Python/ django – Telegram

Python/ django

58.9K subscribers

2.07K photos

61 videos

47 files

2.79K links

по всем вопросам @haarrp

@itchannels_telegram - 🔥 все ит-каналы

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - 📚

@pythonlbooks

РКН: clck.ru/3FmxmM

About

Blog

Apps

Platform

58.9K subscribers

🎮 Code For Games in Python: Free Python Games Source Code

20 игр на Python с полным кодом.

1. Mario Game

Делаем Марио. Создаем днопользовательскую игру, где игрок (Марио) должен уворачиваться от огненных шаров, вылетающих из дракона.

2. Dino Game
Это клон-адаптация игры с динозавриком на google chrome под названием "T-Rex Dino Run".

3. Simple Fighting Game

Простй файтинг.
Игра ведется в простом интерфейсе, в котором используются только кнопки и текст.

4. Jumbled Word Quiz Game
Игра квиз.
Человек может начать викторину, нажав на кнопку "Старт". Также можно выбрать тип слов, которые необходимо исправить в викторине.

5. Rock-Paper-Scissor Game
Игра "Камень, бумага, ножницы" на Python разработана с использованием Tkinter и графического интерфейса пользователя (GUI).

6. Bouncing Ball Game
Эта игра "Прыгающий мяч" использует Canvas для прорисовки объектов.

7. Hangman Game
Игра "Виселица" не требует никаких специальных модулей, кроме random и time.

8. Snake Game
Игра "Змейка" - это классическая аркадная игра.

9. Aircraft War Game
Военная игра "Самолеты" на Python на pygame

10. Tank Game
Это игра между компьютером и пользователем. Простая танковая игра Python.

11. Stickman
Игра с хорощей графикой и удобным управлением.

12. Tetris
Создаем свой тетрис на питоне.

13. Snakes and Ladders

Игра змейки и лестницы.

14. Speed Typing Test
Делаем свой тест на скорость печати.

15. Puzzle Game
Пазл с доской 4*4 и с 15 номерами.

16. Guess the Word Game
Игра угадай слово.

17. Tic Tac Toe Game
Все правила игры такие же, как и в игре в крестики-нолики в реальном времени.

18. F1 Race Road Game
Простые гоники.

19. Flappy Bird
Делаем легендарную флаппи берд.

20. Quiz Application
Квиз на Python.

@pythonl

6.5K views13:02

Forwarded from Анализ данных (Data analysis)

🔥 5 примеров использования Redis с кодом на Python

1. Caching
Redis можно использовать для кэширования часто используемых данных, снижая нагрузку на ваше основное хранилище данных. Вот пример того, как реализовать кэширование с помощью Redis в Python

import redis

# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_data_from_cache(key):
    # Check if data exists in the cache
    if r.exists(key):
        # Retrieve data from the cache
        data = r.get(key)
        return data.decode('utf-8')  # Convert bytes to string
    else:
        # Fetch data from the primary data source
        data = fetch_data_from_source()

        # Store data in the cache with a timeout of 1 hour
        r.setex(key, 3600, data)
        return data

2. Pub/Sub (Publish/Subscribe):
Redis поддерживает паттерн pub/sub, позволяя вам создавать системы обмена сообщениями. Вот пример:

import redis
import time

# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def publish_message(channel, message):
    # Publish a message to the specified channel
    r.publish(channel, message)

def subscribe_channel(channel):
    # Subscribe to a channel and process incoming messages
    pubsub = r.pubsub()
    pubsub.subscribe(channel)

    for message in pubsub.listen():
        print(message['data'].decode('utf-8'))  # Process the received message

3. Rate Limiting:
Redis можно использовать для реализации ограничения скорости, чтобы контролировать количество запросов или операций за период времени. Пример:

import redis

# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def check_rate_limit(ip_address):
    # Increment the request count for the IP address
    request_count = r.incr(ip_address)

    # If the count exceeds the limit (e.g., 100 requests per minute), deny the request
    if request_count > 100:
        return False

    return True

4. Session Storage:
Redis можно использовать для хранения данных сеанса в веб-приложениях. Пример:

import redis
import uuid

# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def create_session(user_id):
    # Generate a unique session ID
    session_id = str(uuid.uuid4())

    # Store the session data in Redis with a timeout of 30 minutes
    r.setex(session_id, 1800, user_id)

    return session_id

def get_user_id_from_session(session_id):
    # Retrieve the user ID from the session data in Redis
    user_id = r.get(session_id)

    if user_id is not None:
        return user_id.decode('utf-8')  # Convert bytes to string
    else:
        return None

5. Leaderboard:
Redis можно использовать для создания таблиц лидеров или рейтингов на основе набранных баллов. Пример:

import redis

# Connect to Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def update_score(player_id, score):
    # Update the score of a player
    r.zadd('leaderboard', {player_id: score})

def get_leaderboard():
    # Get the top 10 players from the leaderboard
    leaderboard = r.zrevrange('leaderboard', 0, 9, withscores=True)

    for player, score in leaderboard:
        print(f"Player: {player.decode('utf-8')}, Score: {score}")

Это лишь несколько примеров того, как Redis можно использовать в Python. Redis предоставляет множество других мощных функций и структур данных, которые можно использовать в различных приложениях.

▪Github

@data_analysis_ml

4.8K views09:59

Top 10 Python Functions

Топ-10 полезных функций Python, о которых вы возможно не знаете.

1. The Elusive enumerate() 🗂

or index, value in enumerate(["apple", "banana", "cherry"], start=1):
    print(f"The index is {index} and the value is {value}")

2. zip() Up Your Lists 🤐

names = ["Batman", "Superman", "Wonder Woman"]
superpowers = ["Rich", "Strong", "Lasso of Truth"]

for hero, power in zip(names, superpowers):
    print(f"{hero} is really just super {power}!")

3. collections.Counter() — The Crowd Tamer 📊

from collections import Counter
party_list = ["Alice", "Bob", "Alice", "Eve", "Bob", "Eve", "Alice"]
print(Counter(party_list))
# Output: Counter({'Alice': 3, 'Bob': 2, 'Eve': 2})

4. functools.lru_cache() — The Time Traveler ⏱

from functools import lru_cache

@lru_cache
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

5. All Aboard the any() and all() Express 🚂

friends_going = [False, False, True, False]
print(any(friends_going))  # Output: True

chores_done = [True, True, True, True]
print(all(chores_done))  # Output: True

6. Get Slick with itertools.chain() 🚲

from itertools import chain

list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']
combined = list(chain(list1, list2))
print(combined)  # Output: [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']

7. The Great defaultdict() Magician 🎩

from collections import defaultdict

d = defaultdict(int)
print(d["new_key"])  # Output: 0, and "new_key" is now a key in the dict

8. Jazz Up with reversed() 🔄

original_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for item in reversed(original_list):
    print(item, end=' ')  # Output: 5 4 3 2 1

9. Don’t Get Lost, Use pathlib.Path() 🗺

from pathlib import Path

# Navigate to your home directory and create a file there.
home = Path.home()
file = home / "treasure_map.txt"
file.touch()
print(f"Your treasure map is located at: {file}")

10. The Underestimated else in Loops 🎢

for i in range(5):
    if i == 10:
        break
else:
    print("Loop completed without a 'break'. Batman approves.")

Disclaimers 📢:

📌Будьте осторожны при использовании таких функций, как itertools.chain() и collections.Counter() на больших наборах данных. Они могут потреблять больше памяти, чем слон на шведском столе. 🐘

📌Не злоупотребляйте функцией functools.lru_cache(). Это как машина времени - слишком много возиться с ней может привести к нежелательным последствиям.

📌Хотя defaultdict() - волшебная функция, убедитесь, что вы действительно хотите добавить новый ключ в свой dict, иначе словарь может бесконтрольно расти,

@pythonl

5.4K viewsedited 09:59

📩 Python Email Automation Script

Вот пример базового скрипат Python для автоматизации простой задачи отправки электронной почты.

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText


sender_email = "[email protected]"
recipient_email = "[email protected]"

subject = "Automated Email"
message = "This is an automated email sent using Python."


# SMTP server configuration (example: Gmail)


smtp_server = "smtp.gmail.com"
smtp_port = 587
smtp_username = "your_username"
smtp_password = "your_password"



msg = MIMEText(message)
msg["Subject"] = subject
msg["From"] = sender_email
msg["To"] = recipient_email
try:

    server = smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port)
    server.starttls()
       server.login(smtp_username, smtp_password)
    server.sendmail(sender_email, recipient_email, msg.as_string())
    print("Email sent successfully!")
    
except Exception as e:
    print("Error sending email:", str(e))
    
finally:

    server.quit()

4.9K views11:12

💲

Awesome OSS Monetization

A curated list of awesome monetization approaches for open source software.

Кураторский список практичных подходов к монетизации программного обеспечения с открытым исходным кодом.

Этот список является результатом обширного интернет-исследования. Он разбит на категориям от платных консультациях, где вы можете заработать, до различных проектов, где вы можете заработать на поиске багов в коде.

🖥

Github

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

5.1K views11:12

Stock Recommendations from Yahoo Finance Using ML Models in Python.

Строим модель рекомендации по акциям от Yahoo Finance с использованием ML-моделей на Python.


import yfinance as yf
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import matplotlib.pyplot as plt

symbol = 'AAPL'
stock_data = yf.download(symbol, start='2022-01-05', end='2023-01-06')

df = pd.DataFrame(stock_data)

df['DailyReturn'] = df['Close'].pct_change()
df['Target'] = df['DailyReturn'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0)

df = df.dropna()

X = df[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']]
y = df['Target']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)

predictions_df = pd.DataFrame({'Actual': y_test, 'Predicted': y_pred})

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(predictions_df.index, predictions_df['Actual'], label='Actual')
plt.plot(predictions_df.index, predictions_df['Predicted'], label='Predicted')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Target')
plt.title('Actual vs. Predicted Stock Recommendations')
plt.legend()
plt.show()

5.6K viewsedited 08:06

☎️

How to Schedule WhatsApp Messages Using Python and PyWhatKit

В посте мы рассмотрим, как использовать PyWhatKit для создания отложенных сообщений WhatsApp с помощью Python. 🐍

pip install pywhatkit

import pywhatkit

phone_num = '+123456789'
message = 'hello'
hour = 17
minute = 25

try:
    pywhatkit.sendwhatmsg(phone_num, message, hour, minute)
    print(f'Message sent to {phone_num} successfully!')
except Exception as e:
    print(f'Error: {str(e)}')

▪Github
▪Docs

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

6.2K viewsedited 10:45

🖥

Unraveling the Magic of Sorting: A Python Guide for Novices

Введение в алгоритмы: Примеры алгоритмов на Python для новичков.

▪Bubble Sort

def bubble_sort(list):
    for i in range(len(list)):
        for j in range(len(list) - 1):
            if list[j] > list[j + 1]:
                list[j], list[j + 1] = list[j + 1], list[j] # swap
    return list

▪Selection Sort

def selection_sort(list):
    for i in range(len(list)):
        min_index = i
        for j in range(i + 1, len(list)):
            if list[min_index] > list[j]:
                min_index = j
        list[i], list[min_index] = list[min_index], list[i] # swap
    return list

▪Insertion Sort

def insertion_sort(list):
    for i in range(1, len(list)):
        key = list[i]
        j = i - 1
        while j >=0 and key < list[j] :
            list[j+1] = list[j]
            j -= 1
        list[j+1] = key
    return list

▪Quick Sort

def partition(array, low, high):
    i = (low-1)
    pivot = array[high]

    for j in range(low, high):
        if array[j] <= pivot:
            i = i+1
            array[i], array[j] = array[j], array[i]
    array[i+1], array[high] = array[high], array[i+1]
    return (i+1)

def quick_sort(array, low, high):
    if len(array) == 1:
        return array
    if low < high:
        partition_index = partition(array, low, high)
        quick_sort(array, low, partition_index-1)
        quick_sort(array, partition_index+1, high)

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

5.3K views11:16

8 крутых способов свести функции Python в одну строку

▪Видео

@pythonl

4.6K viewsedited 07:26

YAPF

A formatter for Python files.

YAPF - это форматировщик Python, основанный на clang-format. По сути, алгоритм анализирует код и вычисляет наилучшее форматирование, соответствующее заданному стилю. Это избавляет от хлопот, связанных с поддержкой кода.

$ pip install yapf

Example:

x = {  'a':37,'b':42,

'c':927}

y = 'hello ''world'
z = 'hello '+'world'
a = 'hello {}'.format('world')
class foo  (     object  ):
  def f    (self   ):
    return       37*-+2
  def g(self, x,y=42):
      return y
def f  (   a ) :
  return      37+-+a[42-x :  y**3]

reformat:

x = {'a': 37, 'b': 42, 'c': 927}

y = 'hello ' 'world'
z = 'hello ' + 'world'
a = 'hello {}'.format('world')


class foo(object):
    def f(self):
        return 37 * -+2

    def g(self, x, y=42):
        return y


def f(a):
    return 37 + -+a[42 - x:y**3]

🖥

Github

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

5.0K views07:30

🔥 Подборка каналов для Python разработчиков

🖥

Machine learning

ai_ml – крупнейши канал по ии, нейросетям и науке о данных.
datasc - дата сайнс обучение самой востребованной профессии.
@bigdatai - Big Data

@machinelearning_ru – гайды по машинному обучению
@machinelearning_interview – подготовка к собеседованию мл.
@datascienceiot – бесплатные книги ds
@ArtificialIntelligencedl – ИИ

@machinee_learning – чат о машинном обучении
@datascienceml_jobs - вакансии ds, ml
@Machinelearning_Jobs - чат с вакансиями

🖥

Python

@pythonl - главный канал самого популярного языка программирования.
@pro_python_code – учим python с ментором.
@python_job_interview – подготовка к Python собеседованию.
@python_testit - проверочные тесты на python
@pythonlbooks - современные книги Python
@python_djangojobs - работа для Python программистов
@python_django_work - чат обсуждения вакансий

#️⃣ c# c++
C# - погружение в C#
@csharp_cplus чат
@csharp_1001_notes - инструменты C#

🖥

Machine learning

ai_ml – крупнейши канал по ии, нейросетям и науке о данных.
datasc - дата сайнс обучение самой востребованной профессии.
@bigdatai - Big Data

@machinelearning_ru – гайды по машинному обучению
@machinelearning_interview – подготовка к собеседованию мл.
@datascienceiot – бесплатные книги ds
@ArtificialIntelligencedl – ИИ

@machinee_learning – чат о машинном обучении
@datascienceml_jobs - вакансии ds, ml
@Machinelearning_Jobs - чат с вакансиями

🖥

SQL базы данных

@sqlhub - Повышение эффективности кода с грамотным использованием бд.
@chat_sql - чат изучения бд.

👣

Golang
@Golang_google - восхитительный язык от Google, мощный и перспективный.
@golang_interview - вопросы и ответы с собеседований по Go. Для всех уровней разработчиков.
@golangtests - интересные тесты и задачи GO
@golangl - чат изучающих Go
@GolangJobsit - отборные вакансии и работа GO
@golang_jobsgo - чат для ищущих работу.
@golang_books - полезные книги Golang
@golang_speak - обсуждение языка Go
@golangnewss - новости go

🖥

Linux
linux - kali linux ос для хакинга
linux chat - чат linux для обучения и помощи.
@linux_read - бесплатные книги linux

🖥

Javascript / front

@react_tg - - 40,14% разработчиков сайтов использовали React в 2022 году - это самая популярная библиотека для создания сайтов.
@javascript -канал для JS и FrontEnd разработчиков. Лучшие практики и примеры кода. Туториалы и фишки JS
@Js Tests - каверзные тесты JS
@hashdev - погружение в web разработку.
@javascriptjobjs - отборные вакансии и работа FrontEnd.
@jsspeak - чат поиска FrontEnd работы.

🖥

Java
@javatg - выучить Java с senior разработчиком на практике
@javachats - чат для ответов на вопросы по Java
@java_library - библиотека книг Java
@android_its - Android разработка
@java_quizes - тесты Java
@Java_workit - работа Java
@progersit - шпаргалки ит

👷‍♂️ IT работа

https://yangx.top/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi -ит каналы по яп с вакансиями

🤡It memes
@memes_prog - ит-мемы

⚙️ Rust
@rust_code - Rust избавлен от болевых точек, которые есть во многих современных яп
@rust_chats - чат rust

📓 Книги

https://yangx.top/addlist/HwywK4fErd8wYzQy - актуальные книги по всем яп

⭐️

Нейронные сети
@vistehno - chatgpt ведет блог, решает любые задачи и отвечает на любые ваши вопросы.
@aigen - сети для генерации картинок. видео, музыки и многого другого.
@neural – погружение в нейросети.

📢

English for coders

@english_forprogrammers - Английский для программистов

🖥

Devops
Devops - канал для DevOps специалистов.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

4.3K views10:51

👩‍❤‍👨Creating a Tinder bot in Python

Создание бота для Tinder на Python

💻Для этого проекта нужно скачать и установить Chromedriver.

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import time
 

opening_line = "Hi!"
number_of_swipes = 10
 
path = # paste your chromedriver path here
service = Service(executable_path=path)
web = 'https://tinder.com/'
 
options = Options()
options.add_experimental_option("debuggerAddress", "localhost:9222")
driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options)
 
driver.get(web)
time.sleep(3)
 
for i in range(number_of_swipes):
    try:
        like_button = driver.find_element(by='xpath', value='//button//span[text()="Like"]')
        driver.execute_script("arguments[0].click();", like_button)
        time.sleep(2)
 
        its_match_window = driver.find_element(by='xpath', value='//textarea[@placeholder="Say something nice!"]')
        its_match_window.send_keys(opening_line)
        time.sleep(1)
 
        send_message_button = driver.find_element(by='xpath', value='//button/span[text()="Send"]')
        send_message_button.click()
        time.sleep(1)
 
        close_its_match_window = driver.find_element(by='xpath', value='//button[@title="Back to Tinder"]')
        close_its_match_window.click()
 
    except:
        try:
            box = driver.find_element(by='xpath', value='//button/span[text()="Maybe Later"] | //button/span[text()="Not interested"] | //button/span[text()="No Thanks"]')
            box.click()
        except:
            pass

▪ Video

@pythonl

4.1K views12:01

Python itertools.compress. Удобный способ фильтрации данных

▪Видео

@pythonl

4.3K views12:02

🖥

Creating own RANDOM number generator

Создание собственного генератора RANDOM.

import datetime
import pytz  # Required library for time zone support

def randomnum(time_zone):
    # Getting the current time in the specified time zone
    time_now = datetime.datetime.now(pytz.timezone(time_zone))

    # Getting time in terms of microseconds
    random_seed = time_now.microsecond

    # An equation which returns a number between 0 and 10
    seed = random_seed * 8 % 11

    # Making random number somewhat unpredictable
    random_micro_secs = []
    for i in range(seed):
        random_micro_secs.append(time_now.second**seed)

    seed_2 = sum(random_micro_secs)

    # Generating the final random number
    truly_random_num = (seed_2 * 8 % 11)

    return truly_random_num

# Example usage
time_zone = 'America/New_York'  # Specify the desired time zone
random_number = randomnum(time_zone)
print(random_number)

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

4.3K views10:05

Math for Devs - Cosine Similarity in Python

Математика для разработчиков - Косинусное сходство на Python

Функция Python cosine_similarity(vector1: list[float], vector2: list[float]) -> float: принимает на вход два вектора и вычисляет их косинусное сходство.

from math import sqrt, pow

def cosine_similarity(vector1: list[float], vector2: list[float]) -> float:
    """Returns the cosine of the angle between two vectors."""
    # the cosine similarity between two vectors is the dot product of the two vectors divided by the magnitude of each vector

    dot_product = 0
    magnitude_vector1 = 0
    magnitude_vector2 = 0

    vector1_length = len(vector1)
    vector2_length = len(vector2)

    if vector1_length > vector2_length:
        # fill vector2 with 0s until it is the same length as vector1 (required for dot product)
        vector2 = vector2 + [0] * (vector1_length - vector2_length)
    elif vector2_length > vector1_length:
        # fill vector1 with 0s until it is the same length as vector2 (required for dot product)
        vector1 = vector1 + [0] * (vector2_length - vector1_length)

    # dot product calculation
    for i in range(len(vector1)):
        dot_product += vector1[i] * vector2[i]

    # vector1 magnitude calculation
    for i in range(len(vector1)):
        magnitude_vector1 += pow(vector1[i], 2)

    # vector2 magnitude calculation
    for i in range(len(vector2)):
        magnitude_vector2 += pow(vector2[i], 2)

    # final magnitude calculation
    magnitude = sqrt(magnitude_vector1) * sqrt(magnitude_vector2)

    # return cosine similarity
    return dot_product / magnitude

vector1 = [1, 2, 3]
vector2 = [2, 3, 4]
similarity = cosine_similarity(vector1, vector2)

print("The cosine similarity between vector1 and vector2 is: ", similarity

4.3K viewsedited 10:12

How to Create Fake Access Points using Scapy in Python

Как создать поддельные точки доступа с помощью Scapy в Python

$ pip3 install faker scapy

from scapy.all import *
from threading import Thread
from faker import Faker

def send_beacon(ssid, mac, infinite=True):
    dot11 = Dot11(type=0, subtype=8, addr1="ff:ff:ff:ff:ff:ff", addr2=mac, addr3=mac)
    # ESS+privacy to appear as secured on some devices
    beacon = Dot11Beacon(cap="ESS+privacy")
    essid = Dot11Elt(ID="SSID", info=ssid, len=len(ssid))
    frame = RadioTap()/dot11/beacon/essid
    sendp(frame, inter=0.1, loop=1, iface=iface, verbose=0)

if __name__ == "__main__":
    # number of access points
    n_ap = 5
    iface = "wlan0mon"
    # generate random SSIDs and MACs
    faker = Faker()
    ssids_macs = [ (faker.name(), faker.mac_address()) for i in range(n_ap) ]
    for ssid, mac in ssids_macs:
        Thread(target=send_beacon, args=(ssid, mac)).start()

Мы генерируем случайный MAC-адрес, задаем имя точки доступа, которую хотим создать, а затем создаем фрейм 802.11.

@pythonl

5.6K views11:01

🖥

Blank Grabber

The most powerful stealer written in Python 3 and packed with a lot of features.

Disclaimer: This program is provided for educational and research purposes only.

Мощный Grabber, написанный на Python 3 и оснащенный множеством функций.

▪Github

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

5.0K views10:58

🖥

PgAdmin 4

pgAdmin 4 is a rewrite of the popular pgAdmin3 management tool for the PostgreSQL (http://www.postgresql.org) database.

Cамая популярная и многофункциональная платформа администрирования и разработки с открытым исходным кодом для PostgreSQL.

🖥

Github

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

4.4K views10:01

🖥

Singletons in Python

Реализация шаблона Singleton в Python. Шаблон Singleton (Одиночка) один из самых часто используемых шаблонов. Его можно встретить во множестве проектов и он относительно прост для обучения. Его обязательно нужно знать и уметь его использовать.

▪Modify the new class method
▪Using the Metaclass approach
▪Using the decorator approach

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

5.2K views17:37