Возможно, кто-то из читателей, увидев заголовок этой статьи, подумает что-нибудь вроде:
"Что?! Алгебраические типы данных?! Это же что-то из мира функциональных языков программирования. Python?! Ну нет... Где Python со своей динамической утиной типизацией, а где типы данных, и уж тем более алгебраические..."
Что-то в таком духе. Но, на самом деле, в Python есть своя система типов, кроме того Python считается языком со строгой типизацией, а благодаря mypyЧитать полностью »
Подумайте обо всех тех вещах, которые вы делаете в течение дня. Возможно, вы читаете новости, отправляете электронные письма, находите самые выгодные цены на товары или ищете работу онлайн. Большинство этих задач можно автоматизировать при помощи веб-скрейпинга, поэтому вместо того, чтобы вы тратили часы на изучение веб-сайтов, компьютер может сделать это за вас в течение пары минут.
Веб-скрейпинг — это процесс извлечения данных с веб-сайта. Для изучения веб-скрейпинга достаточно пройти туториал о принципах работы таких библиотек Python, как Beautiful Soup, Selenium или Scrapy; однако если вы не будете применять на практике все изученные концепции, то время окажется потраченным впустую.
Именно поэтому стоит попробовать создавать проекты с веб-скрейпингом, которые не только помогут вам освоить теорию веб-скрейпинга, но и позволять разработать ботов. автоматизирующих повседневные задачи.
В этой статье я перечислю проекты, которые автоматизируют четыре задачи, ежедневно выполняемые многими людьми. Проекты изложены по возрастанию сложности, от начальных до продвинутых.
Читать полностью »
Итак, вы уже продвинутый новичок — вы изучили основы Python и способны решать реальные задачи.
Вы уже отходите от просмотра туториалов и чтения блогов; наверно, уже ощущаете, что в них излагаются одномерные решения простых придуманных задач; вероятно, вместо решения этой конкретной задачи вы хотите совершенствоваться в решении задач в целом.
Наверно, вы слышали, что нужно нарабатывать понимание чтением и написанием больших объёмов кода. Это правда.
Но какой же код нужно читать?
«Просто читай то, что нравится». А если вы не знаете, что вам нравится? А если вам не нравится что-то правильное?
Или хуже того — если вам нравится что-то неправильное и из-за этого у вас выработаются вредные привычки?
В конечном итоге, для этого ведь необходимо понимание… Но именно его мы и стремимся обрести.
«На GitHub куча проектов — выберите понравившийся и изучайте, как его реализовали разработчики». Однако самые успешные проекты довольно объёмны — с чего начинать?
И даже если вы знаете, с чего начинать, не всегда очевидно, как разработчики пришли к своему решению.
Да, вы видите код своими глазами, но он не говорит вам о том, почему разработчики написали его так, чего они не делали и как они рассуждали о проекте в целом.
Другими словами, из самого кода неочевидно, какой была философия его проектирования, и какие варианты решений разработчики рассматривали, прежде чем остановиться на конкретной реализации.
В этой статье мы рассмотрим некоторые модули стандартной библиотеки Python.
Читать полностью »
В подавляющем большинстве случаев, когда речь заходит о «настоящей» разработке продукта или решения enterprise уровня, сразу появляются корпоративные архитекторы и глобальные архитектуры и шаблоны, высокоуровневые модели данных и концепты, попытки охватить всё и вся. Формируется шорт лист из языков и фреймворков, в рамках которых идет вся последующая разработка. Все «только на Java» или «только на C#» или… (впишите на свое усмотрение).
Несомненно, это является отражением предыдущего проектного опыта, лучших мировых практик, готовности подхватить новые запросы бизнеса и в общем случае такой подход оправдан. Но в каждом частном случае подобный глобализм на этапе взлета продукта, в тот момент, когда многое еще находится в состоянии неопределенности, может просто погрести под собой начинание и превратить проект в очередную неудачу. Можно ли что-то изменить, упростить и улучшить не теряя при этом в качестве?
Оказывается что это вполне возможно за счет объединения классической разработки ПО с инструментами и подходами data science (далее просто DS). Как этого можно достичь — разберем по шагам.
Материал является продолжением серии предыдущих публикаций.
Читать полностью »
Утилита make позволяет просто управлять контейнерами, объединив команды для сборки, тестирования и развёртывания в одном конфигурационном файле.
Разработчики многие годы используют утилиту make. При запуске утилита читает файл с описанием проекта (Makefile) и, интерпретируя его содержимое, предпринимает необходимые действия. Файл с описанием проекта представляет собой текстовый конфигурационный файл, где описаны зависимости и команды, которые необходимо выполнить. Он похож на Dockerfile или другой файл конфигурации контейнера: там тоже указаны команды, на основе которых формируются образы для развёртывания контейнеров.
В этой статье я расскажу о том, как управлять контейнерами, используя Makefile. Контейнерный конфигурационный файл описывает образ контейнера, а Makefile описывает процесс сборки проекта, тестирование и развёртывание, а также другие полезные команды.
Утилита make по умолчанию установлена в большинстве современных Linux-дистрибутивов, поэтому проблем с её использованием обычно не возникает. И чтобы начать её использовать, нужно создать файл с именем Makefile.
Читать полностью »
Которую вы можете пропустить, но не станете, верно?
Дело было за последней прочитанной мной книгой Стивена Кинга - "Томминокеры". В очередной раз скользнув по "еще одному американскому имени не очень-то главного героя", я вдруг задумалась: "А что, если имя, которое я даже толком не прочитала, было важным? Что, если это имя персонажа другой уже прочитанной мной истории? Что, если из-за того что я, среднестатистический человек в пятницу вечером, не держу в голове целый город (или даже штат) имен всех персонажей, я упускаю детали мира дядюшки Кинга?" Стало немного-невыносимо больно за возможные утраченные пасхалки.
Всем привет! Сегодня хотел бы обсудить очень простой, но, на мой взгляд, интересный вопрос по Python и его внутреннему устройству. Как вы думаете, что вернёт эта функция:
def foo():
try:
return 1
finally:
return 2Если вам интересно, что получится в результате и как это работает, добро пожаловать под кат.
Прежде чем давать ответ, давайте разберёмся, что происходит. Для начала рассмотрим самую простую функцию:
def foo():
return 1Распечатаем её байт код:
Можно выделить ряд алгоритмов, которые являются базовыми и лежат в основе практически каждой строчки программ, написанных на языках высокого уровня. Хорошо иметь под руками классический многотомный труд Дональда Кнута "The Art of Computer Programming", там детально разобраны многие базовые алгоритмы. Но прочесть и усвоить все — задача, требующая много усилий и времени, которая должна как-то быть мотивирована.
Многие могут предположить, что нюансы необходимо было знать 50 лет назад, а сейчас можно пользоваться готовыми пакетами и функциями и не погружаться в детали. Однако, это далеко не так. Равно как никто не отменял важность понимания представления методов хранения данных в памяти и их обработки в процессоре.
Далее разберем нюансы на примере функций сортировки. Сортировка и поиск используются максимально часто во всех манипуляциях с данными. Экономия нескольких миллисекунд на операции может приводить к суммарному сокращению часов расчета на значительных данных.
Является продолжением серии предыдущих публикаций.
Это история о том, как я попытался выиграть у брата партию в шахматы. Всего лишь гребаную одну игру. Что в этом особенного? Хорош ли я в шахматах? Вовсе нет. Научился ли я чему-то в процессе игры? Тоже нет. Может, это история о путешествии ради путешествия, а не цели? Не совсем. Получил ли я хотя бы удовольствие от этого? Не уверен.
Это история о моей попытке соригинальничать в одной из самых изученных в мире игр, используя опыт разработки ПО там, где это, быть может, и не нужно.Читать полностью »
Так вышло, что на заре моей карьеры в IT меня покусал Oracle -- тогда я ещё не знал ни одной ORM, но уже шпарил SQL и знал, насколько огромны возможности БД.