➡️ Использование оператора match для структурного паттерн-матчинга в Python 3.10

Оператор match — это новая конструкция в Python 3.10, которая позволяет выполнять структурный паттерн-матчинг. Она дает возможность сопоставлять сложные структуры данных и упрощает обработку разных типов входных данных.

🗣 В этом примере мы используем match для обработки разных типов сообщений, представленных в виде словарей с различными ключами.

✔️ match делает код более читаемым и упрощает логику обработки данных.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Polars — библиотека для обработки данных, оптимизированная для больших наборов

Polars — это высокопроизводительная библиотека для обработки и анализа данных, которая фокусируется на скорости и эффективной работе с большими наборами данных. Она предоставляет интуитивный интерфейс для работы с табличными данными и поддерживает многопоточность для максимальной производительности.

• Polars — отличный выбор для проектов, которым требуется быстрая обработка больших объёмов данных, с минимальными затратами на память.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

➡️ Pony ORM — продвинутая ORM с поддержкой генерации SQL-запросов

Pony ORM — это удобная и мощная ORM, которая позволяет писать запросы на SQL, используя синтаксис Python. Она автоматически генерирует SQL-запросы на основе Python-кода, что делает работу с базами данных простой и интуитивной.

• Pony ORM — отличный выбор для разработчиков, которым важно писать лаконичный код при работе с базами данных, без явного написания SQL-запросов.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование types.MappingProxyType для создания неизменяемых отображений

types.MappingProxyType — это объект-обёртка, который позволяет создать неизменяемое отображение на основе существующего словаря. Он предоставляет доступ для чтения к данным словаря, но блокирует возможность их изменения, что полезно для защиты данных от случайных изменений.

🗣 В этом примере MappingProxyType используется для создания защищённого отображения.

✔️ MappingProxyType помогает обезопасить данные, которые не должны изменяться в процессе работы программы.

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование itertools.combinations_with_replacement для генерации комбинаций с повторениями

itertools.combinations_with_replacement — это полезная функция из модуля itertools, которая позволяет создавать комбинации элементов с возможностью повторения. Это удобно, когда нужно сгенерировать все возможные сочетания заданной длины с повторяющимися элементами.

🗣 В этом примере combinations_with_replacement используется для генерации всех пар чисел с возможностью повторения.

✔️ Эта функция позволяет решать задачи, связанные с генерацией вариантов, где повторения допустимы.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Piccolo ORM — современная и быстрая ORM для Python

Piccolo ORM — это асинхронная ORM для Python, которая предлагает простоту и высокую производительность. Она поддерживает автоматическую миграцию базы данных, имеет удобный синтаксис для создания моделей и запросов, и идеально подходит для использования с веб-фреймворками, такими как FastAPI и Starlette.

• Piccolo ORM — отличный выбор для разработчиков, которым нужно быстро и удобно работать с базами данных, используя асинхронные операции.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

➡️ AnyIO — универсальная библиотека для асинхронного программирования

AnyIO — это высокоуровневая библиотека для работы с асинхронными операциями, которая обеспечивает совместимость с asyncio, Trio и Curio. Она позволяет писать асинхронный код, не привязываясь к конкретной реализации, что упрощает поддержку различных фреймворков и библиотек.

• AnyIO — отличный выбор для создания асинхронных приложений, когда нужна гибкость и переносимость между различными асинхронными фреймворками.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

➡️ Tenacity — мощная библиотека для реализации повторных попыток (retry)

Tenacity — это библиотека для реализации автоматического повторения операций при возникновении ошибок. Она позволяет легко добавить логику повторных попыток к любой функции или блоку кода, с гибкой настройкой условий и времени задержки между попытками.

• Tenacity — отличный инструмент для работы с нестабильными операциями, такими как запросы к API или подключения к базе данных.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование functools.partialmethod для создания частичных методов

functools.partialmethod — это функция, которая позволяет создать частичный метод класса, фиксируя некоторые аргументы метода заранее. Это полезно, когда нужно часто вызывать метод класса с одинаковыми параметрами, но вы хотите избежать повторного их указания.

🗣 В этом примере partialmethod используется для создания метода, который фиксирует часть аргументов заранее, что упрощает вызовы.

✔️ Эта функция делает код более лаконичным и гибким при работе с методами классов.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Pygments — мощная библиотека для подсветки синтаксиса в Python

Pygments — это библиотека для подсветки синтаксиса, которая поддерживает более 300 языков программирования. Она может быть использована для форматирования кода в веб-приложениях, документации или редакторах. Pygments автоматически распознает язык и применяет соответствующую подсветку.

• Pygments — отличный выбор для создания приложений, требующих визуально выделенного кода с подсветкой синтаксиса.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование метода itertools.pairwise() для последовательного объединения элементов

itertools.pairwise() — это метод, добавленный в Python 3.10, который позволяет итерироваться по парам соседних элементов в последовательности. Это удобно при необходимости обработки пар значений, например, для вычисления разниц или поиска паттернов.

🗣 В этом примере pairwise используется для объединения последовательных элементов списка.

✔️ pairwise() делает код лаконичнее и помогает избежать ошибок при ручной обработке последовательностей.

Python Learning 👩‍💻

➡️ HTTPie — удобный HTTP-клиент для Python

HTTPie — это современный и удобный HTTP-клиент для Python, который позволяет отправлять HTTP-запросы и получать ответы с минимальными усилиями. В отличие от requests, он имеет лаконичный синтаксис и автоматически форматирует ответы, делая работу с API более удобной и наглядной.

• HTTPie — отличный выбор для тестирования API и отладки запросов благодаря своему простому и понятному интерфейсу.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

➡️ Pydash — мощная утилита для работы с данными в функциональном стиле

Pydash — это функциональная утилита для работы с коллекциями и объектами в Python. Она предлагает широкий набор инструментов для работы с данными: фильтрацию, трансформацию, агрегирование и многое другое, позволяя писать чистый и лаконичный код. Синтаксис Pydash напоминает популярную библиотеку Lodash из экосистемы JavaScript.

• Pydash упрощает работу с коллекциями данных, особенно когда вам нужно выполнять сложные манипуляции с вложенными структурами.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование функции math.prod() для перемножения элементов итерируемого объекта

math.prod() — это полезная функция, появившаяся в Python 3.8. Она позволяет вычислить произведение всех элементов в переданном итерируемом объекте, подобно тому, как sum() вычисляет сумму.

✔️ math.prod() делает код более понятным и сокращает необходимость писать собственные циклы для умножения элементов.

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning 👩‍💻