Python часто начинают осваивать с простых скриптов и функций. Пока задачи простые, этого достаточно. Но когда в коде появляются сущности, например, пользователи, книги или машины, взаимодействие с ними строится по другим принципам. Для этого в Python используют классы. С их помощью…
ООП — определённо не самая моя любимая парадигма, но я считаю, что в мейнстримном ООП со статической типизацией кое-что сделано правильно, и это очень важно для программирования. В этом посте я хочу рассказать, что же самое важное реализовано в мейнстримных ООП-языках со статической типизацией. Затем я сравню ООП-код с Haskell, чтобы показать, что ООП не так плох во всём, как, похоже, считают поклонники функционального программирования. Читать дальше →
С выходом Kotlin 1.5.0, классы значения (известные ранее как inline классы) наконец-таки стабильны и были освобождены от необходимости в аннотации @OptIn. Было много нового в релизе, что также создало много путаницы, так как теперь нам доступны три очень похожих инструмента: typealias, классы данных (data class) и классы значения (value class). Так какой же нам использовать теперь? Можно ли выбросить сразу псевдонимы типов и классы данных и заменить их на классы значения? Ответы в статье
Друзья, сегодня мы погрузимся в мир Pydantic 2 – мощного инструмента для валидации данных в Python! Узнаем, почему эта библиотека стала незаменимой в 30% Python-проектов и как она упрощает работу с данными. От базовых концепций до продвинутых техник – мы охватим всё, что нужно знать современному Python-разработчику. Готовьтесь к практике – ведь только так можно по-настоящему освоить Pydantic и сделать ваш код более надёжным и эффективным. Читать далее