Использование контекстных менеджеров для работы с ресурсами
Контекстные менеджеры позволяют управлять ресурсами (например, файлами, соединениями с базами данных и т.д.) более безопасным и удобным способом, гарантируя, что ресурсы будут правильно закрыты после использования.
Использование контекстных менеджеров — это простой и эффективный способ повысить надежность и читаемость вашего кода.
Разъяснивший Python
Контекстные менеджеры позволяют управлять ресурсами (например, файлами, соединениями с базами данных и т.д.) более безопасным и удобным способом, гарантируя, что ресурсы будут правильно закрыты после использования.
Использование контекстных менеджеров — это простой и эффективный способ повысить надежность и читаемость вашего кода.
Разъяснивший Python
Pandas: Введение
pandas — это библиотека для обработки и анализа данных в Python. Она часто используется для работы с табличными данными, такими как таблицы в электронных таблицах или базы данных. Основные структуры данных в pandas — это Series и DataFrame.
Series — это одномерный массив данных, похожий на список, но с возможностью индексирования, что делает его более гибким. Series можно создать из списка, словаря или массива. Индексы могут быть заданы вручную или автоматически созданы. Здесь мы создали Series с данными [10, 20, 30, 40] и индексами ['a', 'b', 'c', 'd']. Индексы позволяют легко обращаться к элементам по меткам.
DataFrame — это двумерная структура, представляющая собой таблицу, где строки и столбцы имеют метки (индексы). DataFrame можно создать из словаря списков или массивов, а также из другой структуры данных. В данном примере мы создали DataFrame с тремя столбцами: Name, Age и Salary. pandas автоматически добавил индекс для строк.
Разъяснивший Python
pandas — это библиотека для обработки и анализа данных в Python. Она часто используется для работы с табличными данными, такими как таблицы в электронных таблицах или базы данных. Основные структуры данных в pandas — это Series и DataFrame.
Series — это одномерный массив данных, похожий на список, но с возможностью индексирования, что делает его более гибким. Series можно создать из списка, словаря или массива. Индексы могут быть заданы вручную или автоматически созданы. Здесь мы создали Series с данными [10, 20, 30, 40] и индексами ['a', 'b', 'c', 'd']. Индексы позволяют легко обращаться к элементам по меткам.
DataFrame — это двумерная структура, представляющая собой таблицу, где строки и столбцы имеют метки (индексы). DataFrame можно создать из словаря списков или массивов, а также из другой структуры данных. В данном примере мы создали DataFrame с тремя столбцами: Name, Age и Salary. pandas автоматически добавил индекс для строк.
Разъяснивший Python
Использование SQLAlchemy для упрощенного взаимодействия с базами данных
SQLAlchemy — это популярная библиотека для работы с базами данных в Python. Она обеспечивает удобный интерфейс для выполнения операций с базами данных, используя как SQL-запросы, так и ORM (Object-Relational Mapping).
Таким образом, использование SQLAlchemy может значительно упростить вашу работу с базами данных в Python!
Разъяснивший Python
SQLAlchemy — это популярная библиотека для работы с базами данных в Python. Она обеспечивает удобный интерфейс для выполнения операций с базами данных, используя как SQL-запросы, так и ORM (Object-Relational Mapping).
Таким образом, использование SQLAlchemy может значительно упростить вашу работу с базами данных в Python!
Разъяснивший Python
👍2
Использование контекстного менеджера для безопасного выполнения операций с базой данных
Когда вы работаете с базой данных напрямую через модули, такие как sqlite3, важно правильно закрывать соединения и обрабатывать ошибки. Использование контекстного менеджера для работы с базой данных гарантирует, что соединение закроется корректно, даже если возникнет ошибка.м
Этот лайфхак особенно полезен при написании небольших приложений или скриптов, которые работают с базами данных!
Разъяснивший Python
Когда вы работаете с базой данных напрямую через модули, такие как sqlite3, важно правильно закрывать соединения и обрабатывать ошибки. Использование контекстного менеджера для работы с базой данных гарантирует, что соединение закроется корректно, даже если возникнет ошибка.м
Этот лайфхак особенно полезен при написании небольших приложений или скриптов, которые работают с базами данных!
Разъяснивший Python
❤1
Использование executemany для массовых вставок данных
При работе с базами данных часто возникает необходимость вставить большое количество данных за один раз. Вместо того чтобы вызывать execute для каждой строки, можно использовать метод executemany, который позволит вставить несколько записей в одну операцию, что значительно ускорит процесс.
Использование executemany — это простой, но мощный способ ускорить взаимодействие с базой данных при работе с множеством записей!
Разъяснивший Python
При работе с базами данных часто возникает необходимость вставить большое количество данных за один раз. Вместо того чтобы вызывать execute для каждой строки, можно использовать метод executemany, который позволит вставить несколько записей в одну операцию, что значительно ускорит процесс.
Использование executemany — это простой, но мощный способ ускорить взаимодействие с базой данных при работе с множеством записей!
Разъяснивший Python
👎1
Логирование
Модуль logging в Python — это набор функций и классов, которые позволяют регистрировать события, происходящие во время работы кода. Модуль входит в стандартную библиотеку.
Пример использования:
Для модуля используем стандартные методы логирования сообщений:
debug() — отображается подробная информация, обычно представляющая интерес только при диагностике проблем в приложении.
info() — отображается общая информация о приложении.
warning() — отображается информация, указывающая на то, что произошло нечто непредвиденное или существует вероятность возникновения проблем в будущем.
error() — показывает ошибку или невозможность выполнения некоторой задачи или функций (регистрация ошибок для отслеживания ошибок базы данных или сбоев HTTP-запросов).
critical() — ошибки, которые являются очень серьезными и требуют срочного решения.
Разъяснивший Python
Модуль logging в Python — это набор функций и классов, которые позволяют регистрировать события, происходящие во время работы кода. Модуль входит в стандартную библиотеку.
Пример использования:
import logging
logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.INFO)
Для модуля используем стандартные методы логирования сообщений:
debug() — отображается подробная информация, обычно представляющая интерес только при диагностике проблем в приложении.
info() — отображается общая информация о приложении.
warning() — отображается информация, указывающая на то, что произошло нечто непредвиденное или существует вероятность возникновения проблем в будущем.
error() — показывает ошибку или невозможность выполнения некоторой задачи или функций (регистрация ошибок для отслеживания ошибок базы данных или сбоев HTTP-запросов).
critical() — ошибки, которые являются очень серьезными и требуют срочного решения.
Разъяснивший Python
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Полезные библиотеки Python
Supervision — крутой Python инструмент компьютерного зрения для трекинга объектов.
Установка:
Пример определения объектов:
Документация:
https://roboflow.github.io/supervision/
GitHub/Инструкция
Разъяснивший Python
Supervision — крутой Python инструмент компьютерного зрения для трекинга объектов.
Установка:
$ pip install supervision[desktop]
Пример определения объектов:
import supervision as sv
model = YOLO('yolov8s.pt')
result = model(IMAGE)[0]
detections = sv.Detections.from_ultralytics(result)
len(detections)
5
Документация:
https://roboflow.github.io/supervision/
GitHub/Инструкция
Разъяснивший Python
🔥2👍1
Использование контекстного менеджера для автоматического управления соединением с базой данных
Часто при работе с базами данных требуется правильно открывать и закрывать соединения. Использование контекстного менеджера с конструкцией with позволяет автоматически закрывать соединение после завершения операций, даже если произошла ошибка.
Этот лайфхак помогает гарантировать, что соединение всегда корректно закрывается, улучшая безопасность и надежность кода.
Разъяснивший Python
Часто при работе с базами данных требуется правильно открывать и закрывать соединения. Использование контекстного менеджера с конструкцией with позволяет автоматически закрывать соединение после завершения операций, даже если произошла ошибка.
Этот лайфхак помогает гарантировать, что соединение всегда корректно закрывается, улучшая безопасность и надежность кода.
Разъяснивший Python
reversed()
В Python встроенная функция
Разъяснивший Python
В Python встроенная функция
reversed() возвращает итератор, который перебирает элементы последовательности в обратном порядке. Это удобно для работы с последовательностями, когда нужен обратный порядок.Разъяснивший Python
Использование пакетной обработки запросов (batch processing) для ускорения вставки данных в базу
При работе с базами данных, когда нужно вставить много данных, использование циклов с выполнением одиночных запросов может сильно замедлить процесс. Вместо этого можно воспользоваться функцией пакетной вставки данных с помощью метода executemany.
Использование пакетной обработки помогает существенно повысить производительность работы с базой данных, экономя время и ресурсы.
Разъяснивший Python
При работе с базами данных, когда нужно вставить много данных, использование циклов с выполнением одиночных запросов может сильно замедлить процесс. Вместо этого можно воспользоваться функцией пакетной вставки данных с помощью метода executemany.
Использование пакетной обработки помогает существенно повысить производительность работы с базой данных, экономя время и ресурсы.
Разъяснивший Python
💩1
collections.defaultdict
В Python класс
Разъяснивший Python
В Python класс
collections.defaultdict автоматически создаёт значения для отсутствующих ключей. Это удобно для работы со словарями, где нужно избегать ошибок при доступе к несуществующим ключам.Разъяснивший Python
Использование транзакций для повышения надежности и эффективности работы с базой данных
Когда вы выполняете несколько операций с базой данных, важно, чтобы они все завершились успешно или все отменились в случае ошибки. Это можно сделать с помощью транзакций.
Этот подход помогает сделать работу с базой данных более надежной и устойчивой к ошибкам.
Разъяснивший Python
Когда вы выполняете несколько операций с базой данных, важно, чтобы они все завершились успешно или все отменились в случае ошибки. Это можно сделать с помощью транзакций.
Этот подход помогает сделать работу с базой данных более надежной и устойчивой к ошибкам.
Разъяснивший Python
str.startswith() и str.endswith()
В Python методы
Разъяснивший Python
В Python методы
str.startswith() и str.endswith() проверяют, начинается или заканчивается строка на указанную подстроку. Это удобно для работы с текстом, например, валидации данных.Разъяснивший Python
Использование ORM SQLAlchemy для работы с базами данных вместо "чистого" SQL
SQLAlchemy позволяет вам взаимодействовать с базами данных на уровне объектов Python, что упрощает работу и делает код более читабельным и безопасным.
SQLAlchemy делает работу с базами данных более интуитивной и удобной, что помогает избежать многих ошибок и ускорить разработку.
Разъяснивший Python
SQLAlchemy позволяет вам взаимодействовать с базами данных на уровне объектов Python, что упрощает работу и делает код более читабельным и безопасным.
SQLAlchemy делает работу с базами данных более интуитивной и удобной, что помогает избежать многих ошибок и ускорить разработку.
Разъяснивший Python
Использование контекстного менеджера with с соединениями и курсорами в SQLite
Часто при работе с базами данных, особенно с SQLite, нужно вручную открывать и закрывать соединения и курсоры. Использование контекстного менеджера with помогает автоматизировать это и делает код чище.
Разъяснивший Python
Часто при работе с базами данных, особенно с SQLite, нужно вручную открывать и закрывать соединения и курсоры. Использование контекстного менеджера with помогает автоматизировать это и делает код чище.
Разъяснивший Python
🥰1
Pandas: Основные операции с DataFrame
Фильтрация позволяет выбрать строки, которые соответствуют определенным условиям. В этом примере мы создали новый DataFrame, содержащий только те строки, в которых значение столбца Age больше 30.
Ты можешь легко добавлять новые столбцы и удалять ненужные. axis=1 указывает, что мы работаем со столбцами. Параметр inplace=True позволяет сразу сохранить изменения в DataFrame.
Разъяснивший Python
Фильтрация позволяет выбрать строки, которые соответствуют определенным условиям. В этом примере мы создали новый DataFrame, содержащий только те строки, в которых значение столбца Age больше 30.
Ты можешь легко добавлять новые столбцы и удалять ненужные. axis=1 указывает, что мы работаем со столбцами. Параметр inplace=True позволяет сразу сохранить изменения в DataFrame.
Разъяснивший Python
round()
В Python функция
Разъяснивший Python
В Python функция
round() округляет число до заданного количества знаков после запятой. Это полезно для форматирования чисел и работы с математическими расчётами.Разъяснивший Python
👍1👎1
Использование транзакций для безопасного обновления базы данных
Когда выполняются несколько операций с базой данных, важно убедиться, что все изменения применяются только если каждая операция прошла успешно. В этом случае на помощь приходят транзакции, которые позволяют группировать операции и откатывать изменения, если произошла ошибка.
Транзакции особенно важны в критичных системах, где любое некорректное изменение может привести к потерям данных.
Разъяснивший Python
Когда выполняются несколько операций с базой данных, важно убедиться, что все изменения применяются только если каждая операция прошла успешно. В этом случае на помощь приходят транзакции, которые позволяют группировать операции и откатывать изменения, если произошла ошибка.
Транзакции особенно важны в критичных системах, где любое некорректное изменение может привести к потерям данных.
Разъяснивший Python
Полезные библиотеки Python
pdf-extract-api — крутой Python инструмент для конвертации любого изображения или PDF документа в текст Markdown или структурированный документ JSON с очень высокой точностью, включая табличные данные, числа или математические формулы.
API создан с помощью FastAPI и использует Celery для асинхронной обработки задач. Redis используется для кэширования результатов OCR.
GitHub/Инструкция
Разъяснивший Python
pdf-extract-api — крутой Python инструмент для конвертации любого изображения или PDF документа в текст Markdown или структурированный документ JSON с очень высокой точностью, включая табличные данные, числа или математические формулы.
API создан с помощью FastAPI и использует Celery для асинхронной обработки задач. Redis используется для кэширования результатов OCR.
GitHub/Инструкция
Разъяснивший Python
Полезные библиотеки Python
Psudohash — инструмент для генерации разнообразных паролей на основе ключевых слов.
Упрощает процесс создания сложных паролей, автоматизируя их модификацию через различные паттерны, такие как замена букв символами (например, «a» на @), применение чередования регистра букв, а также добавление специальных символов или цифр.
Psudohash будет особенно полезен для пентестеров для формирования списков паролей, предназначенных для проверки систем на устойчивость к brute-force атакам и взлому хешей.
GitHub/Инструкция
Разъяснивший Python
Psudohash — инструмент для генерации разнообразных паролей на основе ключевых слов.
Упрощает процесс создания сложных паролей, автоматизируя их модификацию через различные паттерны, такие как замена букв символами (например, «a» на @), применение чередования регистра букв, а также добавление специальных символов или цифр.
Psudohash будет особенно полезен для пентестеров для формирования списков паролей, предназначенных для проверки систем на устойчивость к brute-force атакам и взлому хешей.
GitHub/Инструкция
Разъяснивший Python
math.ceil() и math.floor()
В Python функции
Разъяснивший Python
В Python функции
math.ceil() и math.floor() из модуля math используются для округления чисел вверх или вниз до ближайшего целого значения. Это полезно для контроля направления округления.Разъяснивший Python