Python Map | Обучение

Дженсен Хуанг: «Влюбиться в то, что делаешь — проще, чем искать то, что любишь» Многие говорят: *«Найди дело своей мечты».* Но Хуанг смотрит иначе: > «Я полюбил всё, чем занимался. > Я любил мыть посуду. > Я любил работать официантом. > Я любил разносить газеты. > Я любил каждую работу, которая у меня была.» Он продолжает: > «Я люблю каждый день в Nvidia. > Я просто научился любить то, что делаю. > Найти то, что любишь - сложно. > Проще - влюбиться в свою работу. > Когда ты хочешь сделать её хорошо, работать легче.» 💡 Мы часто ищем «идеальное дело», но иногда сила в том, чтобы сделать то, что есть значимым, и через это вырасти. Как вам такая философия?

Модель pytest: использование фикстур import pytest @pytest.fixture def sample_data(): return [1, 2, 3, 4, 5] def test_sum(sample_data): assert sum(sample_data) == 15 def test_max(sample_data): assert max(sample_data) == 5 Pytest — это популярный сторонний фреймворк для тестирования в Python, который предоставляет простой и мощный способ писать тесты. В отличие от unittest, pytest не требует использования классов, а тесты можно писать в виде обычных функций с ассертами. Pytest автоматически находит тестовые функции по префиксу test_ и запускает их. Ассерты в pytest работают с расширенными отчетами об ошибках, что упрощает отладку. Кроме того, pytest поддерживает фикстуры — специальные функции для подготовки тестового окружения и повторного использования кода. Фикстуры позволяют создавать общие данные или состояния, которые могут быть использованы в нескольких тестах. В приведённом примере фикстура sample_data возвращает список чисел, который затем используется в двух тестах для проверки суммы и максимального значения. Чтобы установить pytest, выполните команду: pip install pytest Использование фикстур в pytest облегчает создание масштабируемых и удобных для поддержки тестов, помогает быстро обнаруживать ошибки и повышает качество кода. 🐍 Python Map | Обучение

Модель pytest: создание тестов def multiply(a, b): return a * b def test_multiply_numbers(): assert multiply(3, 4) == 12 def test_multiply_negative(): assert multiply(-1, 5) == -5 Pytest — это популярный сторонний фреймворк для тестирования в Python, который предоставляет простой и мощный способ писать тесты. В отличие от unittest, pytest не требует использования классов, а тесты можно писать в виде обычных функций с ассертами. Pytest автоматически находит тестовые функции по префиксу test_ и запускает их. Ассерты в pytest работают с расширенными отчетами об ошибках, что упрощает отладку. Кроме того, pytest поддерживает фикстуры — специальные функции для подготовки тестового окружения и повторного использования кода. pip install pytest В приведённом примере описаны два простых теста для функции multiply, которые проверяют умножение положительных и отрицательных чисел. Такой подход делает тесты компактными и читаемыми. Использование pytest облегчает создание масштабируемых и удобных для поддержки тестов, помогает быстро обнаруживать ошибки и повышает качество кода. 🐍 Python Map | Обучение

Модуль unittest: создание тестов import unittest def multiply(a, b): return a * b class TestMultiply(unittest.TestCase): def test_multiply_numbers(self): self.assertEqual(multiply(3, 4), 12) def test_multiply_negative(self): self.assertEqual(multiply(-1, 5), -5) if __name__ == '__main__': unittest.main() Функция unittest.TestCase позволяет создавать классы с тестами для проверки корректности работы функций и методов. Модуль unittest — это встроенный в Python инструмент для автоматизированного тестирования кода. Он помогает создавать тестовые случаи, группировать их в тестовые наборы и автоматически запускать с проверкой ожидаемых результатов. В примере выше описан простой тест для функции multiply, который проверяет умножение положительных и отрицательных чисел с помощью assertEqual. Такой подход помогает быстро выявлять ошибки и обеспечивать стабильность кода. Использование unittest облегчает поддержку и развитие проектов, позволяя гарантировать, что изменения не ломают существующую функциональность. 🐍 Python Map | Обучение

Модуль argparse: функция ArgumentParser import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='Пример использования argparse') parser.add_argument('--name', type=str, help='Ваше имя') args = parser.parse_args() print(f'Привет, {args.name}!') Функция argparse.ArgumentParser() позволяет создавать интерфейс командной строки для ваших программ. С помощью этого модуля вы можете легко определять, какие аргументы принимает ваша программа, и автоматически генерировать справку по использованию. Например, в приведенном выше коде мы создаем парсер, который ожидает аргумент --name, и выводим приветствие с указанным именем. Это удобно для создания пользовательских интерфейсов и упрощает взаимодействие с программой через командную строку. 🐍 Python Map | Обучение

Библиотека shlex: мощный инструмент для разбора строк в Python shlex - это библиотека Python, предназначенная для разбора строк, которые содержат текстовые команды, подобно тому, как это делает командная оболочка Unix. Она позволяет легко разделять строки на токены, учитывая при этом кавычки и экранирование, что делает её идеальным инструментом для работы с командными строками и аргументами. Пример: import shlex # Строка с командой command_line = 'python script.py --arg1 "value with spaces" --arg2=value2' # Разбор строки на токены tokens = shlex.split(command_line) print(tokens) # ['python', 'script.py', '--arg1', 'value with spaces', '--arg2=value2'] Документация доступна тут: shlex

Вместо того, чтобы выполнить задачу за 20 минут, я потрачу 2 дня на ее автоматизацию

Библиотека deep-translator: мощный инструмент для многоязычного перевода deep-translator - это библиотека Python, разработанная для многоязычного перевода текстов. Она поддерживает более 100 языков и обеспечивает высокую точность перевода. Библиотека работает с различными API (Google Translate, Yandex Translator, и т.д.), что делает её гибким инструментом для разработчиков. Пример: from deep_translator import GoogleTranslator # Объект переводчика translator = GoogleTranslator(source='en', target='ru') text_to_translate = 'Hello, how are you?' # Вызов метода для перевода translated_text = translator.translate(text_to_translate) print(text_to_translate) # Hello, how are you? print(translated_text) # Привет, как дела? Документация доступна тут: deep-translator

Поймай меня, если сможешь

Главное, чтоб работало, а остальное неважно (не делайте так)

from types import MethodType class MyClass: def __init__(self, value): self.value = value def external_func(self, increment): return self.value + increment instance = MyClass(10) instance.method = MethodType(external_func, instance) print(instance.method(5)) Модуль types: класс MethodType types.MethodType — это способ динамического добавления функций в экземпляры класса как методы. Это позволяет создавать методы "на лету" и добавлять их в объекты, что может быть полезно в сложных сценариях, когда структура класса определяется динамически. В этом примере функция external_func добавляется в экземпляр класса MyClass как метод. Это позволяет вызывать её как обычный метод класса, используя атрибуты экземпляра. @PyMapChannel 🐍

Понаберут с улицы

>>> int('۹') 9 >>> int('߇७𝟟') 777 >>> '੨'.isdecimal() True >>> bool(__import__('re').match('\d', '߁')) True Важное про цифры и Юникод 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 — не единственные символы, которые считаются цифрами. Python следует правилам Юникода и обрабатывает несколько сотен символов как цифры. Полный список находится здесь. Это крайне важно знать, потому что эти символы влияют на такие функции, как int, unicode.isdecimal и даже re.match. Предупрежден — значит вооружен. Python Map | Обучение 🐍

Когда наняли грамотного пиарщика

Когда навайбкодил приложение в СhatGPT и уже подсчитываешь миллионы своего стартапа. То самое приложение:

PEP 751 принят: Python получит стандартный lock-файл для точной установки зависимостей Создатели языка утвердили ввод стандартного lock-файл для проекта. Это обеспечит установку фиксированных версий зависимостей и значительно упростит управление воссоздание проекта на новой машине. Существующие решения — pip freeze, pip-tools, Poetry, PDM, uv используют разные форматы, не совместимые друг с другом и требуют отдельной логики от инструментов и пользователей. Новый стандарт должен устранить эту фрагментацию.