tgindex

Python Map | Обучение

описание

Образовательный канал для программистов на Python 🐍 Сотрудничество – пишите в коментариях

218
подписчиков
Охват к подписчикам
162,8%
ERR
Реакции к просмотрам
1,01%
72 на 20 постов
Пересылки к просмотрам
0,30%
21
Постов в день
0,0
всего 20

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам
  • 1 дек.без подписи2,83%
  • 28 окт.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: shlex2,75%
  • 5 февр.без подписи2,66%
  • 31 июл.без подписи2,33%
  • 28 окт.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 | Обучение2,07%
  • 30 авг. 2025 г.Вместо того, чтобы выполнить задачу за 20 минут, я потрачу 2 дня на ее автоматизацию1,37%
  • 8 мая 2025 г.Когда навайбкодил приложение в СhatGPT и уже подсчитываешь миллионы своего стартапа. То самое приложение:1,34%
  • 31 окт.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 | Обучение1,13%
  • 1 июн. 2025 г.Когда наняли грамотного пиарщика1,11%
  • 28 авг. 2025 г.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-translator1,06%
  • 10 июн. 2025 г.>>> 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 🐍1,06%
  • 1 дек.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 | Обучение1,01%