Итераторы Python и iterables — это два разных, но связанных инструмента, которые пригодятся, когда вам нужно выполнить итерацию по потоку данных или контейнеру. Итераторы обеспечивают и контролируют процесс итерации, в то время как итерации обычно содержат данные, которые вы хотите перебирать по одному значению за раз.
Вы, вероятно, нашли это руководство, потому что хотите отправлять электронные письма с помощью Python. Возможно, вы хотите получать напоминания по электронной почте от своего кода, отправлять электронные письма с подтверждением пользователям, когда они создают учетную запись и множество других причин.
В предыдущей статье мы узнали, с чего начать оптимизацию производительности в приложении django, и выяснили, какие API следует оптимизировать в первую очередь. В этой статье мы узнаем, как оптимизировать эти выбранные API из приложения.
Python 3.11 был опубликован 24 октября 2022 г. Эта последняя версия Python работает быстрее и удобнее для пользователя. После семнадцати месяцев разработки он готов к использованию в прайм-тайм. Как и в каждой версии, Python 3.11 содержит множество улучшений и изменений. Вы можете увидеть список всех из них в документации. Здесь вы познакомитесь с самыми крутыми и эффективными новыми функциями.
Класс set — одна из ключевых структур данных в Python. Это неупорядоченный набор элементов без дубликатов. Он в определенной степени представляет собой математическое множество, и в Python существует множество широко используемых математических операций для множеств. Часто операции над множествами выполняются намного быстрее, чем альтернативные операции над списками, поэтому для написания эффективного кода множества необходимы. В этой статье я объясню все тонкости набора классов. Приступим к делу.
В этой статье мы рассмотрим различия между представлениями Django на основе классов (CBV) и представлениями на основе функций (FBV). Мы сравним и сопоставим, а также углубимся в плюсы и минусы каждого подхода (наряду со встроенными в Django универсальными представлениями на основе классов). К концу у вас должно быть хорошее понимание того, когда использовать один над другим.
В программировании термин константа относится к именам, представляющим значения, которые не меняются во время выполнения программы. Константы являются фундаментальным понятием в программировании, и разработчики Python используют их во многих случаях.
В этом руководстве рассматривается, как ускорить операции, связанные с процессором и вводом-выводом, с помощью многопроцессорной обработки, многопоточности и AsyncIO.
Здесь мы рассмотрим, как использовать Pyenv для управления и установки различных версий Python, и Poetry, для управления пакетами и виртуальными окружениями.
В этой статье вы соедините все вместе, разрабатывая один проект от начала до конца. После разработки базового проекта вы: подключите CI/CD с помощью GitHub Actions, настроите отчеты о покрытии с помощью CodeCov, опубликуете пакет в PyPi и документы, чтобы прочитать документы, обновить PyPI и прочитать документы с помощью GitHub Actions.
Виртуальные среды - это изолированные среды Python, которые имеют свои собственные site-packages. По сути, это означает, что каждая виртуальная среда имеет свой собственный набор зависимостей от сторонних пакетов, обычно устанавливаемых из PyPI.
The Python HTTP library requests is probably my favourite HTTP utility in all the languages I program in. It's simple, intuitive and ubiquitous in the Python community. Most of the programs that interface with HTTP use either requests or urllib3 from the standard library.
Декораторы — это оболочки функций (или классов) Python, которые изменяют работу этих классов. Декоратор абстрагирует свое собственное функционирование как можно дальше. Нотация Decorator спроектирована так, чтобы быть как можно менее инвазивной. Разработчик может разрабатывать свой код в своей области так, как он привык, и использовать декоратор только для расширения функциональности. Поскольку это звучит очень абстрактно, давайте рассмотрим несколько примеров.
Исполнитель ProcessPoolExecutor позволяет создавать и управлять пулами процессов в Python. Хотя ProcessPoolExecutor доступен с Python 3.2, он не получил широкого распространения, возможно, из-за непонимания возможностей и ограничений процессов и потоков в Python. Это руководство содержит подробный и всесторонний обзор ProcessPoolExecutor в Python, включая то, как он работает, как его использовать, общие вопросы и лучшие практики.
Python по своей природе является очень динамичным языком. Переменные не нужно объявлять, их можно добавлять в качестве атрибутов практически везде.
В Python некоторые объекты, такие как строки или списки, можно нарезать.
Команда Django рада объявить о выпуске Django 4.0. В примечаниях к выпуску подробно описывается множество новых функций, но есть несколько основных моментов.
Переход приложения Django от разработки к производству - сложный, но полезный процесс. Это руководство проведет вас через этот процесс шаг за шагом, предоставив подробное руководство, которое начинается с нуля с простого приложения Django и добавляет Gunicorn, Nginx, регистрацию домена и ориентированные на безопасность заголовки HTTP. Изучив это руководство, вы будете лучше подготовлены к тому, чтобы запустить приложение Django в производство и предоставить его миру.
В этом руководстве мы рассмотрим, как автоматически повторить неудачные задачи Celery.
В этом руководстве мы рассмотрим, как интегрировать Django REST Framework (DRF) с Elasticsearch. Мы будем использовать Django для моделирования наших данных, а DRF для их сериализации и передачи. Наконец, мы проиндексируем данные с помощью Elasticsearch и сделаем их доступными для поиска.