Python Patterns

Sélectionné par Skill Harbor : un guide complet d'idiomes qui fait écrire et relire à Muse du Python comme le font les développeurs Python expérimentés. Il couvre d'abord les principes de base (la lisibilité compte, explicite plutôt qu'implicite, EAFP plutôt que vérifier-avant-d'agir), puis les annotations de types modernes, des annotations simples au duck typing par Protocol et aux génériques. La gestion d'erreurs privilégie les exceptions spécifiques et le chaînage d'exceptions plutôt que les except nus. Les gestionnaires de contexte couvrent l'instruction with et les classes personnalisées @contextmanager. Les compréhensions et générateurs viennent avec la règle pour savoir quand une compréhension est trop rusée et doit devenir une fonction. Dataclasses et NamedTuples, décorateurs de fonctions et paramétrés, threads pour le I/O-bound, multiprocessing pour le CPU-bound, et async/await pour le I/O concurrent complètent le skill, avec une arborescence src standard, un pyproject.toml préconfiguré black/ruff/mypy/pytest, et un aide-mémoire des idiomes Python. Par @affaan-m, listé ici avec crédit à son créateur. Tiré du dépôt affaan-m/ECC (MIT). Bémols honnêtes : c'est un guide, pas un linter, donc lancez vraiment black, ruff et mypy ; certains exemples supposent des fonctionnalités Python 3.9+ ou 3.10+, vérifiez votre version. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage.