PEP 751 принят: Python получит стандартный lock-файл для точной установки зависимостей

Python наконец-то получит единый формат lock-файлов — документ PEP 751 принят официально.

Это значит, что у экосистемы появится универсальный способ фиксировать все зависимости проекта, включая транзитивные, с возможностью точного и воспроизводимого развёртывания окружения.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Опишите алгоритм работы CSRF middleware

На каждый запрос система генерирует уникальный токен и выставляет его в куках. В каждой форме размещается скрытое поле csrf-token с этим же токеном. При отправке формы методом POST Джанго проверяет, что поле формы и значение в куках совпадают. Если нет, это значит, что запрос подделан или отправлен с другого домена.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Игра "Угадай число" на Python

Полный код можно посмотреть по ссылке👇

#sandbox

@python_practics

Задача:

Существует массив с несколькими числами. Все числа равны, кроме одного. Попробуйте найти его!

Пример:

find_uniq([ 1, 1, 1, 2, 1, 1 ]) == 2
find_uniq([ 0, 0, 0.55, 0, 0 ]) == 0.55

#задачник

@python_practics

Форматирование строк

Этот код создает две переменные, name со значением "Alice" и age со значением 30, затем формирует строку с использованием f-строки, которая объединяет эти переменные в текст: "Alice is 30 years old.", и выводит этот текст на экран.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Что такое сигналы? Зачем нужны? Назовите основные

Сигналы – это события в экосистеме Джанго. С помощью сигналов подсистемы оповещают приложение о том, что случилось. Чтобы читать сигналы, программист регистрирует обработчики сигналов. Сигналы распространяются синхронно. Это значит, подписав на один сигнал сотню обработчиков, мы увеличим время, необходимое на отдачу ответа.

Основные сигналы это начало запроса и его окончание, перед сохранением модели и после, обращение к базе данных.

Важно: сигналы моделей работают поштучно, то есть для одной модели. При пакетной обработке, например, queryset.all().delete() или queryset.all().update({'foo'=42}), события об удалении или изменения не будут вызваны.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

TorchAudio

Библиотека машинного обучения для обработки звука и сигналов с помощью PyTorch. TorchAudio предоставляет функции ввода-вывода, обработки сигналов и данных, наборы данных, реализации моделей и компоненты приложений.

Особенности TorchAudio:

• Мощные N-мерные массивы.
• Быстрые и универсальные концепции векторизации, индексации и широковещательной рассылки.
• Инструменты для интеграции кода C/C++ и Fortran.
• Комплексные математические функции, генераторы случайных чисел, процедуры линейной алгебры, преобразования Фурье.
• Поддерживает широкий спектр аппаратных и вычислительных платформ и хорошо интегрируется с библиотеками распределенных, графических процессоров и разреженных массивов.

Подробнее👇

#фреймворки_библиотеки

@python_practics

Использование itertools для комбинаторики

Этот код использует модуль itertools для генерации всех возможных комбинаций из двух элементов из списка ['A', 'B', 'C']. С помощью функции itertools.combinations создаются комбинации, которые затем преобразуются в список и сохраняются в переменной combinations. В конце кода результат выводится на экран, показывая комбинации: [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')].

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Что больше всего бесит разработчиков? ТОП-10 раздражающих вещей в коде и не только

Работа программиста — не только интересные задачи и высокий спрос на рынке, но и куча раздражающих моментов, которые мешают писать код в свое удовольствие. Нереалистичные сроки, постоянные прерывания, вечный технический долг и безумные созвоны — это лишь малая часть проблем, с которыми сталкиваются разработчики.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

Когда пытаешься успеть доделать все дела до конца рабочего дня

#мемчики

@python_practics

Thinking in Pandas: How to Use the Python Data Analysis Library the Right Way

Чему вы научитесь:

• Эффективной работе с библиотекой Pandas;
• Оптимизации операций с DataFrame;
• Продвинутым техникам манипуляции данными;
• Решению типичных задач анализа данных;
• Созданию читаемого и производительного кода.

"Thinking in Pandas" научит вас мыслить в парадигме Pandas и эффективно использовать все возможности этой мощной библиотеки.

Книга в формате pdf👇

#курсы_книги

@python_practics