Подборка базовых материалов для python-разработчиков на 2022 год

Современная разработка требует не только знания языка программирования. Нужно знать язык, типы данных, фреймворки, базы данных, подходы к тестированию, linux и вообще кучу инструментов вроде docker. Совершенно не лишним будут книги, собирающие большую разнородную информацию в понятном и последовательном виде.

Мы сформировали подборку бесплатных материалов из разных областей, которые гарантированно нужны разработчику. Опубликовали на pikabu и VC, кому как удобнее. Поддержите лайком, если годно.

Не нашли крутых материалов для начинающих по Linux. Если знаете такие, поделитесь в комментариях. Планируем ещё несколько подборок по специализациям.

#python #devfm

Регулярные выражения в Python от простого к сложному

В статье рассказывается:
— о регулярных выражениях вообще
— их плюсах в виде крутого инструмента для решения задач
— их минусах в виде write-only кода и других нюансах
— о базовом синтаксисе
— о применении регулярок в питоне с кучей примеров
— о разных сложных конструкциях

Приведены интересные задачи с примерами входных и выходных данных для практики в реализации своих регулярных выражений. Прорешайте задачи, чтобы пополнить копилку своих скиллов.

Недавно мы предлагали удобный сервис для проверки регулярок regex101.
#python #skills

Ищем свой пароль в файле размером 37 Гб на Python

Статья Has your password been pwned? Or, how I almost failed to search a 37 GB text file in under 1 millisecond примечательна по нескольким причинам.

Автор начинает статью с упоминания известного сайта have i been pwned, где можно проверить наличие вашего пароля в слитых базах. И озвучивает интересную мысль: если до проверки пароля в базах не было, то после проверки он уже точно там есть.

Далее начинается захватывающее чтиво. Автор проявляет невероятную смекалку для достижения своей цели — локально проверить свой пароль в файле размером 37 Гб за 1 миллисекунду.

Но не всё так сразу. На первый взгляд, поставленная задача кажется вообще не решаемой. Поэтому подходить к решению нужно итеративно. Начинается всё с банального поиска в лоб. Этот способ, конечно, рабочий, но медленный. Следующий шаг, чтобы улучшить результат — погружение в специфику задачи. Автор применяет различные приемы: свойства хешей, алгоритмы поиска, структуры данных и в результате решает поставленную задачу!

Откровенно говоря, для понимания решения придётся очень вдумчиво посидеть.

Такой итеративный подход стоит применять для всех сложных задач. Не нужно с первого раза пытаться изобретать космолёт, чаще всего он и не нужен. Как писал Дональд Кнут, преждевременная оптимизация — корень всех зол.

Слона нужно есть по частям. Начинаем с простого, но работающего решения. Критически смотрим на полученное решение. Если что-то не устраивает, то ищем "бутылочное горлышко" и оптимизируем его.

И еще одна приятность статьи — в процессе повествования автор оставляет множество интересных ссылок для изучения.
#python