Отправляем запросы с HTTPX
Интересный пакет для работы с веб-запросам. Как говорят сами разработчики, это HTTP клиент следующего поколения.
Сравнивая с привычным requests, у httpx есть следующие преимущества:
— Стандартный синхронный интерфейс, но также есть поддержка асинхронности
— Поддержка HTTP/1.1 и HTTP/2
— Возможность отправлять запросы напрямую к WSGI и ASGI приложениям
— Полная поддержка аннотаций типов
— 100% покрытие тестами
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Интересный пакет для работы с веб-запросам. Как говорят сами разработчики, это HTTP клиент следующего поколения.
Сравнивая с привычным requests, у httpx есть следующие преимущества:
— Стандартный синхронный интерфейс, но также есть поддержка асинхронности
— Поддержка HTTP/1.1 и HTTP/2
— Возможность отправлять запросы напрямую к WSGI и ASGI приложениям
— Полная поддержка аннотаций типов
— 100% покрытие тестами
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Именованные кортежи
Кстати, namedtuple из collections можно также использовать для хранения данных, как и классы данных, про которые я писал в предыдущем посте.
Из названия понятно, что в основе этой структуры лежит привычный всем кортеж. Если кто не помнит, то это как список, но неизменяемый.
Функция namedtuple создает новые классы-заготовки, на основе которых уже можно создавать объекты для дальнейшего хранения данных.
В аргументы мы передаем название нового класса и список атрибутов.
Здесь еще удобно то, что мастхэв функционал типа вывода на экран и сравнения похожих объектов также уже реализован.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Кстати, namedtuple из collections можно также использовать для хранения данных, как и классы данных, про которые я писал в предыдущем посте.
Из названия понятно, что в основе этой структуры лежит привычный всем кортеж. Если кто не помнит, то это как список, но неизменяемый.
Функция namedtuple создает новые классы-заготовки, на основе которых уже можно создавать объекты для дальнейшего хранения данных.
В аргументы мы передаем название нового класса и список атрибутов.
Здесь еще удобно то, что мастхэв функционал типа вывода на экран и сравнения похожих объектов также уже реализован.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
%matplotlib inline — это самая популярная магическая команда
Она позволяет отображать в блокнотах графики Matplotlib. Эта команда активирует интерактивную поддержку Matplotlib для блокнота Jupyter.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Она позволяет отображать в блокнотах графики Matplotlib. Эта команда активирует интерактивную поддержку Matplotlib для блокнота Jupyter.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1
Проверяем скорость интернета
Каждый хоть раз проверял скорость своего интернета на Speedtest. А у них, оказывается, есть не только сайт и приложения, но и пакет на Python для этого дела.
У объекта класса Speedtest методы download() и upload() выдают соответственно скорость скачивания и загрузки данных.
Методы отдают результат в байтах, поэтому для наглядности в примере я перевел все данные в мегабайты при выводе.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Каждый хоть раз проверял скорость своего интернета на Speedtest. А у них, оказывается, есть не только сайт и приложения, но и пакет на Python для этого дела.
У объекта класса Speedtest методы download() и upload() выдают соответственно скорость скачивания и загрузки данных.
Методы отдают результат в байтах, поэтому для наглядности в примере я перевел все данные в мегабайты при выводе.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff