Разъяснивший Python – Telegram
Разъяснивший Python
7.63K subscribers
2.83K photos
40 videos
30 files
2.72K links
Твой проводник в омут Python'а

Ссылка: @Portal_v_IT

Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc

Канал на бирже: https://telega.in/c/python_pssss
Download Telegram
MetaDetective — мощный и в тоже время простой инструмент парсинга, анализирующий метаданные файлов и извлекающий из них важную информацию (имена создателей документов, имена пользователей, внесшие изменения и т. д.).

Установка:
$ git clone https://github.com/franckferman/MetaDetective.git
$ cd MetaDetective


Использование:
$ python3 MetaDetective.py -h


Разъяснивший Python
Полезные библиотеки Python

Vulture
— простая в использовании утилита, которая находит неиспользуемый код в программах Python, что полезно для очистки и поиска ошибок.

Использование
$ vulture mynoscript.py  # or
$ python3 -m vulture mynoscript.py
$ vulture mynoscript.py mypackage/
$ vulture mynoscript.py --min-confidence 100 # Only report
100% dead code.

GitHub/Инструкция

Разъяснивший Python
👍1
Requests для генерации HTTP-запросов

Библиотека упрощает генерацию HTTP-запросов к другим сервисам, помогает писать их очень просто и быстро.

Код получается лаконичным, а запрос легко настроить и отправить. Поддерживает множество функций и написана понятным языком.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python
👍1
Rich для форматирования текста в консоли

Библиотека позволяет форматировать текст, который Python выводит в консоль. Словосочетание Rich Text означает «отформатированный», «украшенный» текст.

Можно сделать разноцветными сообщения в консоли, изменить в них начертание шрифта, выводить таблицы, пользоваться эмодзи. Это удобно, если нужны понятные и наглядные логи.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python
Pympler для мониторинга и анализа памяти

Библиотека мониторит и анализирует память, которая используется при исполнении кода программ на Python. Инструмент находит ее избыточное потребление, утечки и другие баги.

С помощью Pympler можно узнать все о размере и длительности процессов приложения на Python за время работы.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python
👍1
Мониторинг и управление энергопотреблением с помощью Python

Этот лайфхак поможет вам создать простой инструмент на Python для мониторинга и управления энергопотреблением вашего устройства. Мы будем использовать библиотеку psutil, чтобы отслеживать использование ресурсов системы и реализовать автоматическое уменьшение приоритета процессов в зависимости от уровня потребления энергии.

Создание простого инструмента для мониторинга и управления энергопотреблением — это полезный способ оптимизации работы вашего устройства. Вы можете расширить функциональность, добавив графический интерфейс или уведомления о текущем состоянии энергопотребления.

Разъяснивший Python
💩2
Black для проверки код-стайла

Разработчики должны придерживаться код-стайла, чтобы легче понимать код друг друга. Соглашение об оформлении кода на Python называется PEP8.

Писать рекомендуется в соответствии с ним, но проверять оформление вручную может быть долго и неудобно, а библиотека black проводит такие проверки автоматически. Это автоформатер: он исправляет нарушения код-стайла и делает код более чистым.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python
Используем select_related и prefetch_related

Если вам нужно получить связанные объекты (например, связанные модели ForeignKey или ManyToManyField), вы можете уменьшить количество запросов с помощью select_related и prefetch_related.

Использование этих методов позволяет оптимизировать запросы, снижая их количество и ускоряя загрузку страницы.

Разъяснивший Python
Dora для очистки и разведочного анализа данных

Dora — это библиотека для очистки и разведочного анализа данных, которая значительно упрощает решение задач Data Science.

С ее помощью можно преобразовывать категориальные данные в порядковые, менять и удалять столбцы, выделять, извлекать и визуализировать признаки и решать много других задач.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python
Datacleaner для автоматической очистки и подготовки данных к анализу

Библиотека позволяет удалять строки без указанного значения, кодировать нечисловые переменные, работать с фреймами Pandas и решать множество других задач.

Datacleaner проста в использовании, так что подойдет и начинающим пользователям.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python
functools для более мощных функций

Библиотека содержит множество методов и декораторов, которые вы можете обернуть существующими, чтобы добавить дополнительные функции.

Одним из них является partial, который можно использовать для клонирования функций, сохраняя при этом некоторые из их аргументов с пользовательскими значениями

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python
👍1
Поздравляем всех с Наступающим Новым годом ❄️

Спасибо, что остаетесь с нами все это время. Мы стараемся нашей большей редакцией отбирать для вас свежий и полезный контент!

Желаю вам всего самого наилучшего и побольше знаний. Но а если вы забыли про подарочек, то наша подборочка всегда актуальна — AliExpress Программиста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Быстрая реализация маршрутов в Flask с динамическими URL-частями

Flask позволяет легко создавать маршруты с динамическими частями URL, чтобы обрабатывать параметры прямо из адресной строки.

Разъяснивший Python
👍1
glob для удобной работы с файлами

Для пользователей, которым нравится сопоставление шаблонов в стиле Unix, библиотека glob должна чувствовать себя как дома.

glob содержит все необходимые функции для работы с несколькими файлами одновременно без головной боли.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python
👍1
pathlib для работы с системными путями

Модуль Python os, мягко говоря, отстой… К счастью, разработчики ядра Python услышали крики миллионов и представили библиотеку pathlib в Python 3.4. Она обеспечивает удобный объектно-ориентированный подход к системным путям.

Она также очень старается решить все проблемы, связанные с системой путей Windows

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python
👍2
sqlite3 для специалистов по данным и инженеров

К радости специалистов по данным и инженеров, Python поставляется со встроенной поддержкой баз данных и SQL через библиотеку sqlite3.

Просто подключитесь к любой базе данных (или создайте её) с помощью объекта подключения и запускайте SQL-запросы.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python
👍1
Валидация параметров с помощью декораторов

Вы можете расширить этот подход, добавив валидацию параметров. Например, если пользователь запрашивает пост, которого нет, можно вернуть сообщение об ошибке.

Разъяснивший Python
👍2
pickle для быстрого и эффективного хранения

Точно так же, как размеры наборов данных становятся всё больше и больше, растут и наши потребности в их более быстром и эффективном хранении. Одной из альтернатив плоским CSV-файлам, которые поставляются с вашей установкой Python, является формат файла pickle.

На самом деле он примерно в 80 раз быстрее CSV при вводе-выводе и занимает меньше памяти.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python
👍2
Антипаттерн недели: Использование вложенных циклов для обработки больших данных

Вложенные циклы при обработке больших объёмов данных значительно снижают производительность, особенно если внутри вложенного цикла выполняются сложные операции. Это приводит к избыточному времени выполнения программы.

Используйте встроенные функции и методы, такие как zip, enumerate или библиотеку numpy, чтобы сократить количество циклов.

Разъяснивший Python
👍2
logging для расширенных операций с файлами

Модуль позволяет регистрировать сообщения с различными приоритетами и временными метками в пользовательском формате.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python
Антипаттерн недели: Неоптимальная фильтрация данных через циклы

Использование обычных циклов для фильтрации данных в списках или других коллекциях может быть неэффективным и затрудняет читаемость кода. Это особенно актуально, когда в Python уже есть встроенные средства для таких задач.

Используйте встроенные функции, такие как filter() или list comprehension, чтобы сделать код более читаемым и производительным.

Разъяснивший Python
👍32