Python Academy

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

Аргументы и параметры командной строки Для обработки передаваемых аргументов и создания удобный интерфейс командной строки в python есть отличный модуль argparse. Для начала нам нужно создать объект парсера ArgumentParser, в который мы уже сможем добавить аргументы с нужными параметрами с помощью метода add_argument. Первым параметром add_argument принимает либо имя обязательного позиционного аргумента, либо список опционального аргумента (опциональный аргумент идентифицируется через -). Также у add_argument есть множество необязательных опциональных параметров для работы с передаваемым значением аргумента, о них можете почитать в данной статье. После добавления всех аргументов, нам нужно их спарсить с помощью метода parse_args, на выходе мы получим объект со всеми содержащимися аргументами. #argparse

Рассказываем как легко узнать самое короткое расстояние между двумя точками земли Геодезическое расстояние — это длина кратчайшего пути между двумя точками на любой поверхности Земли. В следующем примере мы покажем, как пользователь может вычислить геодезическое расстояние на основе данных широты и долготы. В примере узнали, что расстояние между городами Нью-Йорк и Техас 2507 километров. #python

Голосовой вывод в Python с помощью pyttsx3 Сегодня мы поговорим о библиотеке pyttsx3, которая предоставляет удобные инструменты для реализации голосового вывода текста с использованием Python. Эта библиотека может пригодиться, например, для создания ассистентов, аудиокниг, аудиогидов и многих других приложений. Что такое pyttsx3? pyttsx3 - это простой в использовании модуль Python для синтеза речи. Он предоставляет возможность преобразования текста в речь с различными настройками, такими как выбор голоса и регулирование скорости речи. Эта библиотека основана на популярной библиотеке pyttsx, но с более активной поддержкой и совместимостью с Python 3. pyttsx3 также поддерживает события, что делает его полезным инструментом для создания интерактивных приложений с голосовым выводом. Пример использования pyttsx3 на фото.