Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Если отношения наскучили, есть повод это исправить В этом канале регулярно появляются советы для тех, кто хочет лучше чувствовать партнёра — чтобы бабочки в животе порхали, а коленки — дрожали. Обзоры на игрушки для двоих, советы на тему отношений и разборы популярных ошибок, которые мешают парам двигаться дальше. Узнать больше #реклама О рекламодателе

Аутентификация, авторизация пользователей и единый вход (SSO) с использованием Django Меня зовут Вячеслав Разводов, и я уже более 10 лет в IT. За это время мне удалось пройти путь от разработки на Delphi, разработки веб-сайтов на PHP-фреймворках до backend-разработки на Python. Этот материал является результатом моих усилий по систематизации знаний об SSO (единой системе идентификации). В моей карьере присутствует период работы в бюджетной организации, подчиняющейся Министерству здравоохранения, где моя задача - разрабатывать информационные системы в формате веб-приложений. Условно системы можно сгруппировать: - регистры для специфических заболеваний; - инструменты для сбора статистических данных от медицинских работников; - системы для обработки отчетности. https://habr.com/ru/articles/787040/ 👉@BookPython

Откройте подписку на Кинопоиск и Музыку за 1₽ Ответьте на 1 вопрос и получите в подарок доступ к Кинопоиску, Музыке и Книгам на 60 дней за 1 рубль. ✨ Сервисы доступны не только для Вас, но и для трёх ваших близких Попробовать #реклама 18+ kinopoisk.ru О рекламодателе

Что такое Pickling и Unpickling? В Python pickling и unpickling — это процессы сериализации и десериализации объектов, соответственно, с использованием модуля pickle. - Pickling — это процесс преобразования объекта Python (например, словаря, списка, класса и т.д.) в байтовую последовательность (или поток байтов), которая может быть сохранена в файл или передана по сети. Этот процесс позволяет сохранить состояние объекта для дальнейшего использования. - Unpickling — это обратный процесс, при котором байтовая последовательность преобразуется обратно в объект Python. Пример использования: 1. Pickling (сериализация):

import pickle

# Создаем объект
data = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}

# Сохраняем объект в файл
with open('data.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

2. Unpickling (десериализация):

import pickle

# Читаем объект из файла
with open('data.pickle', 'rb') as f:
    loaded_data = pickle.load(f)

print(loaded_data)

Когда это может быть полезно? - Сохранение промежуточных данных в файл для повторного использования. - Передача сложных объектов между разными программами или системами. - Сохранение состояния приложения. Однако, нужно быть осторожным с unpickling, так как загрузка непроверенных данных может привести к выполнению вредоносного кода. 👉@BookPython

Оборудование для автосервиса и гаража Оборудование для автосервиса и гаража по доступным ценам! Предлагаем вам качественное оборудование для автосервиса и гаража! С нашим ассортиментом вы сможете обеспечить высокий уровень обслуживания и комфорт в работе. В наличии: Подъемники для авто Шиномонтажное оборудование Диагностическое оборудование Балансировочные станки Пневмоинструмент Маслосменное оборудование Инструментальные тележки и многое другое! Отправляем по всей России! Почему выбирают нас? - Широкий ассортимент оборудования - Доступные цены - Гарантия - Выстовочный зал более 1 000 м² - Сервисный-центр Не упустите свой шанс обновить оборудование вашего автосервиса или гаража! Узнать больше #реклама sorokin.ru О рекламодателе

Модуль functools для манипуляций с функциями Модуль functools в Python предоставляет инструменты для работы с функциями, позволяя выполнять различные манипуляции с ними. Вот некоторые из наиболее важных функций и возможностей, которые предоставляет functools: 1. `functools.partial`: Позволяет зафиксировать некоторые аргументы функции и создать новую функцию с предопределенными значениями.

   from functools import partial

   def multiply(x, y):
       return x * y

   double = partial(multiply, 2)
   print(double(5))  # Вывод: 10
   

2. `functools.reduce`: Применяет функцию к паре элементов в последовательности, сокращая ее до одного значения. Обычно используется для аккумуляции значений.

   from functools import reduce

   numbers = [1, 2, 3, 4]
   product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
   print(product)  # Вывод: 24
   

3. `functools.lru_cache`: Кэширует результаты вызовов функции, чтобы ускорить повторные вызовы с теми же аргументами. Полезно для функций с дорогими вычислениями.

   from functools import lru_cache

   @lru_cache(maxsize=None)
   def fibonacci(n):
       if n < 2:
           return n
       return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

   print(fibonacci(10))  # Вывод: 55
   

4. `functools.wraps`: Декоратор, который сохраняет метаданные оригинальной функции (такие как имя и документация) при создании декоратора.

   from functools import wraps

   def my_decorator(func):
       @wraps(func)
       def wrapper(*args, **kwargs):
           print("Что-то делаем перед вызовом функции")
           return func(*args, **kwargs)
       return wrapper

   @my_decorator
   def say_hello():
       """Выводит приветствие."""
       print("Привет!")

   print(say_hello.__name__)  # Вывод: say_hello
   print(say_hello.__doc__)   # Вывод: Выводит приветствие.
   

5. `functools.total_ordering`: Упрощает реализацию всех методов сравнения для класса, определяя только несколько из них.

   from functools import total_ordering

   @total_ordering
   class Point:
       def __init__(self, x, y):
           self.x = x
           self.y = y

       def __eq__(self, other):
           return (self.x, self.y) == (other.x, other.y)

       def __lt__(self, other):
           return (self.x, self.y) < (other.x, other.y)

   p1 = Point(1, 2)
   p2 = Point(3, 4)
   print(p1 < p2)  # Вывод: True
   print(p1 <= p2)  # Вывод: True
   

Эти функции и декораторы делают functools мощным инструментом для функционального программирования в Python. 👉@BookPython

Почему практики не помогают избавиться от стресса? Сейчас много различных курсов и учителей, которые обещают за несколько простых практик избавить вас от стресса. Но это не работает: здесь и сейчас они помогают наладить дыхание и успокоиться, но стресс снова и снова возвращается. Но не все курсы плохие. На онлайн-практикуме «Анатомия стресса» Виктория Хорош, коуч и сертифицированный телесный практик с 12-летним опытом работы, расскажет первопричины стресса, а вы сможете провести самодиагностику и на глубинном уровне выяснить, почему он возникает именно у вас, а после - наметить свой маршрут избавления от него. Всего 4 урока, чтобы «приручить» стресс и научиться действовать по-новому. Успейте получить бесплатный доступ на 30 дней. Узнать больше #реклама 16+ О рекламодателе

Параллелизм в Python с помощью FastAPI Давайте погрузимся в эту тему с помощью нового крутого фреймворка ASGI, FastAPI. Это concurrent framework, что означает asyncio-friendly. Тианголо, автор, утверждает, что производительность находится на одном уровне с веб-серверами Go и Node. https://horaceguy.pages.dev/posts/python-concurrency/ @BookPython

Дарим 60 дней подписки на книги за ответ на 1 вопрос Читайте книги, слушайте музыку и смотрите кино — с одной подпиской Яндекс Плюс 60 дней за бесплатно Попробовать #реклама 18+ books.yandex.ru О рекламодателе Реклама на Яндексе

Бесплатное IT-образование в 2024 Отобрали для вас полезные телеграм-каналы, которые помогут освоить программирование и другие IT-направления Выбирайте нужное и подписывайтесь: 👩‍💻 Python: @PythonPortal 📱 GitHub: @git_developer 🤓 Книги айти: @portalToIT ⚙️ Backend: @BackendPortal 👩‍💻 Frontend: @FrontendPortal 👩‍💻 Java: @Java_Iibrary 👩‍💻 C#: @KodBlog 👩‍💻 С/С++: @Cpportal 🖥 Базы Данных & SQL: @SQL 👩‍💻 Golang: @juniorGolang 👩‍💻 PHP: @PHPortal 👩‍💻 Моб. разработка: @MobDev 👩‍💻 Разработка игр: @GameDevgx 👩‍💻 DevOps: @loose_code 🖥 Data Science: @DataSciencegx 🤔 Хакинг & ИБ: @cybersecinform 🐞 Тестирование: @QAPortal 📱 Маркетинг: @MarketingPortal 🖥 Дизайн: @PortalToDesign ➡️ Сохраняйте себе, чтобы не потерять

Ответ на 1 вопрос и подписка на Яндекс Музыку ваша ✨Ответьте на 1 вопрос и получите в подарок доступ к Яндекс Музыке до конца осени бесплатно!✨ Слушайте любимые треки и подкасты в HQ качестве без рекламы. Для 4 аккаунтов и 10 устройств. Кино и книги тоже в подписке! Попробуйте!👍 Попробовать #реклама 18+ mrqz.me О рекламодателе

Yandex Cloud запустил сервис для ускорения разработки продуктов в облаке Yandex Serverless Integrations Теперь разработчики смогут при минимальном написании кода автоматизировать различные процессы, например обработку онлайн-заказов и мониторинг систем безопасности. Сделать это можно благодаря инструменту Yandex Workflows — он позволяет описать последовательность операций с помощью декларативного языка YAML. Сервис автоматически запустит эти процессы и проконтролирует их выполнение. Помимо этого, Yandex Serverless Integrations включает в себя инструменты EventRouter для передачи событий между сервисами и API Gateway для создания шлюзов между внешними и облачными сервисами по спецификации OpenAPI 3.0. Читайте подробнее в статье

Сравнение производительности dict() и {} в Python Какое-то время назад, во время разбора кода, мы обсудили выбор dict() вместо {} в новом коде на Python. Коллега утверждал, что dict() более читаем и чётче выражает предназначение кода, поэтому следует предпочесть его. Меня это не убедило, но в тот момент контраргументов не нашлось, поэтому я воздержался. Это заставило меня задуматься: в чём разница между типом dict и литеральным выражением {}? Давайте изучим этот вопрос. https://madebyme.today/blog/python-dict-vs-curly-brackets/ 👉@BookPython

Как правильно структурировать Python-проект Под "структурой" мы понимаем решения, которые вы принимаете относительно того, как ваш проект наилучшим образом достигает своей цели. Нам нужно рассмотреть, как лучше всего использовать возможности Python для создания чистого и эффективного кода. На практике "структура" означает создание чистого кода, чья логика и зависимости понятны, а также то, как файлы и папки организованы в файловой системе. Какие функции должны находиться в каких модулях? Как данные перемещаются по проекту? Какие функции и возможности можно сгруппировать и изолировать? Отвечая на такие вопросы, вы можете начать планировать, в общих чертах, каким будет ваш готовый продукт. В этом разделе мы более подробно рассмотрим модули Python и систему импорта, так как они являются центральными элементами, обеспечивающими структуру вашего проекта. Затем мы обсудим различные подходы к созданию кода, который можно расширять и надежно тестировать. https://docs.python-guide.org/writing/structure/ 👉@BookPython

Распродажа авиабилетов от S7 и Плюса. Скидки до 50% Подключите опцию «Путешественникам» до 22.10 и покупайте билеты со скидкой до 50% Только один день 22.10. Просто подключайте Плюс с опцией «Путешественникам». Попробовать #реклама 16+ plus.yandex.ru О рекламодателе

Статистика на примерах с Python #1 Содержание: 1.1 Общая информация 1.2 Генеральная совокупность и выборка 1.3 Типы переменных. Количественные и номинативные переменные 1.4 Меры центральной тенденции https://habr.com/ru/articles/786760/ 👉@BookPython

🔥 Weekend Offer Backend в Яндекс 26–27 октября Устройтесь backend-разработчиком в Яндекс онлайн за одни выходные. ↔️ К участию приглашаем разработчиков на C++, Python, Go, Java или Kotlin, с опытом коммерческой разработки от трёх лет, которые готовы работать в офисном или гибридном режиме на территории России или Республики Беларусь. 🛐План простой: зарегистрируйтесь и до 23 октября решите пару задачек в Контесте, 26 октября пройдите два технических собеседования, а 27 октября получите офер. 🔛В Weekend Offer Backend участвуют разные сервисы: Финтех, HR-Tech, Образование, МВА, Биллинг, Геосервисы, Реклама, Поисковые сценарии. Чтобы заранее подумать, с кем вам хочется пообщаться 17 октября мы проведем онлайн-встречу в зуме, где команды расскажут о себе и задачах. 🆖 Узнать подробности и принять участие можно здесь.

Функции как объекты в Python В Python функции являются объектами первого класса, что означает, что их можно присваивать переменным, передавать как аргументы другим функциям, возвращать из других функций и хранить в структурах данных, таких как списки или словари. Рассмотрим основные аспекты использования функций как объектов: 1. Присваивание функции переменной Вы можете присвоить функцию переменной и вызывать её через эту переменную.

def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

say_hello = greet  # присваиваем функцию переменной
print(say_hello("Alice"))  # вызов через переменную

2. Передача функции в качестве аргумента Функцию можно передать как аргумент другой функции.

def apply_function(func, value):
    return func(value)

def square(x):
    return x ** 2

result = apply_function(square, 5)
print(result)  # вывод: 25

3. Возврат функции из другой функции Функция может возвращать другую функцию.

def make_multiplier(factor):
    def multiplier(x):
        return x * factor
    return multiplier

double = make_multiplier(2)
print(double(5))  # вывод: 10

4. Хранение функций в структурах данных Функции можно хранить в списках, словарях и других структурах данных.

def add(x, y):
    return x + y

def subtract(x, y):
    return x - y

operations = {
    'add': add,
    'subtract': subtract
}

print(operations['add'](10, 5))  # вывод: 15
print(operations['subtract'](10, 5))  # вывод: 5

5. Анонимные функции (lambda) Вы можете создавать функции "на лету" с помощью выражения lambda.

multiply = lambda x, y: x * y
print(multiply(3, 4))  # вывод: 12

Таким образом, функции в Python могут использоваться гибко и динамически, что позволяет писать более функциональный и модульный код. 👉@BookPython

Большая конференция Яндекс Рекламы на ВТБ Арене 22 октября приглашаем маркетологов и специалистов по рекламе обсудить новые технологии и рекламные тренды. Эксперты рынка выступят с докладами на актуальные темы и поделятся своим опытом. Участвовать можно офлайн и онлайн. Конференция бесплатная, нужно только зарегистрироваться. Зарегистрироваться #реклама 16+ ya.rekonfa.ru О рекламодателе