Python Academy

Использование комплексных чисел в Python Никого здесь уже не удивить такими встроенными типами, как например int, float, и подобными. Но кроме них в Python существует еще один довольно интересный тип, а именно, complex. В Python комплексные числа представлены в виде x + iy. А точнее говоря, вместо буквы i здесь используется буква j, во избежание некоторой путаницы, поскольку i чаще всего занята под циклы. Python преобразует реальные числа x и y (будь то int или float) в комплексное с помощью функции complex(x,y). Комплексное число легко можно превратить в строку с помощью функции str или посчитать его модуль с помощью функции abs, а также для доступа к его реальной или мнимой частям можно воспользоваться методами real и imag. Хотя complex и является встроенным типом, для более удобной работы с комплексными операциями рекомендуется импортировать модуль cmath. #complex

PyJWT: Работаем с JSON Web Tokens в Python PyJWT — это библиотека Python, предназначенная для кодирования, декодирования и проверки подлинности JSON Web Tokens (JWT). JWT — это открытый стандарт (RFC 7519), который определяет компактный и независимый способ безопасной передачи информации между сторонами в виде JSON-объекта. Эта информация может быть проверена и доверена, так как она подписана цифровой подписью. В этом примере мы создаём JWT, который содержит идентификатор пользователя и срок его действия. Затем мы декодируем и проверяем токен, чтобы убедиться, что он ещё действителен и подлинен. #python #pyjwt

Отправляем запросы с HTTPX Интересный пакет для работы с веб-запросам. Как говорят сами разработчики, это HTTP клиент следующего поколения. Сравнивая с привычным requests, у httpx есть следующие преимущества: — Стандартный синхронный интерфейс, но также есть поддержка асинхронности — Поддержка HTTP/1.1 и HTTP/2 — Возможность отправлять запросы напрямую к WSGI и ASGI приложениям — Полная поддержка аннотаций типов — 100% покрытие тестами В общем, очень классная альтернатива большинству популярных пакетов, советую посмотреть их доки. Еще у них есть туториал для продвинутого использования. #httpx

Считаем ссылки на объект В Python практически никогда не нужно волноваться об управлении памятью, потому что все это делается автоматически. Счетчик ссылок — это то, что помогает при проверке того, следует ли выполнять сборку мусора или нет. Сборщик мусора удаляет объект из памяти в случае, если на него ничего не ссылается. Если на объект ссылается другой объект, то он имеет ненулевое значение ссылок и не может быть собран как мусор (если, конечно, вы не удалите вручную). В примере выше продемонстрирован простой способ, как можно посмотреть количество ссылок у объекта. #python #ctypes

Делаем планировщик задач К моему удивлению, далеко не все знают про пакет schedule, который позволяет планировать задачи и повторять их через промежуток времени. Основной его плюс в том, что он максимально интуитивный и имеет гибкий функционал. А еще schedule не требует внешних зависимостей и сам в целом легковесный. Здесь на самом деле даже объяснять особо нечего, логика методов в этом пакете понятна на примерах. #python #schedule

Используем Tortoise ORM для работы с базой данных в Python Tortoise ORM - это современный и эффективный инструмент для работы с базами данных в Python, который предоставляет асинхронный интерфейс доступа к данным. Он позволяет удобно выполнять операции CRUD (Create, Read, Update, Delete) с данными и облегчает работу с базами данных. Для использования Tortoise требуется установить соответствующий пакет через pip. После этого можно создавать модели данных, которые будут отображать структуру таблиц в базе данных. В этом примере мы создаем модель User, представляющую таблицу пользователей. Затем мы подключаемся к базе данных, создаем таблицу users и выполняем операции CRUD с данными пользователя. Tortoise ORM обеспечивает удобный и интуитивно понятный интерфейс для работы с базами данных в асинхронных приложениях Python. #python #orm #tortoise

Слайсы Слайс (или срез, англ. slice) — это способ выбрать часть последовательности (например, строки, списка, кортежа) путем указания начального и конечного индексов, а также шага. Слайсы используются для извлечения подстрок, подсписков или подкортежей из исходной последовательности. Слайсы полезны для работы с большими последовательностями данных и предоставляют удобный способ извлечения нужных элементов из них. #python #slice

Отладка утечек памяти в Python приложении Для отладки утечек памяти в Python можно использовать инструменты, такие как Memory Profiler и objgraph. Эти инструменты помогут вам выявить, какие объекты удерживают ссылки и могут вызывать утечки памяти. Memory Profiler позволяет получить детальный отчет о потреблении памяти в каждой строке кода вашего скрипта. Чтобы воспользоваться этим инструментом, запустите вашу программу с помощью следующей команды:

python -m memory_profiler my_script.py

objgraph помогает визуализировать ссылки между объектами, что позволяет легко понять, какие объекты удерживают ссылки на другие объекты. Например, следующий код создаст изображение my_list.png, на котором будут показаны все объекты, на которые ссылается my_list, и все объекты, которые ссылаются на них. Оба инструмента просты в использовании и предоставляют мощные средства для выявления и устранения утечек памяти в вашем приложении. #python #memoryprofiler #objgraph

Общий сбор питонистов на митапе ЮMoney ™️ Питоняшки — бесплатный митап ЮMoney для Python-разработчиков. ✅ 3 июля, в четверг, в 19:00 (мск) — приходите на митап в Санкт-Петербурге или подключайтесь онлайн. О чём будут доклады? 🟣 Это не те метрики, что вы ищете. Разберёмся, почему стандартного экспортёра может не хватать, и как написать свой на Python. 🟣 Кодогенерация: как компьютеры учатся писать код за нас. Поговорим про прошлое, настоящее и будущее кодогенерации в разных языках программирования. 🟣 Ruff: как не положить всё, переходя на новые правила? Поговорим про линтеры, форматтеры и подводные камни при переходе на Ruff. 🟣 Секреты успеха змеи в мире пауков. Обсудим, как мы применяли scrapy и playwright в ЮMoney, чтобы создать сервис модерации сайтов. Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие. Все подробности — на сайте митапа Питоняшки 🔥

Операции с zip архивами  Для работы с zip файлами можно использовать встроенный модуль zipfile. Если кто не помнит, то zip файл — это архив, содержащий сжатые файлы.  Просмотреть содержимое архива можно с помощью функции printdir, а извлечь все файлы можно вызвав extractfile.  Также этот модуль позволяет создавать свои zip архивы, но мы решили не усложнять пример, поэтому просто прикладываем ссылку на документацию.  #zipfile

Метод sets.issubset() Метод sets.issubset() позволяет проверить находится ли каждый элемент множества sets в последовательности other. Метод возвращает True, если множество sets является подмножеством итерируемого объекта other, если нет, то вернет False. Синтаксис: sets.issubset(other).

Разработка веб-приложений с использованием фреймворка Flask в Python Flask - это микрофреймворк для Python, предназначенный для создания веб-приложений. Он предоставляет базовый набор инструментов и функций для обработки HTTP-запросов, управления сессиями, работе с шаблонами и многого другого. Одной из главных черт Flask является его минималистичный подход, который позволяет разработчикам выбирать только необходимые им компоненты и расширения. В данном примере мы создаем простое веб-приложение с одним маршрутом "/", который возвращает приветственное сообщение. Flask также предоставляет множество расширений для добавления дополнительных функций, таких как аутентификация пользователей, работа с базами данных, обработка форм и многое другое. Для более подробной информации рекомендуется изучить официальную документацию Flask. #python #flask

Понимание различий между операторами сравнения == и is Множество разработчиков сталкиваются с трудностями в отличии двух операторов сравнения: == и is, что может привести к неожиданным ошибкам в коде. Оператор == сравнивает значения двух объектов, чтобы определить их равенство. В отличие от него, оператор is проверяет, ссылаются ли две переменные на один и тот же объект в памяти, тем самым проверяя их идентичность. В Python из соображений эффективности происходит кэширование небольших чисел и коротких строк, что может привести к путанице и неочевидным результатам при использовании этих операторов. #python

Работаем с буфером обмена Здесь всё просто: есть пакет pyperclip, который позволяют отправлять текст в буфер обмена вашего компьютера и получать его оттуда. В этом пакете есть две основные функции — copy() и paste(), по названию которых понятно их предназначения. Таким образом, можно прямо через код копировать вывод программы в буфер обмена вместо того, чтобы делать это вручную. #python #pyperclip

Полезность модуля math Сложно переоценить пользу модуля math, если имеешь дело с какими-либо математическими функциями. Модуль представляет собой обширный функционал для работы с числами. Его стоит импортировать тогда, когда вам необходимо работать с математикой, но не требуется избыточность модуля numpy. Например, можно импортировать число pi, как в примере. Модуль math обеспечивает доступ к некоторым популярным математическим функциям и константам, к тому же он является встроенным (не нужно делать установку через pip). #math #pi #inf

Обрабатываем большие данные с Apache Spark на Yandex Data Processing Хотите научиться управлять и анализировать терабайты данных? Попробуйте бесплатный курс от Yandex Cloud — свежий (обновлён в марте 2025) и с упором на практику. Что внутри: – Построение архитектуры для Big Data – Обработка мощных массивов на Yandex Data Processing – Управление кластерами Apache Spark – Работа с потоками, Lakehouse и витринами данных – 27 практических заданий на платформе Yandex Cloud Подойдет дата-инженерам, аналитикам и тем, кто стремится в DataOps. Курс рассчитан на 75 часов — можно проходить в удобном темпе. Присоединяйтесь! Регистрация уже открыта. Ссылка — тут. #bigdata #IT

Модуль warnings Модуль warnings предоставляет возможность управления предупреждениями, которые могут быть выведены во время выполнения программы. Модуль warnings полезен, когда необходимо предупредить пользователя о каком-либо условии в программе и это условие не требует создания исключения и завершения программы. Кроме того, вы можете настроить различные параметры для управления предупреждениями, такие как фильтрация предупреждений определенного типа или их преобразование в ошибки. #python

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