Python Academy

Разделители для целых чисел Трудно визуально различить целые числа подобные 10000000 и 100000000. Использовать запятые, как в английском языке, не получится. Но Python позволяет использовать нижнее подчеркивание как разделитель для улучшения читабельности. Например, 1_000_000 будет интерпретироваться как целое число 1000000. #числа

Делаем ошибки более читаемыми В Python есть удобный модуль pretty_errors, который делает стандартный вывод исключений и их traceback более удобным для чтения. Для того, чтобы он заработал, достаточно импортировать его в ваш код. Вывод ошибок в вашей программе будет выглядеть более читаемым. Более того, разные части вывода будут помечаться разным цветом вместо монотонного серого цвета. Также модуль можно модифицировать, указав параметры в конфиге. Подробнее можете почитать в документации модуля.

⚡️ Ночью Телеграм заблокировал крупнейшего бота с бесплатными книгами — Флибусту. Уже утром разработчики подняли новый, срочно сохраняйте себе: t.me/flibustatopbot

Хеширование в Python используя hashlib Библиотека hashlib предоставляет алгоритмы хеширования, которые позволяют создавать уникальные хеш-суммы для данных. Это полезно для проверки целостности файлов, хранения паролей в безопасной форме и других задач безопасности данных. Пример кода:

import hashlib

# Пример хеширования строки с использованием SHA-256
data_to_hash = "Hello, World!"
hashed_data = hashlib.sha256(data_to_hash.encode()).hexdigest()

print(f"Исходные данные: {data_to_hash}")
print(f"Хеш-сумма (SHA-256): {hashed_data}")

В этом примере мы используем алгоритм SHA-256 из библиотеки hashlib для создания хеш-суммы строки "Hello, World!". Результат выводится в шестнадцатеричном формате. Библиотека hashlib является одним из лучших инструментов для обеспечения безопасности данных в Python. Путем использования различных алгоритмов хеширования, таких как MD5, SHA-256 и других, вы можете обеспечить целостность данных и повысить уровень безопасности ваших приложений. #python #hashlib

Использование функции zip в Python Функция zip в Python формирует итератор, объединяющий элементы из нескольких списков. Это удобно для одновременного перебора элементов нескольких списков в цикле for или для реализации параллельной сортировки. Пример:

# Допустим, у нас есть два списка
list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']

# Используем функцию zip для объединения этих списков
zipped = zip(list1, list2)

# Теперь мы можем перебрать объединенные элементы
for num, letter in zipped:
    print(f"Число: {num}, Буква: {letter}")

# Вывод:
# Число: 1, Буква: a
# Число: 2, Буква: b
# Число: 3, Буква: c

#python #zip

Управления файлами и директориями в Python с библиотекой shutil Сегодня мы рассмотрим библиотеку shutil, которая предоставляет удобные инструменты для копирования, перемещения, удаления файлов и директорий, а также многие другие операции с файловой системой, используя Python. Что такое shutil? shutil - это модуль в стандартной библиотеке Python, предназначенный для облегчения операций с файлами и директориями. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс для выполнения множества файловых операций без необходимости низкоуровневого взаимодействия с операционной системой. Это делает его незаменимым инструментом для автоматизации задач, связанных с управлением файлами. Примеры использования shutil доступны на фото. shutil также предоставляет возможность архивировать и разархивировать файлы и директории, переименовывать файлы, а также многое другое. Библиотека shutil очень полезна для автоматизации рутинных задач, связанных с управлением файлами и директориями. #python #shutil

Яндекс Лицей объявляет о старте нового набора: интенсивные IT-программы для школьников и студентов колледжей. Обучение стартует осенью в более чем 150 городах России. Приём заявок открыт до 10 сентября. — «Основы программирования на Python» (для новичков): изучите синтаксис Python, научитесь анализировать данные, строить графики и создавать простые программы для уверенного старта в IT. — «Промышленное программирование на Python» (для знающих Python): разработка веб-приложения на Flask, создание навыков для Алисы, чат-ботов и тесты программы с unittest/pytest. Курсы бесплатные, но предусмотрен отборочный этап. Сертификат по окончании даст дополнительные баллы при поступлении в вузы-партнеры. Подать заявку на отбор можно по ссылке.

Находим файлы по шаблону Основной фишкой модуля glob является удобная и лаконичная работа с поиском файлов по паттернам. Более того, можно даже пройтись по директориям рекурсивно. В одноименный метод glob передаётся шаблон для поиска файлов, а возвращается список с результатами. Все методы следуют механизму и правилам сопоставления паттернов в стиле Unix. Вообще модуль является встроенным, но в некоторых ситуациях импорт может выдать исключение. В таком случае надо просто его переустановить через пакетный менеджер pip. #glob

Missingno Большие грязные наборы данных и часто отсутствующие значения в них — это одна из частых проблем при работы с датасетами, и это важно отлавливать такие моменты. Для таких целей существует Missingo — библиотека, которая имеет в себе небольшой набор простых в использовании средств для визуализации отсутствующих данных и утилит, которые позволяют быстро получить сводку полноты или отсутствия вашего набора данных. Интерактивный пример — тут. #Missingo

Отлавливаем баги с assert При выполнении инструкции assert с логическим выражением, результат которого равен True, ничего не произойдет. Но если попробовать выполнить инструкцию assert с логическим выражением, которое равно False, то будет сгенерировано исключение AssertionError.   Исключения AssertionError предназначены скорее для отладки. При написании программ на этапе разработки мы можем видеть, что делаем что-то не так (например, передали в метод некорректное значение).  Также не нужно, к примеру, обрабатывать пользовательский ввод и пытаться обработать исключение AssertionError блоком try-except. Если в вашем коде будет очень много assert'ов, то это затронет и производительность программы. #исключения #assert

Big tech night — это «ночь музеев» в мире IT, где Яндекс, Сбер, X5, Т-Банк и Lamoda впервые приглашают за кулисы. Формат, придуманный в Яндексе, подойдёт как для тех, кто уже работает в IT, так и для тех, кто только мечтает туда попасть. Здесь можно: — увидеть, как создаются технологии, которые меняют привычный мир; — познакомиться с коллегами и обменяться опытом; — задать неудобные вопросы; — почувствовать себя частью комьюнити. Вас ждут доклады, иммерсивные экскурсии и атмосфера IT-андеграунда. А если вы не в Москве, подключайтесь к онлайн-студии с двумя потоками — от серьезных дискуссий для гиков до лампового ночного шоу с историями из жизни. Когда: 12 сентября Где: Москва или онлайн Регистрация — здесь.

Вычисление выражений Python Вы наверняка знакомы с eval, но знаете ли вы о literal_eval? Вряд ли. Для безопасного исполнения выражений, содержащих исключительно литералы, вы можете делать так, как показано на картинке выше. Между прочим, данная фича находится в языке уже очень давно. #tips #eval

Воспроизводим аудиофайлы Для этого воспользуемся кроссплатформенным пакетом playsound, который легко устанавливается через pip. Он содержит в себе лишь одну полезную функцию для воспроизведения аудиофайла: playsound('path/to/file.mp3') В качестве параметра функции можно указать путь к .mp3 или .wav файлу, или вообще его url. #audio

⚡️ Мы сделали нового книжного бота — он гораздо быстрее по скорости, в нем в 4 раза больше книг, исправлена ошибка с форматами, теперь есть все форматы, включая PDF В случае блокировки этого бота тот бот будет жить, срочно сохраняйте нового бота, чтобы читать все книги мира: @flibustatopbot

​​Получаем срез из бесконечного генератора Вероятно, у многих были случаи, когда требовалось получить конечный список элементов из бесконечного генератора. И в целом задача вполне простая, но сейчас рассмотрим лаконичный вариант — воспользуемся пакетом itertools, в котором есть функции на все случаи генераторов. В нашем случае понадобится islice, который как раз берет "срез" из генератора. В аргументах указываем объект генератора и длину среза. Для примера мы написали функцию-генератор, которая вычисляет числа Фибоначчи. Результат можете посмотреть на картинке. #itertools

Pandas: Работа с данными и анализ в Python pandas - это мощная библиотека, предназначенная для обработки и анализа данных в языке программирования Python. Она предоставляет удобные и эффективные средства для работы с табличными данными, такими как CSV-файлы, базы данных и многое другое. Одним из ключевых преимуществ pandas является его гибкость и удобство. Вы можете использовать эту библиотеку для чтения, записи, фильтрации, сортировки и агрегации данных, делая процесс обработки информации более интуитивным и эффективным. Для начала работы с pandas, вам нужно установить библиотеку командой pip install pandas. После установки , вы можете создавать скрипты для анализа данных, манипулировать таблицами, вычислять статистику и визуализировать результаты. pandas предоставляет множество функций и методов для работы с данными, что делает его универсальным инструментом для анализа информации. С помощью pandas, вы можете значительно упростить процесс анализа данных и получения ценной информации из них. Это помогает принимать более обоснованные решения, оптимизировать бизнес-процессы и улучшить понимание ваших данных. Код с поста доступен тут Файл example.csv доступен тут

Легкий веб-фреймворк Bottle – это быстрый, простой и легкий микро-веб-фреймворк WSGI для Python. Он распространяется как единый файловый модуль и не имеет никаких зависимостей, кроме стандартной библиотеки Python. Несмотря на свою минималистичность, Bottle предоставляет довольно широкие возможности, которых на 100% хватает для мелких и средних проектов. Вот список основных возможностей: routing, templates, POST-routing, обработка форм, cookies и сервер. После запуска подобного примера можете перейти в браузере по адресу localhost:5000/hello/world и посмотреть на результат, полученный из всего пяти строк кода. #python #bottle

Список импортов по умолчанию Для ограничения импорта переменных, функций и классов по умолчанию можно использовать список __all__, в который записываются названия объектов, которые будут подключены. Таким образом, при импорте вида from module import * из модуля c подобной записью подключатся только объекты с названиями из списка __all__. Тем не менее, в примере выше импортировать функцию foo из такого модуля всё ещё можно, например, с помощью записи from module import foo. #модули

​​Сортировка пузырьком Для сортировки списков в Python уже есть встроенные функция sorted() и метод .sorted(), но достаточно важно самому знать хотя бы несколько реализаций. Суть алгоритма в том, что совершается несколько проходов по массиву. При проходе последовательно сравниваются пары элементов в массиве и в случае несоответствия выбранному порядку меняются местами. Если пары элементов находятся в верном порядке, то ничего не происходит. В результате первого прохода максимальный элемент окажется в конце, то есть всплывет словно пузырек. Затем все повторяется до того момента пока весь массив не будет отсортирован. Последний проход будет по отсортированному массиву. #списки #сортировка

Тестирование на pytest pytest — ближе по духу к языку Python нежели unittest, которая накладывает определенные обязательства при разработке тестов. Например, создание классов-наследников от TestCase или выполнение определенной процедуры запуска тестов. Но при разработке на pytest ничего этого делать не нужно. Вы просто пишете функции, которые должны начинаться с "test_" и используете assert, встроенные в Python. Также он поддерживает запуск тестов на unittest и nose, то есть полная обратная совместимость с ними. #тестирование #pytest #assert