🐍🛠️ 5 Python-инструментов, которые изменят ваш подход к разработке

Эффективность разработки на Python во многом зависит от используемых инструментов. В этой статье мы рассмотрим пять мощных решений, способных существенно повысить продуктивность вашей работы.

Этот материал взят из нашей еженедельной email-рассылки, посвященной Python. Подпишитесь, чтобы быть в числе первых, кто получит дайджест.

Dishka – внедрение зависимостей

Dishka – внедрение зависимостей

Внедрение зависимостей – механизм, который позволяет сделать компоненты программы слабо связанными, а всю программу в целом более гибкой, адаптируемой и расширяемой. Вместо того, чтобы объект сам создавал или искал свои зависимости (другие объекты, которые ему нужны для работы), объект объявляет, какие зависимости ему нужны, а внешний механизм (DI-фреймворк) их предоставляет. Такой подход обеспечивает:

  • Уменьшение связанности кода – объекты меньше зависят друг от друга.
  • Улучшение тестируемости – легче подменять зависимости в тестах.
  • Гибкость – можно легко менять реализации зависимостей.
  • Повторное использование кода – компоненты становятся более автономными.

А Dishka к тому же предоставляет несколько дополнительных преимуществ:

  • Скоупы (области видимости). Позволяет определять разные жизненные циклы для объектов. Например, некоторые объекты могут существовать на протяжении всего времени работы приложения, другие – только в рамках одного запроса.
  • Финализация. Поддерживает корректное освобождение ресурсов, например, закрытие соединений с базой данных.
  • Модульные провайдеры. Позволяет разделить логику создания зависимостей на несколько классов, что упрощает переиспользование кода.
  • Чистые зависимости. Не требует изменения кода самих зависимостей, вся настройка происходит в провайдерах.
🐍 Библиотека питониста
Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека питониста»
🐍🎓 Библиотека собеса по Python
Подтянуть свои знания по Python вы можете на нашем телеграм-канале «Библиотека собеса по Python»
🐍🧩 Библиотека задач по Python
Интересные задачи по Python для практики можно найти на нашем телеграм-канале «Библиотека задач по Python»

Momentum – тестирование и анализ бэкенд-кода

Momentum – тестирование и анализ бэкенд-кода

Momentum – продвинутый инструмент для аудита кода. Он анализирует поведение кода и тестирует его при каждом git push, чтобы убедиться, что код готов к использованию в продакшене. Поведение в контексте Momentum – это определенная задача или функциональность в приложении. Например:

  • Простые действия – удаление документа через API или создание нового пользователя в базе данных.
  • Сложные операции – получение данных от стороннего API для проверки статуса платежа.

Основная функциональность:

  • Анализ кодовой базы – автоматически определяет поведение и функциональность кода, визуализирует зависимости и связи.
  • Оценка влияния изменений – определяет «радиус поражения» (точки, которые могут быть затронуты внесенными изменениями). Помогает понять, какие части кода нуждаются в тестировании перед отправкой в продакшн.
  • Автоматическая генерация тестов – создает план тестирования для выявленных поведений, генерирует тесты.
  • Интеграция с IDE – запускает сгенерированные тесты в локальной среде. Не требует дополнительных конфигураций – работает с существующим окружением.
  • Отладка и диагностика – выполняет трассировку стека, анализирует ход исполнения кода и предлагает решения для обнаруженных проблем.
  • Интеграция с процессом разработки – работает при каждом git push, обеспечивая постоянный контроль качества кода.

Posting – работа с HTTP-запросами в терминале

Posting – работа с HTTP-запросами в терминале

Posting – HTTP-клиент, аналогичный Postman или Insomnia, но работающий в терминале. Позволяет отправлять HTTP-запросы, тестировать и отлаживать API. Особенности:

  • Использует YAML-файлы для сохранения запросов.
  • Позволяет использовать разные конфигурации для разных сред.
  • Подсвечивает синтаксис с помощью tree-sitter.
  • Работает через SSH – можно использовать удаленно.
  • Может импортировать спецификации OpenAPI.

Crawlee – веб-скрапинг и автоматизация браузера

Crawlee – веб-скрапинг и автоматизация браузера

Crawlee – библиотека для создания надежных и быстрых скраперов, которые взаимодействуют с веб-страницами максимально естественно, как если бы это делал человек, и благодаря этому не попадают в поле зрение системы защиты от ботов. От простых HTTP-библиотек Crawlee выгодно отличается тем, что предоставляет комплексное решение для скрапинга, а в сравнении со Scrapy выигрывает с точки зрения встроенной поддержки браузерного краулинга и более современного асинхронного подхода.

Основная функциональность:

  • Унифицированный интерфейс для HTTP и браузерного краулинга.
  • Автоматическое параллельное выполнение запросов.
  • Встроенная ротация прокси и управление сессиями.
  • Настраиваемая маршрутизация запросов.
  • Постоянная очередь URL для обхода.
  • Хранение как табличных данных, так и файлов.
  • Поддержка BeautifulSoup и Playwright.

Django AI Assistant

Django AI Assistant

Django AI Assistant позволяет легко интегрировать современные языковые модели с Django, что открывает широкие возможности для создания интеллектуальных и интерактивных веб-приложений. С помощью этого фреймворка можно, например, быстро сделать:

  • Чат-бот для рекомендации фильмов.
  • Автозаполнение форм в приложении.
  • Персонализированные email-напоминания.
  • Интерактивный туристический путеводитель.

ЛУЧШИЕ СТАТЬИ ПО ТЕМЕ

admin
11 декабря 2018

ООП на Python: концепции, принципы и примеры реализации

Программирование на Python допускает различные методологии, но в его основе...
admin
28 июня 2018

3 самых важных сферы применения Python: возможности языка

Существует множество областей применения Python, но в некоторых он особенно...
admin
13 февраля 2017

Программирование на Python: от новичка до профессионала

Пошаговая инструкция для всех, кто хочет изучить программирование на Python...