​5 ошибок при объявлении функций в Python

Для того, чтобы код было легко поддерживать и читать необходимо придерживаться определённых правил и стандартов. В противном случае вы можете усложнить жизнь не только себе, но и другим разработчикам, которые будут вынуждены работать с вашим кодом. Это касается и создания функций.

В этой статье содержатся 5 ошибок, которые нужно избегать для создания максимально читабельного, понятного и легко поддерживаемого кода:

https://tprg.ru/NysU

Создание статического сайта с помощью Flask и его развертывание в Netlify

Если вы решили запустить информационный сайт или сайт, где не требуется взаимодействие с пользователем, то хорошим решением может оказаться использования связки Flask с Frozen-Flask и Netlify. Так у вас появится возможность не только быстро развернуть его сейчас, но и в будущем быстро и без труда превратить ваш сайт в полноценное веб-приложение.

В этой статье автор подробно рассказывает, как это сделать:

https://tprg.ru/AHy9

#flask #webdev

Всё так непостоянно...

​Что такое метаклассы в Python?

Если вы хотите лучше понимать, как работает код в Python, то необходимо углубиться в его структуру. Мы знаем, что при объявлении класса создаётся объект. Но как он создаётся? Да и объявить класс можно с помощью type, которая вообще должна просто определять тип объекта. Так как же всё это работает?

В этой статье максимально доступно даются ответы на эти и другие вопросы:

https://tprg.ru/iJ0Y

​Каких дыр в безопасности надо бояться Python-разработчику

Написать код, который будет защищён от любых угроз сложно. Для того, чтобы избежать угроз безопасности необходимо быть крайне внимательным.

В этой статье собраны и рассмотрены частые ошибки, которые допускаются при разработке приложений на Python и несут им потенциальную угрозу:

https://tprg.ru/Ctkj

Нейронная Сеть CLIP от OpenAI, или обучение без обучения

В машинно обучении наметился прогресс — нейронная сеть CLIP способна предоставлять ответ на текстовый запрос проанализировав его контекст, используя подход обучения без обучения.

О том, как это работает, вы можете прочитать в этой статье:

https://tprg.ru/SYG6

#ml

До слёз...

​Новая библиотека превосходит Pandas по производительности

Pandas возникла в 2008 году и на сегодняшний день является крайне популярной, если речь идёт о Data Science. Но ничто не вечно под луной и вот, появилась новая библиотека pypolars, которая уже сейчас может конкурировать с Pandas как минимум в плане производительности.

В этой статье провели сравнительные тесты скорости отработки одних и тех же действий с помощью этих двух библиотек и результаты заставляют задуматься:

https://tprg.ru/qvjG

#datascience #pandas

​Видеоурок по машинному обучению на Python

Большое видео, посвящённое машинному обучению на Python — отличный способ узнать что-то новое и с пользой провести выходной. Автор рассказывает не только о принципах машинного обучения, но и показывает 12 алгоритмов для него.

Видео длится аж 5 часов, поэтому для вашего удобства в нём содержатся тайм-коды, чтобы вы могли удобно переключаться между различными частями этого большого урока:

https://tprg.ru/NuQb

Django Session-based аутентификация для одностраничных приложений

Объёмное руководство, которое поможем вам настроить аутентификацию на основе сессии в вашем SPA-приложении, используя Django и React несколькими способами:
— через шаблоны Django;
— отдельно от Django, но в том же домене;
— с применением Django DRF;
— с использованием междоменных запросов.

Изучить каждый способ, выбрать подходящий и применить, следуя инструкции, можно здесь:

https://tprg.ru/jDnN

#django #webdev

​5 идей для проектов на Python

В этой статье рассматриваются несколько идей для проектов, которые вы можете создать для прокачки своих навыков программирования, а именно:
— программа определения цвета;
— чат-бот;
— генератор описания изображений;
— классические крестики-нолики;
— а также алгоритм обнаружения сонливости водителя.

Все подробности и способы реализации тут:

https://tprg.ru/soW2

​Ускорение загрузки пакетов в Docker с помощью кэширования

Когда вы создаёте какое-либо приложение на Python, то неизбежно используете различные пакеты. И если они небольшие, то это не так больно, как в случае использования каких-то больших пакетов для машинного обучение, когда речь заходит о кэшировании во время сборки проекта в Docker.

Для решения проблемы постоянного перезаписи одних и тех же неменяющихся пакетов существует Docker BuildKit. В этой статье подробно рассказывается о принципе его работы, плюсах и недостатках:

https://tprg.ru/cS93

#docker

​Форматирование числа в строку с денежным значением в Python

Если в вашем приложении предполагается работа с деньгами, то логичным решением будет настроить их отображение не просто, как число, а в виде денежных значений с указанием валюты и разбиением крупным чисел по разрядам. Для этого существуют разные способы — от настройки локали до использования Babel.

В этой статье вы можете изучить каждый из способов и использовать понравившийся:

https://tprg.ru/xI8U

Вышло крупное обновление библиотеки NumPy

Новая версия библиотеки под номер 1.20 теперь поддерживает Python не ниже версии 3.7, обзавелась множеством новых функций в различных классах, а также прекратила поддержку некоторых устаревших модулей.

Почитать подробнее обо всех изменениях в библиотеке можно тут:

https://tprg.ru/dtm4

#numpy

; тоже много времени отнимает

Data Science приложение с графическим интерфейсом с помощью PySimpleGUI

PySimpleGUI — это библиотека, которая позволяет быстро создавать простые графические интерфейсы, в том числе и при работе с Data Science. Она заменяет такие фреймворки, как Tkinter, PyQT и прочие, которые значительно сложнее в изучении и иногда излишне перегружены. Поэтому, если вам требуется создать быстро и просто несложный интерфейс на Windows, Linux, Android или Raspberry Pi, то эта библиотека вам может пригодиться.

В этой статье вы можете узнать о PySimpleGUI подробнее:

https://tprg.ru/3HFx

#datascience #библиотека

​Использование Django Check Constraint для предотвращения хранения пустой строки

Если вы работаете с базами данных в Django, то может возникнуть потребность в ограничении добавления пустых строк в БД. Чтобы такое ограничение создать можно воспользоваться CheckConstraint, который позволит избежать пустых строк не только при единичном добавлении данных, но и при импорте.

О том, как это сделать, рассказывается в этой статье:

https://tprg.ru/73fx

#django

​Использование переменных окружения в Python для настройки приложения

Переменные окружения — это переменные, содержащие информацию, которую могут использовать запускаемые программы Python, получая её извне. Переменные окружения позволяют получать различные параметры приложения и секретные ключи, не боясь, что они попадут в исходный код, а также работать вашему приложению где угодно.

О том, для чего ещё используются переменные окружения в Python, как их установить, настроить или удалить, читайте в этой статье:

https://tprg.ru/Y0fq

​Дайджест событий на февраль

Чтобы вы не пропустили ничего интересного, мы составили подборку интересных ивентов, которые будут проходить в феврале.

Бесплатные и платные, онлайн и офлайн, Data Science и машинное обучение — события на любой вкус ждут вас!

Подробнее тут: https://tprg.ru/TD5u

Хотите научиться программировать на Python?

Тогда поступайте в онлайн-университет GeekUniversity с гарантированным трудоустройством со скидкой 40%!

Стать Python-разработчиком: https://tprg.ru/lykr

Это #партнёрский пост