Python Дайджест. Выпуск 445

Вообще как художник я бездарность. Объясняется это принципом RPG: вы либо качаете воина, либо мага, либо бесполезное существо (полувоин-полумаг, который бесполезен и как маг, и как воин). И я вкачал всё в программирование, поэтому с рисованием у меня примерно на уровне четвёртого класса.Но иногда встречаются вещи, которые влетают мне прямо в душу (которой у меня нет) и переворачивают всё вверх дном. Увы, я ничего не умею, и в такие моменты я остро жалею, что не могу взять и накидать что-то на бумаге, может и не идеальное вовсе, но чтобы хоть как-то сохранить и передать эту эмоцию сквозь время. А может, всё не так однозначно?

Может ли студент второго курса написать JIT-компилятор Питона, конкурирующий по производительности с промышленным решением? С учётом того, что он это сделает за две недели за зачёт по программированию.

Как оказалось, может, но с нюансами.

(Обратите внимание на комментарии к статье)
На днях по работе потребовалось сделать утилиту, которая прямо вот из консоли ходит в апи нашего клауд сервиса и берет оттуда кое-какую информацию.Подробности что и зачем - вне этого рассказа. Принципиальный вопрос здесь другой - скорость. Скорость реально важна (порядок количества запросов - десятки и сотни). Потому что ждать - не кайф.Здесь я хочу поделиться своим ресёрчем на тему запросов, как делать круто, а как нет. С примерами кода конечно. А так же рассказать, как я тупил.

Полноценный анализ дата сета с использованием Python. Почистим данные, подготовим данные, выдвинем гипотезы и проверим их.Статья рекомендована начинающим аналитикам для понимания процесса. Перейдем к анализу дата сета

Не просто тетрис, но и совершенно рабочий QR-код. Потестите! Впервые такой QR-тетрис я увидел на канале linkmeup. Приложенный QR-код не читался, и авторы не удостоили его комментарием. Решил, что это повод разобраться в основах самому и предложить улучшенный вариант — не просто веселую, но и функциональную пикчу.

Дисклеймер: это не руководство по созданию бота - конечный продукт не завершён. Здесь описана проблематика и предложение поддержать разработку кодом. Я не разработчик и не стремлюсь им быть, поэтому в тексте вполне могут быть технические неточности, так как написание кода это скорее хобби. Данный текст может быть интересен начинающим разработчикам

Хочу поделиться опытом анализа текста. Возьму рабочий пример документов в отношении граждан, проходящих процедуру банкротства. Задача заключается в автоматизированном сборе информации из текста 300 тыс. документов такой как: номер счета, с которого можно снять средства, разрешенная сумма, период действия.

Публикую обзор книги "Python для чайников" от автора Джон Пола Мюллера.Ссылку на бесплатную электронную версию этой книги оставлю в конце поста. Стоит читать? Нет! Почему? Опишу в статье.

Привет тем кто хочет опробовать себя в качестве бизнесмена! Недавно в голову пришла идея, получить некоторый опыт предпринимательства. В качестве продукта выступает доступ к некоторой цифровой услуге, а контроль за оплатой этой услуги ложиться на плечи телеграмм бота. В ходе поисков системы оплаты была найдена Юкасса, одна из немногих систем (если вообще не единственная), которая работает с самозанятыми. На сайте подробно описана интеграция оплаты в telegramm бота. Однако на этапе подписания документов выясняется что интеграция недоступна для самозанятых.

Вы прошли обучающий курс программирования на Python или прочли несколько книг для начинающих. Что дальше? Как подняться над базовым уровнем, превратиться в крутого разработчика? «Python. Чистый код для продолжающих» — это не набор полезных советов и подсказок по написанию чистого кода. Вы узнаете о командной строке и других инструментах профессионального разработчика: средствах форматирования кода, статических анализаторах и контроле версий. Вы научитесь настраивать среду разработки, давать имена переменным и функциям, делающие код удобочитаемым, грамотно комментировать и документировать ПО, оценивать быстродействие программ и сложность алгоритмов, познакомитесь с ООП. Такие навыки поднимут вашу ценность как программиста не только в Python, но и в любом другом языке. Ни одна книга не заменит реального опыта работы и не превратит вас из новичка в профессионала. Но «Чистый код для продолжающих» проведет вас чуть дальше по этому пути: вы научитесь создавать чистый, грамотный, читабельный, легко отлаживаемый код, который можно будет назвать истинно питоническим.

В этой статье вы подробнее изучите анонимные функции, так же называемые "лямбда-функции". Давайте разберемся, что это такое, каков их синтаксис и как их использовать ( с примерами).Лямбда-функции в Python являются анонимными. Это означает, что функция безымянна. Как известно, ключевое слов def используется в Python для определения обычной функции. В свою очередь, ключевое слово  lambda  используется для определения анонимной функции.

«Напиши, пожалуйста, кастомный итератор,» — такое задание довольно часто дают на собеседованиях, и я раз за разом вижу обреченные глаза кандидата, когда он сталкивается с подобной просьбой. Опыт участия в собеседованиях показал мне, что большинство начинающих разработчиков бегут от этой темы, потому что она кажется слишком запутанной и непонятной. А ведь ничего сложного в ней нет, если подобраться к ней правильным образом — в чём я и постараюсь помочь дорогим читателям.Наше путешествие мы начнем с того, что вообще такое итератор. Итератор — это некий объект, который в себе реализует интерфейс перебора чего-либо. А говоря рабоче-крестьянским языком — это такая штука, которая в себе описывает правило, по которому мы будем перебирать содержимое той или иной коробки.

Скорость разработки и качество кода — вот, пожалуй, одно из главнейших противоречий IT-индустрии. Можно долго продумывать архитектуру приложения, потом ее совершенствовать, улучшать, а в итоге так ничего и не сделать. А можно быстро что-то сварганить, а потом и зарелизить, но из-за ошибок проектирования завести весь проект в тупик. На каждые два часа разработки, шесть часов будет уходить на поиск и исправление багов, в результате чего вся последующая разработка фактически застопорится.Таким образом, вопрос: качество или скорость переходит в проблему: хороший, но вечно незаконченный проект или хоть как-то, но работающая программа. Любой менеджер как реалист, естественно, выберет второе.Так и получается, что куда ни ткнись, у всех код если не дрянной, то по меньшей мере неважный. То, что называется многозначительным словом legacy. Все всё понимают, плюются, но поделать ничего не могут. Код уже есть и с ним нужно работать. Все предложения по улучшению не приветствуются, а то и прямо запрещаются. Как тут быть, что поделать? Попробуем разобраться.

В гостях у Moscow Python Podcast Python ML и DataOps lead компании Gett Семён Осипов. Поговорили с Семёном о его пути в разработке и что такое ML и DataOps и зачем он нужен.