Python Academy

Сравнение двух аудиосообщений с использованием библиотеки Librosa Librosa — библиотека, которая обеспечивает анализ и обработку звука. Сравнение производится путем вычисления характеристик MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients), описывающих звуковую сигнатуру каждого аудио. Важные замечания: — Для точного сравнения аудиозаписей они должны иметь одинаковую продолжительность и аналогичные условия записи (громкость, уровень шума и т.д.). — Возможно потребуется дополнительная предварительная обработка, например, нормализация громкости. #python #librosa

Декоратор override @override используется для переопределения методов в классах-наследниках. Он позволяет указать, что метод в подклассе переопределяет метод базового класса. Это может быть полезно для: — Повышения читабельности кода, так как сразу видно, какие методы переопределены. — Выявления ошибок: если имя метода в дочернем классе не совпадает с именем в родительском, будет выдана ошибка. — Проверки типов аргументов: декоратор гарантирует, что типы аргументов совпадают с базовым методом. #python #decorators

Валидаторы данных Как правило, разработчики пишут регулярные выражения для обработки специфических строк. Но для таких данных как, почта или ссылка, изобретать велосипед не нужно. Модуль validators позволяет использовать уже готовые валидаторы для самых распространенных задач. В примере можете как раз увидеть валидацию почты и ссылок. Помимо этого, validators позволяет также работать с ipv4, ipv6, mac адресами и многим другим. В итоге, имеем лаконичный и простой модуль с хорошим функционалом. #python #validators

Распаковывание последовательностей при неизвестном числе элементов Для указанного в подзаголовке случая в Python 3 есть оператор звездочки – расширенная операция распаковывания последовательности. Переменной со звездочкой присваивается часть списка, содержащая все неприсвоенные элементы, соответствующие этой позиции. #python

Работаем с f-строками Думаю, про f-строки как метод форматирования все уже знают. Напоминаю, что появились они еще в Python 3.6. Но им добавили еще одну классную фичу в обновлении 3.8 — можно выводить имя переменной и сразу ее значение, добавив знак равно как показано на картинке. #python #f_string

База данных на минималках Встроенный модуль shelve позволяет сохранять и читать произвольные данные. Таким образом, можно сохранять любые Python объекты для дальнейшего использования. Доступ к данным осуществляется с помощью ключей, как и в случае со словарями. А метод shelve.open поддерживает протокол контекстного менеджера, то есть можно не вызывать метод close. В документации заявляют, что такая база данных является "надежной". Но учитывая, что shelve написан на pickle, его стоит использовать только в совсем маленьких проектах. #shelve

Разница между генераторными выражениями и генераторами коллекций Записи в первой и второй строчке в коде выше очень похожи, но различаются видами скобок. В генераторе списка они квадратные, а в генераторном выражении – круглые. Распечатав переменные, можно заметить, что значением переменной a является список, а переменная x хранит в себе объект генератора. И здесь возникает вопрос, что же использовать. Если вам нужен результат, например в виде списка, прямо сейчас для дальнейшего выполнения программы, то используйте генераторы коллекций. А если же значения понадобятся еще не скоро или вообще неизвестно, понадобится ли они вообще, то предпочтительнее генераторы, чтобы не занимать лишнюю память и не нагружать систему. #python

Добавляем классу большую функциональность На прошлой неделе мы объясняли декоратор @classmethod, а сейчас рассмотрим @staticmethod. @staticmethod можно воспринимать как метод, который "не знает, к какому классу относится". Он просто получает переданные аргументы, без неявного первого аргумента, и его определение не изменяется через наследование. Еще раз: статические методы прикреплены к классу лишь для удобства — и не могут менять состояние ни класса, ни его экземпляра. Зачем использовать. Статические методы делают код более читабельным и повторно используемым. Его также удобнее использовать для импорта по сравнению с обычными функциями, поскольку функцию не нужно отдельно импортировать. В чем же разница? @classmethod используется в суперклассе для определения того, как метод должен вести себя, когда он вызывается разными дочерними классами. @staticmethod используется, когда мы хотим вернуть объект, независимо от вызываемого дочернего класса.

Работаем с файловыми путями В стандартной библиотеке есть максимально удобный пакет pathlib для простой работы с файловыми путями. Для представления пути к файлу есть класс Path, с объектами которого уже можно производить операции. Например, методы exists() и is_dir() проверяют, существует ли файл и является ли он директорией. Но самой классной фичей является замена os.path.join() на более удобный и элегантный вариант с использованием слэшей, как показано на картинке. Итого, пакет pathlib может стать частичной заменой os в некоторых случаях при работе с файловыми путями. #pathlib

Что такое глубокая копия? Глубокая копия используется для хранения значений, которые уже скопированы. Глубокая копия не копирует ссылочные указатели на объекты. Она создает ссылку на объект, и новый объект, на который указывает другой, сохраняется. В отличие от неглубокой копии, изменения, внесенные в исходную копию, не повлияют ни на одну другую копию, использующую объект. Это значит, что они не привязаны.

Pyrogram: Работа с Telegram API на Python Pyrogram - это выдающаяся библиотека на Python, предназначенная для удобной и эффективной работы с Telegram API. Она предоставляет разработчикам возможность создавать ботов, приложения и скрипты для Telegram Bot API, а также взаимодействовать с Telegram User API для отправки сообщений, управления чатами и многих других задач. Для начала работы с Pyrogram, вы можете установить библиотеку с помощью pip. Затем вы можете легко настроить своих ботов и приложения, задавая им различные функциональности. Pyrogram обеспечивает удобное взаимодействие с API, что делает разработку ботов и приложений более простой и эффективной. Одним из ключевых преимуществ Pyrogram является его высокая производительность и поддержка асинхронных операций. Это позволяет обрабатывать большое количество запросов и взаимодействий с Telegram в реальном времени. Pyrogram также предоставляет обширные возможности для работы с различными аспектами Telegram, включая отправку текстовых сообщений, медиа-файлов, администрирование чатов и многое другое. Благодаря этой библиотеке, разработчики могут создавать мощные и гибкие Telegram-боты и юзерботы, которые отвечают на разнообразные потребности пользователей. Документация доступна тут

Работа с YAML-Файлами в Python с Помощью Библиотеки PyYAML PyYAML позволяет эффективно работать с файлами в формате YAML (YAML Ain't Markup Language), который широко используется для конфигураций, настроек и обмена данными в структурированной форме.

import yaml

data_to_write = {'name': 'John Doe', 'age': 30, 'city': 'Example City'}
with open('example.yaml', 'w') as file:
    yaml.dump(data_to_write, file, default_flow_style=False)

with open('example.yaml', 'r') as file:
    loaded_data = yaml.safe_load(file)
    print(f"Загруженные данные: {loaded_data}")

Результат (файл example.yaml):

age: 30
city: Example City
name: John Doe

В этом примере мы используем PyYAML для записи словаря data_to_write в файл example.yaml и затем загружаем данные из этого файла обратно в переменную loaded_data. Библиотека PyYAML предоставляет удобные средства для работы с данными в формате YAML в Python. Будь то сохранение конфигураций, обмен структурированными данными или другие сценарии, где YAML имеет преимущество, PyYAML обеспечивает легкость в использовании и читаемый код🐍 #python #yaml #pyyaml

Хэширование Хэш — это целое число фиксированного размера, которое идентифицирует определенное значение. Каждое уникальное значение должно иметь свой собственный хэш. Для хэширования значений есть встроенная функция hash(). Используется она в основном для сравнения значений разных объектов — сравнивать хэши легче и выгоднее. Но изменяемые объекты по типу списков и словарей нельзя хэшировать — интерпретатор выбросит соответствующую ошибку. Здесь, кстати, есть две пасхалки. Хэш бесконечности равен перым цифрам числа Пи, а хэш Not a Number равен нулю. А еще случаются коллизии: например, хэши чисел -1 и -2 одинаковы. #hash

Поверхностное копирование Копирование объектов может быть «поверхностное» (shallow) или «глубокое» (deep). Различия между ними заключаются в том, как обрабатываются вложенные объекты. При поверхностном копировании создается новый объект, но его внутренние элементы (если они тоже являются объектами) остаются ссылками на те же объекты, что и в оригинале. Другими словами, копируются только ссылки на объекты, но не сами объекты. #python

🌐 Копирование веб-содержимого в Python с библиотекой pywebcopy Библиотека pywebcopy облегчает автоматизацию процесса загрузки веб-содержимого, что может быть полезным при создании веб-скраперов, загрузчиков или других приложений, требующих копирования данных из Интернета. Пример кода:

from pywebcopy import save_webpage

url = 'https://www.example.com'

target_folder = 'path/to/folder'

save_webpage(url, target_folder)

В данном примере используется функция save_webpage для копирования веб-содержимого указанной веб-страницы (url) в указанную целевую папку (target_folder). Библиотека pywebcopy предоставляет простой и удобный способ копирования веб-содержимого прямо из Python. Она может быть полезна при создании скриптов для загрузки данных с веб-страниц, автоматизации сбора информации или создании зеркал сайтов. 💻 #python #pywebcopy

Сохранение документации функции при декорировании У декораторов существует ряд проблем, одна из которых заключается в том, что, после оборачивания функции в декоратор, на выходе мы не можем получить информацию атрибутов __name__ и __doc__, нужные для документации функции. Вместо значений данных атрибутов исходной функции мы будем получать значения функции обертки. Для решения этой проблемы можно воспользоваться декоратором functools.wraps, применяя его к обертке нашего декоратора. В результате имя и сигнатура функции, передаваемой в декоратор, будут копироваться в обертку. #декораторы #wraps

Читаем текст с картинки используя Tesseract от Google Google разработал систему Tesseract для извлечения текста из изображений через оптическое распознавание символов. Pytesseract - это удобная оболочка для системы Tesseract, облегчающая её использование. Чтобы извлечь текст из изображения, используйте метод image_to_string. Для работы с русским текстом укажите аргумент lang как 'rus'. Рекомендуется использовать библиотеку pillow для открытия изображений, хотя можно также просто указать путь к файлу. Пример кода:

from PIL import Image
import pytesseract

# Открываем изображение с помощью Pillow
image = Image.open('image.jpg')

# Используем pytesseract для извлечения текста
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='rus')

print(text)

#python #pytesseract

Создание скриншотов с использованием модуля pyscreenshot Модуль pyscreenshot, обеспечивая кросс-платформенную функциональность, позволяет легко создавать скриншоты как всего экрана, так и его отдельных частей. Для работы этого модуля необходимо установить библиотеку Pillow. Для захвата изображения используется метод grab, для его отображения – show, а для сохранения – save. В метод grab можно также передать аргумент bbox, чтобы ограничить захват только определенной областью экрана. Этот модуль оказывается особенно полезным, например, при логировании скриптов, использующих Selenium. Selenium может открывать браузер и выполнять различные операции в нем, и использование pyscreenshot позволяет создавать скриншоты для последующего анализа и отладки. #python #pyscreenshot

PyQtGraph PyQtGraph — это библиотека Python для создания интерактивных 2D и 3D графиков, а также элементов графического интерфейса (GUI). Она основана на PyQt (или PySide) и NumPy, что делает ее мощным и универсальным инструментом для научных, инженерных и исследовательских задач. #python

Делегирующие генераторы Давайте создадим простенькую генераторную функцию subgen, которая будет возвращать числа от 0 до переданного аргумента. А также ещё одну генераторную функцию delegator, которая будет возвращать числа из итерируемого объекта source, который передадим в качестве аргумента. Цикл, который можно написать в delegator, можно заменить всего лишь одной строчкой. То есть yield from заменяет цикл for, в котором только возвращаются значения через yield. Грубо говоря, такая конструкция является неким туннелем передачи данных туда и обратно. В нашей ситуации delegator можно назвать делигирующим генератором, а subgen подгенератором. #генераторы