Sélection de la structure de données idéale et élimination des "pass" et "avec" de Python – Le podcast Real Python

Comment savez-vous que vous utilisez la structure de données appropriée pour votre projet Python? Il y en a tellement de intégrés à Python et encore plus qui sont importables à partir du module collections. Cette semaine dans l'émission, David Amos est de retour et il a apporté un autre lot d'articles et de projets hebdomadaires de PyCoder. Nous discutons d'un cours vidéo récent en trois parties sur la sélection de la structure de données idéale.

Commanditaire de l'épisode:

En plus de comparer les types de dictionnaires, d'enregistrements de données, de tableaux, de piles, etc., David couvre un article récent de Real Python sur le namedtuple. Cette plongée approfondie explique comment utiliser le namedtuple pour écrire du code plus propre.

Nous discutons également des nouveaux articles du précédent invité Brett Cannon. Il a ajouté deux articles à sa série sur le sucre syntaxique Python sur le démêlage du passe et avec déclaration.

Nous couvrons plusieurs autres articles et projets de la communauté Python, y compris, async dans Flask 2.0, les projets Python sur Github qui sont des exemples de bonnes pratiques et de bonne architecture, comment SpaceX trie le vaisseau spatial, le nouveau calculateur ti-84 avec Python et la construction un correcteur orthographique Python.

Les sujets:

• 00:00:00 – Présentation
• 00:02:06 – Ecrire du code pythonique et propre avec namedtuple
• 00:05:38 – Démêler la déclaration de passe
• 00:10:31 – Démêler la déclaration with
• 00:13:38 – Async dans Flask 2.0
• 00:19:04 – Sponsor: Digital Ocean's App Platform
• 00:19:40 – Projets Python sur Github qui sont des exemples de bonnes pratiques et de bonne architecture
• 00:26:43 – Comment SpaceX atterrit le vaisseau spatial (en quelque sorte)
• 00:32:00 – Piles et files d'attente: sélection de la structure de données idéale
• 00:38:34 – Pleins feux sur le cours vidéo
• 00:40:39 – Texas Instruments lance une nouvelle calculatrice TI-84 avec Python
• 00:44:23 – spylls: correcteur orthographique Python
• 00:47:36 – Merci et au revoir

Afficher les liens:

Ecrire du code pythonique et propre avec namedtuple – Dans ce didacticiel pas à pas, vous apprendrez ce qu'est le namedtuple de Python et comment l'utiliser dans votre code. Vous découvrirez également les principales différences entre les tuples nommés et les autres structures de données, telles que les dictionnaires, les classes de données et les tuples nommés typés.

Démêler l'instruction pass – Lorsque vous avez besoin d'indiquer qu'un peu de code ne fait intentionnellement rien, alors vous devez accéder à Python passe déclaration. Dans le dernier volet de la série «Syntactic Sugar» de Brett, vous apprendrez comment passe fonctionne, quand l'utiliser et pourquoi il s'agit d'un concept Python unique.

Démêler la déclaration with

Async dans Flask 2.0 – Cet article examine la nouvelle fonctionnalité asynchrone de Flask 2.0 et explique comment en tirer parti dans vos projets Flask. Vous découvrirez comment Flask traite les demandes de manière asynchrone à l'aide d'un serveur WSGI traditionnel, au lieu du serveur ASGI utilisé par de nombreux autres frameworks Web asynchrones. Vous apprendrez également à simuler l'asynchrone Flask 2.0 dans les applications Flask 1.X.

Projets Python sur Github qui sont des exemples de bonnes pratiques et de bonne architecture – Ce fil Reddit regorge de dépôts GitHub qui pourraient permettre une bonne lecture de code.

Comment SpaceX atterrit le vaisseau spatial (en quelque sorte) – En attendant le lancement de SN15, Thomas Goddard a entrepris de créer une simulation en 2 dimensions de l'atterrissage du vaisseau spatial. En associant ses connaissances sur l'optimisation de trajectoire, Thomas a modélisé l'atterrissage en Python avec la bibliothèque CasADI et a utilisé Matplotlib pour générer une animation qui, lorsqu'elle est jouée côte à côte avec les images de l'atterrissage, se traduit par une similitude remarquable avec la dynamique d'atterrissage réelle.

Piles et files d'attente: sélection de la structure de données idéale – Découvrez trois des structures de données de Python: les piles, les files d'attente et les files d'attente prioritaires. Vous examinerez plusieurs types et classes pour tous ces éléments et découvrirez quelles implémentations sont les mieux adaptées à vos cas d'utilisation spécifiques.

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