Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Мы продолжаем говорить о метапрограммировании в Python. При правильном использовании оно позволяет быстро и элегантно реализовывать сложные паттерны проектирования. В прошлой части этой статьи мы показали, как можно использовать метаклассы, чтобы изменять атрибуты экземпляров и классов.
Популярные инструменты для анализа кода Python делают плоды вашего труда лучше и эффективнее. Как? Рассказываем в статье.
Курс: асинхронный Python
В рамках нашего курса «Разработчик Python» мы провели ещё один открытый урок на тему «Как не нужно писать на Python». Занятие вёл преподаватель и создатель курса Станислав Ступников, имеющий большой опыт промышленной и научной разработки. Рассматривались антипаттерны программирования, bad practice и прочее зло, о котором нужно знать и которого следует избегать в процессе написания кода.
Хочу поделиться опытом написания миграций для postgres и django. Речь в основном пойдёт про postgres, django же здесь хорошо дополняет, так как из коробки имеет автоматическую миграцию схемы данных по изменениям модельки, то есть имеет довольно полный список рабочих операций по изменению схемы. Django можно заменить на любой любимый фрэймворк/библиотеку — подходы скорее всего будут похожи.
Изучаешь Python? Пройди профессиональный курс с поддержкой куратора и начни разрабатывать игры, создавать ботов, управлять умным домом!
[Реклама]
Многие считают, что метапрограммирование в Python излишне усложняет код, но если использовать его правильно, то можно быстро и элегантно реализовать сложные паттерны проектирования. Помимо этого, такие известные Python-фреймворки, как Django, DRF и SQLAlchemy, используют метаклассы, чтобы обеспечить легкую расширяемость и простое переиспользование кода.
В преддверии нашей Moscow Python Conf++ мы кратко поговорили с Олегом Чуркиным, техлидом финтех-стартапа, о его обширном опыте работы с Celery: полмиллионе фоновых задачах, багах и тестировании.