Python Developer
Всем привет! Меня зовут Аникин Денис, я тимлид в команде Chat в Райффайзенбанке. А также представитель внутреннего Python-сообщества, так называемый «community lead» (об этом как-нибудь в другой раз). В этой статье я хотел поговорить про отношение к Python среди разработчиков и обсудить все основные претензии, которые очень давно следуют за языком по пятам.
Прошло уже почти 3 года с тех пор, как я впервые воспользовался чистой архитектурой на практике. С тех пор я побывал на многочисленных конференциях, где выступал с докладами на эту тему (вот, например, доклад Clean Architecture in Python с конференции PyGotham 2018). Кроме того, я написал статью о чистой архитектуре на Python, которая попала в рассылку RealPython.com … но сейчас заканчивается 2021 год, и мы ушли далеко вперед. Давайте рассмотрим, как развился Python, изучим разные крутые библиотеки, благодаря которым реализовывать чистую архитектуру на Python сегодня стало гораздо проще.
Сначала вспомним о том, зачем она нужна.
Начиная с macOS 10.15 Catalina разработчикам требуется заверять свои приложения и утилиты командной строки. Если с приложениями, распространяемыми через App Store все прозрачно, то распространение консольных утилит может вызвать сложности. В данной статье я покажу, как можно доставлять такие утилиты до конечных пользователей (будем проделывать все необходимые операции в терминале, а также автоматизируем эти действия двумя вариантами - через bash-скрипт и с помощью SPM executable).
Привет Хабр!
Сегодня я сниму костюм аниматора и вместо развлечений расскажу вам немного за питон.
Я довольно посредственный программист, но иногда мне удаётся усыпить что-нибудь бдительность, и меня считают сеньором. И вот как-то так получилось, что я стал делать много код ревью. Просматривая файл за файлом, я вдруг увидел, что люди и проекты меняются, а вот моменты, к которым я, зануда такая, придираюсь, остаются теми же. Поэтому я решил собрать самые частые паттерны в эту сумбурную статью и надеюсь, что они помогут вам писать более чистый и эффективный питон-код.
Всем привет! Контент продолжает править миром, поэтому мы ищем тех, кто знает толк в его создании. В нашей компании появилось несколько вакансий, о которых мы решили сообщить отдельным постом.
Как-то неожиданно для меня подключение своего nodejs-приложения к Google Calendar API оказалось довольно нетривиальной задачей. Несмотря на подробное описание вариантов подключения на русском языке пришлось продираться через лес различных настроек и конфигураций. В статье подробно изложены шаги, которые приходится совершить, чтобы интеграция завершилась успехом.
Вы когда нибудь задумывались о том, что происходит, когда вы ставите точку в python? Что скрывает за собой символ str(“\u002E”)? Какие тайны он хранит? Если без мистики, вы знаете как происходит поиск и установка значений пользовательских атрибутов в python? Хотели бы узнать? Тогда… добро пожаловать!
Интересно, сколько людей понимают, что в Python много синтаксического сахара? Я не говорю, что он похож на Lisp-подобные языки, где синтаксис настолько голый, насколько это возможно (хотя и сравнение с Lisp не совсем обосновано), но большая часть синтаксиса Python технически не нужна, поскольку под капотом в основном вызовы функций.
Ну и что с того? Зачем думать о том, как Python за меньший синтаксис делает больше вызовов функций? На самом деле для этого есть две причины. Во-первых, полезно знать, как на самом деле работает Python, чтобы лучше понимать/отлаживать код, когда что-то идет не так как надо. Во-вторых, так можно выявить минимум, необходимый для реализации языка.
Именно поэтому, чтобы заняться самообразованием и заодно подумать, что может понадобиться для реализации Python под WebAssembly или API bare bones на C, я решил написать эту статью о том, как выглядит доступ к атрибутам и что скрывается за синтаксисом.
Теперь мы можете попытаться собрать воедино все, что относится к доступу к атрибутам, прочитав справочник по Python. Так вы можете прийти к выражениям ссылок на атрибуты и модели данных для настройки доступа к атрибутам, однако, все равно важно связать все вместе, чтобы понять, как работает доступ. Поэтому я предпочитаю идти от исходного кода на CPython и выяснять, что происходит в интерпретаторе (я специально использую тег репозитория CPython 3.8.3, поскольку у меня есть стабильные ссылки и я использую последнюю версию на момент написания статьи).
В начале статьи вам встретится немного кода на С, но я не жду, что вы досконально поймете, что там происходит. Я напишу о том, что нужно будет из него понять, поэтому если у вас нет ни малейших знаний в С, то ничего страшного, вы все равно поймете все то, о чем я говорю.
Сделайте свой Python код читабельнее и производительнее
Python – язык программирования общего назначения, широко используемый в научных вычислениях, искусственном интеллекте, веб-разработке, финансовом моделировании и во многих других областях. Основная причина его популярности заключается в гибкости – есть множество решений для разного рода операций. Однако, в большинстве случаев есть всего лишь одно решение, которое считается предпочтительным среди опытных Python программистов. В этой статье я бы хотел сделать обзор 10 характерных для этого языка практических примеров, которые можно оценить и взять на вооружение для рефакторинга кода на Python.
В последнее время я читал статьи о лучших практиках code review и заметил, что эти статьи фокусируются на поиске багов, практически игнорируя другие компоненты ревью. Конструктивное и профессиональное обсуждение обнаруженных проблем? Неважно! Просто найди все баги, а дальше само сложится.
Как то вечером, придя домой с работы, я решил немного позаниматься домашним проектом. Я сделал несколько правок и сразу захотел поэкспериментировать с ними. Но до экспериментов мне пришлось заходить на VPS, пулить изменения, пересобирать контейнер и запускать его. Тут я и решил, что пора разобраться с непрерывной доставкой.
Привет, Хабр. Это статья о том как автоматизировать ваш проект с помощью github actions.
Автоматизация будет делиться на:
В мае 2019 года GitHub анонсировала выход сервиса Package Registry. Вслед за этим, уже в августе, была анонсирована поддержка CI/CD в Actions.
В статье я расскажу, что это за сервисы и как это можно использовать на примере небольшого пет-проекта на GitHub.
Прим. перев.: Эта статья рассчитана в основном на тех кто только выбирает фреймворк для веб-разработки. Опытные разработчики на Django вряд ли узнают что-то новое.
Django описывают как «веб-фреймворк для перфекционистов с дедлайнами». Его создали, чтобы переходить от прототипов к готовым сервисам как можно быстрее.
Фреймворк поможет разработать CRUD приложение под ключ. С Django не придется изобретать велосипед. Он работает из коробки и позволит сосредоточиться на бизнес-логике и продуктах для обычных людей.
Фраза «всё включено» означает, что большинство инструментов для создания приложения — часть фреймворка, а не поставляются в виде отдельных библиотек.
Django содержит огромное количество функциональности для решения большинства задач веб-разработки. Вот некоторые из высокоуровневых возможностей Django, которые вам придётся искать отдельно, если вы предпочтёте микро-фреймворк: