👩‍💻 Как работает менеджер контекста (context manager) в Python?

В Python менеджеры контекста используются для управления ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения, автоматически освобождая их после использования. Они реализуются с помощью методов __enter__ и __exit__.

➡️ В этом примере показано, как использовать менеджер контекста для работы с файлами:

with open('file.txt', 'r') as file:
    content = file.read()

Здесь файл автоматически закроется после завершения блока with, даже если внутри него возникнет ошибка.

🗣️ Менеджеры контекста полезны для автоматического управления ресурсами и обработки исключений.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Деплой без стресса: автоматизируем процесс для Telegram-ботов

В статье рассказывается, как настроить автоматический деплой Telegram-бота на сервер с использованием GitHub Actions. Это поможет ускорить обновление кода и минимизировать ошибки при ручной загрузке.

Читать...

👩‍💻 Как простая задачка поставила в тупик программистов (и как они из него выбрались)

В 2010 году пользователь Stack Overflow не справился с задачей на собеседовании. Обсуждение способов решения этого задания стало одной из самых популярных тем на платформе.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Создайте Python-скрипт, который кэширует данные с внешнего API, сохраняя их на определенное время. Когда срок кэша истекает, данные должны автоматически обновляться при следующем запросе.

➡️ Пример:

• python app.py fetch — получает данные из кэша, а если кэш истек, то заново запрашивает данные и обновляет кэш.

Решение задачи ⬇️

import time
import json
import requests
from pathlib import Path

CACHE_FILE = Path("cache.json")
CACHE_TTL = 60 # время жизни кэша в секундах

def update_cache():
data = requests.get("https://api.example.com/data").json()
cache_data = {"data": data, "timestamp": time.time()}
with open(CACHE_FILE, "w") as file:
json.dump(cache_data, file)
return data

def fetch_data():
if CACHE_FILE.exists():
with open(CACHE_FILE, "r") as file:
cache = json.load(file)
if time.time() - cache["timestamp"] < CACHE_TTL:
print("Данные из кэша:", cache["data"])
return cache["data"]

print("Обновление кэша...")
return update_cache()

# Запрос кэшированных данных
fetch_data()

👩‍💻 Дуалистичная типовая система JavaScript VS Единая объектная система Python. Краткий обзор

Сегодня поговорим о объектах, объектной архитектуре и способах взаимодействия с ними на примере языков программирования Python и JavaScript. Получилось небольшое исследование, противопоставляющее прототипирование и ООП.

Читать...