Библиотека питониста | Python, Django, Flask

💬 Холивар: Python-разработка — строгая структура или гибкость?

Python — гибкий язык, и писать на нём можно в разных парадигмах. Но что удобнее, понятнее и «правильнее»?


1️⃣ ООП — классы, инкапсуляция, строгая архитектура. Подходит для больших проектов, когда важна масштабируемость и организация кода:

class NumberProcessor:
    def __init__(self, numbers):
        self.numbers = numbers

    def filter_even(self):
        self.numbers = [n for n in self.numbers if n % 2 == 0]
        return self

    def square(self):
        self.numbers = [n**2 for n in self.numbers]
        return self

    def get_result(self):
        return self.numbers

processor = NumberProcessor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
result = processor.filter_even().square().get_result()
print(result)  # [4, 16, 36]

2️⃣ Функциональный стиль — чистые функции, минимум побочных эффектов, иммутабельность данных. Удобно для работы с данными и параллельных вычислений:

from functools import reduce

def filter_even(numbers):
    return list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

def square(numbers):
    return list(map(lambda x: x**2, numbers))

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
result = square(filter_even(numbers))
print(result)  # [4, 16, 36]

3️⃣ Простой скриптинг — главное, чтобы код работал! Идеально для быстрого прототипирования и автоматизации:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
result = [n**2 for n in numbers if n % 2 == 0]
print(result)  # [4, 16, 36]

Какой стиль ближе? Выбирайте свой лагерь и аргументируйте в комментах! 👇

👍 ООП — потому что читаемо и поддерживаемо
❤️ Функциональный стиль — минимум багов и максимум эффективности
🔥 Скрипты — зачем усложнять, если можно просто?

Библиотека питониста #междусобойчик

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤43👍29🔥15🥰2👏1

www.tgoop.com/pyproglib/6568

3.68K viewsMar 29 at 12:53

💬 Холивар: Python-разработка — строгая структура или гибкость?

Python — гибкий язык, и писать на нём можно в разных парадигмах. Но что удобнее, понятнее и «правильнее»?


1️⃣ ООП — классы, инкапсуляция, строгая архитектура. Подходит для больших проектов, когда важна масштабируемость и организация кода:

class NumberProcessor:
    def __init__(self, numbers):
        self.numbers = numbers

    def filter_even(self):
        self.numbers = [n for n in self.numbers if n % 2 == 0]
        return self

    def square(self):
        self.numbers = [n**2 for n in self.numbers]
        return self

    def get_result(self):
        return self.numbers

processor = NumberProcessor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
result = processor.filter_even().square().get_result()
print(result)  # [4, 16, 36]

from functools import reduce

def filter_even(numbers):
    return list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

def square(numbers):
    return list(map(lambda x: x**2, numbers))

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
result = square(filter_even(numbers))
print(result)  # [4, 16, 36]

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
result = [n**2 for n in numbers if n % 2 == 0]
print(result)  # [4, 16, 36]