statistics.median_low

Функция statistics.median low из модуля statistics вычисляет низкую медиану последовательности чисел. Низкая медиана используется в случае, когда список имеет нечетное количество элементов, и возвращает значение, которое находится в “нижней” половине списка, то есть среди наименьших значений. В данном случае список data содержит нечетное количество элементов, и низкая медиана будет равна 5, так как это наименьшее значение в “нижней” половине списка.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Декоратор для кэширования результатов функций с учетом аргументов

Иногда необходимо кэшировать результаты функции для повышения производительности, особенно если функция выполняет тяжелые вычисления или обращения к внешним ресурсам.

Данный декоратор кэширует результаты функции в зависимости от переданных аргументов, что делает его гибким и эффективным.

Разъяснивший Python | ChatGPT

list.insert

Метод insert() используется для вставки элемента в список на указанную позицию. Он позволяет добавить элемент в любое место списка, сдвигая текущие элементы вправо, чтобы освободить место для нового элемента.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Извлечение текста между двумя подстроками

Иногда возникает задача извлечь часть текста, который находится между двумя подстроками. Этот лайфхак позволит сделать это быстро и просто с использованием метода str.split().

Этот метод позволяет быстро и просто извлекать текст между двумя подстроками без необходимости использовать сложные регулярные выражения, что делает его полезным инструментом для обработки текста.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Отображение графиков Matplotlib

%matplotlib inline — это самая популярная магическая команда. Она позволяет отображать в блокнотах графики Matplotlib. Эта команда активирует интерактивную поддержку Matplotlib для блокнота Jupyter.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Преобразование строки в "человеко-понятный" URL (слаг)

Когда вы создаете URL для веб-страниц или блогов, часто нужно конвертировать текст в "человеко-понятный" формат, удаляя специальные символы, пробелы и заменяя их дефисами. Это можно сделать с помощью простых операций на строках и регулярных выражений.

Этот метод позволяет легко и быстро преобразовывать текст в слаг, подходящий для использования в URL, что делает его важным инструментом для разработки и создания контента.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование функции functools.lru_cache для кэширования результатов

Когда вы работаете с функциями, которые вызываются многократно с одними и теми же аргументами, можно ускорить выполнение программы, кэшируя результаты этих функций. Это особенно полезно для функций с тяжелыми вычислениями или обращением к внешним ресурсам.

Использование functools.lru_cache позволяет существенно увеличить производительность программ, особенно когда речь идет о повторных вызовах с одинаковыми параметрами, что делает этот инструмент полезным для оптимизации кода.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Модификация байт-кода функции в Python с использованием модуля byteplay3

Продвинутые программисты могут использовать модификацию байт-кода для изменения поведения функции на низком уровне.

Это позволяет создавать динамические изменения в функции без её переписывания на уровне исходного кода. В Python можно использовать модуль byteplay3 для работы с байт-кодом.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python | ChatGPT

Безопасное извлечение вложенных значений из JSON с помощью dict.get

Когда вы работаете с JSON или вложенными словарями в Python, бывает полезно проверять наличие ключей перед тем, как получить их значение, чтобы избежать ошибок. Метод dict.get() позволяет безопасно извлекать значения, даже если ключ отсутствует.

Этот метод позволяет безопасно извлекать данные из вложенных структур, избегая распространенных ошибок и упрощая код при работе со сложными JSON или словарями.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Автоматическое удаление временных файлов с помощью контекстного менеджера

При работе с временными файлами или файлами, которые нужны только во время выполнения программы, бывает полезно гарантировать их удаление после использования, чтобы не засорять файловую систему. Это можно сделать с помощью контекстного менеджера.

Этот метод позволяет удобно управлять временными файлами, гарантируя их удаление после использования, что помогает поддерживать чистоту и порядок в файловой системе.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Управление временем выполнения функций с помощью тайм-аутов в Python

Иногда требуется ограничить время выполнения функции, чтобы предотвратить зависание или длительное выполнение задачи.

В Python можно использовать модуль signal для установки тайм-аутов на выполнение кода.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Быстрое объединение множества CSV файлов в один

DataFrame
Если у вас есть множество CSV файлов в одной директории, и вам нужно объединить их в один DataFrame для дальнейшего анализа, вы можете сделать это быстро с использованием библиотеки pandas и метода glob.

Этот метод позволяет значительно упростить и ускорить процесс объединения данных, особенно если у вас много файлов, и делает последующий анализ гораздо удобнее.

Разъяснивший Python | ChatGPT

isatty()

isatty() используется для проверки, подключен ли объект файла к интерактивному терминалу. Интерактивный терминал — это терминал, который позволяет пользователю вводить команды и получать непосредственный отклик. Это часто включает в себя консольное окно или оболочку.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование генераторов для создания бесконечных последовательностей в Python

Генераторы в Python позволяют создавать ленивые последовательности, которые вычисляются по мере необходимости.

Это мощный инструмент для работы с большими или даже бесконечными данными, поскольку генераторы экономят память и ресурсы. Один из интересных и необычных способов использования генераторов — создание бесконечных последовательностей.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Измерение времени выполнения кода с использованием контекстного менеджера

Когда вы оптимизируете свой код, важно знать, сколько времени занимает выполнение различных его частей. Вместо того чтобы вручную замерять время начала и окончания, вы можете использовать контекстный менеджер для автоматизации этого процесса.

Этот метод помогает автоматизировать замеры времени, делая код чище и удобнее для анализа производительности.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Использование модуля os.path и pathlib для удобной работы с путями

Когда вы работаете с файлами и директориями, важно уметь легко и безопасно манипулировать путями к файлам. Модули os.path и pathlib в Python предоставляют удобные методы для работы с путями, объединения их, получения имени файла и расширения, а также проверки существования файла или директории.

Использование os.path и pathlib помогает сделать код более безопасным и понятным, упрощая работу с путями и снижая вероятность ошибок, связанных с неправильным использованием путей к файлам.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Извлечение уникальных элементов из списка с сохранением порядка

Обычно, когда нужно получить уникальные элементы из списка, используют set. Однако это нарушает порядок элементов.

Чтобы извлечь уникальные элементы, сохраняя их порядок, можно использовать следующую технику:

Используем список для обхода элементов и set, чтобы отслеживать уже встреченные элементы, избегая их дублирования.

Используем однострочный list comprehension с условием, которое добавляет элемент в результирующий список только если он ещё не был добавлен.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Быстрое получение основных статистических характеристик с использованием statistics или pandas

Если вам нужно получить основные статистические показатели (среднее, медиану, стандартное отклонение и т.д.) для набора данных, Python предлагает удобные инструменты для этого. Вы можете использовать модуль statistics для работы с небольшими наборами данных или pandas для анализа больших данных в DataFrame.

Использование statistics и pandas помогает упростить анализ данных и быстро получить необходимую информацию о числовом наборе, будь то список чисел или целый столбец данных в таблице.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Деструкторы

Деструкторы используются для освобождения ресурсов, занятых объектом, перед уничтожением самого объекта.
Деструктор определяется методом __del__() в классе и вызывается, когда счетчик ссылок на объект достигает нуля.

Используется в основном для закрытия файлов, подключений к БД.

Применение деструкторов ограничено в связи с наличием сборщика мусора. Их стоит использовать только когда нужно правильно освободить внешние ресурсы, например файлы.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Декоратор для измерения времени выполнения функции в Python

В Python можно легко измерять время выполнения функций с помощью декораторов. Этот подход удобен для анализа производительности и оптимизации кода.

Декоратор оборачивает функцию и измеряет время ее выполнения, выводя результат на экран. Это позволяет легко оценить производительность различных участков кода.

Декоратор time_it может использоваться для любых функций, без изменения их логики, что делает его удобным инструментом для анализа производительности.

Разъяснивший Python | ChatGPT

Humanize

Humanize — это библиотека, которая предоставляет функции для более удобочитаемого форматирования данных.

Основные возможности:
— Преобразование чисел в удобочитаемые строки.
— Форматирование дат и времени в понятные фразы типа "3 дня назад".
— Преобразование идентификаторов в удобные для чтения слоги.
— Сокращение длинных строк по словам для компактного отображения.

Humanize полезен в приложениях, где нужно отображать данные в интерфейсе:
— Веб-приложения для отображения статистики.
— Информационные табло и панели мониторинга.
— Системы аналитики для визуализации данных.
— CLI-интерфейсы для вывода данных пользователю.

Использование Humanize позволяет сделать отображение данных более естественным и понятным для человека. Это улучшает user experience приложения.

Разъяснивший Python | ChatGPT