#dataclasses — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #dataclasses, aggregated by home.social.
-
3 ошибки при работе с dataclasses в Python
Dataclasses появились в Python 3.7 и быстро стали стандартом: меньше бойлерплейта, чем у обычных классов, проще, чем attrs, и не требуют зависимостей. Выглядят настолько просто, что кажется, что ломаться там нечему. Но у них есть три ловушки, которые не видны при написании. Разобрать ошибки
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1034394/
#python #типизация_Python #наследование_классов #dataclasses #mypy #ошибки_python
-
3 ошибки при работе с dataclasses в Python
Dataclasses появились в Python 3.7 и быстро стали стандартом: меньше бойлерплейта, чем у обычных классов, проще, чем attrs, и не требуют зависимостей. Выглядят настолько просто, что кажется, что ломаться там нечему. Но у них есть три ловушки, которые не видны при написании. Разобрать ошибки
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1034394/
#python #типизация_Python #наследование_классов #dataclasses #mypy #ошибки_python
-
3 ошибки при работе с dataclasses в Python
Dataclasses появились в Python 3.7 и быстро стали стандартом: меньше бойлерплейта, чем у обычных классов, проще, чем attrs, и не требуют зависимостей. Выглядят настолько просто, что кажется, что ломаться там нечему. Но у них есть три ловушки, которые не видны при написании. Разобрать ошибки
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1034394/
#python #типизация_Python #наследование_классов #dataclasses #mypy #ошибки_python
-
novo post no blog: dataclass, NamedTuple, attrs ou pydantic — qual usar de verdade?
quatro formas sérias de estruturar dados em Python, cada uma com trade-offs que a documentação oficial não deixa claro. quando cada uma faz sentido, quando atrapalha, e o padrão borda/domínio que evita coerção silenciosa no lugar errado.
🔗 https://www.riverfount.dev.br/posts/cover-dataclass_namedtuple_attrs_pydantic./
#python #pydantic #dataclasses #boas-práticas
-
novo post no blog: dataclass, NamedTuple, attrs ou pydantic — qual usar de verdade?
quatro formas sérias de estruturar dados em Python, cada uma com trade-offs que a documentação oficial não deixa claro. quando cada uma faz sentido, quando atrapalha, e o padrão borda/domínio que evita coerção silenciosa no lugar errado.
🔗 https://www.riverfount.dev.br/posts/cover-dataclass_namedtuple_attrs_pydantic./
#python #pydantic #dataclasses #boas-práticas
-
novo post no blog: dataclass, NamedTuple, attrs ou pydantic — qual usar de verdade?
quatro formas sérias de estruturar dados em Python, cada uma com trade-offs que a documentação oficial não deixa claro. quando cada uma faz sentido, quando atrapalha, e o padrão borda/domínio que evita coerção silenciosa no lugar errado.
🔗 https://www.riverfount.dev.br/posts/cover-dataclass_namedtuple_attrs_pydantic./
#python #pydantic #dataclasses #boas-práticas
-
novo post no blog: dataclass, NamedTuple, attrs ou pydantic — qual usar de verdade?
quatro formas sérias de estruturar dados em Python, cada uma com trade-offs que a documentação oficial não deixa claro. quando cada uma faz sentido, quando atrapalha, e o padrão borda/domínio que evita coerção silenciosa no lugar errado.
🔗 https://www.riverfount.dev.br/posts/cover-dataclass_namedtuple_attrs_pydantic./
#python #pydantic #dataclasses #boas-práticas
-
novo post no blog: dataclass, NamedTuple, attrs ou pydantic — qual usar de verdade?
quatro formas sérias de estruturar dados em Python, cada uma com trade-offs que a documentação oficial não deixa claro. quando cada uma faz sentido, quando atrapalha, e o padrão borda/domínio que evita coerção silenciosa no lugar errado.
🔗 https://www.riverfount.dev.br/posts/cover-dataclass_namedtuple_attrs_pydantic./
#python #pydantic #dataclasses #boas-práticas
-
unihttp – пишем декларативные API-клиенты на Python
Привет! Хочу представить вам свою библиотеку – unihttp . Уверен, что все сталкивались с необходимостью работы с какими-либо API, но что делать, если у этого сервиса (внешнего или внутреннего) отсутствует библиотека, позволяющая лаконично вызывать нужные методы?
https://habr.com/ru/articles/992844/
#python #opensource #api #rest #pydantic #adaptix #dataclasses
-
unihttp – пишем декларативные API-клиенты на Python
Привет! Хочу представить вам свою библиотеку – unihttp . Уверен, что все сталкивались с необходимостью работы с какими-либо API, но что делать, если у этого сервиса (внешнего или внутреннего) отсутствует библиотека, позволяющая лаконично вызывать нужные методы?
https://habr.com/ru/articles/992844/
#python #opensource #api #rest #pydantic #adaptix #dataclasses
-
unihttp – пишем декларативные API-клиенты на Python
Привет! Хочу представить вам свою библиотеку – unihttp . Уверен, что все сталкивались с необходимостью работы с какими-либо API, но что делать, если у этого сервиса (внешнего или внутреннего) отсутствует библиотека, позволяющая лаконично вызывать нужные методы?
https://habr.com/ru/articles/992844/
#python #opensource #api #rest #pydantic #adaptix #dataclasses
-
🚀 Atenção, devs Python! 🚀
Você já ouviu falar em *Primitive Obsession*? É aquele code smell que vira pesadelo quando usamos só *primitivos* (strings, dicts, listas) para modelar dados complexos num sistema. A boa notícia: existe uma saída poderosa e elegante! 💥
No artigo fresquinho *"Primitive Obsession no Python: Refatorando com Dataclasses para Value Objects Robustos"*, inspirado na incrível Live de Python #150 do Eduardo Mendes, você vai descobrir como as **dataclasses** podem revolucionar seu código!
✨ Imagine ter:
- Abstrações de domínio ricas, tipadas e imutáveis
- Código mais seguro e testável, sem KeyError ou lógica espalhada
- Menos boilerplate e alta legibilidade
- Validações incorporadas e comportamento encapsulado
- Facilidade para escalar e evoluir sistemas com menos bugsEste é o caminho para sair da armadilha dos primitivos e dominar Value Objects com Python moderno! 🚀👩💻👨💻
🙌 Não perca tempo! Leia o artigo completo e transforme sua maneira de pensar software:
#Python #Dev #Dataclasses #CleanCode #TechDebt #DDD #PrimitiveObsession #EduardoMendes #LivePython #SoftwareEngineering
-
🚀 Atenção, devs Python! 🚀
Você já ouviu falar em *Primitive Obsession*? É aquele code smell que vira pesadelo quando usamos só *primitivos* (strings, dicts, listas) para modelar dados complexos num sistema. A boa notícia: existe uma saída poderosa e elegante! 💥
No artigo fresquinho *"Primitive Obsession no Python: Refatorando com Dataclasses para Value Objects Robustos"*, inspirado na incrível Live de Python #150 do Eduardo Mendes, você vai descobrir como as **dataclasses** podem revolucionar seu código!
✨ Imagine ter:
- Abstrações de domínio ricas, tipadas e imutáveis
- Código mais seguro e testável, sem KeyError ou lógica espalhada
- Menos boilerplate e alta legibilidade
- Validações incorporadas e comportamento encapsulado
- Facilidade para escalar e evoluir sistemas com menos bugsEste é o caminho para sair da armadilha dos primitivos e dominar Value Objects com Python moderno! 🚀👩💻👨💻
🙌 Não perca tempo! Leia o artigo completo e transforme sua maneira de pensar software:
#Python #Dev #Dataclasses #CleanCode #TechDebt #DDD #PrimitiveObsession #EduardoMendes #LivePython #SoftwareEngineering
-
🚀 Atenção, devs Python! 🚀
Você já ouviu falar em *Primitive Obsession*? É aquele code smell que vira pesadelo quando usamos só *primitivos* (strings, dicts, listas) para modelar dados complexos num sistema. A boa notícia: existe uma saída poderosa e elegante! 💥
No artigo fresquinho *"Primitive Obsession no Python: Refatorando com Dataclasses para Value Objects Robustos"*, inspirado na incrível Live de Python #150 do Eduardo Mendes, você vai descobrir como as **dataclasses** podem revolucionar seu código!
✨ Imagine ter:
- Abstrações de domínio ricas, tipadas e imutáveis
- Código mais seguro e testável, sem KeyError ou lógica espalhada
- Menos boilerplate e alta legibilidade
- Validações incorporadas e comportamento encapsulado
- Facilidade para escalar e evoluir sistemas com menos bugsEste é o caminho para sair da armadilha dos primitivos e dominar Value Objects com Python moderno! 🚀👩💻👨💻
🙌 Não perca tempo! Leia o artigo completo e transforme sua maneira de pensar software:
#Python #Dev #Dataclasses #CleanCode #TechDebt #DDD #PrimitiveObsession #EduardoMendes #LivePython #SoftwareEngineering
-
🚀 Atenção, devs Python! 🚀
Você já ouviu falar em *Primitive Obsession*? É aquele code smell que vira pesadelo quando usamos só *primitivos* (strings, dicts, listas) para modelar dados complexos num sistema. A boa notícia: existe uma saída poderosa e elegante! 💥
No artigo fresquinho *"Primitive Obsession no Python: Refatorando com Dataclasses para Value Objects Robustos"*, inspirado na incrível Live de Python #150 do Eduardo Mendes, você vai descobrir como as **dataclasses** podem revolucionar seu código!
✨ Imagine ter:
- Abstrações de domínio ricas, tipadas e imutáveis
- Código mais seguro e testável, sem KeyError ou lógica espalhada
- Menos boilerplate e alta legibilidade
- Validações incorporadas e comportamento encapsulado
- Facilidade para escalar e evoluir sistemas com menos bugsEste é o caminho para sair da armadilha dos primitivos e dominar Value Objects com Python moderno! 🚀👩💻👨💻
🙌 Não perca tempo! Leia o artigo completo e transforme sua maneira de pensar software:
#Python #Dev #Dataclasses #CleanCode #TechDebt #DDD #PrimitiveObsession #EduardoMendes #LivePython #SoftwareEngineering
-
🚀 Atenção, devs Python! 🚀
Você já ouviu falar em *Primitive Obsession*? É aquele code smell que vira pesadelo quando usamos só *primitivos* (strings, dicts, listas) para modelar dados complexos num sistema. A boa notícia: existe uma saída poderosa e elegante! 💥
No artigo fresquinho *"Primitive Obsession no Python: Refatorando com Dataclasses para Value Objects Robustos"*, inspirado na incrível Live de Python #150 do Eduardo Mendes, você vai descobrir como as **dataclasses** podem revolucionar seu código!
✨ Imagine ter:
- Abstrações de domínio ricas, tipadas e imutáveis
- Código mais seguro e testável, sem KeyError ou lógica espalhada
- Menos boilerplate e alta legibilidade
- Validações incorporadas e comportamento encapsulado
- Facilidade para escalar e evoluir sistemas com menos bugsEste é o caminho para sair da armadilha dos primitivos e dominar Value Objects com Python moderno! 🚀👩💻👨💻
🙌 Não perca tempo! Leia o artigo completo e transforme sua maneira de pensar software:
#Python #Dev #Dataclasses #CleanCode #TechDebt #DDD #PrimitiveObsession #EduardoMendes #LivePython #SoftwareEngineering
-
Pydantic V2: Почему dataclasses вам больше не нужны
Вы пишите age: int, а Python спокойно пропускает туда строку. Программа падает, но не сразу, а в самый неподходящий момент. Я расскажу, почему пора переходить на Pydantic V2. Он теперь работает на Rust (очень быстро), сам исправляет типы и спасает от глупых ошибок. Внутри: сравнение кода, работа с .env и немного практики.
https://habr.com/ru/articles/970338/
#pydantic #pydantic_v2 #python3 #python_для_начинающих #dataclasses
-
Pydantic V2: Почему dataclasses вам больше не нужны
Вы пишите age: int, а Python спокойно пропускает туда строку. Программа падает, но не сразу, а в самый неподходящий момент. Я расскажу, почему пора переходить на Pydantic V2. Он теперь работает на Rust (очень быстро), сам исправляет типы и спасает от глупых ошибок. Внутри: сравнение кода, работа с .env и немного практики.
https://habr.com/ru/articles/970338/
#pydantic #pydantic_v2 #python3 #python_для_начинающих #dataclasses
-
Pydantic V2: Почему dataclasses вам больше не нужны
Вы пишите age: int, а Python спокойно пропускает туда строку. Программа падает, но не сразу, а в самый неподходящий момент. Я расскажу, почему пора переходить на Pydantic V2. Он теперь работает на Rust (очень быстро), сам исправляет типы и спасает от глупых ошибок. Внутри: сравнение кода, работа с .env и немного практики.
https://habr.com/ru/articles/970338/
#pydantic #pydantic_v2 #python3 #python_для_начинающих #dataclasses
-
Полезные конструкции Python, которые упростят работу с данными
Даже без сторонних библиотек в языке есть много встроенных инструментов, которые помогают лаконично обрабатывать данные, писать читаемый код и избегать лишних проверок и циклов. В этой статье мы собрали конструкции, которые пригодятся как начинающим, так и более опытным разработчикам.
https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/940890/
#python #enumerate #генерация_списков #фильтрация_данных #тернарный_оператор #lambda #yield #множества #kwargs #dataclasses
-
Полезные конструкции Python, которые упростят работу с данными
Даже без сторонних библиотек в языке есть много встроенных инструментов, которые помогают лаконично обрабатывать данные, писать читаемый код и избегать лишних проверок и циклов. В этой статье мы собрали конструкции, которые пригодятся как начинающим, так и более опытным разработчикам.
https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/940890/
#python #enumerate #генерация_списков #фильтрация_данных #тернарный_оператор #lambda #yield #множества #kwargs #dataclasses
-
Полезные конструкции Python, которые упростят работу с данными
Даже без сторонних библиотек в языке есть много встроенных инструментов, которые помогают лаконично обрабатывать данные, писать читаемый код и избегать лишних проверок и циклов. В этой статье мы собрали конструкции, которые пригодятся как начинающим, так и более опытным разработчикам.
https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/940890/
#python #enumerate #генерация_списков #фильтрация_данных #тернарный_оператор #lambda #yield #множества #kwargs #dataclasses
-
Msgspec vs DataClasses: битва инструментов в мире Python-сериализации
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.
https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/881514/
#программирование #python #Msgspec #dataclasses #работа_с_данными #сериализация
-
Msgspec vs DataClasses: битва инструментов в мире Python-сериализации
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.
https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/881514/
#программирование #python #Msgspec #dataclasses #работа_с_данными #сериализация
-
Msgspec vs DataClasses: битва инструментов в мире Python-сериализации
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.
https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/881514/
#программирование #python #Msgspec #dataclasses #работа_с_данными #сериализация
-
sad that #python #dataclasses are to be avoided if one wants to have good cold start time for tools
-
sad that #python #dataclasses are to be avoided if one wants to have good cold start time for tools
-
sad that #python #dataclasses are to be avoided if one wants to have good cold start time for tools
-
sad that #python #dataclasses are to be avoided if one wants to have good cold start time for tools
-
I'm using a Python dataclass to store dataset metadata. This is nice because it means I control the metadata vocabulary. However, my linter complains the dataclass has too many attributes (38) which makes me wonder if I'm going the right way.
I'm made a poll and would welcome your thoughts?
-
I'm using a Python dataclass to store dataset metadata. This is nice because it means I control the metadata vocabulary. However, my linter complains the dataclass has too many attributes (38) which makes me wonder if I'm going the right way.
I'm made a poll and would welcome your thoughts?
-
I'm using a Python dataclass to store dataset metadata. This is nice because it means I control the metadata vocabulary. However, my linter complains the dataclass has too many attributes (38) which makes me wonder if I'm going the right way.
I'm made a poll and would welcome your thoughts?
-
I'm using a Python dataclass to store dataset metadata. This is nice because it means I control the metadata vocabulary. However, my linter complains the dataclass has too many attributes (38) which makes me wonder if I'm going the right way.
I'm made a poll and would welcome your thoughts?
-
I'm using a Python dataclass to store dataset metadata. This is nice because it means I control the metadata vocabulary. However, my linter complains the dataclass has too many attributes (38) which makes me wonder if I'm going the right way.
I'm made a poll and would welcome your thoughts?
-
Every time I write a `class` statement in Python now, I wonder about this: https://blog.glyph.im/2023/02/data-classification.html
-
Every time I write a `class` statement in Python now, I wonder about this: https://blog.glyph.im/2023/02/data-classification.html
-
Every time I write a `class` statement in Python now, I wonder about this: https://blog.glyph.im/2023/02/data-classification.html
-
Every time I write a `class` statement in Python now, I wonder about this: https://blog.glyph.im/2023/02/data-classification.html
-
Every time I write a `class` statement in Python now, I wonder about this: https://blog.glyph.im/2023/02/data-classification.html