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
Работа со строками: Часть 3
Для поиска подстрок ты можешь использовать несколько функций: find() — возвращает индекс первого вхождения подстроки или -1, если не найдено. replace() — заменяет одну подстроку на другую.
Разбить строку на части можно с помощью split(), который возвращает список.
Строковые методы isalpha(), isdigit(), isalnum() помогают проверить, состоит ли строка из букв, цифр или является ли она алфавитно-цифровой.
Разъяснивший Python
Для поиска подстрок ты можешь использовать несколько функций: find() — возвращает индекс первого вхождения подстроки или -1, если не найдено. replace() — заменяет одну подстроку на другую.
Разбить строку на части можно с помощью split(), который возвращает список.
Строковые методы isalpha(), isdigit(), isalnum() помогают проверить, состоит ли строка из букв, цифр или является ли она алфавитно-цифровой.
Разъяснивший Python
Использование SQLAlchemy для автоматического создания таблиц из моделей
При работе с базами данных можно упростить процесс создания и управления таблицами, используя SQLAlchemy, который автоматически создаёт таблицы на основе Python-классов (моделей).
Этот лайфхак поможет быстро развернуть и настроить структуру базы данных при разработке приложений, без необходимости ручного управления таблицами.
Разъяснивший Python
При работе с базами данных можно упростить процесс создания и управления таблицами, используя SQLAlchemy, который автоматически создаёт таблицы на основе Python-классов (моделей).
Этот лайфхак поможет быстро развернуть и настроить структуру базы данных при разработке приложений, без необходимости ручного управления таблицами.
Разъяснивший Python
👍1👎1
list.append()
В Python метод
Разъяснивший Python
В Python метод
list.append() добавляет элемент в конец списка. Это самый простой способ динамически расширять список.Разъяснивший Python
set.intersection()
В Python метод
Разъяснивший Python
В Python метод
set.intersection() возвращает пересечение множеств, то есть элементы, которые присутствуют во всех переданных множествах. Это удобно для нахождения общих данных.Разъяснивший Python
👍1
Полезные библиотеки Python
pdf2docx — Python модуль для конвертации PDF документов в docx и дальнейшего редактирования.
Установка:
Разъяснивший Python
pdf2docx — Python модуль для конвертации PDF документов в docx и дальнейшего редактирования.
Установка:
$ pip install pdf2docx
Разъяснивший Python
Использование pandas для быстрой работы с базами данных
Если вам нужно быстро анализировать данные из базы данных, библиотека pandas может значительно упростить процесс. С помощью pandas вы можете легко извлекать данные из базы данных, проводить анализ и манипуляции с ними в удобном табличном формате.
Этот лайфхак позволяет значительно ускорить процесс работы с данными в Python, особенно если вы часто работаете с большими объемами информации из базы данных!
Разъяснивший Python
Если вам нужно быстро анализировать данные из базы данных, библиотека pandas может значительно упростить процесс. С помощью pandas вы можете легко извлекать данные из базы данных, проводить анализ и манипуляции с ними в удобном табличном формате.
Этот лайфхак позволяет значительно ускорить процесс работы с данными в Python, особенно если вы часто работаете с большими объемами информации из базы данных!
Разъяснивший Python
👎3🤨1
Pandas: Агрегация и группировка данных
Группировка позволяет объединить строки по значениям в одном или нескольких столбцах и применить к ним агрегатные функции. Метод groupby создает группы по значению столбца Age и применяет функцию mean() для вычисления средней зарплаты в каждой группе.
Разъяснивший Python
Группировка позволяет объединить строки по значениям в одном или нескольких столбцах и применить к ним агрегатные функции. Метод groupby создает группы по значению столбца Age и применяет функцию mean() для вычисления средней зарплаты в каждой группе.
Разъяснивший Python
👍1
Что такое магические методы dunder
Магические методы, также известные как «dunder» (double underscore) методы в Python, это специальные методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием. Они позволяют определить, как объекты этого класса будут вести себя в различных контекстах, например, при использовании операторов Python, таких как +, -, *, / и т.д., при вызове функций и методов, при сериализации и многое другое.
Разъяснивший Python
Магические методы, также известные как «dunder» (double underscore) методы в Python, это специальные методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием. Они позволяют определить, как объекты этого класса будут вести себя в различных контекстах, например, при использовании операторов Python, таких как +, -, *, / и т.д., при вызове функций и методов, при сериализации и многое другое.
Разъяснивший Python
👍1
Как начать отладку при утечке памяти в рабочем приложении
Для отладки утечек памяти в Python можно использовать инструменты, такие как Memory Profiler или objgraph.
Запустите вашу программу с помощью команды python -m memory_profiler my_noscript.py. Будет выведен подробный отчет о том, сколько памяти используется в каждой строке программы, а также общее использование памяти и любые утечки.
Этот код создаст изображение my_list.png, на котором будут показаны все объекты, на которые ссылается my_list, а также все объекты, которые ссылается на них. Это может помочь вам понять, какие объекты держат ссылки на ваши объекты и могут вызывать утечки памяти.
Разъяснивший Python
Для отладки утечек памяти в Python можно использовать инструменты, такие как Memory Profiler или objgraph.
Запустите вашу программу с помощью команды python -m memory_profiler my_noscript.py. Будет выведен подробный отчет о том, сколько памяти используется в каждой строке программы, а также общее использование памяти и любые утечки.
Этот код создаст изображение my_list.png, на котором будут показаны все объекты, на которые ссылается my_list, а также все объекты, которые ссылается на них. Это может помочь вам понять, какие объекты держат ссылки на ваши объекты и могут вызывать утечки памяти.
Разъяснивший Python
В каких ситуациях возникает исключение NotImplementedError
Исключение NotImplementedError возникает, когда метод или функция должны быть реализованы в подклассе, но не были. Это может произойти, когда родительский класс определяет метод, но не реализует его сам, а оставляет это для подклассов. В этом случае, если подкласс не реализует метод, он будет вызывать исключение NotImplementedError. Это может быть полезно для отладки, чтобы убедиться, что все необходимые методы реализованы в подклассах. Это также может возникнуть в других ситуациях, например, если вы пытаетесь использовать неопределенную функцию или метод.
Разъяснивший Python
Исключение NotImplementedError возникает, когда метод или функция должны быть реализованы в подклассе, но не были. Это может произойти, когда родительский класс определяет метод, но не реализует его сам, а оставляет это для подклассов. В этом случае, если подкласс не реализует метод, он будет вызывать исключение NotImplementedError. Это может быть полезно для отладки, чтобы убедиться, что все необходимые методы реализованы в подклассах. Это также может возникнуть в других ситуациях, например, если вы пытаетесь использовать неопределенную функцию или метод.
Разъяснивший Python
map()
В Python функция
Разъяснивший Python
В Python функция
map() позволяет применить заданную функцию к каждому элементу итерируемого объекта, создавая новый объект с результатами. Это удобно для преобразования данных.Разъяснивший Python
functools.partial
В Python функция
Разъяснивший Python
В Python функция
functools.partial() позволяет создавать новую функцию с заранее зафиксированными значениями некоторых аргументов. Это удобно для упрощения вызовов функций с часто используемыми параметрами.Разъяснивший Python