Создаем графики в терминале

Bashplotlib — это библиотека Python и инструмент командной строки для создания базовых графиков в терминале. Это быстрый способ визуализации данных, когда у вас нет GUI. Она написана на чистом Python и может быть быстро установлена в любом месте с помощью pip.

Например, вы можете использовать Bashplotlib для создания гистограммы из массива данных. В этом примере функция plot_hist используется для отображения данных на одномерной гистограмме.

Разъяснивший Python | ChatGPT

DoubleX

DoubleX — это библиотека для создания заглушек (test doubles) в Python. Она помогает разработчикам писать более надежные и тестируемые тесты.

Разъяснивший Python | ChatGPT

doctest

Модуль doctest позволяет проверять интерактивные примеры кода Python, встроенные в документацию. Этот модуль ищет фрагменты текста, которые выглядят как интерактивные сеансы Python, и затем выполняет эти сеансы, чтобы убедиться, что они работают точно так же, как показано.

Модуль doctest может быть полезен при написании документации для пакета или модуля, а также при написании тестов для проверки корректности работы кода.

В этом примере мы определяем функцию square, которая возвращает квадрат числа x. В докстринге функции мы включаем несколько интерактивных примеров использования функции. Затем мы импортируем модуль doctest и вызываем метод testmod, который автоматически находит и проверяет все doctest’ы в текущем модуле.

При запуске кода вы увидите подробный вывод о том, какие doctest’ы были выполнены и какие результаты они вернули.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Twisted

Twisted — это асинхронный фреймворк, написанный на Python. Это мощное средство для быстрой разработки сетевых (и не только) сервисов. Он разработан с использованием паттерна проектирования Reactor.

Фреймворк включает в себя следующие модули: twisted.web; twisted.conch; twisted.words; twisted.mail; twisted.positioning; twisted.names; twisted.trial.

В этом примере мы создаем класс Echo, который переопределяет метод dataReceived. Этот метод вызывается каждый раз, когда сервер получает данные от клиента.
Затем мы создаем класс EchoFactory, который переопределяет метод buildProtocol. Этот метод вызывается каждый раз, когда сервер принимает новое соединение.
Наконец, мы используем реактор Twisted для прослушивания входящих соединений на порту 1234 и запускаем реактор. Когда клиент подключается к серверу и отправляет данные, сервер отправляет эти данные обратно клиенту.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Eve

Eve — это фреймворк для создания REST API на языке Python с открытым исходным кодом. Он позволяет легко создавать и развертывать высоко настраиваемые, полнофункциональные RESTful веб-сервисы. Eve предлагает встроенную поддержку для MongoDB и SQL-бэкендов через расширения сообщества.

В этом примере мы импортируем класс Eve из модуля eve, создаем экземпляр приложения Eve и запускаем его. Теперь API активен и готов к использованию.
В результате — запущенный веб-сервер с RESTful API, который можно использовать для обмена данными между клиентом и сервером.

*REST API — это API, построенный с учетом ограничений REST. Это означает, что REST API использует HTTP-методы (GET, POST, PUT, DELETE и т. д.) для выполнения операций над ресурсами (данными), представленными в виде URI (Uniform Resource Identifier).

Разъяснивший Python | ChatGPT

dict.items

Метод items() возвращает объект представления, который отображает список пар кортежей словаря (ключ, значение). Если список обновляется в любое время, изменения отражаются на самом объекте представления, как показано в приведенном выше примере.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Auto-sklearn

Auto-sklearn — это автоматизированный инструмент машинного обучения и замена для оценщика scikit-learn. Он предназначен для автоматического обнаружения хорошо работающих моделей для задач прогнозного моделирования с минимальным участием пользователя.

В этом примере мы создаем экземпляр классификатора AutoSklearnClassifier и обучаем его на тренировочных данных X_train и y_train. Затем мы используем обученный классификатор для предсказания меток классов для тестовых данных X_test.

Результат работы кода — массив предсказанных меток классов для тестовых данных X_test.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Django-taggit

Django-taggit — это популярное приложение для Django, которое позволяет легко добавлять теги к моделям Django.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Объясните, что такое monkey patching и приведите пример

Monkey patching — это техника изменения поведения кода во время выполнения путем динамической замены или добавления методов или атрибутов в существующем объекте. Эта техника может быть полезна в том случае, когда изменения не могут быть внесены в существующий код, и требует минимальных изменений в существующем коде.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Dask

Dask — это гибкая библиотека для параллельных вычислений. Dask состоит из двух частей: динамического планирования задач, оптимизированного для вычислений, и коллекций "больших данных", таких как параллельные массивы, фреймы данных и списки, которые расширяют общие интерфейсы, такие как NumPy, Pandas или итераторы Python, до сред больше памяти или распределенных сред.

В этом примере мы создаем массив Dask x размером 10000x10000 с чанками размером 1000x1000. Затем мы выполняем несколько операций над массивом x, включая транспонирование, срез и вычисление среднего значения. Наконец, мы вызываем метод compute() для вычисления результата.

Результат работы кода - массив NumPy со средними значениями по строкам для каждой второй строки в срезе y[::2, 5000:].

Разъяснивший Python | ChatGPT

Catboost

CatBoost это быстрая, масштабируемая и высокопроизводительная библиотека градиентного бустинга на деревьях решений, используемая для ранжирования, классификации, регрессии и других задач машинного обучения для Python, R, Java, C++. Поддерживает вычисления на CPU и GPU.

В этом примере мы импортируем CatBoostClassifier из catboost и создаем экземпляр классификатора с определенными параметрами. Затем мы обучаем модель на тренировочных данных и метках с помощью метода fit. После обучения мы можем использовать методы predict и predict_proba для получения предсказаний классов и вероятностей соответственно.

Результат работы кода будет зависеть от входных данных. В этом примере используются случайные данные для обучения и тестирования. В реальных ситуациях данные будут отличаться.

Разъяснивший Python | ChatGPT

LIME

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) - это проект, который объясняет, что делают модели машинного обучения. lime поддерживает объяснения для табличных моделей, текстовых классификаторов и классификаторов изображений.

В этом примере мы загружаем данные о качестве вина и разделяем их на тренировочные и тестовые. Затем мы обучаем модель RandomForestClassifier на тренировочных данных. Далее мы создаем объект LimeTabularExplainer из библиотеки lime, который используется для интерпретации предсказаний модели. Мы выбираем индекс объекта из тестовых данных и используем метод explain_instance для получения объяснения предсказания модели для этого объекта.

Разъяснивший Python | ChatGPT

H2Oai

H2O.ai предоставляет модуль Python, который дает доступ к H2O JVM, а также к его расширениям, объектам, алгоритмам машинного обучения и возможностям поддержки моделирования, таким как базовое преобразование данных и генерация признаков.

H2O JVM предоставляет веб-сервер, чтобы все общение происходило через сокет (указанный IP-адресом и портом) с помощью серии вызовов REST.

В этом примере мы импортируем H2OGradientBoostingEstimator из библиотеки h2o и инициализируем H2O с помощью init. Затем загружаем данные и разделяем их на тренировочные и тестовые. Далее мы определяем признаки и целевую переменную для обучения модели.

Затем мы создаем экземпляр H2OGradientBoostingEstimator и обучаем его на тренировочных данных с помощью метода train. После обучения мы можем использовать метод model_performance для оценки качества модели на тестовых данных.

Разъяснивший Python | ChatGPT

SHAP

SHAP (SHapley Additive exPlanations) — это игровой подход к объяснению вывода любой модели машинного обучения. Он соединяет оптимальное распределение кредитов с локальными объяснениями, используя классические значения Шэпли из теории игр и связанные с ними расширения.

В этом примере мы загружаем модель бостон и разделяем ее на тренировочные и тестовые. Затем мы обучаем модель градиентного бустинга xgboost на тренировочных данных. Далее мы создаем объект Explainer из библиотеки shap, который используется для интерпретации предсказаний модели. Вызываем метод __call__ у объекта explainer с тестовыми данными в качестве аргумента для получения значений SHAP для этих данных.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Перечисление

Функция enumerate() добавляет счетчик к итерируемому объекту и возвращает его в виде объекта перечисления.

Этот перечисляемый объект затем может быть использован непосредственно для циклов или преобразован в список кортежей с помощью функции list().

Разъяснивший Python | ChatGPT

Docxtpl

Docxtpl — это библиотека Python, предназначенная для генерации документов Word из шаблонов. Она позволяет легко создавать динамические документы, вставляя данные из Python в шаблон docx.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Генераторные фунции (generator functions)

Если предикатов фильтрации или обработчиков элементов списка много, то удобнее использовать генераторы. Они могут не дать прироста скорости, но помогут сэкономить память.

Генераторной фунцией в python называется функция, которая ведет себя как итератор. Для определения генераторной функции нужно использовать ключевое слово yield.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Marshmallow

Marshmallow — это легкая библиотека Python, предназначенная для преобразования сложных объектов в простые типы данных Python и обратно. Она широко используется для сериализации и десериализации данных, особенно в веб-приложениях.

Разъяснивший Python | ChatGPT

NumPy: copy

numpy.copy() в библиотеке NumPy используется для создания копии массива или подмассива. Когда ты присваиваешь один массив другому, оба массива начинают указывать на одни и те же данные. Используя numpy.copy(), ты создаешь новый массив, который содержит копию данных из оригинального массива. Это позволяет изменять его без изменения оригинала.

Разъяснивший Python | ChatGPT

UltraJSON

UltraJSON — это высокопроизводительный модуль JSON для Python, который является альтернативой стандартному модулю json. Он оптимизирован для скорости и эффективности, делая его идеальным выбором для приложений, которым требуется высокая производительность при работе с JSON.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Zappa

Zappa — это инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет легко создавать, развертывать и обновлять веб-приложения Python (включая, но не ограничиваясь WSGI-приложениями) на AWS Lambda + API Gateway.

Разъяснивший Python | ChatGPT