Just Python
10.2K subscribers
4.39K photos
11 videos
4.38K links
🐍Простое изучение Python.

Ссылка: @Portal_v_IT

Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc

Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it

РКН: clck.ru/3MnbSc
Download Telegram
Flower

Flower — это веб-интерфейс для мониторинга и управления задачами Celery. Он позволяет вам:

— Просматривать список задач, их статус и прогресс.
— Управлять задачами: запускать, останавливать, отменять и повторять.
— Просматривать журналы задач.
— Настраивать параметры Celery.

#theory // Just Python
Mingus

Mingus — это пакет Python, используемый программистами, музыкантами, композиторами и исследователями для создания и анализа музыки.
В основе Mingus лежит теория музыки, которая включает такие темы, как интервалы, аккорды, гаммы и прогрессии.

#theory // Just Python
eyed3

eyed3 — это библиотека Python, предназначенная для работы с тегами ID3 в MP3-файлах. Она позволяет читать, редактировать и удалять теги ID3, а также получать информацию о файле, такую как битрейт, частота дискретизации и продолжительность.

#theory // Just Python
Bitbake

Bitbake — это инструмент сборки, используемый в Yocto Project для создания образов Linux. Он написан на языке Python и имеет API, позволяющий использовать его из Python-скриптов.

#theory // Just Python
Перегонка кортежа в словарь

Допустим, у нас есть кортеж, где каждое значение – строка из двух символов.

Если «навесить» функцию dict(), то в результате мы получим словарь с разделенными на ключ – значение парами.

#theory // Just Python
DottedDict

DottedDict — это класс в Python, который позволяет обращаться к элементам словаря с помощью точечной нотации. Это может быть удобно, если у вас есть сложные словари с вложенными структурами данных.

#theory // Just Python
Typeshed

Typeshed — это коллекция заглушек типов для стандартной библиотеки Python, встроенных функций Python, а также сторонних пакетов, созданная сообществом. Эти заглушки позволяют использовать статическую типизацию в Python, добавляя информацию о типах к переменным, функциям и другим объектам.

#theory // Just Python
Pylint

Pylint — это инструмент статического анализа кода для Python

Pylint может обнаружить широкий спектр проблем, таких как ошибки синтаксиса, логические ошибки, неиспользуемые импорты, дублирующийся код и т. д. Также может проверить код на соответствие общепринятым рекомендациям по стилю кода Python, таким как PEP 8.

Pylint может найти места, где код можно оптимизировать для повышения производительности.

#theory // Just Python
SortedContainers

SortedContainers — это библиотека Apache2, написанная на чистом Python, которая содержит отсортированные коллекции. Она обеспечивает высокую производительность, сравнимую с C-расширениями.

#theory // Just Python
Uvicorn

Uvicorn — это высокопроизводительный ASGI веб-сервер для Python. Он используется для разработки и развертывания приложений Python, построенных на ASGI-совместимых фреймворках, таких как FastAPI, Starlette, Quart и Django Channels.

#theory // Just Python
Метод remove()

Метод remove() удаляет указанный элемент из множества и обновляет множество. Он не возвращает никакого значения. Если элемент, переданный в remove(), не существует, генерируется исключение KeyError.

#theory // Just Python
MySQL: RIGHT JOIN

RIGHT JOIN используется для объединения строк из двух таблиц на основе условия, где все строки из правой таблицы и соответствующие строки из левой таблицы возвращаются. Если нет соответствующих строк в левой таблице, то NULL значения заполняются в столбцах левой таблицы. В этом примере, все строки из таблицы Customers будут возвращены, а соответствующие строки из таблицы Orders будут включены. Если нет соответствующих заказов для клиентов, то будут возвращены NULL значения.

#theory // Just Python
Cement

Cement — это фреймворк для создания интерфейсов командной строки (CLI). Он помогает разработчикам быстро создавать мощные и удобные CLI-приложения.

#theory // Just Python
Логические блоки

• Используйте один уровень отступа для каждого нового блока кода (циклы, условия, функции и так далее).
• Избегайте хардкод-чисел. Заменяйте числа в коде на именованные константы.

#theory // Just Python
Использование zip() для объединения нескольких списков

Когда вам нужно параллельно обрабатывать элементы из нескольких списков, функция zip() позволяет удобно объединить их в пары (или кортежи), что упрощает работу с ними.

#theory // Just Python
Использование functools.cache_property для кеширования свойств объектов

Начиная с Python 3.8, появился декоратор functools.cached_property, который позволяет кешировать результат вычисления свойства объекта. Это полезно, когда свойство требует сложных вычислений или обращений к ресурсам, но результат не меняется при повторных вызовах.

В этом примере свойство expensive_computation вычисляется только один раз, и при последующих вызовах возвращается закешированное значение.

#theory // Just Python
Использование defaultdict для упрощения работы со словарями

Когда вы работаете со словарями, в которых нужно инициализировать значения по умолчанию для новых ключей, defaultdict из модуля collections значительно упрощает этот процесс.

Использование defaultdict делает код более чистым, сокращая количество проверок на наличие ключей и обеспечивая автоматическую инициализацию значений, что особенно полезно в сложных структурах данных.

#theory // Just Python
Использование f-string для форматирования строк с вычислениями

Когда вам нужно встроить вычисления прямо в строку или форматировать вывод значений переменных, f-string (форматированные строки) — это быстрый и удобный способ сделать это.

Использование f-string позволяет упростить форматирование строк и объединить в одной строке текст с результатами вычислений, что делает код более чистым и эффективным.

#theory // Just Python
HTTPX — современный клиент для работы с HTTP-запросами

HTTPX — это библиотека для выполнения HTTP-запросов, которая поддерживает асинхронные операции, полную совместимость с requests, и предоставляет мощные возможности для работы с сетевыми запросами. Она идеально подходит для тех случаев, когда вам нужно быстро и эффективно выполнять HTTP-запросы в асинхронных приложениях.

Ссылочка на доку

#theory // Just Python
Использование списковых включений (list comprehensions) для создания списков

Списковые включения — это удобный и компактный способ создания новых списков, основанных на существующих итерируемых объектах, с возможностью применения условий и преобразований.

Использование списковых включений позволяет значительно сократить количество строк кода, делая его более читаемым и компактным, особенно при создании и обработке списков.

#theory // Just Python