Zen of Python

sql-tstring | t-строки В Python инфобезное нововведение — t-строки (грокнуто здесь). Они автоматически экранируют вставляемые значения, предотвращая инъекции команд или SQL: Библиотека sql-tstring создает безопасные SQL-запросы, предотвращая SQL-инъекции. Позволяет также фильтровать имена таблиц и столбцов, обработает отсутствующие значения. #инструмент @zen_of_python

​​Posit Connect | Деплой сервис для Python / R Этот условно-бесплатный сервис позволяет быстро задеплоить ваш Proof of Concept. В Freemium-тарифе дают 4 Гб памяти, 2 ядра CPU, 20 часов серверного времени. Поддерживает закрытый список фреймворков, среди которых Streamlit, Dash, Shiny. Цена: есть условно-бесплатный тариф Сайт проекта @prog_tools

​​radon | Метрики вашего кода Этот инструмент вычисляет цикломатическую сложность, метрики Хэлстеда и индекс поддерживаемости и другие «метапоказатели» вашего проекта прямо в командной строке. Так вы быстрее выявите проблемные участки кода. Инструмент легко интегрируется с CI/CD. Дружит даже с Jupyter Notebook. Проект на PyPi #инструмент @zen_of_python

#кек @zen_of_python

#кек @zen_of_python

​​Питон-хвостоед Есть такое устойчивое выражение в английском: Lather, rinse, repeat («Вспенить, смыть, повторить») Забугорские айтишники «забрали» эту надпись с шампуней в свой мир, и теперь этим выражением описывают любые малоосмысленные повторения чего угодно. Например, затянувшиеся правки. @zen_of_python

Пет-проект в квадрате С помощью Raspberry Pi + самописного проекта Xenolab один любитель флоры поддерживает дома крохотный садик хищных цветов, и это выглядит суперумилительно. #кек @zen_of_python

Вопросы подписчиков Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает: — Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов! — Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте; #вопросы_новичков @zen_of_python

​​Ошибки, которые можно избежать в SQL: грабли начинающего аналитика Если вы только начинаете работать с SQL, статья поможет избежать типичных ошибок (пропуски, доступы, производительность). Там вы узнаете, почему важно проверять данные после объединения таблиц и как избежать потери строк при использовании JOIN. #основы #sql @zen_of_python

​​Microsoft отказалась от поддержки Faster CPython — команда проекта уволена Вот так просто: собрал команду, распустил команду... Если ты в Microsoft, конечно. IT-гигант поставил не на ту лошадь и запланировал ускорить язык за счет его основной реализации, но PSF опередили со своими Tail Calls. 👀 — я думал(-а), питонисты неуязвимые 🎃 — ожидаемое поведение корпораций #факт @zen_of_python

​​Tail Calls в Python: грокаем Внезапно банк Точка пояснил за «хвостовые вызовы» — механизме из подкапотного C, который значительно ускорил Python в релизах конца 2024 года. Статья не для новичков, но если прорветесь, сможете щеголять на собеседованиях. #основы @zen_of_python

В чем сида аннотаций типов Type Hints — годный инструмент, ибо помогают находить ошибки типов ещё до запуска кода, но настоящая их сила в другом. С ними вы думаете о структуре данных, делая код менее ломким. Появились в Python 3.5 в 2015 году и прижились так хорошо. что даже IDE напоминают вам о них ворнингами. Взгляните на функцию, что вычисляет скидку для списка товаров:

def calculate_discount(items, discount):
    return [item * (1 - discount) for item in items]

Всё работает, но не совсем понятно: — Что именно items? Список? Кортеж? Генератор? — Какой тип у discount? — Что возвращает функция? Код «самопроясняется», если добавить typing.List:

from typing import List

def calculate_discount(items: List[float], discount: float) -> List[float]:
    return [item * (1 - discount) for item in items]

Мы можем пойти дальше. Зачем ограничивать функцию только List[float], если она также могла бы принять кортеж, множество или генератор?

from collections.abc import Iterable

def calculate_discount(items: Iterable[float], discount: float) -> List[float]:
    return [item * (1 - discount) for item in items]

Теперь items — любая итерируемая структура: список, кортеж, генератор. Такой подход делает функцию более универсальной. Это и есть главное преимущество Type Hints: они заставляют задуматься — а не слишком ли жёсткие ограничения я накладываю на входные данные? А не стоит ли сделать интерфейс функции более абстрактным? Допустим, вы проектируете класс заказа. Если сначала использовали List для хранения товаров, то подумав о типах, вы можете заменить это на Set, чтобы избежать повторений. Или вместо хранения всех элементов в памяти начать использовать генератор для ленивой загрузки данных из базы. Аннотации типов подталкивают вас к обобщённому проектированию, где функции и классы не зависят от конкретных реализаций.

Входы — как можно шире, выходы — как можно конкретнее.

#основы @zen_of_python

Делитесь своим опытом в опросе про облака Мы готовим большое исследование по облачным технологиям и хотим узнать ваше мнение. Расскажите, как вы работаете с облаками, какие у вас возникают вопросы или трудности. Фидбэк можно оставить в этой гугл-форме Спасибо 🙏

django-action-triggers | Вебхуки для всего отовсюду на Django Библиотека позволяет инициировать всевозможные события на вашем Django-сайте по триггеру — апдейту базы данных. В отличие от т.н. сигналов, могут управляться динамически, без редеплоя. Репозиторий проекта @zen_of_python

​​PyXL | Python + Bare Metal Код можно интерпретировать непосредственно на железе без виртуальной машины (VM) и JIT-компиляции. Это положительно скажется на скорости. Среди возможностей: — собственный процессор, исполняющий байт-код Python напрямую, минуя традиционные интерпретаторы; — высокая скорость отклика GPIO: В тестах на плате Arty-Z7-20 с FPGA Zynq-7000 PyXL демонстрирует время отклика GPIO в 480 наносекунд, что в 30 раз быстрее, чем у MicroPython на PyBoard; На сайт проекта #инструмент @zen_of_python

​​Кто из вас сильный? Признавайтесь, надо мебель в соседнем классе перенести. #кек @zen_of_python 😎 — как мощны мои лапищи 🌚 — пишу с нейрокопайлотами

​​Между гадалками и LLM для верстки сайтов есть нечто общее: обе оперируют узким проверенным словарем на ~1000 слов, чтобы выразить свои мысли и при этом попасть в "болевые точки" клиента. #кек @zen_of_python

Вашему вниманию — Змеиный культ Некрополиса, типичная IT-команда разработки #кек @zen_of_python