​​🧐Почему Python хорош для веб-разработки?💡

Несмотря на то что в современном Вебе можно фактически без бэкенда — чисто на фронтенд-технологиях, на JavaScript — собрать себе single page application или progressive web application, все равно это слишком сложно, плохо индексируется и требует крутых разработчиков.Если мы хотим сделать сайт или сервис, мы используем комбинированный подход: у нас какой-то бэкенд осуществляет логику и создает веб-страницы и какой-то фронтенд рисует эти веб-страницы в браузере. И когда нам надо быстро это все на чем-то собрать, то выбора особо нет.

🤔Возможные варианты.

C#. Microsoft действительно молодцы, они сделали .NET Core и всячески ее продвигают. Но, во-первых, это новая кроссплатформенная технология, и там еще не все гладко. Во-вторых, это действительно дорого, разработчиков C# мало — просто потому, что она непопулярна.

Java. Это сложно. Сделать нормальный сайт на Java — это не 10 строчек кода, как на Python. Это много кода, это фреймворки, и нужно знать специфику настройки Java-серверов. В общем, сплошные боль и страдания.

PHP. В последних версиях он замечательный, но нельзя просто так взять и использовать PHP 7.2. Если обычный, не топовый разработчик делает сайт на PHP, он не будет писать только на 7.2: все равно придется читать какие-то учебники, туториалы, везде куча legacy-кода, и это не очень хорошо.

JavaScript и Node.js. Это замечательно и очень современно, когда один язык и на фронтенде, и на бэкенде. Только не очень стабильно. Node.js — хорошая штука, но проблематично развернуть ее в продакшене так, чтобы она не падала и работала устойчиво. Плюс, если мы хотим писать качественный код на JavaScript, нам нужен не JavaScript, а TypeScript. А вот TypeScript неожиданно сложный, при виде него у рядового разработчика вскипают мозги.

✅А вот преимущества python в веб разработке перед главным конкурентом PHP.

1. Продуманный дизайн
2. В простоте обучения Python выигрывает
3. Улучшенная структура
4. Python более читабельный стек
5. Синтаксис намного проще, чем PHP
6. Более простые и легкодоступные инструменты Инструменты отладки
7. Явный победитель в управлении пакетами
8. Лямбды, предоставляемые Python, дают преимущество перед PHР
9. Python более универсален, чем PHP
10. Огромная поддержка и сообщество

Что входит в базис для веб-разработки на Python
📄Веб-фреймворки Django, Flask, aiohttp, Tornado и т. д. (и знать о существовании остальных).

📄Протоколы и API: в первую очередь http, JSON-RPC, Protocol Buffers, gRPC.

📄ORM и миграции, реляционные базы данных, SQLAlchemy, SQL, PostgreSQL, MySQL.

📄Основы HTML, CSS, Bootstrap, а также JS-фреймворки и JQuery.

📄Принципы работы приложений на продакшене, тестирование, юнит-тесты, автотесты, системы контроля версий, git.

​​📄Топ проектов которые украсят и добавят ценности в ваше портфолио python-разработчика.🚀

1. Aгрегатор контента - Агрегатор контента - это физическое лицо или организация, которые собирают веб-контент (и / или иногда приложения) из различных онлайн-источников для повторного использования или перепродажи. Есть два типа агрегаторов контента: (1) те, которые просто собирают материалы из различных источников для своих веб-сайтов, и (2) те, которые собирают и распространяют контент в соответствии с потребностями своих клиентов.

2. Сокращатель URL - Сокращение URL-адресов - это метод во всемирной паутине, в котором унифицированный указатель ресурса (URL) может быть существенно короче и по-прежнему направлен на требуемую страницу. Это достигается с помощью перенаправления, которое ведет на веб-страницу с длинным URL-адресом.

3. Решатель Судоку - Стандартный судоку содержит 81 ячейку в сетке 9 × 9 и 9 прямоугольников, каждое из которых является пересечением первых, средних или последних 3 строк, а также первых, средних или последних 3 столбцов.
Существует несколько компьютерных алгоритмов, которые решают большинство головоломок 9 × 9 (n = 9) за доли секунды, но комбинаторный взрыв происходит при увеличении n, ограничивая свойства судоку, которые можно построить, проанализировать и решить как n увеличивается.

4. Приложение для уведомлений на рабочем столе - Уведомление на рабочем столе - это простое приложение, которое выдает уведомление в форме всплывающего сообщения на рабочем столе.

5. Файловый менеджер - компьютерная программа, предоставляющая интерфейс пользователя для работы с файловой системой и файлами. Файловый менеджер позволяет выполнять наиболее частые операции удаления над файлами - создание, открытие / воспроизведение / просмотр, редактирование, изменение, переименование, копирование, изменение атрибутов и свойств, файлов и назначение прав.

⚠️Именно проекты таких типов работодатели ценят в портфолио разработчиков, а наличие этих проектов в списке реализованных, даст вам весомые преимущества перед другими кандидатами.

​​🚀Для чего нужна библиотека Pytest?!.💡
- Pytest: помогает писать лучшие программы

Инфраструктура pytest упрощает написание небольших тестов, но при этом масштабируется для поддержки сложного функционального тестирования приложений и библиотек.


📊Функции.
    - Подробная информация о неудачных утверждениях assert (не нужно запоминать имена self.assert *)

   -  Автоматическое обнаружение тестовых модулей и функций

   - Модульные приспособления для управления небольшими или параметризованными долгоживущими тестовыми ресурсами

   -  Может запускать модульные тесты (включая пробные) и тесты носа из коробки

  -   Python 3.6+ и PyPy 3

  -  Богатая архитектура плагинов, более 315+ внешних плагинов и процветающее сообщество

📖Документация
Полную документацию, включая установку, руководства и PDF-документы, см. В разделе «Содержание».

⛔Ошибки / запросы
Используйте трекер проблем GitHub, чтобы отправлять сообщения об ошибках или запрашивать функции.

🕔Журнал изменений
Обратитесь к странице журнала изменений для исправлений и улучшений каждой версии.

✅Поддержка pytest
Open Collective - это онлайн-платформа для финансирования открытых и прозрачных сообществ. Он предоставляет инструменты для сбора денег и полной прозрачности делиться своими финансами.

Это предпочтительная платформа для частных лиц и компаний, которые хотят делать разовые или ежемесячные пожертвования непосредственно в проект.

Подробности смотрите в коллективе pytest.
pytest для предприятия

Доступно как часть подписки Tidelift.

Сопровождающие pytest и тысячи других пакетов работают с Tidelift, чтобы обеспечить коммерческую поддержку и обслуживание зависимостей с открытым исходным кодом, которые вы используете для создания своих приложений. Экономьте время, снижайте риски и улучшайте работоспособность кода, оплачивая при этом те, кто поддерживает именно те зависимости, которые вы используете.

🔓Безопасность
pytest никогда не был связан с уязвимостью безопасности, но в любом случае, чтобы сообщить об уязвимости безопасности, используйте контактное лицо по безопасности Tidelift. Tidelift будет координировать исправление и раскрытие информации.
Лицензия

Авторское право Holger Krekel и др., 2004-2020.

Распространяемый по условиям лицензии MIT, pytest является бесплатным программным обеспечением с открытым исходным кодом.

📊PieChart (Круговая диаграмма)💡

Демонстрация базовой круговой диаграммы с использованием библиотеки matplotlib.

В дополнение к базовой круговой диаграмме эта демонстрация показывает несколько дополнительных функций:

-        этикетки для срезов

 -       автоматическая маркировка процента

  -      смещение среза с помощью "разнесения"
        тень

   -     настраиваемый начальный угол

Примечание о настраиваемом начальном угле:

По умолчанию начальный угол равен 0, что означает начало среза «лягушки» на положительной оси x. В этом примере задается startangle = 90, так что все вращается против часовой стрелки на 90 градусов, а срез лягушки начинается на положительной оси y.

import matplotlib.pyplot as plt

labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0)

fig1, ax1 = plt.subplots()

ax1.pie(sizes, explode=explode,
labels=labels, autopct='%1.1f%%',
shadow=True, startangle=90)
ax1.axis('equal')
plt.show()

​​❗Про ООП и 3 кита в мире объектов и классов🐳.

Объектно-ориентированное программирование (далее ООП) считается одним из самых современных и совершенных подходов в этой области. Существовавшие до него процедурный и функциональный методы предполагали написание кода в одном файле. С развитием технологий программы становились все длиннее и длиннее, и разработчикам становилось сложнее поддерживать и изменять их. ООП решает эту проблему, разделяя кусок кода на отдельные сущности, называемые классами и объектами.

Классы и объекты — в чем отличие?

ООП внес в программирование никогда не существовавшие определения: класс и объект. Класс можно назвать типом данных, или — проще говоря — куском кода, имеющим характеристики, называемые полями класса и возможные действия — методы класса. Объект — это сущность, имеющая определенные свойства, принадлежит некоторому классу.


Три главных принципа ООП:

Существуют три главных понятия, называемых также «тремя китами ООП», без которых сама его концепция невозможна - инкапсуляция, наследование и полиморфизм. Без понимания работы этих основных принципов продвигаться дальше в изучении ООП сложно. Давайте коротко рассмотрим каждое из них.

👉 Инкапсуляция — принцип, позволяющий скрыть от пользователя реализацию некоторых методов и значения полей. В языке программирования C# для этого используются так называемые модификаторы доступа (public, private и т.д.).


👉 Наследование — принцип, позволяющий создать один класс на основе другого. Первый класс называется наследником, а второй – родителем. В классе-наследнике реализуются все методы и поля класса-родителя.


👉 Полиморфизм — принцип, позволяющий объектам с идентичным интерфейсом иметь различную реализацию. Полиморфизм добавляет несколько новых понятий: абстрактный/виртуальный метод и переопределение метода.
****

Абстрактный метод — метод, который должен быть реализован в классе-наследнике и не должен — в классе-родителе.

Виртуальный метод — метод, который может быть переопределен в классе-наследнике и может иметь (а может и не иметь) реализацию в классе-родителе.

Переопределение метода — изменение реализации виртуального метода.

#вакансия

Отличная вакансия моих знакомых, рекомендую

Senior Python Developer (Django) в OSLA

Растущий стартап, строим единорога! Компания OSLA занимается разработкой одноименной SaaS платформы.

Обязанности:
- Анализ функциональных требований;
- Проектирование архитектуры и разработка серверной части приложения;
- Интеграция с API внешних сервисов;
- Участие в формировании команды разработчиков;
- Участие в формировании workflow и средств взаимодейтсвия.

Требования:
- Опыт коммерческой разработки от 5 лет;
- Продвинутые знания Django, Django Rest Framework;
- Экспертный уровень знание SQL (Postgres)
- Опыт проектирования архитектуры бэкенда;
- Умение профилировать и оптимизировать код на Python, работа с репозиторием кода Git, опыт написания тестов;
- Опыт работы с распределенными очередями сообщений (Celery, RabbitMQ / Redis);
- Опыт настройки, оптимизации и мониторинга серверов.
- Умение разбираться в чужом коде, производить рефакторинг и оптимизацию, делать code-review;

Условия:
- З/П по итогам собеседования (от 150 000 рублей);
- Гибкий график с возможностью частично-удалённой работы;
- Офис в центре Санкт-Петербурга;

Отклик: @Stisaak

​​Dino Game с использованием Python.
Перед запуском игры убедитесь, что вы скачали модуль Pygame
code here

Обсудить можно в нашем чате

Статья рекомендуется всем тем, кто проводит много времени сидя на компьютером, да и не только, потому что поддерживать своё состояние необходимо всем

Здоровье программиста

🐍Python (+numba) быстрее Си🚀

Главным недостатком питона принято считать его скорость. Разгонять python с переменным успехом стали чуть ли не с первых дней его существования: shedskin, psyco, unladen shallow, parakeet, theano, nuitka, pythran, cython, pypy, numba.
https://telegra.ph/Python-numba-bystree-Si-03-04

Обсудить можно в нашем чате .

​​🖥️13 GUI-библиотек Python.🐍

📖Python поддерживает множество парадигм программирования, включая:
- объектно-ориентированную;
- императивную;
- функциональную;
- процедурную.

Графический интерфейс пользователя (GUI)
GUI это человеко-компьютерный интерфейс. Другими словами, это способ, с помощью которого люди могут взаимодействовать с компьютерами.
Он использует окна, значки, меню. Манипулировать GUI можно как с помощью мышки, так и с помощью клавиатуры.

1. Tkinter
Tkinter это набор инструментов, который может формировать GUI с помощью Python. Он позволяет вам запускать сценарии на Python в GUI-формате. Ссылка ведет на страницу с руководством по Tkinter.

2. Flexx
Многие GUI-библиотеки Python основаны на библиотеках, написанных на других языках, таких как C ++. Например, wxWidgets и libavg. Flexx создана на Python. Для отображения GUI использует веб-технологию.

3. CEF Python
Этот фреймворк нацелен на Windows, MAC OS и Linux. Основан на Google Chromium. Основное внимание в нем уделяется облегчению использования встроенного браузера в сторонних приложениях.

4. Dabo
Цель этого фреймворка – WxPython. Это трехуровневый фреймворк для разработки кросс-платформенных приложений.

5. Kivy
Kivy основан на OpenGL ES 2. У него есть собственный multi-touch для каждой отдельной платформы. Это событийно-ориентированный фреймворк, который прекрасно подходит для разработки игр.

6. Pyforms
Pyforms это фреймворк Python 2.7/3.x для разных окружений, используемый для разработки GUI приложения. В нем поощряется повторное использование кода.

7. PyGObject
С помощью PyGObject вы можете писать на Python приложения для проекта GNOME. Также можно писать приложения на Python, использующие GTK+.

8. PyQt
Qt это кросс-платформенный фреймворк. Он написан на С++. Это очень полная библиотека, включающая много инструментов и API. Широко используется во многих отраслях. Охватывает множество платформ.

9. PySide
Обёртка для Qt. PySide и PyQt отличаются тем, что последний является коммерчески доступным.

10. PyGUI
PyGUI предназначен для платформ Unix, Macintosh и Windows. Фокус этого MVC-фреймворка заключается в том, чтобы вписываться в экосистему Python с максимальной легкостью.

11. libavg
Это сторонняя библиотека, написанная на С++. Обладает следующими особенностями:
показ элементов в форме переменных Python;
система управления событиями;
таймеры;
поддержка логов.

12. PyGTK | PyGObject
«GTK+», широко используемая в Linux, является «GTK + «обёртка из» PyGTK». По сравнению с Kivy и PyQt, PyGTK очень легок для платформ Unix, Macintosh, Windows.
Этот MVC-фреймворк разработан Грегом Эвингом из университета Кентербери (Новая Зеландия). Его главный фокус – как можно более простая адаптация к экосистеме Python.

13. wxPython
Обертка кросс-платформенного GUI для Python на основе wxWidgets. Написана на С++.

🚀Обсудить тему можно в нашем <чате>.🚀

​​📄Модули🐍

Программы на Python содержат тысячи, десятки тысяч и сотни тысяч строк кода (есть проекты с миллионами). В таких условиях одним файлом с кодом не обойдёшься — его нужно разбивать на части. Для получения доступа к коду, который находится в других файлах, в Python реализован механизм модулей.

Модули и импортирование
Итак, файл с кодом на Python называется модулем. Имя модуля соответствует имени файла, поэтому файлы в Python принято называть в стиле "snake_case" (отметьте иронию: Python — питон — змея — snake — snake_case). Одни модули могут использовать содержимое других, если импортируют эти другие модули с помощью инструкции import.
Строго говоря, в Python импортировать модули можно несколькими способами:
импортировать сам модуль
импортировать отдельные определения из модуля
импортировать всё содержимое модуля сразу
Импортирование модуля
Рассмотрим применение первого способа — импортирование модуля целиком. Главное удобство упоминания модуля по имени: глядя на код, мы сразу видим, что используемая переменная или вызываемая функция — это часть конкретного модуля.
Синтаксис импорта: import <имя_модуля (без суффикса ".py")>
Всё просто: после ключевого слова import указываем имя модуля (файла). Но при этом суффикс .py в имени надо опустить. То есть, к примеру, для модуля с именем my_module.py в инструкции импорта достаточно прописать my_module, а полный вид инструкции будет таким: import my_module.
В модуле (файле) с именем greeting.py определим функцию say_hi и переменную name:
# file: greeting.py
def say_hi():
print('Hi!')

name = 'Bob'
А в модуле с именем main.py сделаем импорт содержимого модуля greeting.py:
# file: main.py
import greeting # заметьте, расширение ".py" не указывается!

print(greeting.name) # => Bob
greeting.say_hi() # => Hi!
Импортирование модуля в таком виде делает модуль доступным по имени — в данном случае это greeting. К содержимому же модуля можно обратиться, как говорят, "через точку". Причём можно как получать доступ к переменным (greeting.name), так и вызывать функции модуля (greeting.say_hi()).
Импортирование отдельных определений
Синтаксис импорта: from <имя_модуля (без суффикса ".py")> import <список определений>.
Иногда из всего модуля нужна пара функций или переменных, а имя модуля слишком длинное, чтобы писать его каждый раз. Здесь нам может пригодиться следующий вариант использования инструкции import:
# file: main.py
from greeting import say_hi, name
print(name) # используем переменную
say_hi() # вызываем функцию
Здесь после ключевого слова from указано имя модуля, а затем после ключевого слова import — имена определений из этого модуля, которые мы в дальнейшем хотим использовать напрямую (а не "через точку").
В следующем уроке мы рассмотрим третий вариант импортирования модуля ("импорт всего содержимого") и в целом немного углубим наши познания в этой теме.

​​Micro Python — эффективная реализация Python 3 для микроконтроллеров
Английский разработчик Дэмьен Джордж (Damien George) в 2014ом году объявил об эффективной реализация Python 3 для встроенных систем с малым объёмом оперативной памяти. Разработка этой версии началась в декабре, после удачной кампании по сбору средств на выпуск Pyboard — контроллера, работающего на Питоне.

Micro Python — новая реализация языка программирования Python 3, которая должна быть правильно совместима с CPython, в то же время используя минимальное количество ОЗУ, компактный компилятор и высокую производительность в среде выполнения.

Джордж объясняет, что добиться этого удалось за счёт нескольких трюков с указателями и оптимизацией кода. В результате, Micro Python поддерживает почти весь синтаксис Python 3.4 (работа ещё продолжается), а большинство скриптов занимают гораздо меньше ОЗУ и выполняются заметно быстрее, по сравнению с CPython.

Минимальный билд под ARM умещается в 80k, а со всеми функциями под Linux — в 200k. Базовая REPL-среда требует всего 2 килобайта ОЗУ.

Дополнительно, в Micro Python встроены два режима AOT-компиляции в нативный код, есть встроенный ассемблер для написания критичных ко времени приложений на микроконтроллере.

Реализация написана на C99 ANSI C и нормально компилируется под Unix (POSIX), Mac OS X, Windows и некоторых ARM-микроконтроллерах.

Вот документация Micro Python - https://micropython-ru.readthedocs.io/ru/latest/

Примеры проектов по машинному обучению — 10 лучших

https://teletype.in/@python_lounge/top10mlproject

Обсудить можно в нашем чате

ООП на Python: концепции, принципы и примеры реализации
Программирование на Python допускает различные методологии, но в его основе лежит объектный подход, поэтому работать в стиле ООП на Python очень просто.
Подробно с примеры с теорией изложены ниже по ссылке.
https://telegra.ph/OOP-na-Python-koncepcii-principy-i-primery-realizacii-03-11

Обсудить можно в нашем чате.

​​Heap Sort (Сортировка кучей)

Сортировка кучей, пирамидальная сортировка — алгоритм сортировки, использующий структуру данных двоичная куча. Это неустойчивый алгоритм сортировки с временем работы O(nlogn)
, где n
— количество элементов для сортировки, и использующий O(1)
дополнительной памяти.

Реализация на Python
# Программа Python для реализации сортировки кучи
# Чтобы скопировать поддерево с корневым индексом i.
#@python_lounge

# n - размер кучи  
def heapify(arr, n, i):
    largest = i # Инициализировать largest как root
    l = 2 * i + 1    # left = 2*i + 1
    r = 2 * i + 2    # right = 2*i + 2
  
    # Проверить, существует ли левый дочерний элемент root и есть ли
    # больше, чем корень

    if l < n and arr[i] < arr[l]:
        largest = l
  
# Проверить, существует ли правый дочерний элемент root и есть ли он
    # больше, чем корень

    if r < n and arr[largest] < arr[r]:
        largest = r
  
  # Сменить корень, если нужно
    if largest != i:
        arr[i],arr[largest] = arr[largest],arr[i] # swap
  
        # Заполнить корень.
        heapify(arr, n, largest)
  
# Основная функция для сортировки массива заданного размера
def heapSort(arr):
    n = len(arr)
  
    # Создание maxheap.
    # Поскольку последний родитель будет в ((n // 2) -1), мы можем начать с этого места.

    for i in range(n // 2 - 1, -1, -1):
        heapify(arr, n, i)
  
  # Один за другим извлечь элементы
    for i in range(n-1, 0, -1):
        arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i]  # swap
        heapify(arr, i, 0)
  
# Код драйвера для тестирования выше
arr = [ 12, 11, 13, 5, 6, 7]
heapSort(arr)
n = len(arr)
print ("Sorted array is")
for i in range(n):
    print ("%d" %arr[i]),

​​🚀Библиотека OpenCV :-֊ Установка, основные понятия, и сферы применения.🐍

- Что такое OpenCV?
OpenSource Библиотека компьютерного зрения и машинного обучения с открытым исходным кодом. В неё входят более 2500 алгоритмов, в которых есть как классические, так и современные алгоритмы для компьютерного зрения и машинного обучения. Эта библиотека имеет интерфейсы на различных языках, среди которых есть наш любимый Python.

- Установка OpenCV
Инструкцию по установке на Windows можно посмотреть здесь, а на Linux — здесь
.
- Для решении каких проблем была создана библиотека?

OpenCV позволяет достаточно быстро и эффективно реализовывать сложные алгоритмы
машинного зрения. Библиотека содержит более 500 функций, которые позволяют реализовывать приложения работающие во многих областях, в том числе:
- контроль качества выпускаемой продукции;
- обработке изображений в медицине;
- обеспечении безопасности;
- интерфейсе пользователя;
- робототехнике.

-----------------------------------
— Исходный код примеров можете найти по ссылке ниже.
[ --code-- ]

— Объяснение каждой строки в коде найдите здесь.
[ --explaining-- ]

​​⏱️Создание временных файлов и  каталогов🐍

⚠️Задача
Вам нужно создать временный файл или каталог, которые будут использоваться
во время выполнения вашей программы. После, возможно, вы захотите, чтобы
они были удалены.

✅Решение
В модуле tempfile есть различные функции, которые помогут решить эту задачу.
Чтобы создать безымянный временный файл, используйте tempfile.TemporaryFile:

from tempfile import TemporaryFile
with TemporaryFile('w+t') as f:
# Чтение/запись в файл
f.write('Hello World\n')
f.write('Testing\n')
# Перейти в начало и прочесть данные
f.seek(0)
data = f.read()
# Временный файл уничтожен
Также вы можете использовать файл таким образом:
f = TemporaryFile('w+t')
# Использовать временный файл
...
f.close()
# Файл уничтожен

Обсудить можно в нашем чате.

Объяснение кода по ссылке ниже
https://teletype.in/@tyom/DD1R_X2U5