Getters и Setters в Python — это мощный инструмент для управления доступом к атрибутам объекта.
В статье детально рассматривается, как их использовать для инкапсуляции данных и контроля за изменениями свойств объекта.
Основные моменты:
- Объяснение, почему в Python прямой доступ к атрибутам предпочтительнее, но геттеры и сеттеры остаются важными.
- Использование декоратора
- Примеры, как эти механизмы помогают улучшить читаемость и безопасность кода.
https://realpython.com/python-getter-setter/
#python
👉 @python_real
В статье детально рассматривается, как их использовать для инкапсуляции данных и контроля за изменениями свойств объекта.
Основные моменты:
- Объяснение, почему в Python прямой доступ к атрибутам предпочтительнее, но геттеры и сеттеры остаются важными.
- Использование декоратора
@property для создания свойства с геттером и сеттером. - Примеры, как эти механизмы помогают улучшить читаемость и безопасность кода.
https://realpython.com/python-getter-setter/
#python
👉 @python_real
👍3❤1
Как использовать
Рассматриваются основные аспекты работы с этим файлом, его структура и как он помогает в управлении зависимостями, настройке инструментов и организации проектов.
Краткий обзор:
-
- Позволяет определять сборщики (build backends), такие как
- Упрощает настройку инструментов вроде
- Дает возможность управлять зависимостями и версиями пакетов.
Использование
https://realpython.com/python-pyproject-toml/
#python
👉 @python_real
pyproject.toml в PythonРассматриваются основные аспекты работы с этим файлом, его структура и как он помогает в управлении зависимостями, настройке инструментов и организации проектов.
Краткий обзор:
-
pyproject.toml появился в PEP 518 и стал стандартом для описания конфигурации Python-проектов.- Позволяет определять сборщики (build backends), такие как
setuptools или poetry.- Упрощает настройку инструментов вроде
black, mypy и pytest.- Дает возможность управлять зависимостями и версиями пакетов.
Использование
pyproject.toml делает проекты более структурированными и гибкими, особенно при работе с различными инструментами и системами сборки.https://realpython.com/python-pyproject-toml/
#python
👉 @python_real
👍2❤1
🚀 Вышла интересная статья о сравнении UV и pip - двух инструментов для управления зависимостями в Python.
pip - стандартный пакетный менеджер Python, который знаком каждому разработчику. Работает стабильно, но не отличается высокой скоростью.
UV - современная альтернатива от Astral (разработчиков Ruff). Его главная фишка - невероятная скорость. Он значительно быстрее pip и poetry благодаря продуманной архитектуре и кэшу.
В статье разбираются:
- ключевые различия в работе с зависимостями;
- производительность и удобство использования;
- примеры установки пакетов и сборки окружения;
- сценарии, где UV может полностью заменить pip.
Если вы часто работаете с Python-проектами и хотите ускорить установку библиотек, стоит присмотреться к UV.
https://realpython.com/uv-vs-pip/
#python
👉 @python_real
pip - стандартный пакетный менеджер Python, который знаком каждому разработчику. Работает стабильно, но не отличается высокой скоростью.
UV - современная альтернатива от Astral (разработчиков Ruff). Его главная фишка - невероятная скорость. Он значительно быстрее pip и poetry благодаря продуманной архитектуре и кэшу.
В статье разбираются:
- ключевые различия в работе с зависимостями;
- производительность и удобство использования;
- примеры установки пакетов и сборки окружения;
- сценарии, где UV может полностью заменить pip.
Если вы часто работаете с Python-проектами и хотите ускорить установку библиотек, стоит присмотреться к UV.
https://realpython.com/uv-vs-pip/
#python
👉 @python_real
👍3