Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Инженеры очень любят измерения и числа. Поэтому нет ничего удивительного в том, что они пытаются измерять в численном виде такую нетривиальную штуку, как качество кода. Метрик для оценки текстов программ придумали немало — от банального количества строк кода в проекте до не столь очевидного "индекса поддерживаемости" (Maintainability Index). Подробно про все существующие способы обмазывания кода всякими метриками можно почитать в этой статье. В мире Python, конечно же, есть своя штука для оценки качества кода. Она называется radon. Она написана на Python и работает исключительно с питонячими файлами.
В этой статье я описал примеры из моего личного опыта, как мы используем библиотеки inspect, ast.
Глиф Лефковиц озвучил идею отделения «батареек» Питона от ядра.
Audio
В последнем семестре университета я выбрал курс компиляторов CS444. Там каждая группа из 1-3 человек должна была написать компилятор из существенного подмножества Java в x86. Язык на выбор группы. Это была редкая возможность сравнить реализации больших программ одинаковой функциональности, написанных очень компетентными программистами на разных языках, и сравнить разницу в дизайне и выборе языка. Я расскажу, почему считаю это хорошим сравнением, приведу некоторую информацию о каждом проекте и объясню некоторые причины различий в размере компилятора. Также сделаю выводы из каждого сравнения. Не стесняйтесь использовать эти ссылки, чтобы перейти к интересующему разделу:
Этот учебник подробно расскажет вам о таких понятиях, как:
Когда вы только начинаете учить Python, кто-то объясняет вам, что вы можете добавить свою папку с исходниками в переменную среды PYTHONPATH и тогда ваш код можно будет импортировать из других директорий. Очень часто объясняющий забывает сказать, что в большинстве случаев – это плохая идея. Некоторые люди узнают это в интернете, другие просто понимают на собственном опыте. Но слишком большое количество людей (особенно неопытные программисты), думают, что других альтернатив быть не может. Эта статья в основном для них.
Байесовские методы пугают формулами многих айтишников, но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.
Начиная с 21 декабря 2016 года вступили изменения в ФЗ РФ «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма», касательно обязанности юридического лица по раскрытию информации о своих бенефициарных владельцах. В связи с этим, многие компании направляют запросы по цепочке владения с целью выяснения своих бенефициарных владельцев. Кто-то формирует запросы на бумаге, кто-то рассылает электронные письма.
В Python 3.7 были представлены dataclasses (PEP557). Dataclasses могут быть удобным способом создания классов, основная цель которых состоит в том, чтобы содержать значения.
Дизайн dataclasses основан на существующей библиотеке attr.s. На самом деле Гинек Шлавак (Hynek Schlawack) является автором attrs и он же помог с написанием PEP557.