Наверняка все слышали про Amazon Web Services (AWS). А некоторые даже заглянули на страницу Pricing. И заметили, что цены там заметно выше, чем на DigitalOcean, Linode, Hetzner Cloud и др. Вот таблица для сравнения цен:

Amazon берёт деньги за трафик, причём цены тоже не низкие:

Так для чего же тогда выбирать Amazon? Вот какие причины вижу я:

1. Большое количество полезных сервисов.
2. Free Tier.

О втором и пойдет речь в этой статье.

Продолжение публикации: "Что недоговаривают Тинькофф Инвестиции. Вытаскиваем все данные по портфелю через API в большую таблицу Excel".

В этот раз поговорим о совершённых доработках, всплывших подводных камнях, исправленных ошибках, участии сообщества, подсчитаем XIRR и попробуем сравнить доходность портфеля за 3 года с другими видами инвестиций.

Работая с несколькими словарями, иногда нужно сгруппировать их и управлять ими как единым словарём. В других ситуациях у вас есть словари, представляющие различные области видимости, контексты и, чтобы получить данные в определённом порядке или с определённым приоритетом, нужно работать с ними как с единым словарём.

В обоих случаях можно воспользоваться ChainMap из модуля коллекций. ChainMap группирует словари и отображает их в единое, обновляемое представление с поведением, подобным поведению словаря, а также представляет возможности для эффективного управления различными словарями, определения их ключей, свойств и не только. К старту курса о Fullstack-разработке на Python делимся статьёй о ChainMap, где вы найдёте ссылку на истоки появления класса — баг в Python и, конечно, примеры его применения на практике и в стандартной библиотеке Python.

Модуль http.cookies реализует парсер для cookie, по большей части совместимый с RFC 2109 — документом со стандартами работы с cookie и смежными вещами.

Модуль enum содержит в себе тип для перечисления значений с возможностью итерирования и сравнения. Его можно использовать для создания понятных обозначений вместо использования чисел (для которых приходится помнить, какое число что обозначает) или строк (в которых легко опечататься и не заметить).

Сериализация и десериализация данных — это преобразование между необработанной структурой данных и экземплярами классов для их хранения и передачи. Например, преобразование объектов Python в JSON-представление. Мы рассмотрим две популярные Python-библиотеки Marshmallow и Pydantic, которые помогут нам справиться как с преобразованием, так и с валидацией данных. Сначала я представлю вам каждую библиотеку, используя небольшие примеры, а потом мы сравним их и разберем различия. Я также расскажу, чего вам стоит избегать при работе с обеими библиотеками.

Этот пост предназначен в первую очередь для новичков в разработке, впервые столкнувшихся с необходимостью отправить post/get запросы к какому-нибудь API и проанализировать полученный в XML ответ. Постаралась собрать необходимы минимум в одном месте.

Хочу рассказать как безопасно хранить SSH-ключи на локальной машине, не боясь того, что какое-то приложение может украсть или расшифровать их.

Статья будет полезна тем, кто так и не нашел элегантного решения после паранои в 2018 и продолжает хранить ключи в $HOME/.ssh.

Для решения данной проблемы предлагаю использовать KeePassXC, который является одним из лучших менеджеров паролей, он использует сильные алгоритмы шифрования, а также имеет встроенный SSH-агент.

Это дает возможность безопасно хранить все ключи прямо в базе паролей и автоматически добавлять их в систему при её открытии. Как только база будет закрыта, использование SSH-ключей также станет невозможным.

Python очень удобный и многогранный язык, но по умолчанию не имеет такой структуры данных как связный список или LinkedList. Сегодня я поделюсь своими наработками на эту тему и расскажу немного о том, что из себя представляет эта структура данных. Эта статья будет интересна тем, кто впервые сталкивается с темой связных списков и хочет понять, как они работают с алгоритмической точки зрения.

• Twisted;
  
• Eventlet;
  
• Gevent;
  
• Tornado;
  
• Asyncio.
  

Вступление

from django.db import models

class Blog(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=250)
    url = models.URLField()

    def __str__(self):
        return self.name

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=250)

    def __str__(self):
        return self.name

class Post(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=250)
    content = models.TextField()
    published = models.BooleanField(default=True)
    blog = models.ForeignKey(Blog, on_delete=models.CASCADE)
    authors = models.ManyToManyField(Author, related_name="posts")

Для написания данной статьи был изучен очень большой пласт материала, разбросанного по всему Интернету, по форумам, чатам, сайтам-блогам, stackoverflow. Я собрал все воедино, так как это пригодится и мне и очень надеюсь, что другие разработчики на Django, также, останутся довольны данным материалом. Если есть что добавить (улучшить) или поправить, пожалуйста, пишите в комментариях или в Диалоги ( личные сообщения ) Хабр.

Мы рассмотрим: "Тестирование handler 404" в окружении разработчика, "Формсеты и динамическое добавление форм", а также "Экспорт данных в PDF с поддержкой кириллицы (русских символов / букв)".

Рассмотрим такой код:

class Foo:
    def __init__(self):
        self.bar = 'hello!'

foo = Foo()
print(foo.bar)

Сегодня мы разберём ответ на вопрос: «Что именно происходит, когда мы пишем foo.bar?»

Вы, возможно, уже знаете, что у большинства объектов есть внутренний словарь __dict__, содержащий все их аттрибуты. И что особенно радует, как легко можно изучать такие низкоуровневые детали в Питоне:

>>> foo = Foo()
>>> foo.__dict__
{'bar': 'hello!'}

Давайте начнём с попытки сформулировать такую (неполную) гипотезу:

foo.bar эквивалентно foo.__dict__['bar'] .

Пока звучит похоже на правду:

>>> foo = Foo()
>>> foo.__dict__['bar']
'hello!'

Содержание

1. Вступление
2. Конструирование и инициализация
3. Переопределение операторов на произвольных классах
   • Магические методы сравнения
   • Числовые магический методы
4. Представление своих классов
5. Контроль доступа к атрибутам
6. Создание произвольных последовательностей
7. Отражение
8. Вызываемые объекты
9. Менеджеры контекста
10. Абстрактные базовые классы
11. Построение дескрипторов
12. Копирование
13. Использование модуля pickle на своих объектах
14. Заключение
15. Приложение 1: Как вызывать магические методы
16. Приложение 2: Изменения в Питоне 3

Вступление