📚 5 обязательных книг по Python


1️⃣ "Легкий способ выучить Python 3". Автор - Зед А. Шоу

Особенность данной книги в подаче материала. Автор решил, что в учебнике не будет глав с чистой теорией, а поделил всю книгу на 52 упражнения. По мере продвижения вы познакомитесь со внутренней работой программ, узнаете, как выглядят хорошие программы, научитесь читать, писать и обдумывать код. Кроме того, вы научитесь находить и исправлять свои ошибки.

✔️ Скачать


2️⃣ “Паттерны разработки на Python”. Авторы - Гарри Персиваль и Боб Грегори

Книга для опытных питонистов, которые решили освоить паттерны разработки на Python. Авторы структурировали изучение паттернов вокруг примера приложения, выстраивая его глава за главой. Прорабатывая материал книги, вы будете применять разработку через тестирование, фреймворк Flask, библиотеку pytest, а также Docker и Redis.

✔️ Скачать


3️⃣ “Объектно-ориентированный Python”. Авторы - Стивен Ф. Лотт, Дасти Филлипс

Эта книга познакомит вас с объектно-ориентированным программированием. Она пригодится как начинающим питонистам, уже освоившим основы языка, так и читателям с опытом программирования на других языках, так как в ней рассматривается много особенностей написания кода на Python.

✔️ Скачать


4️⃣ “Основы Python”. Автор - Аллен Б. Дауни

Эта книга научит вас не только основам Python, но и умению думать как программист. Проходя главу за главой, вы будете учиться использовать программирование для решения различных задач, а это самый важный навык для разработчика.

✔️ Скачать


5️⃣ “Изучаем Python”. Автор - Эрик Мэтиз

Основательная книга для изучения Python (и программирования в целом) с нуля. В первой части рассмотрены основы языка (с примерами и упражнениями), а вторая посвящена созданию проектов.

✔️ Скачать

⚡️ Что такое пространства имён в Python?

Пространство имён в Python гарантирует, что имена объектов в программе остаются уникальными и могут использоваться без конфликтов.

Рассмотрим основные типы пространств имён:

👉 Локальное пространство имён содержит имена, определённые внутри функции. Оно создаётся временно при вызове функции и удаляется после её завершения.

👉 Глобальное пространство имён включает имена из импортированных модулей и пакетов, используемых в проекте. Оно формируется при импорте модуля и существует до завершения работы скрипта.

👉 Встроенное пространство имён содержит встроенные функции Python и зарезервированные имена для различных типов исключений.

Пример:

x = 10  # Глобальное

def foo():
    x = 5  # Локальное
    print(x)  # Выведет 5 (локальное)

foo()
print(x)  # Выведет 10 (глобальное)

⚡️ В Python пространства имён реализованы как словари, где «имя» выступает ключом, а «объект» — соответствующим значением.

А чё всмысле 🚬

💥 Вакансии по Python за прошлую неделю:

✅ Python developer. Uptrade, 70-150 т.р.

✅ Python разработчик middle. dodigital.ru, $1200-1500

✅ Middle/Senior Backend Developer (Python). Match Systems, от $2500

✅ Python разработчик. Luna Capital, 260-280 т.р.

✅ Python developer (Middle/Senior). ScanFactory, 250-450 т.р.

🌀 Как работает yield в Python?

Когда вы пишете функцию с yield, она превращается в генератор.
Это не просто функция — это объект, который можно итерировать, и при каждой итерации он "просыпается", возвращает значение и снова засыпает.

Пример:

def squares():
    for i in range(3):
        yield i * i

for x in squares():
    print(x)

Вывод:

0
1
4

Подробнее тут.

Важно: yield не только возвращает значение, но и сохраняет состояние функции.
Это значит, что переменные не сбрасываются, цикл не начинается с начала — выполнение продолжается с того же места.

Зачем это нужно?
🟠Работать с большими объёмами данных
🟠Писать "ленивый" код, который экономит память
🟠Делать асинхронные пайплайны и обработчики

Крч если хочешь писать код, который не захлёбывается от объёмов — генераторы тебе в помощь 😢