. Однако какую роль они играют в жизни разработчика и что конкретно из них следует изучить и знать? Об этом вы узнаете из нашей статьи.

👉 Ссылка на статью
Самоучитель по Python для начинающих. Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей

Расскажем об особенностях словарей и генераторов словарей – минимум теории, максимум примеров плюс 10 задач для тренировки в конце статьи.

👉 Ссылка на статью
Что выведет данный код?
Anonymous Quiz
38%
78 24
39%
Ошибку
6%
24 78
16%
1 2
Как получить список всех файлов в каталоге с помощью Python

В этом уроке вы сосредоточитесь на самых универсальных методах в pathlib модуле для составления списка элементов в каталоге, но вы также узнаете немного о некоторых альтернативных инструментах.

👉 Ссылка на статью
Как создать Minecraft на Python? Обзор библиотеки Ursina Engine

Среди любителей Minecraft много энтузиастов: пока одни просто играют, другие запускают целые серверы и пишут модификации. А кто-то идет дальше и разрабатывает собственные песочницы. Последнее достаточно просто сделать на Python.

👉 Ссылка на статью
Разбираемся в асинхронности: где полезно, а где — нет?

Сегодня я постараюсь объяснить, что такое асинхронное программирование, зачем оно нужно, какие задачи решает и как ему научиться.

👉 Ссылка на статью
Управление производительностью с Python 3.12

В Python 3.12 появилась поддержка perf profiling. В этой статье увидим, как это помогает сократить время выполнения Python-скрипта с 36 секунд до 0,8. Мы рассмотрим Linux-инструмент perf, графики Flame Graph, посмотрим на дизассемблированный код и займемся поиском ошибок. Код из статьи можно посмотреть здесь.

👉 Ссылка на статью
Советы по архитектуре кода для начинающих

Эта статья - не объяснение принципов ООП, SOLID своими словами, а попытка создать промежуточный уровень между никакой и чистой архитектурами. 100% советы будут накладываться друг на друга и перефразировать SOLID, но так даже лучше.

👉 Ссылка на статью
Что выведет код?
Anonymous Quiz
41%
3
22%
4
13%
None
24%
Error
Это статья о том, как максимально скучно разрабатывать и выпускать приложения на Python. В прошлой статье я пояснил, что имею в виду под определением «скучный», давайте напомню: я не имею в виду «надежный», «без багов или «без инцидентов». Хотя некоторые из моих рекомендаций помогут уменьшить количество багов, я также хочу внести ясность: баги все равно будут встречаться. Вы будете продолжать сталкиваться с ситуациями, когда функция или, возможно, весь сервис не работает. «Скучное» для меня связано с источниками этих инцидентов.

👉 Ссылка на статью
В этой статье мы подробнее рассмотрим объект многоточия, где можно использовать его в повседневной практике программиста, и какие известные пакеты Python используют его.

👉 Ссылка на статью
Пишем умный поиск по коду с Open AI

В этой статье мы кратко рассмотрим технологию, которая лежит в основе ChatGPT — эмбеддинги, и напишем простой интеллектуальный поиск по кодовой базе проекта.

👉 Ссылка на статью
Фильтрация и пагинация в FastAPI

Недавно столкнулся с задачей написать фильтрацию на FastAPI, пошёл гуглить и нашёл замечательную библиотеку fastapi-filter, которая сильно упрощает задачу. О ней в этой статье и пойдёт речь, а также заодно покажу простой способ пагинации без библиотек.

👉 Ссылка на статью
Python для автоматизации тестирования: создаем несложный REST-тест за 4 шага

Python для инженера по Quality Assurance – универсальный «швейцарский нож», которым легко воспользоваться. Рассказываем, как создать автотест за 4 простых шага.

👉 Ссылка на статью
Пишем GPT в 60 строк NumPy (часть 1 из 2)

В этом посте мы начнём реализацию с нуля GPT всего в 60 строках numpy. Во второй части статьи мы загрузим в нашу реализацию опубликованные OpenAI веса обученной модели GPT-2 и сгенерируем текст.

👉 Ссылка на статью
Пишем GPT в 60 строк NumPy (окончание, 2/2)

В
первой части поста мы начали реализацию с нуля GPT всего в 60 строках numpy.

Во завершающей части мы загрузим в нашу реализацию опубликованные OpenAI веса обученной модели GPT-2 и сгенерируем текст.

👉 Ссылка на статью