Zen of Python

print: база + интересные факты Синтаксис: print([object, ...][, sep=’ ‘][, end=’\n’][, file=sys.stdout] Параметры sep, end и file, если они необходимы, должны передаваться в виде именованных аргументов, то есть с использованием специального синтаксиса «имя=значение». Их могут указывать в любом порядке в вызове функции, но после объектов, предназначенных для вывода, и определяют параметры вывода: — sep – строка, которая должна вставляться между объектами при выводе. По умолчанию состоит из одного пробела. Чтобы подавить вывод строки разделителя, в этом аргументе следует передать пустую строку. — end – строка, добавляемая в конец выводимого текста. По умолчанию содержит символ конца строки \n. Если в этом аргументе передать пустую строку, следующий вызов функции print начнет вывод текста с позиции, где закончился вывод текущей строки. — file – объект файла, стандартный поток или другой объект, похожий на файл, куда будет выводиться текст. with open('output.txt', 'w') as f:   # Используем print для записи в файл с немедленным сбросом буфера   print("Hello, World!", file=f, flush=True) Функция print получает текстовое представление объекта с помощью встроенной функции str. Это может привести к неожиданным результатам на выводе: «сплющенные» массивы, ссылка на объект в памяти (<__main__.NoStrClass object at 0x...>) вместо самого «контента». Интересные факты: — В Python 2.X print – это инструкция, в Python 3.X встроенная функция, которая принимает именованные аргументы. Поэтому в 3.X и появились скобки. — Можно перечислять очень много аргументов: print("Python", "is", "fun!") — Для «красивого» вывода сложных объектов можно использовать pprint — Дебаггинг с print называется «волчья стена» (раньше для отлова волков на огороженной земле возводили забор по середине, чтобы отсечь половину территории, где мог находиться хищник, и так «половинили» до излова) — Если вы получаете <main.MyClass object at 0x...> вместо самих данных, значит, в кастомном классе того или иного инструмента нет встроенного метода __str__  / __repr__. Тут нет единой формулы решения, однако StackOverflow полнится подобными вопросами. @zen_of_python

django-project-template | Когда «пригорело» конструктивно Один Python-разработчик, регулярно работающий с Django, сетовал на устаревшие темплейты на GitHub, не учитывающие новые крутые инструменты вроде uv (быстрый менеджер зависимостей на смену pip). В своем обзоре Давид Гийо заменяет «голый» Makefile на just, предлагает переиначить дефолтную структуру Django-проекта и даже версионирует .env. Браво! Сам темплейт на GH @zen_of_python

Даже похож на Прометея чем-то #кек @zen_of_python

Вышел Flask 3.1.0 Среди обновлений: - Параметр -e path имеет приоритет над стандартными файлами .env и .flaskenv - Запрос.max_content_length можно настроить для каждого запроса - опции конфигурации для управления автоматическими ответами на опции и проч. Release Note @zen_of_python

rich-cli| Цветной вывод в командной строке Подсветит не только --help, но и многие другие объекты: - вычитываемые файлы с кодом - составные команды - файлы.json и проч. Цена: бесплатно Репозиторий проекта ✍️ - интересно 🌭 - не актуально #инструмент @zen_of_python

dataherald | Из естественного языка в SQL-запрос Целое API, которое позволит общаться с вашей базой данных в режиме диалога на базе ChatGPT, потому на русском языке тоже. Есть веб-интерфейс. Поднимается из контейнера Docker. Пусть ваш дата-аналитик понервничает. Цена: бесплатно (взимают только за токены) Репозиторий проекта c 3,5K звезд @zen_of_python

Говорят, Senior Python Devs размножаются, откладывая яйца, но наличие сей способности не приближает Собчак к этой позиции. #кек @zen_of_python

#кек @zen_of_python

prefect.io | Airflow для ML Адаптированный под Машинное обучение оркестатор, что облегчит вашему проекту MLOps. Обладает аналогичными фичами вроде Cron-based планирования и повторных попыток, однако предлагает безсерверную инфраструктуру и облачный UI. Есть условно бесплатный тариф. Prefect vs. Airflow Репозиторий проекта с 17К+ звезд на GitHub Case study: обмен данными между процессами ✍️ - что такое Airflow? 🗿 - мне хватает Airflow

featuretools | Автоматизируем поиск фичей Инструмент позволяет автоматически выделять новые признаки из вашего табличного датасета с помощью Машинного обучения. Справляется с преобразованием из одного типа данных в другой (например, из временных рядов о покупках в матрицу признаков о конкретном покупателе). Цена: бесплатно Репозиторий проекта Демо А вы пользуетесь вспомогательными инструментами при генерации признаков? Поделитесь в комментариях. #инструмент @zen_of_python

PhySO | DL-регрессия для подбора функции Модуль использует глубокое обучение с подкреплением для подбора наиболее подходящей функции, описывающей данные. Цена: бесплатно Репозиторий проекта @zen_of_python

Большая шпаргалка по Linux "Познав команды, познаешь саму систему. Настоящий юзер не запоминает всё — он просто знает, где найти." — Лин Уксоид

Отличная новость для Data Analyst, Data Engineer и Data Scientist!  16 ноября у вас есть возможность за один день пройти все этапы интервью и получить оффер!   А самое интересное – в One Day Offer примут участие сразу несколько команд Сбера: Сеть Продаж, Стратегия и развитие, Финансы, Marketing AI, блок В2С, Департамент «Занять и сберегать» и СберНадежность. Такое нельзя пропустить! Команды разрабатывают DS-решения для обслуживания клиентов, поддержки банковских операций, рекламных программ, чат-ботов, умных ассистентов и не только.  Регистрируйтесь и приходите 16 ноября! Это #партнёрский пост

Простыми словами о сложном: Перегрузка операторов в Python В действительности термин означает всего лишь перехватывание встроенных операций с помощью классов. Вот краткий обзор ключевых идей в основе механизма перегрузки: - Перегрузка позволяет классам участвовать в обычных операциях. - Классы могут перегружать все операторы выражений. - Классы могут также перегружать такие операции, как вывод, вызов функций, обращение к атрибутам и так далее. - Перегрузка делает экземпляры классов более похожими на встроенные типы. - Перегрузка заключается в реализации в классах методов со специальными именами. Давайте рассмотрим пример.

class Vector2D:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __add__(self, other):
        return Vector2D(self.x + other.x, self.y + other.y)

    def __repr__(self):
        return f"Vector2D({self.x}, {self.y})"

# Пример использования
x = Vector2D(3, 4)
y = Vector2D(5, 6)

result = x + y
print(result)  # Вывод: Vector2D(8, 10)

Класс Vector2D определяет 2D-вектор с координатами x и y. Метод __add__ перегружает оператор +, чтобы складывать координаты двух векторов. Метод __repr__ определяет, как объект будет представлен, чтобы было удобно его видеть при выводе. В итоге, мы теперь умеем складывать вектора, как на уроках школьной алгебры, простым знаком плюса. Вот 10 самых частоиспользуемых "магических" методов, которые перегружают: 1. __init__: Вызывается при создании нового объекта, используется для инициализации атрибутов объекта. 2. __str__: Определяет строковое представление объекта, используется функцией str() и при выводе через print(). 3. __repr__: Определяет, как будет выводится итоговый объект. 4. __add__: Перегружает оператор +, используется для определения поведения сложения объектов. 5. __sub__: Перегружает оператор -, используется для определения поведения вычитания объектов. 6. __mul__: Перегружает оператор *, используется для определения поведения умножения объектов. 7. __truediv__: Перегружает оператор /, используется для определения поведения деления объектов. 8. __getitem__: Перегружает оператор [], используется для доступа к элементам объекта, как в списках или словарях. 9. __setitem__: Перегружает оператор [], используется для задания значений элементам объекта. 10. __len__: Возвращает длину объекта, используется функцией len(). p.s. По опыту админа, перегрузка запоминается легче, если акцентировать внимание на операторах, запомнить хорошенько, что под ними имеется в виду. Вот полный список операторов, чтобы вы их отличали от других объектов языка.

ну вот и дошутились, сеньоры, берегитесь Питонисты, тут у вас конкурент растет (буквально). На YouTube нашли канал с уроками по Python, который ведет семилетний Сережа. Малой выкладывает видео уже чуть больше года. Если искали, как писать нейросетки, то вам, судя по всему, туда. Ждем, когда Сережу захантят в какой-нибудь финтех. @your_tech

Самая красивая и лаконичная шпаргалка bash В твиттерской опубликовали ладно скроенную инфографику от sysexplore.com, которая поможет не только ознакомиться с базовой терминологией скриптинга, но и с вычиткой параметров из файла, хэндлинг сигналов (SIGTERM) и проч. @zen_of_python