Написание чистых и элегантных кодовых баз — недооцененный навык программирования. Многие программисты, особенно новички, просто сосредотачиваются на правильном понимании своих основ.

Airflow должен быть легким в работе и развитии.

Одним из основных ограничений Pandas является то, что он может быть медленным при работе с большими наборами данных, особенно при выполнении сложных операций. Это может расстроить специалистов по обработке данных и аналитиков, которым в своей работе необходимо обрабатывать и анализировать большие наборы данных.

Есть несколько способов решить эту проблему. Одним из способов является использование параллельной обработки.

Мы редко получаем скрипт, работающий без каких-либо ошибок с первой попытки, что абсолютно нормально при написании кода. Важной и иногда сложной частью является исправление этих ошибок.

Волшебные методы Python, также известные как методы dunder (двойное подчеркивание), могут быть использованы для реализации множества интересных вещей. Большую часть времени мы используем их для простых вещей, таких как конструкторы (__init__), строковое представление (__str__, __repr__) или арифметические операторы (__add__/__mul__). Однако существует еще много волшебных методов, о которых вы, вероятно, не слышали, и в этой статье мы рассмотрим их все (даже скрытые и недокументированные).

Эта статья начнется с основ и на простых примерах научит вас, как использовать ведение журналов для записи журналов программ.

Настройка фикстур с аргументами является распространенным вариантом использования. Однако, это мало документировано и редко сообщается, что это возможно.

Рассмотрим два способа параметризации фикстур в Pytest (фабрики фикстур и неявная параметризация) и закончу обсуждением того, когда какой из них использовать.

Зачем писать пользовательскую функциональность, когда библиотека может сделать это за вас? Библиотеки - лучшие друзья и спасители жизни разработчиков. Хороший проект использует одни из лучших доступных библиотек. При использовании библиотеки большинство людей сначала видят, сколько звезд у нее на GitHub. Здесь составлен список из 7 наиболее популярных библиотек Python, которые помогут вам в вашем путешествии по разработке.