Начиная с версии 3.7 в Python представлены dataclasses (см. PEP 557), новый функционал, определяющий классы, содержащие и инкапсулирующие данные.Недавно я начал использовать этот модуль в нескольких Data Science-проектах, и мне понравилось. Навскидку этому есть две причины:• Меньше шаблонного кода;• Лучшая читабельность и более простая поддержка кода. Читать далее
Хабрчане, привет! Это Леша Жиряков из МТС Диджитал. Недавно я писал про FastAPI vs Litestar и Polars vs Pandas, а сегодня разберем два популярных инструмента — Msgspec и DataClasses. Оба помогают структурировать данные, добавить энтерпрайзности в проект, но подходы у них разные. Какой из них быстрее и удобнее, где их лучше применять? Давайте разбираться. Читать далее
На написание статьи меня сподвигла статья «Pydantic V2: Почему dataclasses вам больше не нужны» и меткий комментарий:«Спасибо за статью, но мне кажется Вы учите детей плохому. »Давайте попробуем разобраться, почему и датаклассы хороши, и pydantic V2 прекрасен, а вместе – они становятся ещё лучше. Или устроить смешанное единоборство?
Пишете на Python и давно хотели запрыгнуть на поезд хайпа по GraphQL, но никак не могли выбрать между Graphene и Ariadne? Предлагаем вам третий вариант – Strawberry.Strawberry – code-first библиотека с большим количеством батареек. 2.6 тыс. звёзд в репозитории на GitHub. Для описания типов можно использовать dataclasses и pydantic-модели. Из коробки поддерживается асинхронность.В этом гайде мы напишем приложение, реализующее создание и получение пользователей (users) и их книг (books). Читать далее