Об’єктно-орієнтоване програмування (OOP) — це модель програмування, де акцент робиться не на функціях і логіці, а на даних або об’єктах, навколо яких будується дизайн програмного забезпечення. Об’єкт можна визначити як область даних з унікальними атрибутами та поведінкою.

OOP орієнтовано на те, щоб розробники зосереджували увагу не на логіці маніпулювання даними, а на об’єктах, з якими необхідно працювати. Такий підхід до програмування особливо підходить для великих, складних та активно оновлюваних або обслуговуваних програмних систем. Сюди входять як виробничі, так і проектні програми, а також мобільні додатки. Наприклад, OOP можна використовувати для розробки системи для симуляції.

Окрім цього, організація об’єктно-орієнтованого програмування полегшує … Читати далі

Об'єктно-орієнтоване програмування (OOP) в Python базується на основних принципах: Клас, Об'єкт, Метод, Наслідування, Поліморфізм, Абстракція даних та Інкапсуляція. Давайте розглянемо їх простими словами.

1. Клас і Об'єкт

• Клас: Це план або шаблон для створення об'єктів. Він визначає властивості та поведінку.
• Об'єкт: Це екземпляр класу. Він зберігає дані (атрибути) та виконує дії (методи), визначені в класі.

class Dog:   
 def __init__(self, name, age):   
 self.name = name   
 self.age = age   

 def bark(self):   
 print(f"{self.name} is barking!")   

# Створення об'єкта з класу Dog   
my_dog = Dog("Buddy", 5)   
my_dog.bark() # Вивід: Buddy is barking!

2.

Метод

• Функції, визначені

Огляд коду

PumpkinSpice — це додаток на Flask з маршрутами, які спеціально розроблені для локального доступу. Він імітує ситуації, коли адміністративні функції обмежені лише локальними мережами або певними хостами. Крім того, він включає функціональність бота, який симулює перегляд усіх "адрес", поданих через додаток, адміністратором.

У таких задачах, як ця, імітація дії користувача часто вказує на наявність вразливості Stored XSS у додатку. Тепер давайте розглянемо шаблони.

Addresses:
   {% for address in addresses %}    
{{ address|safe }}
   {% endfor %} ``` У файлі `addresses.html` фільтр Jinja `safe` застосовується до кожної адреси, що дозволяє рендерити дані як HTML, створюючи точку ін'єкції XSS.
З 

Коли йдеться про розробку веб-додатків, розробники мають величезний вибір. Від потужних фреймворків, таких як Django, до сучасних повноцінних варіантів, як Next.js, кожен має свої переваги та недоліки. Серед цього шуму Flask вирізняється як мінімалістичний, але потужний вибір. Ось чому я часто обираю Flask для своїх проєктів.

1. Простота без компромісів

Flask побудований за принципом «робити одне і робити це добре». Це мікрофреймворк, що означає, що він надає мінімальні інструменти для початку роботи. На відміну від важких фреймворків, які можуть перевантажити вас функціями та конвенціями, Flask дозволяє мені почати з простого і масштабувати проєкт, коли це необхідно. Наприклад, якщо мені потрібно … Читати далі

При роботі з Flask ви можете зіткнутися з помилкою "Import flask could not be resolved". Flask — це популярний веб-фреймворк для Python, який дозволяє створювати динамічні вебсайти з мінімальним обсягом коду. Ця помилка виникає, коли ви намагаєтесь імпортувати Flask у вашому Python-скрипті. Вона означає, що інтерпретатор Python не може знайти модуль Flask на вашій системі. У цій статті ми пояснимо причини та рішення помилки "Import flask could not be resolved" у Python. Також ми відповімо на кілька поширених запитань щодо цієї помилки. Після прочитання цієї статті ви повинні зможете без проблем імпортувати Flask та продовжити роботу над вашими веб-проектами.… Читати далі

Оскільки Python є інтерпретованою мовою, при використанні для бекенд-розробки, наприклад, у комбінації Python + Django, у порівнянні з Java + Spring, час відповіді буде трохи більшим. Проте, якщо код правильно оптимізовано, різниця не буде занадто значною. Навіть коли Django використовує багатопроцесорний режим, його здатність до обробки одночасних запитів залишатиметься значно слабшою. Проте у Python є кілька рішень для покращення можливостей обробки одночасних запитів. Наприклад, використовуючи асинхронний фреймворк FastAPI, завдяки його асинхронним можливостям, здатність обробляти I/O-інтенсивні задачі значно покращується.
FastAPI є одним з найшвидших фреймворків для Python.

FastAPI як приклад

Давайте спочатку коротко ознайомимося з тим, як використовувати FastAPI.

Приклад 1:

User is participating in a hackathon to create a chatbot using the agentic AI infrastructure called Groclake.## Історія:

Наразі я беру участь у хакатоні, в якому ми повинні створити чат-бота як частину завдання, використовуючи агентну інфраструктуру штучного інтелекту під назвою Groclake, яку надають організатори.

Ось коротка інформація про Groclake:

Groclake — це інфраструктура агентного штучного інтелекту для автоматизації комерції. Це комплексний набір бібліотек, API, конекторів і сховищ даних, який надає єдиний шлюз для оркестрування складних робочих процесів комерції. Філософія Groclake полягає в тому, щоб допомогти розробникам і будівельникам швидко створювати складні функції для підприємств, використовуючи готові інструменти, що підтримуються штучним … Читати далі

Проект Система управління водними ресурсами онлайн створено на основі Python, Django та SQLITE3 Database.

Проект Система управління водними ресурсами магазину допоможе водному магазину або крамниці створити систему онлайн-замовлень для своїх клієнтів.

Система має два інтерфейси користувача: один для адміністратора, або для управління водними ресурсами, і інший для клієнтів, або вебсайт системи.

Клієнти повинні зареєструватися на вебсайті, перш ніж почати співпрацю з магазином води.

Онлайн система управління водними ресурсами проста у навігації, а функції схожі на ті, що є в інших онлайн-магазинах.

Водні товари згруповані за категоріями, щоб полегшити споживачам пошук того, що вони шукають.

Кожен продукт … Читати далі

Проект Система Управління Страхуванням створено на основі Python, Django та бази даних SQLite3.

Ми живемо в світі, повному небезпек і непередбачуваних подій.

Внаслідок цього, ми завжди потребуємо страхового полісу для забезпечення яскравішого майбутнього.

Отже, багато людей прагнуть придбати страхове покриття.

Саме тому система управління страховкою повинна бути завжди доступною для керування всіма даними наших клієнтів.

Щоб почати створювати Проект Системи Управління Страхуванням у Python Django, переконайтеся, що у вас встановлено PyCharm Professional IDE на вашому комп’ютері.

Цей Проект Системи Управління Страхуванням у Django також включає Завантаження Джерельного Коду безкоштовно, просто знайдіть код для завантаження нижче і натискайте "Завантажити … Читати далі

Оскільки Python є інтерпретованою мовою, при використанні для бекенд-розробки, наприклад, у комбінації Python + Django, порівняно з Java + Spring, час відгуку буде трохи довшим. Однак, якщо код написаний правильно, різниця не є надто суттєвою. Навіть коли Django використовує багатопроцесорний режим, його здатність до одночасної обробки запитів все одно набагато слабша. У Python є кілька рішень для покращення здатностей до одночасної обробки. Наприклад, використовуючи асинхронний фреймворк FastAPI, із його асинхронними можливостями, здатність до одночасної обробки I/O-інтенсивних задач може бути значно покращена.
FastAPI є одним із найшвидших фреймворків для Python.

FastAPI як приклад

Давайте спочатку коротко ознайомимося з тим, як використовувати … Читати далі