Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Обзор библиотеки RxPY Сегодня поговорим о хорошей библиотеке для управления потоками данных в Python – RxPY — реализации Reactive Extensions для нашего любимого языка. В версии 4.0.4 эта библиотека получила ряд улучшений, и сегодня мы разберем её основной функционал. Основы RxPY RxPY — это библиотека, реализующая принципы функционального реактивного программирования в Python. Она позволяет создавать и управлять асинхронными потоками данных, объединяя их, фильтруя и трансформируя с помощью цепочек операторов. Основные компоненты RxPY: Observable: источник данных, который может выдавать события. Observer: подписчик, который реагирует на события от Observable. Операторы: функции, позволяющие трансформировать, фильтровать и комбинировать Observable. https://habr.com/ru/companies/otus/articles/849810/ 👉@BookPython

TargetHunter TargetHunter – крупное сообщество маркетологов в стране. t.me/+yZJ_fcDeLGRmNDYy Мемы, полезные материалы, фишки и новости из мира интернет-маркетинга у нас на странице. Подписывайся: t.me/+yZJ_fcDeLGRmNDYy Подписаться #реклама О рекламодателе

Подборка Telegram каналов для программистов Системное администрирование 📌 https://t.me/sysadmin_girl Девочка Сисадмин https://t.me/srv_admin_linux Админские угодья https://t.me/linux_srv Типичный Сисадмин https://t.me/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса) https://t.me/i_linux Системный администратор https://t.me/linuxchmod Linux https://t.me/sys_adminos Системный Администратор https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало) https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://t.me/i_odmin Все для системного администратора https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux 1C разработка 📌 https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С Программирование C++📌 https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++ https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах Программирование Python 📌 https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍 https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском https://t.me/python_360 Книги по Python Rus Java разработка 📌 https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика https://t.me/java_360 Книги по Java Rus https://t.me/java_geek Учим Java на примерах GitHub Сообщество 📌 https://t.me/Githublib Интересное из GitHub Базы данных (Data Base) 📌 https://t.me/database_info Все про базы данных Мобильная разработка: iOS, Android 📌 https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin Фронтенд разработка 📌 https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика! https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано Разработка игр 📌 https://t.me/game_devv Все о разработке игр Библиотеки 📌 https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus https://t.me/programmist_of Книги по программированию https://t.me/proglb Библиотека программиста https://t.me/bfbook Книги для программистов https://t.me/books_reserv Книги для программистов БигДата, машинное обучение 📌 https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning Программирование 📌 https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста QA, тестирование 📌 https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика Шутки программистов 📌 https://t.me/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности https://t.me/xakep_1 Статьи из "Хакера" Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров Английский 📌 https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля Математика 📌 https://t.me/Pomatematike Канал по математике https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике Excel лайфхак📌 https://t.me/Excel_lifehack https://t.me/tikon_1 Новости высоких технологий, науки и техники💡 https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World) Вакансии 📌 https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор https://t.me/progjob Вакансии в IT

Что такое контекстный менеджер в Python? Контекстный менеджер в Python — это специальный тип объекта, который определяет методы enter() и exit() и используется с инструкцией with. Эти объекты часто применяются в операциях, которые требуют установки и освобождения ресурсов.  Частый сценарий — это работа с файлом:

with open('file.txt', 'r') as file:
    data = file.read()

Здесь контекстный менеджер гарантирует, что файл будет корректно закрыт после завершения блока with, даже если при чтении файла возникнет исключение. Вот как можно написать простой контекстный менеджер самостоятельно:

import time
 
class Timer:
    def __enter__(self):
        self.start = time.time()
 
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.end = time.time()
        print(f'Время выполнения: {self.end - self.start:.2f} секунд')
 
with Timer():
    # код, время выполнения которого нужно измерить
    time.sleep(2)

👉@BookPython

Meet Global MICE Congress: BRICS Edition 2024 Meet Global MICE Congress: BRICS Edition — ключевое событие для профессионалов MICE-индустрии пройдет 16-17 декабря! В программе: ✅выступления 50+ спикеров, ✅панельные дискуссии по MICE инфраструктуре будещего, ✅кейсы эффективного маркетинга направлений, ✅обсуждение ESG-практик и цифровых решений. Два дня полезных знаний и нетворкинга, которые помогут вашему бизнесу расти и развиваться. Количество мест ограничено. Участие бесплатное. Регистрация до 13 декабря. Зарегистрироваться #реклама business.russpass.ru О рекламодателе

В Python вы можете переопределить оператор квадратных скобок ([]), определив магический метод getitem. Примером может быть объект Cycle, который виртуально содержит бесконечное количество повторяющихся элементов:

class Cycle:
    def __init__(self, lst):
        self._lst = lst

    def __getitem__(self, index):
        return self._lst[index % len(self._lst)]

print(Cycle(['a', 'b', 'c'])[100])  # prints 'b'

Необычность здесь заключается в том, что оператор [] поддерживает уникальный синтаксис. Он может использоваться не только так — [2], но и так — [2:10], или [2:10:2], или [2::2], или даже [:]. Семантика — [start:stop:step], но вы можете применять её так, как вам нужно, для ваших собственных объектов. Но что же получает getitem в качестве параметра index, если использовать этот синтаксис? Для этого существуют объекты slice.

In : class Inspector:
...:     def __getitem__(self, index):
...:         print(index)
...:
In : Inspector()[1]
1
In : Inspector()[1:2]
slice(1, 2, None)
In : Inspector()[1:2:3]
slice(1, 2, 3)
In : Inspector()[:]
slice(None, None, None)

Вы даже можете комбинировать синтаксис кортежей и срезов:

In : Inspector()[:, 0, :]
(slice(None, None, None), 0, slice(None, None, None))

Slice не делает ничего, кроме как просто хранит атрибуты start, stop и step.

In : s = slice(1, 2, 3)
In : s.start
Out: 1
In : s.stop
Out: 2
In : s.step
Out: 3

👉@BookPython

Сеть мини - отелей «Суперхостел» «СуперХостел» – не стереотипное общежитие, а современные мини-гостиницы, представляющие одноместные, двух- и трехместные номера (от 1200 рублей в сутки за комнату) в центре Петербурга. Забронировать #реклама superhostel.ru О рекламодателе

Простая, но гибкая естественная сортировка на языке Python Когда вы пытаетесь отсортировать список строк, содержащих числа, обычный алгоритм сортировки python сортирует лексикографически, поэтому вы можете не получить ожидаемых результатов >>> a = ['2 ft 7 in', '1 ft 5 in', '10 ft 2 in', '2 ft 11 in', '7 ft 6 in'] >>> sorted(a) ['1 ft 5 in', '10 ft 2 in', '2 ft 11 in', '2 ft 7 in', '7 ft 6 in'] https://github.com/SethMMorton/natsort @BookPython

Маркетинговое агентство для бизнеса Отличные продажи на Авито, ловите лиды через Яндекс и управляйте своей репутацией с нашей помощью Получить предложение #реклама О рекламодателе

Вредные советы python разработчику

l=[['a', 'b', 'c'], ['1', '2'], ['#']]
sum(l, [])

В Python можно выпрямить вложенные списки с помощью... функции sum(). Вот код (выполнять, пока никто не видит): Дело в том, что sum() принимает первым аргументом итерируемый объект, а вторым — значение, с которого начинается операция. По умолчанию это 0, но если указать пустой список [], то sum() начнёт с него. Затем sum() последовательно применяет операцию сложения к элементам первого аргумента, начиная со значения второго аргумента. В случае списков это означает конкатенацию. 👉@BookPython

Книга жизни одного из самых известных людей на планете Биография Илона Маска представляет собой поразительную историю о самом удивительном и неоднозначном инноваторе нашего времени. Это человек, бросающий вызов правилам, чье уникальное мировосприятие стало стимулом для перехода в эпоху электромобилей, частных космических исследований и развития искусственного интеллекта. Узнать больше #реклама 16+ go.ast.ru О рекламодателе

Генераторы — один из самых полезных механизмов в Python. Они имеют множество применений, одно из которых — создание менеджеров контекста. Обычно нужно вручную определять магические методы __enter__ и __exit__, но декоратор @contextmanager из модуля contextlib делает это намного удобнее:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def atomic():
    print('BEGIN')

    try:
        yield
    except Exception:
        print('ROLLBACK')
    else:
        print('COMMIT')

Теперь atomic — это менеджер контекста, который можно использовать следующим образом:

In : with atomic():
...:     print('ERROR')
...:     raise RuntimeError()
...:
BEGIN
ERROR
ROLLBACK

Кроме того, @contextmanager позволяет использовать его как декоратор, так и менеджер контекста.

In : @atomic()
...: def ok():
...:     print('OK')
...:
In : ok()
...:
BEGIN
OK
COMMIT

👉@BookPython

Устроиться аналитиком в Яндекс за выходные 7–8 декабря проводим Weekend Offer Analytics. До 4 декабря оставьте заявку на участие, 7 декабря пройдите технические собеседования, а 8 декабря познакомьтесь с командами и получите офер. В мероприятии участвует 7 команд: Crowd, Карты, Поиск, YaGPT 2, Автономный транспорт, Реклама и Ecom-сценарии. Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным. Нанимаем в офисы России и Республики Беларусь. Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.

Python backend Python - Архитектура кода Python - Базы данных и миграции Python - Тестирование Python - Тестирование Нагрузочное тестирование Нагрузочное тестирование (лайвкодинг) Девопс, деплой, CI/CD. Часть 1 Девопс, деплой, CI/CD. Часть 2 Архитектура распределенных систем Python - Дебаг - логирование - профилирование Код-ревью Python - Асинхронное программирование. Часть 1 Python - Асинхронное программирование. Часть 2 Отбор в IT компанию Лекция Практики разработчиков Интенсив по алгоритмам. Введение Интенсив по алгоритмам. Разбор ДЗ 2 Все видео доступны на youtube @BookPython

Дарим подписку на Яндекс Музыку Ответьте на 1 вопрос и Яндекс Музыка для вас и 3-х ваших близких 60 дней бесплатно. Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в подписке. Попробуйте сейчас❤️ Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе

Лучший курс по Python 0: Мета информация 1: int 2: + 3: Какой Python язык? 4: bool 5: None 6.0: float 6.1: float, интервью с Michael Overton 7: typeshed 7.1: typeshed, интервью с Alex Waygood источник 👉@BookPython

Ищете надежную СУБД? Присоединяйтесь к Data Platform V Телеграм-канал о СУБД и других продуктах для работы с данными в высоконагруженных системах. Рассказываем, как/какие продукты для работы с данными помогают бизнесу решать задачи быстрее и эффективнее. 4 причины, чтобы подписаться на канал: 1. Узнаете о 9 надежных решениях для работы с данными в условиях импортозамещения 2. Познакомитесь с реальными кейсами внедрения СУБД для бизнеса 3. Будете в курсе последних новостей и трендов рынка СУБД в России и мире 4. Получите приглашения на мероприятия с участием ведущих экспертов отрасли Подписаться #реклама О рекламодателе

Функция enumerate Эта встроенная функция снабжает циклы счётчиком. Возвращает генераторный объект, который имеет метод, вызываемый встроенной функцией next: на каждом проходе цикла возвращает кортеж {индекс, значение}. Цикл for проходит по этим кортежам автоматически, что позволяет распаковывать их значения с помощью присваивания кортежей почти так, как в zip.

S = "stroka"

example = enumerate(S)
next(example) # -> (0, 's')

Пример использования:

shopping_list = ['яблоки', 'бананы', 'апельсины', 'хлеб']

for index, item in enumerate(shopping_list, start=1):
    print(f"Пункт {index}: {item}")

👉@BookPython

Яндекс Музыка 60 дней бесплатно! Подписка Яндекс Плюс для вас и 3-х близких 60 дней бесплатно! Слушайте музыку, смотрите фильмы и читайте книги в одной подписке. Попробуйте!👍 Попробовать #реклама 18+ plus.yandex.ru О рекламодателе

Python предоставляет мощную библиотеку для работы с датой и временем: datetime. Интересный момент заключается в том, что объекты datetime имеют специальный интерфейс для поддержки часовых поясов (а именно атрибут tzinfo), но этот модуль поддерживает интерфейс лишь частично, оставляя остальную часть задачи другим модулям. Наиболее популярный модуль для этой задачи — pytz. Однако сложность в том, что pytz не полностью соответствует интерфейсу tzinfo. Документация pytz указывает на это одной из первых строк: «Эта библиотека отличается от документированного API Python для реализаций tzinfo». Нельзя использовать объекты часовых поясов pytz в качестве атрибута tzinfo. Если попытаться это сделать, можно получить абсолютно неожиданные результаты.

In : paris = pytz.timezone('Europe/Paris')
In : str(datetime(2017, 1, 1, tzinfo=paris))
Out: '2017-01-01 00:00:00+00:09'

Посмотрите на этот смещение +00:09. Правильное использование pytz выглядит следующим образом:

In : str(paris.localize(datetime(2017, 1, 1)))
Out: '2017-01-01 00:00:00+01:00'

Кроме того, после любых арифметических операций вам следует нормализовать объект datetime на случай изменения смещения (например, на границе периода летнего времени).

In : new_time = time + timedelta(days=2)
In : str(new_time)
Out: '2018-03-27 00:00:00+01:00'
In : str(paris.normalize(new_time))
Out: '2018-03-27 01:00:00+02:00'

Начиная с Python 3.6, рекомендуется использовать dateutil.tz вместо pytz. Он полностью совместим с tzinfo, может быть передан как атрибут, не требует нормализации, хотя работает немного медленнее. 👉@BookPython