Python Ментор 🔊

2021-06-30 16:19:39 Классы данных

Еще в Python 3.7 добавили такую мощную штуку, как классы данных. Они призваны автоматизировать генерацию кода классов, которые используются для хранения данных.

Встроенный модуль dataclasses содержит декоратор @dataclass. С его использованием код будет выглядеть лаконично и коротко. Пример на картинке выше.

Важно отметить, что аннотации типов обязательны. Все поля, которые не имеют отметок о типе будут проигнорированы. Конечно, если вы не хотите использовать конкретный тип, вы можете указать Any из модуля typing.

В результате вы автоматически получаете класс, с реализованными методами __init__, __repr__, __str__ и __eq__. Кроме того, это будет обычный класс и вы можете наследоваться от него или добавлять произвольные методы.

#dataclass Открыть/Комментировать

2021-06-30 16:19:39

Открыть/Комментировать

2021-06-09 17:25:51 Собрала ссылки на ресурсы по asyncio: https://natenka.github.io/pyneng/asyncio-links/

Это те ресурсы, которые я прочитала/послушала и которые мне понравились, но конечно есть ещё масса ресурсов, которые я не смотрела и не слушала.
Почти все материалы на английском. Открыть/Комментировать

2021-06-03 15:34:31 Коллеги, сделал чат, где можно трещать на любую айтишную тему. Оффтоп чат уже перестал справляться и там все смешалось)

@pymentor_geeks Открыть/Комментировать

2021-05-28 18:54:34 ​​Получаем срез из бесконечного генератора

Вероятно, у многих были случаи, когда требовалось получить конечный список элементов из бесконечного генератора.

И в целом задача вполне простая, но сейчас рассмотрим лаконичный вариант — воспользуемся пакетом itertools, в котором есть функции на все случаи генераторов.

В нашем случае понадобится islice, который как раз берет "срез" из генератора. В аргументах указываем объект генератора и длину среза.

Для примера мы написали функцию-генератор, которая вычисляет числа Фибоначчи. Результат можете посмотреть на картинке.

#itertools Открыть/Комментировать

2021-05-28 15:54:45 Язык Python предоставляет всем пользователям возможность создавать свои пакеты и делиться ими со всем сообществом. Так появлялись очень популярные библиотеки для работы с данными (Pandas, Numpy, Matplotlib), для машинного обучения (TensorFlow, PyTorch), для веб разработки. Но есть много смешных, полезных или интересных пакетов, про которые вы вероятно никогда не слышали. Именно про них и пойдёт речь дальше.

https://habr.com/ru/company/macloud/blog/559042/ Открыть/Комментировать

2021-05-27 11:57:45 Наткнулся на Youtube-канал QA With Natalia, где автор простым языком рассказывает про автоматизацию тестирования и сопутствующие инструменты и технологии. Зацените:



Открыть/Комментировать

2021-05-26 15:21:37 Полезная информация:

Дорожная карта: https://pymentor.by

Группы и каналы проекта Python Mentor:

1) Основная: @pymentor
2) Для офф-топ обсуждений: @pymentor_offtop
3) Для обсуждений идей для стартапов: @pymentor_startups
4) Канал для уведомлений и новостей: @pymentor_news

Правила для участников проекта Python Mentor:

1) Запрещены спам, флуд, а также разговоры на политические, религиозные и другие острые темы, не относящиеся к IT и программированию
2) Запрещен мат и оскорбления участников проекта
3) Запрещена реклама ресурсов, не относящихся к IT и программированию
4) Запрещены призывы к мошенничеству и разговоры на заведомо мошеннические темы (создание фишинговых сайтов, ddos атаки, кардинг и прочее)
5) Мета-вопросы категорически не приветствуются (https://nometa.xyz)

Нарушение данных правил ведёт к перманентному бану.

Поддержать проект: https://pymentor.by/#donate Открыть/Комментировать

2021-05-24 12:20:59 Ссылки на полезные ресурсы по Flask

Я сейчас сочиняю курс по основам Flask для сетевиков, поэтому нахожусь в стадии “вспомнить всё” - слушаю/читаю разные материалы по Flask, чтобы загрузить забытое в мозг.
В связи с этим собрала те ссылки, которые я смотрела/читала, как минимум, частично. В основном ссылки на материалы на английском, но на русском тоже есть пару ссылок (курс Молчанова и перевод Mega-Tutorial). Открыть/Комментировать

2021-05-13 12:01:08 Есть ли альтернатива лямбда-функциям в Python?

Представьте вам надо каждый элемент списка привести к его абсолютному значению и т.о. сформировать новый список. Какой вариант решения приходит первым на ум? Наверное через лямбда функцию, т.е. что-то в таком духе:

a = [-1,-2,-3,4]
b = list(map(lambda x: abs(x), a))

# результат
[1,2,3,4]

Но в Python есть такой модуль как operator, некоторые методы из которого могут заменять лямбда-функции и немного укоротить код:

import operator

a = [-1,-2,-3,4]
b = list(map(operator.abs, a))

# результат
[1,2,3,4]


Т.е. вместо lambda x: abs(x) мы используем здесь operator.abs.

В чем может быть преимущество использования методов из модуля operator в функциональных выражениях (например map(), reduce() и прочих) по сравнению с лямбда-функциями? Например в том, что иногда лямбда выражения становятся длинными и плохочитаемыми, а вот методы из модуля operator могут быть более лаконичными и короткими, предоставляя тот же функционал. Открыть/Комментировать