Разъяснивший Python – Telegram
Разъяснивший Python
7.7K subscribers
2.79K photos
40 videos
30 files
2.67K 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
Базы Данных

Хранить данные нужно всем. Обычно при работе программы все хранится в оперативной памяти (ОЗУ), но при перезапуске все стирается. И для запоминания информацию записывают на жесткий диск. Это и есть База Данных.

Самая популярная База Данных - текстовый файл с записанными значениями. И правда очень удобно. Достаточно открыть файл и прочитать, что там лежит, особенно, если мы знаем какая строка сему соответствует.

Еще информацию которая меняется от программы к программе можно записать в отдельный Python файл. Так нам даже не придется его открывать.

Разъяснивший Python
👍1
Использование функции sum()

Как бы вы решили задачу получения суммы элементов списка без обхода элементов в цикле?

Это можно сделать с помощью стандартной функции sum().

Cинтакс функции sum():
start)

Параметры sum():
iterable - итерируемые типы (list ,dict, tuple, и.т.д.)
start - (необязательно) значение этого параметра прибавляется к уже готовой сумме элементов iterable. По умолчанию значение этого параметра 0.

Возвращаемое значение из sum():
sum() возвращает сумму start и элементов всех последующих элементов.

Разъяснивший Python
Методы list в Python

Во время собеседования на вакансию
python-разработчика очень часто звучат вопросы про списки и их методы.
Мы собрали для вас часть этих методов.

1. append() - добавляет элемент в конец списка.

2. clear() - удаляет все элементы из списка

3. copy() - делает поверхностную копию списка. Почему нужно пользоваться именно этим методом, а не присваиванием мы разбирали в другой статье.

4. count() - считает, сколько раз в списке встречается переданный аргумент.

Разъяснивший Python
👍1
Как использовать умное логгирование исключений с exc_info=True

Когда ловишь исключение и хочешь залоггировать стек, многие забывают важный параметр.

Итог
Добавляй exc_info=True к логгированию исключений — получишь полный стек и не потеряешь важные детали при отладке.

Разъяснивший Python
1
Переопределение стандартного поведения функций через декоратор

Иногда хочется обернуть функцию, чтобы автоматически логировать её вызов или измерять время исполнения. Это удобно делать через декоратор.

Итог
Декораторы позволяют добавлять поведение к функциям, не изменяя их напрямую. Это мощный инструмент для логирования, кэширования, авторизации и прочих нужд.

Разъяснивший Python
Нюансы работы с merge

В pandas метод merge() используется для объединения двух датафреймов по одному или нескольким ключевым столбцам, аналогично SQL-операции JOIN. В данной статье автор рассказывает, с какими нюансами ты можешь столкнуться при использовании merge.

Читать статью

Разъяснивший Python
Повтор последнего результата в Python REPL

Если работаешь в интерактивном режиме Python (REPL), тебе не обязательно каждый раз сохранять результат в переменную — предыдущий результат всегда доступен через _.

Итог:
Символ _ в интерактивной консоли Python хранит результат последнего выражения — удобно для быстрых вычислений и экспериментов без создания переменных.

Разъяснивший Python
Следишь за своей видеокартой?

Скрипт, который:
Показывает загрузку GPU
Отображает объём свободной/занятой памяти
Показывает температуру

Код:

# pip install GPUtil tabulate

import GPUtil
from tabulate import tabulate
from typing import List, Tuple

def gpu_info() -> str:
"""
Получает информацию о доступных GPU: загрузка, температура, объём памяти.
Возвращает отформатированную таблицу.
"""
gpus = GPUtil.getGPUs()
gpus_list: List[Tuple] = []

for gpu in gpus:
gpus_list.append((
gpu.id,
gpu.name,
f"{gpu.load * 100:.1f}%",
f"{gpu.memoryFree}MB",
f"{gpu.memoryUsed}MB",
f"{gpu.memoryTotal}MB",
f"{gpu.temperature}°C"
))

return tabulate(
gpus_list,
headers=["id", "name", "load", "free memory", "used memory", "total memory", "temperature"],
tablefmt="pretty"
)

if __name__ == "__main__":
print(gpu_info())


Разъяснивший Python
Удаление дубликатов, сохраняя порядок

Стандартный set() удаляет дубликаты, но не сохраняет порядок. Чтобы сохранить порядок элементов, можно использовать dict.fromkeys().

Итог
dict.fromkeys() — простой и читаемый способ удалить дубликаты из списка, сохранив порядок появления. Работает быстро и не требует сторонних библиотек.

Разъяснивший Python
👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Полезные библиотеки Python

Doc2Image — превращай документы в картинки, а тексты в визуальные идеи.

Когда обычного текста мало, а нужно показать смысл, на помощь приходит Doc2Image — нейросервис, который читает документы и генерирует по ним визуальные подсказки для Midjourney, DALL·E и других генераторов.

Как работает:
Ты загружаешь документ — он сам вычленяет суть, превращает её в понятное описание и подсказывает, какое изображение можно создать.

Поддержка как OpenAI, так и локальных моделей.
Удобный интерфейс и история всех запросов.
Работает быстро и без лишней магии — просто берёт и делает.

Идеально для дизайнеров, маркетологов, ресерчеров, презентаций и визуального контента по любой теме.

⚙️ GitHub/Инструкция

Разъяснивший Python
Детектор утечек

С помощью данного скрипта ты узнаешь, сливали ли твои имейлы или пароли. Делается это с помощью HaveIBeenPwned API. Ты вводишь email или пароль для проверки, а в ответ выводится список сайтов, где была компрометация.

Ссылка на код

Разъяснивший Python
1
Что такое logging в Python?

logging — это встроенный модуль Python для создания логов, которые помогают отлаживать и мониторить работу приложений.

Пример:

import logging

# Настройка базового уровня логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# Создание лога
logging.info("Приложение запущено")
logging.warning("Это предупреждение!")
logging.error("Произошла ошибка")


🗣 В этом примере модуль logging создаёт сообщения разного уровня важности. Логирование позволяет отслеживать работу приложений и находить проблемы в коде.


Подробнее тут

Разъяснивший Python
Проверка существования атрибута без try/except

Иногда нужно понять, есть ли у объекта нужное свойство, и не хочется использовать try/except. В этом случае поможет встроенная функция hasattr().

Итог:
Функция hasattr() позволяет лаконично проверить наличие атрибута у объекта — читаемо и без лишних конструкций.

Разъяснивший Python
Пример использования tqdm

Tqdm (от арабского слова "taqadum", что означает "прогресс") — это библиотека Python, которая позволяет легко и быстро создавать индикаторы выполнения задач. Она особенно полезна при работе с длительными операциями, так как позволяет отслеживать ход выполнения и остаточное время.

Разъяснивший Python
1
Отслеживатель подписок и расходов

В этот раз мы сделаем отслеживатель подписок и расходов. Он будет показывать сумму всех подписок в месяц, а также отображать, сколько тратится в год. Сохраняется это все в локальной SQLite-базе.

Ссылка на код

Разъяснивший Python
Преобразование Word Doc или Docx в PDF в Python

Spire.Doc for Python предоставляет метод Document.LoadFromFile(), который позволяет пользователям загрузить файл Doc или Docx.

После этого можно выполнить преобразование в PDF с помощью метода Document.SaveToFile(string filename, ToPdfParameterList parameter).

Разъяснивший Python
Объединение словарей без update()

Нужно быстро объединить два словаря, не изменяя исходные? Используй оператор |, начиная с Python 3.9.

Итог:
Оператор | объединяет словари в один, не изменяя оригиналы. Это удобно, читаемо и декларативно.

Разъяснивший Python
Преобразование PowerPoint PPT или PPTX в PDF в Python

Преобразование из PowerPoint в PDF также довольно просто.

Просто используйте метод Presentation.LoadFromFile() для загрузки файла PPT или PPTX, а затем конвертируйте его в PDF с помощью метода Presentation.SaveToFile().

Разъяснивший Python
1🤨1
Библиотека python-decouple

Библиотека python-decouple для Python помогает отделить конфигурационные параметры от вашего исходного кода. Это означает, что вы можете хранить секретные данные, такие как ключи API, пароли и URL-адреса базы данных, вне вашего кода, улучшая безопасность.

Разъяснивший Python
Заморозка dataclass с frozen=True

Хочешь сделать неизменяемый объект — как namedtuple, но с преимуществами dataclass? Просто добавь frozen=True.

Итог:
frozen=True превращает dataclass в неизменяемый и хешируемый объект. Отлично для безопасного и предсказуемого кода.

Разъяснивший Python
Упрощённая проверка аргументов через __post_init__ в dataclass

Иногда тебе нужно добавить валидацию данных при создании объекта dataclass. Вместо написания кастомного init, просто используй post_init!

Итог
post_init — отличный способ добавить проверку инициализации в dataclass, не нарушая автоматические преимущества этого декоратора.

Разъяснивший Python