Python School
82.9K subscribers
2.38K photos
7 videos
560 links
Уроки по Python, которые упростят вам жизнь. Без идиотских туториалов.

Наши мемы для программистов: @conhum

Сотрудничество - @alivian

Канал сотрудничает с рекламным сервисом @Tgpodbor_official

РКН: clck.ru/3G6pBb
加入频道
Теперь официально: в Telegram появился ChatGPT и Midjourney

Самую умную модель среди нейронок ChatGPT-4o теперь можно использовать не выходя из мессенджера

Используйте, потом сами себе спасибо скажете: @ChatGPT
Использование метода __repr__ для удобного отображения объектов

Когда вы разрабатываете классы, бывает полезно сделать так, чтобы объекты этого класса имели осмысленное текстовое представление при выводе. Для этого можно переопределить метод repr, который отвечает за представление объекта в строковом виде.

Этот лайфхак будет полезен разработчикам, которые часто выводят объекты в отладочных целях. Вместо отображения стандартной информации о памяти (например, <Person object at 0x...>), вы получите наглядное описание объекта. Это улучшает читаемость кода, особенно при отладке и логировании.
Использование класса синглтон для создания единственного экземпляра

Синглтон — это паттерн проектирования, который ограничивает создание экземпляров класса одним объектом. Это полезно, когда нужно иметь лишь одну точку доступа к ресурсу, например, к базе данных или настройкам приложения.

Этот лайфхак пригодится разработчикам, которые работают с глобальными ресурсами, например, при настройке конфигураций приложения или доступе к системным ресурсам. Паттерн синглтон предотвращает создание множества объектов, что помогает избежать излишней нагрузки на систему и облегчает управление состоянием.
Использование свойств (@property) для управления доступом к атрибутам

В Python можно использовать декоратор @property для контроля доступа к атрибутам класса. Это удобно, если нужно добавить логику в процессе получения или изменения атрибута, не меняя синтаксис обращения к нему.

Этот лайфхак полезен для разработчиков, которые хотят добавить валидацию при изменении данных, но при этом сохранить простой и понятный интерфейс доступа к атрибутам.
Использование абстрактных базовых классов (ABC)

Когда вы проектируете иерархию классов, может возникнуть необходимость гарантировать, что дочерние классы реализуют определенные методы. Для этого можно использовать абстрактные базовые классы (ABC), которые помогают создать интерфейсы для ваших классов.

Этот лайфхак будет полезен разработчикам, которые работают с большими проектами или командами, где важно соблюдение стандартов кодирования и проектирования. Использование абстрактных классов помогает явно определить обязательные методы, которые должны быть реализованы в дочерних классах, что улучшает поддержку и расширяемость кода.
Использование __str__ и __repr__ для удобного отображения объектов

Когда вы создаете классы в Python, полезно переопределять методы str и repr для улучшения отображения ваших объектов. Это делает отладку более удобной и помогает другим разработчикам (или вам самим в будущем) лучше понимать, что представляет собой объект.

Этот лайфхак полезен разработчикам, которые создают классы и хотят улучшить читаемость и отладку своих объектов. Определение методов str и repr позволяет делать вывод объектов более информативным, что особенно важно при работе с сложными структурами данных и при отладке.
Использование классов-миксов для повторного использования кода

Классы-миксы — это паттерн проектирования в ООП, который позволяет добавлять функциональность к другим классам без необходимости использовать наследование. Это особенно полезно, когда вам нужно, чтобы несколько классов имели схожую функциональность, но не имели общей иерархии.

Этот лайфхак будет полезен разработчикам, которые хотят избежать дублирования кода и упростить архитектуру приложения. Использование классов-миксов позволяет гибко добавлять функциональность в различные классы, что делает код более модульным и легким для сопровождения.
Использование наследования для расширения функциональности классов

Наследование — это мощный инструмент в ООП, позволяющий создавать новые классы на основе существующих. Это позволяет переиспользовать код и легко добавлять новую функциональность.

Этот лайфхак полезен разработчикам, которые работают с проектами, требующими создания иерархий классов. Наследование позволяет создавать четкую структуру, упрощает поддержку и расширение кода, а также улучшает его читаемость.
Использование метаклассов для автоматизации создания классов

Метаклассы в Python позволяют программировать поведение классов. С их помощью можно автоматически добавлять методы, атрибуты или изменять их поведение. Это может быть полезно, когда необходимо создавать множество классов с схожей логикой.

Этот лайфхак будет полезен разработчикам, которые работают с большим количеством классов и хотят избежать дублирования кода. Метаклассы позволяют автоматизировать процесс создания классов и добавлять к ним необходимую функциональность, упрощая поддержку и расширение кода.
Использование свойства @property для инкапсуляции данных

В Python можно использовать декоратор @property для создания свойств в классах. Это позволяет инкапсулировать данные и контролировать доступ к атрибутам, что делает код более безопасным и удобным в использовании.

Этот лайфхак будет полезен разработчикам, которые хотят создать более безопасный и управляемый интерфейс для своих классов. Используя @property, вы можете легко контролировать доступ и изменение атрибутов, что особенно полезно в больших проектах с множеством взаимодействующих классов.
Использование абстрактных классов и интерфейсов

Абстрактные классы и интерфейсы в Python позволяют задавать "контракт" для подклассов, обеспечивая единообразие и предсказуемость поведения объектов. Это особенно полезно в больших проектах, где требуется четкая структура и управление зависимостями.
Использование классов-миксинов для расширения функциональности

Классы-миксин — это полезный паттерн в ООП, который позволяет добавлять функциональность к классам без необходимости использования множественного наследования. Это особенно удобно, когда вам нужно объединить разные аспекты поведения в одном классе.

Этот подход особенно полезен для разработчиков, работающих над большими проектами с различными аспектами функциональности, которые нужно комбинировать. Он способствует более чистой архитектуре и улучшает повторное использование кода.
Использование класса как фабрики объектов

В Python можно создавать классы, которые служат фабриками для создания объектов. Это особенно полезно, когда вы хотите скрыть сложность создания объектов и упростить процесс для пользователя.

Этот лайфхак полезен разработчикам, которые работают над проектами, где необходимо создавать множество объектов с похожими параметрами, или когда создание объектов требует сложной логики. Используя фабрики, вы можете легко управлять процессом создания объектов, делая код более чистым и организованным.
Использование наследования для создания базовых классов

Наследование в Python позволяет создавать новые классы на основе уже существующих, что способствует повторному использованию кода и упрощает его поддержку. Этот лайфхак особенно полезен при разработке приложений с общей логикой, где множество классов могут делить одни и те же методы или атрибуты.

Этот лайфхак будет полезен разработчикам, создающим приложения с различными типами объектов, которым необходимо использовать общую логику. Наследование позволяет избежать дублирования кода и упрощает его поддержку, делая приложение более организованным и легким в управлении.
Использование argparse для обработки аргументов командной строки

Когда вы разрабатываете приложения на Python, часто возникает необходимость принимать аргументы из командной строки. Модуль argparse упрощает этот процесс, позволяя вам легко добавлять, обрабатывать и документировать аргументы.

Этот лайфхак будет полезен разработчикам, которые создают консольные приложения или скрипты. Использование argparse делает код более понятным и позволяет легко добавлять и документировать аргументы, что улучшает взаимодействие с пользователем.
Использование os и subprocess для работы с командной строкой

Этот лайфхак поможет вам выполнять команды командной строки из вашего Python-скрипта, а также обрабатывать их вывод. Это полезно для автоматизации задач и взаимодействия с системными утилитами.

Этот лайфхак будет полезен разработчикам, которым необходимо интегрировать команды командной строки в свои Python-скрипты, например, для автоматизации рутинных задач, сбора информации о системе или управления файлами и директориями.
❤️ Сохраняйте себе: бесплатный ChatGPT и Midjourney для учебы и работы

Использовать самый прогрессивный искусственный интеллект можно не покидая Телеграм

Пользуйтесь, пока россиянам не прикрыли доступ: @ChatGPT
Автоматическое создание CLI с помощью библиотеки click

Библиотека click позволяет легко создавать командные интерфейсы (CLI) для Python-скриптов. Она более интуитивно понятна и удобна для сложных CLI-приложений, чем встроенный модуль argparse.

Этот лайфхак пригодится разработчикам, которые хотят быстро и удобно создавать консольные приложения на Python. Библиотека click упрощает создание CLI-приложений и делает код более читаемым.
Простая обработка аргументов командной строки с помощью sys.argv

Модуль sys предоставляет возможность работать с аргументами, переданными скрипту через командную строку. Это быстрый способ обработки аргументов без использования дополнительных библиотек, таких как argparse.

Этот лайфхак будет полезен тем, кто пишет простые скрипты и не нуждается в сложной логике для обработки аргументов, либо тем, кто только начинает изучать Python и хочет быстро понять основы работы с командной строкой.
⚡️ Свершилось, в Telegram добавили ChatGPT и Midjourney

Пробуйте: @ChatGPT
Упрощенное выполнение командной строки с помощью модуля subprocess

Иногда в Python возникает необходимость запускать команды, как если бы вы их выполняли в терминале. Для этого существует удобный модуль subprocess, который позволяет запускать внешние команды и получать результат их выполнения.

Этот лайфхак полезен разработчикам, которые создают скрипты для автоматизации задач, интеграции внешних команд и работы с командной строкой из Python.