Python Дайджест. Выпуск 488

Audio

Enum (перечисление) - это удобный инструмент для определения констант и управления состоянием приложения в Python 3. Он позволяет определить набор именованных констант, которые могут использоваться в коде, что делает код более читаемым и понятным. Однако, использование enum имеет и свои ограничения и недостатки, которые также необходимо учитывать. В данной статье мы рассмотрим, как использовать enum в Python 3, а также обсудим его преимущества и недостатки.

TLDR: в этой статье я рассуждаю о подходах к организации валидации конфигураций сетевых железок и презентую свой плагин для NetBox, позволяющий легко создавать эти самые комплаенс‑тесты.

Проверка типов и проверка значений обрабатываются в Python гибким и неявным образом. В Python начиная с Python 3 появился модуль 1typing, который обеспечивает поддержку подсказок типов во время 2выполнения. Но для проверки значений не существует единого способа проверки.

Нетипичный туториал по разработке Telegram-бота на Python и Aiogram 3. В отличие от большинства гайдов и туториалов про разработку ботов «для новичков», здесь будут рассмотрены все аспекты создания бота, от установки редактора кода до подключения оплаты и развёртывания на сервере. В первой части мы рассмотрим подготовку окружения, файловую структуру бота и напишем первый рабочий код бота.

Завершение цикла статей про техническое оживление Python Дайджест. В первых трех частях рассказано как был совершен переход с Python 3.4 на Python 3.11 и Django 4, отформатирована вся кодовая база с pre-commit, настроена автоматизация задач на основе Github Actions. В заключительной части расскажу как получить "быстрый" сайт.

Я собираюсь потихоньку рассказывать о своей идеалогии и привлекать больше людей к этому проекту, так что, буду рассказывать об интересных решениях, которые были применены в этом проекте.Ну и по случаю появления драйвера для sqlalchemy, на этот раз речь пойдёт про драйвера, а если вы пропустили вступительную статью, советую прочитать сначала её для понимания.

В этой статье я расскажу об одном способе вычисления x mod p, для p вида (2 ** n - omega), причём omega значительно меньше 2 ** n. Напишу генератор констант на Python. Приведу пару игрушечных примеров на С++, для которых может быть выполнено исчерпывающее тестирование для всех возможных аргументов. А в качестве серьёзной проверки - вычислю 97! mod (2 ** 256 - 2 ** 32 - 977).

В апреле поговорили об исследовании экосистемы Django от JetBrains, LTS-релизе Django 4.2, релизе Pandas 2.0 и свежих PEP. Под катом — текстовая выжимка из обсуждения.

ChatGPT, GPT-4 и Claude — это мощные языковые модели, которые дообучают, используя метод, который называется «обучение с подкреплением на основе отзывов людей» (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF). Благодаря этому такие модели лучше отражают наши ожидания в плане их поведения, они лучше соответствуют тому, как мы собираемся их использовать.

Podcast

GPT-4 позволяет достаточно просто писать boilerplate код с использованием различных языков, технологий и библиотек. Но, есть небольшая проблема, данные GPT-4 не совсем актуальные и ограничены серединой 2021 года.

Когда дело доходит до оптимизации производительности, чаще всего особое внимание уделяется скорости и активности использования ЦП. Гораздо реже кто-либо задумывается о потреблении памяти, конечно, пока не будут израсходованы мощности RAM. Есть много причин, по которым предпринимаются попытки лимитировать использование памяти – не только стремление избежать отказа приложения из-за ошибок, связанных с её исчерпанием. В этой статье будет исследовано, как находить в ваших приложениях на Python такие участки, где возникает перерасход памяти, проанализировано, по каким причинам это происходит. Наконец, мы научимся снижать использование памяти и сокращать отпечаток программы в памяти, пользуясь простыми приёмами и эффективными структурами данных.

Audio

Обзор книги Энтони Шоу "Внутри CPython".

Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/

Простая библиотека для создания HTTP запросов. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/requests/

Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv

Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/

Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/

Добавляет в модели Django дополнительное поле PhoneNumberField которое будет автоматически валидировать телефонный номер.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-phonenumber-field/

Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/

Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/

Web-фреймворк на основе Werkzeug, Jinja2 и благих намерениях. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Flask/

Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/

Утилита для удаленного исполнения команд. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Fabric/

Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/

Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/

Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/

Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython

Django-приложение для гибкой фильтрации объектов модели (querysets). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-filter/

Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/