#python

36
120
Jakie są szanse na utrzymania podium przez Pythona w 2023 roku wg SO? Warto w to iść dla odmiany?
86ecb5f0-4ca1-4bac-a0e8-ac94edb5004c
mejwen

@Orzech AI, uczenie maszynowe, może blockchain

vinclav

@mejwen Torchę poniewczasie, teraz już raczej używanie AWSowych macek jest na topie, chyba, że chcesz zacząć od początku, to macierze i przekształcenia tylko pajtong. A 2 czy 3?

mejwen

@vinclav pewnie 3, chciałbym się na nowej wersji uczyć

Zaloguj się aby komentować

Zostań Patronem Hejto i odblokuj dodatkowe korzyści tylko dla Patronów

  • Włączona możliwość zarabiania na swoich treściach
  • Całkowity brak reklam na każdym urządzeniu
  • Oznaczenie w postaci rogala , który świadczy o Twoim wsparciu
  • Wcześniejszy dostęp, do wybranych funkcji na Hejto
Zostań Patronem
Czy ktoś z was też zaczął w ostatnim czasie uczyć się Pythona? Ja właśnie kończę kurs CS50P, co polecacie dalej jak już zna się jako tako podstawy? Co myślicie o Realpython, dobre źródło wiedzy? Teraz dalej robić kursy, a może jakaś książka lub projekt?
Rzezimioszek

@ioskarpl w sumie możesz sobie obczaić moją apkę, nie ma tam reklam ani nic, ale jestem z niej zadowolony jak na niski nakład pracy jaki w nią włożyłem https://play.google.com/store/apps/details?id=com.wordpress.ls458.geokalkng

Legitymacja-Szkolna

@Rzezimioszek

co polecacie dalej jak już zna się jako tako podstawy


Pracę w zawodzie, bo to rozwija najbardziej i daje tyle wiedzy co żadna książka ani kurs tego nie zastąpi na dodatek zarobisz pieniądze. Oprócz tego własne projekty rozwijają wiedzę. Wymyśl sobie jakiś własny projekt który będziesz realizował przez kilka miesięcy lub tygodni na przykład stronkę do podglądu pogody z jakąś mapką gdzie na bierząco będziesz mógł podejrzeć pogodę.

kao

@ioskarpl ja osobiście naukę zacząłem od Pythona, ale po tym jak zobaczyłem jak mało jest ofert juniorskich w tym języku, to pomyślałem, że bezpieczniej będzie coś popularniejszego, z czym łatwiej zacząć pracę w branży. Mój wybór padł na Javę. C# też imo nie byłby złym pomysłem, lub JS. Ponadto w materiałach, z którymi ja miałem do czynienia dla Pythona, bardzo mało uwagi poświęcono programowaniu obiektowemu, więc stwierdziłem, że wykupie kurs javy na udemy. W końcu najlepiej zrozumiem OOP pisząc w języku typowo obiektowym.

Zaloguj się aby komentować

Dwanaście niezbędnych składników aplikacji webowych
Tym razem nie tylko dla pythonowców.
Utrzymanie i rozwój aplikacji potrafi przysporzyć wielu problemów, zwłaszcza jeśli nie zadbamy o odpowiednią architekturę kodu oraz higienę pracy z kodem. Mnogość przeróżnych podejść do tworzenia aplikacji w dzisiejszych czasach też potrafi doprowadzić do bólu głowy: DDD, TDD, BDD, DRY, WET, KISS i masa innych akronimów prowadzi starcie w naszych głowach, kiedy jeszcze nie wiemy dokładnie w jaką stronę będzie zmierzał projekt.
Poniższy artykuł, a właściwie cała strona, opisuje dwanaście składników aplikacji webowych, które pozwolą nam uniknąć najbardziej fundamentalnych problemów w czasie wdrażania oraz utrzymania oprogramowania. W skrócie są to:
  1. Codebase - jedno repozytorium w systemie kontroli wersji, wiele wdrożeń
  2. Dependencies - jasno definiuj i izoluj zależności
  3. Config - przechowuj konfigurację w środowisku zamiast w kodzie
  4. Backing services - traktuj usługi zewnętrzne (np. bazy danych, storage, integracje) jako zasoby
  5. Build, release, run - bezwzględnie rozdzielaj od siebie etapy budowania i uruchamiania aplikacji
  6. Processes - uruchamiaj aplikację jako jeden lub więcej bezstanowych procesów
  7. Port binding - udostępniaj usługi poprzez dowiązanie portów
  8. Concurrency - skaluj aplikację w modelu procesowym
  9. Disposability - maksymalizuj niezawodność zapewniając szybki start i łagodne zamykanie procesów
  10. Dev/prod parity - środowiska lokalne, testowe oraz produkcyjne powinny być do siebie tak podobne, jak tylko możliwe
  11. Logs - traktuj logi jako strumienie zdarzeń
  12. Admin processes - uruchamiaj zadanie administracyjne jako jednorazowe procesy
Zdaję sobie sprawę, że te opisy są bardzo ogólne, ale jeśli chcecie, mogę przygotować serię, w której dokładniej omówię każdy z punktów. Tymczasem, po więcej szczegółów możecie sięgnąć na stronę The Twelve-Factor App .
Swiniotygrys

@sebkek poprosimy! na pewno ktoś skorzysta

Zaloguj się aby komentować

Jak skonfigurować logowanie zdarzeń w Pythonie?
Temat traktowany po macoszemu przez wielu programistów. Logowanie zdarzeń może jednak dostarczyć nieocenionej pomocy, kiedy zachodzi konieczność prześledzenia zdarzeń na środowiskach produkcyjnych, gdzie nie mamy możliwości debugowania aplikacji.
Autor omawia, wraz z przykładami, najważniejsze zagadnienia związane z modułem logging w Pythonie:
  • dobre praktyki
  • poziomy logowania
  • konfigurację formaterów, handlerów i loggerów
a w międzyczasie opisuje jak to wszystko działa i jak się ze sobą łączy.
Lekturę polecam każdemu, niezależnie od tego, przy jak dużym projekcie pracujecie - logowanie zdarzeń jest przydatne w każdej skali, zwłaszcza jeśli je dobrze skonfigurujemy i używamy go z głową: Logging in Python like a PRO

Zaloguj się aby komentować

Jak generować piękne, czytelne tracebacki w Pythonie?
Poniższy artykuł pokazuje, jak samemu można zmienić sposób wyświetlania tracebacków w Pythonie, a także pokazuje kilka przykładowych paczek, które zrobią to za nas.
W dużym skrócie, wystarczy stworzyć funkcję z odpowiednimi parametrami i przypisać ją do sys.excepthook.
Creating Beautiful Tracebacks with Python's Exception Hooks

Zaloguj się aby komentować

Czy twój kod jest zbyt skomplikowany?
Poniższy artykuł omawia dwie metryki złożoności kodu, które mają bezpośredni wpływ na naszą zdolność zrozumienia, co dany kod właściwie robi:
  • Złożoność cyklomatyczna - określana jest liczbą rozgałęzień i punktów decyzyjnych w funkcji
  • Złożoność poznawcza - określana jest liczbą punktów decyzyjnych oraz ilością stopni zagnieżdżenia w funkcji
Pisząc kod, powinno nam zależeć na tym, aby obie te metryki były jak najniższe, dzieki czemu utrzymanie takiego kodu w przyszłości, a także zrozumienie go, będzie dużo prostsze.
Jeśli chcecie poznać te metryki lepiej, polecam krótką lekturę: Is your code too complicated?
lgbt

Polecam również ten plugin zapiąć sobie do testowania złożoności https://pypi.org/project/pytest-mccabe/

najlepiej przed tym jak jeszcze jednostkowe i integracyjne testy są odpalane na CI - np jako element testowania statycznego kodu

Zaloguj się aby komentować

Jak używać PyYAML, żeby uniknąć jego pułapek?
Informacje na ten temat znajdziemy w artykule Tips that may save you from the hell of PyYAML .
Artykuł jest krótki, na kilka minut czytania, ale w skrócie:
  • Zawsze używaj safe_load/safe_dump
  • Utrzymuj oryginalny porządek w kluczach (load/dump)
  • Zapewnij prawidłowe wcięcia (dump)
  • Używaj czytelnego UTF-8 na wyjściu (dump)
  • Nie potrzebujesz default_flow_style (dump)

Zaloguj się aby komentować