➡️Введение

В мире Python программирования, логирование играет важную роль в отслеживании работы приложений и выявлении ошибок. Одним из самых удобных и мощных инструментов для этой задачи является библиотека Loguru. В этом посте мы рассмотрим основные преимущества и возможности Loguru, которые делают его отличным выбором для логирования в Python.

➡️Простота использования

Одним из основных преимуществ Loguru является его простота использования. В отличие от стандартной библиотеки logging, которая может показаться сложной и громоздкой, Loguru предлагает простой и интуитивно понятный интерфейс. Для начала работы достаточно импортировать библиотеку и начать логирование с помощью одной строки кода:

from loguru import logger

logger.info("Привет, Loguru!")

Это позволяет значительно сократить время на настройку и сразу приступить к логированию.

➡️Гибкость и мощность

Loguru предоставляет широкие возможности для настройки логирования. Вы можете легко настроить формат сообщений, уровни логирования и маршрутизацию логов. Например, вы можете отправлять логи в разные файлы в зависимости от их уровня важности:

logger.add("debug.log", level="DEBUG")
logger.add("error.log", level="ERROR")

logger.debug("Это сообщение для отладки")
logger.error("Это сообщение об ошибке")

Или же отправлять их на удалённый сервер для дальнейшего анализа. Библиотека также поддерживает асинхронное логирование, что делает её отличным выбором для высоконагруженных приложений.

➡️Встроенные дополнительные функции

Помимо стандартных возможностей логирования, Loguru включает в себя множество дополнительных функций, которые делают его ещё более привлекательным. Например, библиотека поддерживает автоматическое добавление контекстной информации к логам, такую как имя функции, строка кода и т.д. Также существует возможность автоматического ротации логов, что позволяет избежать переполнения дискового пространства:

logger.add("file_{time}.log", rotation="500 MB")

logger.info("Это сообщение будет записано в новый файл при достижении лимита в 500 MB")

⬆️Эти и другие функции делают Loguru мощным инструментом для профессионального логирования.

🖥GitHub loguru

🐍Pythoner

😈 IT memer

🕔Одним из главных преимуществ библиотеки delorean является её простота использования. Она предоставляет разработчикам возможность легко создавать, манипулировать и форматировать временные объекты.

💬Пример кода

import delorean

# Создание объекта текущего времени
now = delorean.now()
print("Текущее время:", now)

# Преобразование времени в строку в формате ISO
iso_format = now.datetime.isoformat()
print("ISO формат:", iso_format)

➡️Работа с временными зонами

Работа с временными зонами может быть сложной задачей, но delorean значительно облегчает этот процесс. Библиотека предоставляет удобные методы для преобразования времени между разными временными зонами, учитывая все нюансы и правила переходов между летним и стандартным временем. Это делает её незаменимым инструментом для приложений, которые должны учитывать временные зоны своих пользователей.

💬Пример кода

import delorean

# Создание объекта времени в определённой временной зоне
dt = delorean.parse("2023-10-10 10:00:00", timezone="UTC")

# Преобразование времени в другую временную зону
local_dt = dt.shift("US/Eastern")
print("Время в восточной временной зоне США:", local_dt)

➡️Временные интервалы и манипуляции

Еще одной важной функцией delorean является работа с временными интервалами. Библиотека позволяет легко вычислять разницу между двумя временными точками, а также добавлять или вычитать временные интервалы. Это делает её полезной для задач, связанных с планированием, аналитикой и многими другими областями, где важна точная работа с временными данными.

💬Пример кода

import delorean

# Создание двух объектов времени
start = delorean.parse("2023-10-10 10:00:00")
end = delorean.parse("2023-10-10 12:30:00")

# Вычисление разницы между двумя временными точками
diff = end - start
print("Разница во времени:", diff)

# Добавление временного интервала
new_time = start + delorean.timedelta(hours=2)
print("Новое время:", new_time)

🐍Pythoner

✈️Pywebview — это легковесная библиотека для создания графических приложений на Python с использованием веб-технологий. Она позволяет разрабатывать интерфейсы с помощью HTML, CSS и JavaScript, а также интегрировать их с логикой на Python. Pywebview предоставляет простой способ взаимодействия между веб-интерфейсом и кодом на Python.

➡️Установка pywebview

💬Первым шагом к использованию pywebview является его установка. К счастью, это очень просто. Достаточно выполнить следующую команду:

pip install pywebview

⬆️Теперь у нас есть все необходимое, чтобы начать работу с pywebview.

➡️Создание простого окна

После установки pywebview, давайте создадим простое окно, которое будет отображать наш веб-контент. Вот базовый пример:

import webview

# Создаем окно с URL
webview.create_window('Пример pywebview', '<https://example.com>')

# Запускаем приложение
webview.start()

⬆️Этот код создаст окно с названием "Пример pywebview" и загрузит страницу по указанному URL. Это отличный способ быстро превратить ваше веб-приложение в настольное приложение.

Больше примеров и документации: https://github.com/r0x0r/pywebview

🐍Pythoner

✈️Сегодня мы рассмотрим библиотеку python-nubia, которая предназначена для создания командных интерфейсов в Python. Эта библиотека была разработана компанией Facebook и, хотя сейчас она больше не развивается, она все еще заслуживает внимания за свои уникальные возможности и подходы.

➡️Удобство использования

Одним из ключевых преимуществ python-nubia является её простота и удобство использования. Библиотека позволяет легко создавать командные интерфейсы, используя аннотации и декораторы. Это делает код более читабельным и поддерживаемым. Разработчики могут быстро добавлять новые команды и опции, что значительно ускоряет процесс разработки.

➡️Гибкость и расширяемость

Python-nubia предоставляет разработчикам высокую степень гибкости и расширяемости. Библиотека поддерживает регистрацию пользовательских команд, создание сложных иерархий команд и даже интеграцию с другими библиотеками. Это делает её отличным выбором для проектов, требующих сложных командных интерфейсов. Несмотря на то, что библиотека больше не развивается, её архитектура и подходы могут быть полезны для изучения и использования в других проектах.

⛓ Примеры использования

🐍Pythoner

➡️Что такое Numba?

Numba - это JIT-компилятор (Just-In-Time), который преобразует Python и NumPy код в быстрый машинный код. Это позволяет значительно ускорить выполнение вычислительно-интенсивных задач.

➡️Как использовать Numba?

Использовать Numba очень просто! Вот пример:

from numba import jit
import numpy as np

@jit(nopython=True)
def sum_of_squares(arr):
    sum = 0
    for i in range(arr.shape[0]):
        sum += arr[i]**2
    return sum

# Пример использования
arr = np.arange(1000000)
result = sum_of_squares(arr)
print(f"Сумма квадратов: {result}")

⬆️Что происходит?

1️⃣Мы импортируем декоратор @jit из Numba

2️⃣Применяем декоратор к нашей функции

3️⃣Numba компилирует функцию при первом вызове

4️⃣Последующие вызовы используют скомпилированную версию

⬆️Результаты

На больших массивах Numba может ускорить код в десятки раз! Например, для массива из миллиона элементов:

- Обычный Python: ~1 секунда
- С Numba: ~0.01 секунды

➡️Советы по использованию

💬Используйте режим nopython=True для максимальной производительности
💬Numba лучше всего работает с числовыми типами данных и NumPy массивами
💬Избегайте использования Python-объектов внутри jit-функций

🐍Pythoner

➡️Что такое декораторы?

Декораторы в Python - это мощный инструмент для изменения поведения функций или классов без изменения их исходного кода. Они позволяют "обернуть" существующую функцию дополнительной функциональностью.

➡️Зачем нужен functools.wraps?

При создании декораторов возникает проблема: метаданные декорируемой функции (такие как имя и документация) теряются. Здесь на помощь приходит functools.wraps!

➡️Пример декоратора без functools.wraps

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("До выполнения функции")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("После выполнения функции")
        return result
    return wrapper

@my_decorator
def greet(name):
    """Эта функция приветствует пользователя"""
    print(f"Привет, {name}!")

print(greet.__name__)  # Выводит: wrapper
print(greet.__doc__)   # Выводит: None

➡️Пример с использованием functools.wraps

from functools import wraps

def my_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("До выполнения функции")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("После выполнения функции")
        return result
    return wrapper

@my_decorator
def greet(name):
    """Эта функция приветствует пользователя"""
    print(f"Привет, {name}!")

print(greet.__name__)  # Выводит: greet
print(greet.__doc__)   # Выводит: Эта функция приветствует пользователя

🔎Преимущества использования functools.wraps:
1. Сохранение метаданных функции
2. Улучшение отладки и документирования
3. Совместимость с инструментами анализа кода

🐍Pythoner

✈️Модуль weakref предоставляет инструменты для создания слабых ссылок на объекты.

➡️Что такое слабые ссылки?

Слабые ссылки позволяют ссылаться на объект без увеличения его счетчика ссылок. Это означает, что объект может быть удален сборщиком мусора, даже если на него есть слабая ссылка.

➡️Пример использования weakref:

import weakref

class MyClass:
    pass

obj = MyClass()
weak_ref = weakref.ref(obj)

print(weak_ref())  # Выводит объект MyClass
del obj
print(weak_ref())  # Выводит None

🔎Заключение

Использование модуля weakref позволяет разработчикам Python лучше контролировать управление памятью в своих программах. Это особенно полезно при работе с большими объемами данных или в системах с ограниченными ресурсами.

🐍Pythoner

😈 IT memer

✈️Legacy код, или унаследованный код, - это существующая кодовая база, которая продолжает использоваться, несмотря на то, что она может быть устаревшей, плохо структурированной или трудной для поддержки.

➡️Характеристики Legacy кода
💬Устаревшие технологии или методологии
💬Отсутствие или недостаточность документации
💬Сложность в поддержке и расширении
💬Высокая связность и низкая сплоченность

➡️Пример Legacy кода

# Legacy код на Python
def calculate_total(items):
    total = 0
    for item in items:
        total = total + item['price'] * item['quantity']
    return total

# Современный эквивалент
def calculate_total(items):
    return sum(item['price'] * item['quantity'] for item in items)

➡️Проблемы, связанные с Legacy кодом
💬Сложность внесения изменений и добавления новых функций
💬Повышенный риск появления ошибок при модификации
💬Трудности в интеграции с современными технологиями
💬Зависимость от устаревших библиотек и фреймворков

➡️Стратегии работы с Legacy кодом
💬Постепенный рефакторинг
💬Написание тестов для существующего кода
💬Документирование существующей функциональности
💬Модульная замена частей системы

🔎Заключение

Работа с Legacy кодом - это неизбежная часть жизни многих разработчиков. Хотя он может представлять сложности, правильный подход к его обработке может значительно улучшить качество и поддерживаемость программного обеспечения.

🐍Pythoner

✈️FastStream - это мощная библиотека для Python, которая упрощает создание и управление потоковыми приложениями. Она предоставляет удобный интерфейс для работы с различными брокерами сообщений, такими как Kafka и RabbitMQ.

➡️Основные преимущества FastStream
💬Простота использования
💬Высокая производительность
💬Поддержка асинхронного программирования
💬Легкая интеграция с существующими проектами

➡️Установка FastStream

Для начала работы с FastStream, установите библиотеку с помощью pip:

pip install faststream

➡️Давайте рассмотрим простой пример использования FastStream с Kafka:

from faststream import FastStream, Logger
from faststream.kafka import KafkaBroker

# Создаем брокер Kafka
broker = KafkaBroker("localhost:9092")

# Инициализируем FastStream
app = FastStream(broker)

# Определяем обработчик сообщений
@broker.subscriber("input-topic")
async def process_message(msg: str, logger: Logger):
    logger.info(f"Получено сообщение: {msg}")
    # Обработка сообщения
    processed_msg = msg.upper()
    # Отправка обработанного сообщения
    await broker.publish(processed_msg, "output-topic")

# Запускаем приложение
if __name__ == "__main__":
    app.run()

⬆️В этом примере мы:
1. Импортируем необходимые модули из FastStream.
2. Создаем брокер Kafka, указывая адрес сервера.
3. Инициализируем FastStream с нашим брокером.
4. Определяем функцию-обработчик сообщений с декоратором @broker.subscriber.
5. В обработчике мы логируем полученное сообщение, преобразуем его в верхний регистр и отправляем в другую тему.
6. Запускаем приложение с помощью app.run().

🐍Pythoner