Библиотека Python разработчика | Книги по питону @bookpython Telegram Kanalı

Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Полезные материалы для питониста по Фреймворкам Django, Flask, FastAPI, Pyramid, Tornado и др.

По всем вопросам @evgenycarter

№ 4869337666
19,797 Abone
1,087 Fotoğraf
391 Video
Son Güncelleme 09.03.2025 01:09

Benzer Kanallar

Книги для Системного Администратора
17,387 Abone
Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований
6,079 Abone
Мобильная разработка #1
3,784 Abone

Библиотека Python разработчика: Ресурсы для изучения и работы с популярными фреймворками

Python стал одним из самых популярных языков программирования в мире благодаря своей простоте, гибкости и мощным библиотекам. С момента своего появления он нашел применение в различных областях, включая веб-разработку, анализ данных, искусственный интеллект и многое другое. С каждым годом возрастает интерес не только к самому языку, но и к фреймворкам, которые упрощают и ускоряют процесс разработки. Одними из самых популярных фреймворков для веб-разработки на Python являются Django, Flask, FastAPI, Pyramid и Tornado. Каждый из этих инструментов имеет свои уникальные особенности, которые делают его подходящим для различных проектов. В этой статье мы рассмотрим полезные материалы и книги, которые помогут разработчикам углубить свои знания и понимание этих фреймворков, а также предложим ответы на часто задаваемые вопросы.

Что такое Django и для каких проектов он подходит?

Django — это высокоуровневый веб-фреймворк для Python, который позволяет быстро разрабатывать веб-приложения. Он основан на принципах 'достаточно должен быть готов' и 'не повторяйся', что значительно ускоряет процесс разработки. Django идеально подходит для крупных и сложных проектов, таких как системы управления контентом, интернет-магазины и социальные сети. Благодаря встроенным инструментам для аутентификации, администрирования и работы с базами данных, разработчики могут сосредоточиться на создании бизнес-логики.

Кроме того, Django имеет активное сообщество и множество доступных пакетов, позволяющих расширять его функционал. Эти пакеты можно использовать для интеграции с различными сервисами и для выполнения задач, таких как обработка платежей, SEO-оптимизация и создание RESTful API.

Каковы основные преимущества использования Flask?

Flask — это микрофреймворк для Python, который отличается своей легкостью и гибкостью. Он предоставляет разработчикам возможность быстро создавать простые веб-приложения, не накладывая на них чрезмерных ограничений. Одним из основных преимуществ Flask является то, что он легко расширяем. Разработчики могут добавлять только те компоненты, которые им нужны для проекта, что помогает избежать ненужной сложности.

Flask также имеет мощное сообщество и множество расширений, что делает его идеальным выбором для небольших проектов или стартапов, где время имеет значение. Он часто используется для создания RESTful API и одностраничных приложений, благодаря своей способности легко обрабатывать запросы и возвращать данные в формате JSON.

Что такое FastAPI и в чем его преимущества?

FastAPI — это современный веб-фреймворк на Python, который позволяет создавать API с высокой производительностью. Он построен на стандартных Python типах, что обеспечивает автоматическую валидацию данных и генерацию документации. Одним из главных преимуществ FastAPI является его скорость. В тестах производительности FastAPI показывает результаты, сравнимые с Node.js и Go, что делает его отличным выбором для проектов, требующих высокой скорости обработки данных.

Кроме того, FastAPI поддерживает асинхронное программирование, что позволяет эффективно обрабатывать большое количество одновременных подключений. Это делает его идеальным выбором для создания масштабируемых приложений и микросервисов, которые требуют высокой отзывчивости и минимальной задержки.

Каковы особенности использования Pyramid?

Pyramid — это гибкий, универсальный веб-фреймворк, который подходит как для малых, так и для крупных проектов. Он предлагает разработчикам возможность начинать с простых приложений и легко масштабировать их по мере необходимости. Pyramid предоставляет возможность использования различных компонентов, улучшая гибкость процесса разработки. Одной из ключевых особенностей Pyramid является его система маршрутизации, которая позволяет легко управлять URL и подключать нужные представления.

Также стоит отметить мощную систему аутентификации и авторизации, которая позволяет интегрировать сложные модели безопасности с минимальными усилиями. Благодаря своей возможности настраиваться под конкретные нужды проекта, Pyramid становится отличным выбором для создания сложных веб-приложений и API.

В чем преимущества Tornado?

Tornado — это фреймворк и асинхронный сетевой библиотек на Python, который позволяет обрабатывать тысячи одновременных соединений, что делает его идеальным для приложений в реальном времени, таких как чаты и системы оповещения. Он обеспечивает асинхронные сетевые операции, что позволяет серверу обрабатывать запросы, не блокируя выполнение других задач. Это приводит к высокой производительности и отзывчивости приложений.

Tornado также имеет встроенные средства для работы с WebSockets, что позволяет создавать интерактивные веб-приложения. Поддержка асинхронного программирования делает его хорошим выбором для проектов, где важна скорость обработки запросов и эффективность использования ресурсов сервера.

Библиотека Python разработчика | Книги по питону Telegram Kanalı

Добро пожаловать в канал "Библиотека Python разработчика | Книги по питону"! Если вы увлечены программированием на Python и ищете полезные материалы для совершенствования своих навыков, то этот канал именно для вас. Здесь вы найдете множество книг по питону, а также информацию о Фреймворках Django, Flask, FastAPI, Pyramid, Tornado и других.

Канал предлагает разнообразный контент, который поможет вам расширить знания и навыки в программировании на Python. Независимо от уровня ваших знаний - от начинающего до опытного разработчика - здесь вы обязательно найдете что-то интересное и полезное.

Автор канала @evgenycarter всегда готов помочь и ответить на ваши вопросы. Присоединяйтесь к нам, учите новое и совершенствуйтесь вместе с нами! 🐍📚

Библиотека Python разработчика | Книги по питону Son Gönderileri

Post image

⚡ Как ускорить код на Python? Используем map, filter, reduce ⚡

Привет, друзья! Сегодня расскажу о том, как можно ускорить выполнение кода, заменяя обычные циклы на встроенные функции map(), filter() и reduce(). Эти инструменты позволяют писать более компактный, читаемый и быстрый код.

✅ map()
Функция map() применяется к каждому элементу последовательности и возвращает новый итератор.

❌ Обычный способ:


numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = []
for num in numbers:
    squared.append(num ** 2)


✅ Быстрее с map():

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))

За счёт того, что map() использует C-оптимизированную логику, код выполняется быстрее.

✅ filter()
Фильтрует элементы последовательности по заданному условию.

❌ Медленный вариант:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
evens = []
for num in numbers:
    if num % 2 == 0:
        evens.append(num)


✅ Быстрее с filter():

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

Такой код читается легче и работает быстрее.

✅ reduce()
Позволяет выполнять кумулятивные операции (например, суммирование, умножение).

❌ Классический способ:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
product = 1
for num in numbers:
    product *= num


✅ Быстрее с reduce():

from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)

Этот метод полезен, если нужно свести список к одному значению.

💡 Важно: reduce() чаще заменяют sum() или math.prod(), но для сложных операций он остаётся полезным.


Такие функции помогают писать код, который не только быстрее работает, но и легче читается.

👉 @BookPython

08 Mar, 08:10
692
Post image

🔥Podlodka Python Crew — это онлайн-конференции по самым актуальным темам для питонистов.

Разбираем сложные вещи простыми словами, без воды, с уклоном на практику. Сессии проходят в удобное время — утром и вечером.

С 17 по 21 марта пройдет сезон, посвященный оптимизации работы Python-приложений. Разбираем профилирование, внутренности CPython и техники ускорения кода.

🎯Что в программе?

• Оптимизации, которые вы могли упустить — Александр Кучин (Литрес) расскажет, какие скрытые проблемы могут замедлять код и как их исправить 🚀

• Как работает CPython — от запуска скрипта до управления памятью — Василий Рябов разберет, как Python читает и выполняет код, управляет памятью и garbage collection 📌

• Своя Игра: уровни глубины знаний Python-разработчика — Нина Лукина и Евгений Афонасьев в формате викторины объяснят, как Python работает под капотом. Это будет эпично 🎮

• Профилирование на Python — Василий Исаев (Точка) объяснит, как находить узкие места в коде и повышать его производительность с помощью профилирования 💡

Подходы, которые можно внедрить сразу после конференции!

🔗 Подробности и билеты: https://podlodka.io/pythoncrew

07 Mar, 08:02
1,109
Post image

В Python каждое значение имеет логическое (булево) представление. Оно неявно приводится к bool, когда используется в if, bool, not и других логических операциях.

Ложными (False) считаются следующие объекты: None, False, 0 любого типа, а также пустые коллекции ("", [], {} и т. д.), включая пользовательские коллекции с методом __len__, если __len__ возвращает 0.

Можно также определить пользовательскую проверку логического значения для своих объектов, используя магический метод __bool__:


class Rectangle:
    def __init__(self, width, height):
        self._w = width
        self._h = height

    def __bool__(self):
        return bool(self._w and self._h)

print(bool(Rectangle(2, 3)))  # True
print(bool(Rectangle(2, 0)))  # False
print(bool(Rectangle(0, 2)))  # False


Обратите внимание, что в Python 2 аналогом __bool__ является метод __nonzero__.

👉@BookPython

07 Mar, 06:00
1,141
Post image

🐍 Как ускорить работу с pandas?

Сегодня я покажу вам несколько способов ускорить работу с pandas, если у вас большие объемы данных.

1️⃣ Используйте categorical тип данных
Если у вас есть столбцы с повторяющимися строковыми значениями (например, категории товаров), лучше преобразовать их в category: 


df["category"] = df["category"].astype("category")

Это снизит использование памяти и ускорит фильтрацию.

2️⃣ Читайте файлы быстрее
Стандартный pandas.read_csv() не всегда работает быстро. Можно попробовать:

- Указать dtype столбцов
- Использовать usecols для загрузки только нужных колонок
- Применить pyarrow или fastparquet при работе с Parquet-файлами 


df = pd.read_csv("data.csv", dtype={"id": "int32", "name": "category"}, usecols=["id", "name"])


3️⃣ Используйте numba и vectorize()
Если у вас есть сложные вычисления, попробуйте numba: 


from numba import jit

@jit(nopython=True)
def expensive_function(x):
    return x**2 + 10*x + 5

df["new_col"] = df["value"].apply(expensive_function)

Это ускорит обработку в разы!

4️⃣ modin вместо pandas
Если у вас мощный многопоточный процессор, попробуйте modin: 


import modin.pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")

Этот модуль использует все ядра процессора и ускоряет вычисления.

Какие еще трюки используете вы? Делитесь в комментариях!

👉@BookPython

05 Mar, 05:50
1,420