Hello world

Добро пожаловать на первую статью по основам Python. Эта серия статей подойдет абсолютно всем, кто хочет изучать Python, в том числе и новичкам в программировании. В ходе подготовки я акцентировал свое внимание на пользователей MacOS и Linux.

В этом руководстве мы напишем нашу самую первую программу. Да, это будет классический «Hello world», но, самое главное, мы рассмотрим настройку среды и выполнение программы.

Решение простое с использованием расширенного оператора среза. «some string» [:: - 1] напечатает строку в обратном порядке, что приведет к такому результату: «gnirts emos». В этом руководстве объясняется, как это работает. Имейте в виду, что строки - это список символов, поэтому оператор расширенного среза работает и над списком.

В Python есть два вида циклов. В этом руководстве мы рассмотрим как цикл for, так и цикл while. Мы также рассмотрим, как управлять этими циклами с помощью continue и break.

При изучении объектно-ориентированного программирования на Python может возникнуть несколько сложностей, когда дело доходит до разграничения переменных класса и экземпляра. В этом руководстве я объясню разницу между переменными класса и экземпляра и приведу примеры, демонстрирующие различные варианты использования.

Переменные класса и экземпляра

Во-первых, быстрый обзор, если вы новичок в объектно-ориентированном программировании. Класс - это шаблон для создания объектов, а экземпляр - это сам объект. Классы часто представляют что-то в реальном мире, так что представьте, хотите ли вы создать класс, списка студентов. Вы можете создать класс с именем Student, который представляет собой шаблон, который определяет различные атрибуты студента. Таким образом, каждый студент является экземпляром класса Student.

MySQL, PostgreSQL, Oracle, Redis - все это вы называете просто базами данных, но, на самом деле, они являются крайне важным технологическим элементом в развитии человеческой цивилизации. Сегодня мы все понимаем, насколько ценны данные, а отсюда понимаем и важность обеспечения безопасности и стабильности - вот, где без хорошей базы данных никуда!

Мы увидели, насколько важны базы данных. Я давно думал о создании My Own Toy Database, чтобы разобраться, поиграть и поэкспериментировать с ней. Как сказал Ричард Фейнман:

Неудивительно, что популярность Python продолжает расти. Специалистам по работе с данными, разработчикам машинного обучения (ML) и всевозможным любителям работы с данными нравится простота создания кода на Python, но, многие разочаровываются, когда узнают о сравнительно медленном выполнение программ, так характерное большинству интерпретируемых языков, вроде Python.

Logging является очень полезным инструментом в наборе инструментов. Это может помочь вам лучше понять суть программы и обнаружить сценарии, о которых вы, возможно, даже не задумывались при разработке.

Журналы предоставляют разработчикам дополнительный набор глаз, которые постоянно смотрят на поток, который проходит приложение. Они могут хранить информацию о том, какой пользователь или IP получил доступ к приложению. Если возникает ошибка, они могут предоставить больше информации, чем трассировка стека, сообщив вам, в каком состоянии находилась программа до того, как она достигла строки кода, где произошла ошибка.

Регистрируя полезные данные из нужных мест, вы можете не только легко отлаживать ошибки, но и использовать эти данные для анализа производительности приложения, планирования масштабирования или просмотра схем использования для планирования маркетинга.

Python предоставляет систему ведения журнала как часть своей стандартной библиотеки, поэтому вы можете быстро добавить запись в свое приложение. В этой статье вы узнаете, почему использование этого модуля является лучшим способом добавления журналов в ваше приложение, а также как быстро приступить к работе и познакомитесь с некоторыми из доступных дополнительных функций.

В нашем предыдущем посте в блоге мы рассмотрели пользовательские очереди и маршрутизацию задач. Для каждой задачи нам приходилось настраивать, к какой очереди мы хотим, чтобы Celery поставил маршрут. Хотя этот подход хорошо работает для простой настройки, он не подходит для приложений и микросервисов, где многие задачи Celery необходимо направлять в различные рабочие очереди.

По умолчанию Celery направляет все задачи в одну очередь, и все обработчики, по умолчанию, используют эту очередь. С очередями Celery вы можете контролировать, какие задачи выполняются обработчиками Celery. Это может быть полезно, если у вас есть разные по скорости выполнения задачи, и вы хотите, чтобы медленные задачи не мешали выполнению быстрым. Или если вам нужно отправить какуюто задачу из одного микросервиса в другой.

Цепочки Celery позволяют вам модульно оформить ваше приложение и повторно использовать общие задачи. Классическим примером использования является система рыночных данных.