Python Academy

Параллельное и асинхронное программирование развязывают руки разработчикам и усиливают их скиллы: помогают выдерживать нагрузки и писать эффективный код, не теряя скорости разработки — ни один крупный проект не обходится без них. Для тех, кто решил изучить принципы асинхронности в Яндекс Практикуме есть курс «Асинхронное программирование на Python». Курс подойдет вам, если: • у вас есть опыт написания кода на Python; • вы знакомы с принципами ООП и умеете их применять; • вы умеете работать с консолью и Git, настраивать рабочее окружение; • вы понимаете работу БД и SQL, знакомы с HTTP и REST. На всех этапах вас будут сопровождать опытные разработчики: мы не дадим просесть по учёбе и поможем выкроить время на образование. Вы будете практиковаться на реальных кейсах и положите в портфолио работающие проекты. А карьерные консультации подготовят вас к разговору о повышении или помогут с поиском новой работы.  Начать учиться

Динамическая замена class Многие знают, что с помощью type можно получить тип объекта. Но не все так просто, по сути type служит динамической заменой инструкции class и позволяет создавать новые объекты типа во время исполнения. Первый принимаемый аргумент является именем класса и становится атрибутом __name__; второй аргумент является кортежем с перечисленными базовыми типами и становится атрибутом __base__; словарь будет являться телом класса и станет атрибутом __dict__. #type #class

Аннотации типов Всем известно, что Python – язык с динамической типизацией. Аннотации типов нужны для того, чтобы повысить информативность исходного кода, но они никак не влияют на поведение программы.  Типы данных указывается через двоеточие после имени переменной после её создания. Для примера создадим словарь с числами и список, состоящий из значений этого словаря, а также функцию для сложения двух чисел. Однако помните, что аннотации типов не влияют на ход исполнения программы, поэтому в ранее написаную функцию мы с таким же успехом можем передать и строки, хотя указывали целочисленный тип данных. #типы_данных #аннотации

Вы IT-предприниматель? Освободите своё  время от ведения бухгалтерии! Занимайтесь бизнесом, а не налоговой отчетностью. Передайте её в руки команды опытных бухгалтеров на аутсорсе.  Компания "Моё дело"  - специалист в бухгалтерском обслуживании IT компаний:  - знаем всё про налоговые льготы для IT бизнеса - выгодно спишем НМА в расходы компании - оптимизируем налоги - снизим страховые взносы до 7,8%  Начните делегировать бухгалтерию правильно с командой бухгалтеров "Моё дело". Только в ИЮЛЕ проведем консультацию для вашей IT-компании по аккредитации в Сколково. 👉👉 Записаться на бесплатную консультацию 

Аннотации типов Всем известно, что Python – язык с динамической типизацией. Аннотации типов нужны для того, чтобы повысить информативность исходного кода, но они никак не влияют на поведение программы.  Типы данных указывается через двоеточие после имени переменной после её создания. Для примера создадим словарь с числами и список, состоящий из значений этого словаря, а также функцию для сложения двух чисел. Однако помните, что аннотации типов не влияют на ход исполнения программы, поэтому в ранее написаную функцию мы с таким же успехом можем передать и строки, хотя указывали целочисленный тип данных. #типы_данных #аннотации

Превью из длинного текста Допустим, у нас есть какой-то длинный текст в виде строки и надо сделать превью этого текста, например, для сайта. Первое, что приходит на ум – использовать слайсинг строк. Но, как видите, текст оборвался на полуслове, поэтому такой вариант отпадает. Такую проблему хорошо решает метод shorten из модуля textwrap. Первым аргументом передается строка, вторым указываем количество символов, которое должен содержать результат. Также третьим аргументом можно передать заготовку, которая будет вставляться в конце обрезанной строки. #строки #textwrap

Дробные числа По умолчанию числа с плавающей точкой используют память привычным образом, то есть они хранятся в двоичном виде. Это означает, что вы обычно работаете с приблизительными значениями, а не точными. Можно использовать тип данных Decimal, который предоставит намного большую точность, но и его может не хватить в некоторых случаях. Поэтому для идеальных вычислений лучше использовать Fraction, который представляет и хранит число в виде рациональной дроби. #числа #fraction

Генераторные выражения и списковые включения В примере выше первая и вторая строчки очень похожи, но различаются видами скобок. В списковом включении они квадратные, а в генераторном выражении – круглые. Если вывести переменные, то видим, что значением переменной l является список, а переменная g хранит в себе объект генератора. И здесь возникает вопрос, что же использовать. Нужен результат, например в виде списка, прямо сейчас для дальнейшего выполнения программы — используйте генераторы коллекций.  А если же значения понадобятся еще не скоро или неизвестно, понадобится ли они вообще, то предпочтительнее генераторы, чтобы не занимать лишнюю память и не нагружать систему. #генераторы

3 трюка с itertools Сегодня мы рассмотрим несколько функций из довольно полезного модуля, позволяющих эффективно работать с итерируемыми объектами. Начнём с очень простой функции – chain. Она позволяет "склеивать" несколько итерируемых элементов в один. Далее, accumulate. Эта функция немного похожа на reduce, но вместо того, чтобы давать одно окончательное значение, она последовательно применяет функцию, заданную вторым аргументом (в данном случае min), к каждому последующему элементу по порядку: min(11), min(11, 3), min(11, 3, 9) и так далее. А для того, чтобы создавать комбинации из элементов выбранного итерируемого объекта, вам понадобится функция combinations. Вторым аргументом можно задать длину этой самой комбинации. #модули #itertools

Создаем бесконечный итератор Функция cycle() из itertools принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта. Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элемента. Но если вы проходитесь циклом по такому итератору, то важно предусмотреть выход из цикла, иначе он станет бесконечным (как у нас в первом случае на картинке). Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта. #itertools

В IT-компаниях часто внедряют разные системы мотивации сотрудников в поисках лучшей, одна из них — программы LTI (долгосрочный план поощрения). Суть в том, что дополнительное вознаграждение участника основано на показателях, которые говорят о росте стоимости компании. LTI эффективно синхронизирует интересы бизнеса и сотрудников на долгий срок. Но лучше всего инициатива работает, когда ее адаптируют под ценности компании. Например, в Авито ее сделали более прозрачной и увеличили частоту монетизации. Подробнее о программе и о том, как выбирать работодателя по системе поощрения, можно узнать из интервью HR-директора Авито Ольги Ким.

Разница между == и is Многие разработчики не понимают разницу этих двух операторов сравнения. Из-за неправильного использования == и is в приложениях могут возникнуть странные ошибки. Оператор == проверяет равенство значений двух объектов. А оператор is проверяет идентичность самих объектов. Его используют, чтобы удостовериться, что переменные указывают на один и тот же объект в памяти. Но Python в целях производительности кеширует малые числа и короткие строки, поэтому возможны некоторые казусы, как в примере выше. #тонкости

Бесконечность Вообще float является крайне интересным типом данных и не перестает удивлять своими особенностями. Про значение Not a Number мы уже писали, а вот сегодня поговорим про infinity. Строковые литералы 'inf' и 'infinity' можно конвертировать в float, и в результате получается значение бесконечности. Для отрицательной "бесконечности" нужно поставить знак минуса перед словом. Такой прием может быть полезен в коде, где требуется хранить в переменной самое большое или самое маленькое числовое значение для дальнейшего сравнения. #float

Яндекс Практикум разработал курсы, на которых освоить IT-профессию может каждый, даже без опыта. Кем на них можно стать? — Веб-разработчиком Они создают интерфейс сайтов и веб-приложений — то, с чем взаимодействует пользователь. — Python-разработчиком Они пишут «мозг» для сайтов, чтобы они правильно реагировали на действия пользователей, а серверы понимали запросы. — Инженером по тестированию Они проверяют код разработчиков, ищут в нём ошибки и исправляют их. — Мобильным разработчиком Они пишут приложения для устройств с операционной системой Andriod или iOS. — Java-разработчиком Они пишут масштабные проекты с миллионами посетителей: маркет-плейсы, стриминги, сайты крупных корпораций. — Разработчиком на С++ Они создают разные продукты и программы: от беспилотных автомобилей до веб-браузеров, микроконтроллеров, серверов и видеоигр. Пройдите первый бесплатный урок →

Точка входа В некоторых языках программирования есть функции main(), с которых начинается выполнение программы. Но в Python весь код исполняется построчно. Как вариант, многие пишут основную логику программы в обычную функцию main(), а вызывают ее только в условии if __name__ == '__main__'. Здесь стоит объяснить отдельно про то, что такое __name__. Переменная __name__ — это специальная переменная, которая будет равна '__main__', только если файл запускается как основная программа. А при импорте в качестве модуля выставляется равной имени модуля. Таким образом, программа корректно заработает, только если запустить ее напрямую. Если импортировать ее как модуль в другой скрипт, то условие не сработает. #main

Редирект вывода программы В contextlib есть еще один прикольный контекстный менеджер — redirect_stdout, позволяющий перенаправить стандартный вывод программы. Контекстный менеджер принимает аргумент, в котором мы можем указать, куда должен переправляться весь вывод в последующем блоке. Таким образом, данные из print() в контекстом менеджере будут переправлены в открытый ранее файл, так как мы его передали в аргумент redirect_stdout. Убедится в этом можем, открыв файл заново и прочитав оттуда данные. #contextlib

Метод join у строк У строк есть полезный метод str.join(), который принимает на вход итерируемый объект, элементами которого также должны быть строки. Как результат получаем новую строку, которая является объединением всех элементов. При этом они разделены строкой, к которой изначально применялся метод. Проще говоря, если применить к строке этот метод, то она станет разделителем для элементов в новой строке. #строки

Разница между __str__ и __repr__ Оба магических метода __str__ и __repr__ используются для получения строкового представления объекта. Давайте разберемся, в чем же собственно разница между ними. Метод __str__ используется для создания вывода для конечного пользователя, а __repr__ в основном используется для отладки и разработки. Другими словами, цель __repr__ – быть однозначным, а __str__ – читабельным. Функция print() и встроенная функция str() используют метод __str__ для отображения строкового представления объекта, а вот встроенная функция repr() использует для этого метод __repr__. #классы #str #repr

Валидаторы данных Как правило, разработчики пишут регулярные выражения для обработки специфических строк. Но для таких данных как, почта или ссылка, изобретать велосипед не нужно. Модуль validators позволяет использовать уже готовые валидаторы для самых распространенных задач. В примере можете как раз увидеть валидацию почты и ссылок. Помимо этого, validators позволяет также работать с ipv4, ipv6, mac адресами и многим другим. В итоге, имеем лаконичный и простой модуль с хорошим функционалом. #validators

Тестирование на pytest pytest — ближе по духу к языку Python нежели unittest, которая накладывает определенные обязательства при разработке тестов. Например, создание классов-наследников от TestCase или выполнение определенной процедуры запуска тестов. Но при разработке на pytest ничего этого делать не нужно. Вы просто пишете функции, которые должны начинаться с "test_" и используете assert, встроенные в Python. Также он поддерживает запуск тестов на unittest и nose, то есть полная обратная совместимость с ними. #тестирование #pytest #assert