➡️Наличие в корне файла requirements.txt — достаточно распространенное явление, тк он необходим для управления зависимостями, используемых в проекте.

➡️Как создать requirements.txt файл?
Вручную, но можно ошибиться в названиях, версиях или пропустить библиотеку.

➡️Стандартом pip, но в файле будут отображены абсолютно все библиотеки python, уже установленные ранее и никак не относящиеся к текущему проекту.

Команда:
$ pip freeze > requirements.txt

➡️Использовать дополнительную библиотеку - pipreqs.

Установка:
$ pip install pipreqs

Для генерации файла requirements.txt нужно в команде указать путь до папки с проектом:

$ pipreqs /home/project/location

В указанной папке появится файл со списком зависимостей:

Successfully saved requirements file in /home/project/location/requirements.txt

🐍Pythoner

➡️Организация модулей

Один из основных назначений файла __init__.py - это сигнализировать Python, что папка является модулем. В этом файле можно определить переменные, функции или классы, которые будут доступны извне. Это позволяет организовать код внутри папки и создавать логические блоки функциональности. Благодаря файлу __init__.py вы можете импортировать модули из папки, используя точечную нотацию, например: "import folder.module".

➡️Инициализация пакетов

В Python папки с файлами __init__.pyназываются пакетами. Файл __init__.py в пакете выполняет роль инициализации пакета. Это означает, что код в этом файле будет выполнен при импорте пакета. Это может быть полезно, когда вам нужно выполнить какую-то предварительную настройку или импортировать дополнительные модули, необходимые для работы пакета. Такой подход позволяет обеспечить последовательность инициализации и избежать ошибок при использовании пакета.

🐍Pythoner

🐍Сегодня обсудим, какие языки программирования и разметки чаще всего используют в связке с нашим любимым Python.

➡️JavaScript

Используется для фронтенда в веб-разработке. Вместе с Python (Django, Flask) JavaScript позволяет создавать динамичные и интерактивные веб-приложения. Вспомните такие связки как Django + React или Flask + Vue.js.

➡️HTML & CSS

Без этих языков никуда, когда речь идет о веб-разработке. HTML отвечает за структуру, а CSS за стиль ваших страниц. Python часто используется для генерации HTML-кода и работы с CSS-стилями.

➡️SQL

Язык запросов к базам данных. Python имеет отличные библиотеки для работы с SQL, такие как SQLAlchemy и SQLite. Любое серьезное приложение не обходится без взаимодействия с базами данных.

➡️Markdown

Легкий язык разметки для написания документации. Блоги, README файлы на GitHub и многое другое часто пишется на Markdown. Отлично подходит для документирования кода на Python.

➡️YAML/JSON

Форматы данных, которые используются для конфигурационных файлов. Они легко читаются человеком и часто применяются для настройки различных сервисов и библиотек на Python.

🐍Pythoner

➡️Аннотации типов - это способ указать ожидаемый тип переменной в определении функции или метода. Для этого используется синтаксис с двоеточием и указанием типа после имени переменной. Например:

def add_numbers(x: int, y: int) -> int:
    return x + y

⬆️Здесь мы указываем, что функция add_numbers ожидает два целочисленных аргумента и возвращает целое число. Хотя аннотации типов не оказывают никакого влияния на выполнение программы, они могут помочь IDE и другим разработчикам понимать, какие данные ожидает функция.

🐍Pythoner

➡️Сначала стоит напомнить, что методы, которые начинаются и заканчиваются двойными нижними подчеркиваниями, называются магическими.

Например, выше в классе Point мы определили str, который отвечает за то, как выводятся объекты класса на экран.

➡️Для перегрузки оператора "+" нужно определить метод add. Он принимает два аргумента, которыми являются, соответственно, операнды в операции сложения.

➡️Таким образом, когда разработчик пишет запись p1 + p2, интерпретатор воспринимает это в виде Point.add(p1, p2). Для всех операторов в языке, включая и логические, есть свои магические методы.

🐍Pythoner

➡️JSON (JavaScript Object Notation) - это универсальный формат для обмена данными между приложениями. Он особенно популярен в веб-разработке, так как является легким и читаемым для человека.

➡️Чтение JSON-данных в Python

Одной из основных операций при работе с JSON в Python является чтение данных из JSON-файла или строки. Для этого в Python есть модуль json, который предоставляет функции для преобразования JSON в Python-объекты и наоборот. Например, чтобы прочитать данные из JSON-файла, мы можем использовать функцию json.load():

import json

with open('data.json') as file:
    data = json.load(file)

➡️Создание JSON-данных в Python

Помимо чтения JSON-данных, в Python мы также можем создавать и записывать JSON-данные. Для этого мы можем использовать функцию json.dump(). Например, допустим, у нас есть словарь Python, который мы хотим преобразовать в JSON-формат и записать в файл:

import json

data = {
    'name': 'John',
    'age': 30,
    'city': 'New York'
}

with open('data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file)

⬆️В данном примере мы создаем словарь data, который содержит информацию о имени, возрасте и городе. Затем мы используем функцию json.dump() для преобразования словаря в формат JSON и записи его в файл с именем data.json. После выполнения этого кода, в текущей директории будет создан новый файл data.json, содержащий данные в формате JSON.

Продолжение в следующем посте...

🐍Pythoner

➡️Обработка JSON-данных в Python

Когда мы считали или создали JSON-данные в Python, мы можем обрабатывать их так же, как и любые другие данные. Мы можем получить доступ к элементам JSON-объекта, изменять их значения и выполнять другие операции. Все это работает подобно python словарю. Например, у нас есть следующий JSON-файл:

{
    "name": "John",
    "age": 30,
    "city": "New York"
}

Мы можем получить доступ к значениям полей JSON-объекта следующим образом:

import json

with open('data.json') as file:
    data = json.load(file)

name = data['name']
age = data['age']
city = data['city']

print(name, age, city)

🐍Pythoner

➡️Оператор 'not' в Python является логическим оператором, который инвертирует значение выражения. Если выражение истинно, оператор 'not' возвращает False, а если выражение ложно, оператор 'not' возвращает True.

Пример использования оператора 'not'

x = True
print(not x)  # Вывод: False

В этом примере, оператор 'not' инвертирует значение переменной 'x' и возвращает False.

🐍Pythoner

✈️Конкатенация строк - это процесс объединения двух или более строк в одну строку.

➡️Оператор % для конкатенации строк

В Python оператор % может использоваться для форматирования строк и подстановки значений в определенные места в строке.

Для конкатенации строк с использованием оператора % необходимо создать шаблон строки, в которой будут указаны места для подстановки значений. Затем с помощью оператора % можно передать значения, которые будут подставлены в соответствующие места в шаблоне.

➡️Пример использования оператора % для конкатенации строк:

name = "John"
age = 25
message = "Меня зовут %s и мне %d лет." % (name, age)
print(message)

⬆️В данном примере мы создали шаблон строки "Меня зовут %s и мне %d лет.", где %s и %d обозначают места для подстановки значения строки и целого числа соответственно. Затем мы использовали оператор % для подстановки значений переменных name и age в соответствующие места.

🐍Pythoner