Python Academy

Ключевое слово nonlocal Похожее по функционалу на global, ключевое слово nonlocal позволяет обращаться к переменным из нелокальной области видимости. Поведение nonlocal заключается в том, что интерпретатор ищет переменную в ближайшей области видимости. Основное различие с global в том, что с помощью nonlocal нельзя получить переменные из глобальной области видимости. #переменные #nonlocal

Создаем словарь из набора ключей Для создания словаря из известного набора ключей и одинаковых значений часто используют генераторы словарей (dict comprehensions). Однако класс dict имеет удобный метод fromkeys, который был создан специально для таких случаев. #словари #fromkeys

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

3 интересных функции в random Этот пост более для тех, у кого есть соответствующий бэкграунд и кто хочет знать про random больше среднего. betavariate() — используется для получения случайного числа с плавающей запятой от 0 до 1 на основе бета-распределения (применяется для статистических расчетов). gauss() — генерирует случайное число с плавающей запятой на основе распределения Гаусса (используется в теории вероятности). paretovariate() — возвращает случайное число с плавающей запятой на основе распределения Парето (используется в теории вероятности). Кстати, можете посмотреть на графиках результаты вызова этих функций по 100к раз тут, тут и тут. #random

Работа с форматированием текста textwrap — это стандартная библиотека, которая спользуется для форматирования текста в тех случаях, когда нам нужна красивая печать. Он предлагает функциональность аналогичную текстовым редакторам и текстовым процессорам. Немного о возможностях: textwrap.fill() — принимает текст и возвращает отформатированный текст, первая строка сохраняет свой отступ, а пробелы в начале каждой последующей строки вставляются в абзац. textwrap.dedent() — используется для удаления общего префикса пробела из всех строк в тексте. textwrap.indent() — используется для добавления текст префикса ко всем строкам в параграфе #python #textwrap

Параллельное Исполнение в Python с Помощью Модуля threading В данном посте, вы узнаете, как использовать модуль threading для создания параллельных потоков выполнения и улучшения производительности ваших приложений. threading позволяет создавать легковесные потоки, которые выполняются параллельно, ускоряя выполнение задач. Это особенно полезно в сценариях, где есть задачи, которые можно выполнить независимо друг от друга. Пример:

import threading
import time

# Функция, которую будем выполнять в параллельных потоках
def print_numbers():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)  # Эмулируем длительную операцию
        print(f"Thread {threading.current_thread().name}: {i}")

# Создаем два потока
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers, name="Thread 1")
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers, name="Thread 2")

# Запускаем потоки
thread1.start()
thread2.start()

# Ожидаем завершения потоков перед завершением программы
thread1.join()
thread2.join()

print("Главный поток выполнения завершен.")

В данном примере создаются два потока, каждый из которых выполняет функцию print_numbers, эмулируя длительную операцию с использованием time.sleep. Запуск потоков осуществляется с помощью метода start(), и главный поток ожидает их завершения с использованием метода join(). Модуль threading предоставляет удобные средства для работы с параллельными потоками в Python, что позволяет улучшить производительность приложений. Однако, следует быть внимательными при работе с потоками из-за потенциальных проблем с блокировками и синхронизацией данных. Попробуйте интегрировать threading в свой код и ускорьте выполнение задач! 💻 #python #threading

Временные файлы В стандартной библиотеке Python есть модуль tempfile, который содержит классы и методы для корректной работы со временными файлами и директориями. Функция TemporaryFile создает временный файл в системной директории и возвращает файлоподобный объект. Созданный временный файл будет автоматически удален по закрытию файла или при выходе из контекстного менеджера. Также другие процессы и приложения не смогут получить доступ к этому временному файлу. #tempfile

Вычисление размера объектов Для вычисления размера объекта мы можем использовать функцию getsizeof(object[, default]) из модуля sys. Так как в python все по сути является объектами, то и вычислить размер в памяти мы можем у любого такого объекта. И хотя все built-in (встроенные) объекты и вернут правильный размер, в общем случае это не должно быть верно для каких-либо пользовательских объектов. Аргумент default позволяет определить значение, которое будет возвращено, если тип объекта не предоставляет средства для извлечения размера и вызовет TypeError . Функция getsizeof вызывает метод __sizeof__ объекта и добавляет дополнительные служебные данные сборщика мусора. #getsizeof

Применяем pathlib взамен os В Python 3 стандартная библиотека включает модуль pathlib, предоставляющий функцию Path, которая обеспечивает все необходимое для эффективной работы с путями к файлам. Одно из наиболее впечатляющих преимуществ использования pathlib - это упрощение работы с путями за счет использования Path вместо os.path.join, представляя более простой и изящный метод, как показано на изображении. В общем, этот модуль предлагает замену функциям для работы с файловыми путями из модуля os, таким как os.mkdir или os.path, на более удобные альтернативы. #path #os

Упрощенная работа с JSON Казалось бы, куда еще проще, но есть один интересный пакет JMESpath, который позволяет декларативно указать, как извлекать элементы из документа JSON. Основные примеры использования показаны на картинке, там нет ничего сложного. Метод search принимает паттерн, по которому требуется извлечь данные, а также словарь (который в общем-то похож на JSON). Вообще возможностей у пакета достаточно, поэтому он достоен изучения и применения в проектах. Подробнее советую почитать в документации. #json #jmespath

Внедрение асинхронных задач с Taskiq Библиотека Taskiq предназначена для упрощения работы с асинхронными задачами в Python, позволяя разработчикам легко организовывать фоновую обработку задач. Это решение идеально подходит для случаев, когда необходимо выполнять задачи, не блокируя основной поток приложения. Принцип работы с Taskiq прост и интуитивно понятен, что демонстрируется на примерах в документации. Для примера использования библиотеки Taskiq, предположим, что вы хотите асинхронно отправить email без блокирования основного потока выполнения вашего приложения. В этом примере мы создали простую асинхронную задачу для отправки email с использованием Taskiq. Установка Taskiq производится через менеджер пакетов pip. Более подробно о возможностях и применении библиотеки можно узнать в официальной документации. #python #taskiq

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

Делаем простой интерфейс используя tkinter tkinter - это стандартная библиотека для создания графического пользовательского интерфейса (GUI) в Python. Она предоставляет простой и удобный способ создания оконных приложений с использованием виджетов, таких как кнопки, текстовые поля, списки и многое другое. Хотя tkinter может показаться менее мощным по сравнению с некоторыми другими библиотеками GUI для Python, такими как PyQt или wxPython, она остается популярным выбором для начинающих разработчиков и для создания простых и удобных в использовании GUI-приложений. #python #tkinter

Selenium: Автоматизация веб-браузера в Python selenium - это библиотека, предназначенная для автоматизации веб-браузера в языке программирования Python. Она предоставляет удобные и эффективные средства для взаимодействия с веб-страницами, заполнения форм, нажатия кнопок и многих других действий, которые облегчают автоматизацию веб-процессов. Одним из ключевых преимуществ selenium является его гибкость и многофункциональность. Вы можете использовать эту библиотеку для создания скриптов, которые могут автоматизировать различные задачи в веб-браузере, такие как тестирование веб-приложений, сбор данных с веб-сайтов или даже управление аккаунтом в социальных сетях. Для начала работы с selenium, вам нужно установить библиотеку командой pip install selenium. После установки, вы можете создавать скрипты, которые будут взаимодействовать с веб-сайтами, имитируя действия пользователя. selenium предоставляет множество методов для работы с веб-элементами, что делает его одним из лучших инструментов для автоматизации веб-процессов. С помощью selenium, вы можете автоматизировать рутинные задачи в веб-браузере, что сэкономит вам время и уменьшит вероятность ошибок. Это также открывает возможности для тестирования и сбора данных, что может быть весьма полезно в различных сферах, начиная от веб-разработки и заканчивая маркетингом.

Работаем с USB PyUSB — это библиотека, которая обеспечивает легкий доступ к USB. Имеет поддержку изохронной передачи, если её поддерживает бэкенд. Основные методы для работы с USB, такие как find(), show_devices() и т. д, хранятся в usb.core. Пакет usb.util содержит вспомогательные функции. Функция find() используется для поиска устройств, подключенных к системе. Также есть реализация внешнего и внутреннего интерфейса, для изоляции API от деталей реализации системы. Связующим звеном между двумя слоями является интерфейс IBackend. PyUSB поставляется со встроенными бэкэндами для libusb 1.0, libusb 0.1 и OpenUSB. #python #PyUSB

Подсчет количества слов в текстовом файле На этом примере в Python мы прочитаем текстовый файл и посчитаем количество слов в нем.

Управление Docker контейнерами с помощью docker-py docker-py – это официальная библиотека Python для Docker, предоставляющая API для взаимодействия с Docker Daemon. С её помощью можно автоматизировать процессы создания, запуска, остановки и удаления контейнеров, работы с образами, сетями и томами Docker.

import docker

# Создание клиента
client = docker.from_env()

# Запуск контейнера
container = client.containers.run("ubuntu:latest", "echo Hello, docker-py!", detach=True)

# Получение логов контейнера
print(container.logs().decode())

# Остановка и удаление контейнера
container.stop()
container.remove()

В данном примере мы создаем клиента Docker, используя переменные окружения текущей сессии. Затем мы запускаем контейнер из образа ubuntu:latest, выполняем в нем команду echo, выводим логи работы контейнера и в конце останавливаем и удаляем контейнер. Управление образами с помощью docker-py:

# Получение списка всех образов
images = client.images.list()

# Вывод информации о каждом образе
for image in images:
    print(f'ID: {image.id}, Теги: {image.tags}')
 

Для дальнейшего изучения и ознакомления с более продвинутыми возможностями рекомендуется обратиться к официальной документации. #python #docker #dockerpy

Российский ИИ-стек стал опенсорсом — весь сразу Сбер выложил под MIT сразу несколько ИИ-моделей, которые можно крутить в собственном контуре: две MoE-LLM GigaChat Ultra-Preview и Lightning, ASR-модель GigaAM-v3, визуальный стек Kandinsky 5.0 (Video Pro / Video Lite / Image Lite) и K-VAE 1.0 для сжатия визуальных данных. По сути, это готовый open-source набор для русскоязычных ML-пайплайнов: • Ultra / Lightning — для LLM-задач, RAG, агентов и кода (Lightning при этом не проседает по качеству относительно опенсорса в своём классе и даёт очень быстрый инференс, что важно для продакшена). • GigaAM-v3 — для распознавания русской речи с пунктуацией и нормализацией. • Kandinsky 5.0 + K-VAE 1.0 — для генерации и обучения видео/изображений, в том числе с русскими промптами и кириллицей. Модели можно разворачивать локально, заворачивать в свои REST/gRPC-сервисы и подключать к Python-стеку — от классических FastAPI-бэкендов до внутренних тулов для RAG и мультимодальных приложений. #python #машинноеобучение

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

🌐 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