💡 7 лучших IDE для разработки на Python

1️⃣ PyCharm. Одна из самых популярных кроссплатформенных IDE для Python, созданная и регулярно обновляемая солидной компанией JetBrains. Имеет все самые лучшие инструменты: контроль версий, автодополнение, подсветку ошибок, рефакторинг кода и т. д.

2️⃣ Visual Studio Code. Имеет богатый функционал, встроенную поддержку Git, встроенный терминал, полный набор инструментов для юнит-тестирования. Подойдет разработчику, который регулярно меняет языки и хочет изучить один инструмент для всех своих программистских нужд.

3️⃣ JupyterLab. Веб-платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для работы с блокнотами Jupyter, кодом и данными. Это обновление традиционного интерфейса Jupyter Notebook, обеспечивающее более универсальный и мощный пользовательский опыт.

4️⃣ Spyder. IDE, созданная специально для разработчиков, занимающихся наукой о данных и машинным обучением.

5️⃣ IDLE. IDE, устанавливаемая с Python по умолчанию. В ней есть весь основной инструментарий: окно с оболочкой Python, автодополнение, подсветка синтаксиса, умные отступы и базовый отладчик.

6️⃣ Thonny. IDE, созданная, чтобы упростить учебный процесс начинающим Python-разработчикам. Простой интерфейс, легкая установка пакетов, встроенный отладчик. Также есть уникальные функции для начинающих, например, трекер для значений переменных.

7️⃣ PyDev. IDE-плагин для Eclipse. Предлагает надежную среду для Python-разработки в экосистеме Eclipse. Из функционала есть дополнение и анализ кода, встроенный отладчик, поддержка Django, интерактивная консоль.

🖥 20 приемов JavaScript, которые должен знать каждый разработчик

JavaScript – мощный, гибкий язык, а знание нескольких интересных приемов работы с ним может сделать ваш код чище, быстрее и эффективнее.

🟢 Читать статью

🔥 Тесты по Git

👩‍💻 Тест: Разбираетесь ли вы в Git?

👩‍💻 Тест на понимание команд Git

👩‍💻 Интересные и необычные вопросы по Git

👩‍💻 Git-квест для повелителя репозиториев

👩‍💻 Тест-викторина Основы Git

👩‍💻 Шаришь в Git? Проверь свои знания по продвинутым техникам и настройкам!

🔥 Тесты по Docker

👩‍💻 Docker для тестировщика — тест по основам

👩‍💻 Тест на знание Docker

👩‍💻 Тест по Docker. Часть 1

👩‍💻 Тест “Собеседование по Docker”

👩‍💻 Тест: как много вы знаете о Docker?

👩‍💻 Вопросы на собеседовании по Docker

👩‍💻 Docker Тест

✔️ Шаблоны проектирования для начинающих

Паттерны (или шаблоны) проектирования — это проверенные временем решения типовых задач в программировании. Они помогают писать код, который проще поддерживать, масштабировать и переиспользовать.

В этой подборке — понятные объяснения и наглядные примеры, которые помогут быстрее разобраться и начать применять паттерны в своих проектах.

🚩 Шаблон проектирования Singleton

🚩 Шаблон проектирования Итератор

🚩 Шаблон проектирования Декоратор

🚩 Шаблон проектирования Фасад

🚩 Шаблон проектирования Адаптер

🚩 Шаблон проектирования Абстрактная фабрика

#полезное

🖥 20 приемов TypeScript, которые должен знать каждый разработчик

Многие разработчики знают основы TypeScript, но знание некоторых приемов может сделать ваш код более эффективным, чистым и поддерживаемым.

🔗 Читать статью

👩‍💻 Как использовать DefaultDict в Python

#python

На протяжении всего времени работы с наборами данных в Python словарь был моей самой используемой структурой данных. Он универсален и прост в использовании.

Однако словари не являются безотказными. Во многих задачах при работе с данными вы сталкиваетесь с большим количеством ошибок KeyErrors, и это может раздражать.

Устранение этих ошибок приводит к появлению нескольких дополнительных строк кода. Это снижает читабельность и повышает сложность. Если вы работаете с большим количеством данных, эта проблема может выйти из-под контроля.

Модуль collections решает эту проблему сложности. Модуль collections — это часть стандартной библиотеки Python, которая содержит несколько замечательных способов работы с данными. Основная цель модуля — сделать ваш код более читабельным и упростить обработку данных с помощью некоторых дополнительных типов.

Я чаще всего использую defaultdict, и сегодня мы рассмотрим несколько простых примеров его применения. Чтобы в полной мере оценить этот контейнер данных, вы должны обладать рабочими знаниями о Python. Точнее, быть знакомым с обычными словарями.

📖 Читать статью