Python tricks | Хитрости Питона

Аргументы функции Функция может принимать произвольное количество аргументов или не принимать их вовсе. Также распространены функции с произвольным числом аргументов, функции с позиционными и именованными аргументами, обязательными и необязательными. Функция также может принимать переменное количество позиционных аргументов, тогда перед именем ставится * 🔗 Python tricks

Именные функции, инструкция def Функция в python - объект, принимающий аргументы и возвращающий значение. Обычно функция определяется с помощью инструкции def. Функция может быть любой сложности и возвращать любые объекты (списки, кортежи, и даже функции!) 🔗 Python tricks

@cached_property

В Python, @cached_property — это декоратор, который используется для кэширования результатов вычисления свойства (property) класса. Это может быть полезно, когда вычисление значения свойства требует затратных вычислений, и вы хотите избежать повторных вычислений при многократном доступе к свойству. @cached_property не является стандартной частью стандартной библиотеки Python, но его можно легко добавить, например, используя библиотеку cached-property. 🔗 Python tricks

RecursionError Ошибка RecursionError в Python возникает, когда функция вызывает саму себя (рекурсивный вызов) слишком много раз и превышает максимальную глубину рекурсии, установленную интерпретатором Python. Это ограничение существует для предотвращения переполнения стека вызовов, что может привести к сбою программы. Обычно RecursionError сопровождается сообщением, указывающим на место в вашем коде, где произошла ошибка. Это сообщение будет содержать информацию о максимальной глубине рекурсии, которая была превышена. 🔗 Python tricks

Streamlit Streamlit — это библиотека для создания веб-приложений с использованием Python. Она предоставляет простой способ превращения скриптов Python в интерактивные веб-приложения без необходимости изучения веб-разработки или HTML/CSS/JavaScript. Streamlit предоставляет множество возможностей для создания интерактивных приложений с минимальными усилиями. Вы можете использовать его для создания дашбордов, визуализации данных, прототипирования и многих других приложений. Для более подробной информации и документации по Streamlit посетите официальный сайт. 🔗 Python tricks

SpaCy SpaCy — это библиотека для обработки естественного языка (NLP) на языке Python. Она предоставляет инструменты для сегментации текста, анализа грамматики, извлечения информации и многих других задач, связанных с обработкой текста. Библиотека предоставляет множество инструментов для более сложных задач обработки текста, таких как анализ тональности, извлечение ключевых фраз, машинное обучение и многое другое. Вы можете узнать больше о SpaCy в его официальной документации. 🔗 Python tricks

Множества (set и frozenset) Множество в python - "контейнер", содержащий не повторяющиеся элементы в случайном порядке. Множества имеет тот же литерал, что и словарь, но пустое множество с помощью литерала создать нельзя. Единственное отличие set от frozenset заключается в том, что set - изменяемый тип данных, а frozenset - нет. 🔗 Python tricks

Файлы. Работа с файлами Прежде, чем работать с файлом, его надо открыть. С этим замечательно справится встроенная функция open. Открыли мы файл, а теперь мы хотим прочитать из него информацию. Для этого есть несколько способов, но большого интереса заслуживают лишь два из них. Первый - метод read, читающий весь файл целиком, если был вызван без аргументов, и n символов, если был вызван с аргументом (целым числом n). Ещё один способ сделать это - прочитать файл построчно, воспользовавшись циклом for. 🔗 Python tricks

Исключения в python. Конструкция try - except для обработки исключений Исключения (exceptions) - ещё один тип данных в python. Исключения необходимы для того, чтобы сообщать программисту об ошибках. Самый простейший пример исключения - деление на ноль. В блоке try мы выполняем инструкцию, которая может породить исключение, а в блоке except мы перехватываем их. При этом перехватываются как само исключение, так и его потомки. Например, перехватывая ArithmeticError, мы также перехватываем FloatingPointError, OverflowError и ZeroDivisionError. 🔗 Python tricks

Числа: целые, вещественные, комплексные Числа в Python 3 ничем не отличаются от обычных чисел. Они поддерживают набор самых обычных математических операций. Также нужно отметить, что целые числа в python 3, в отличие от многих других языков, поддерживают длинную арифметику (однако, это требует больше памяти). Над целыми числами также можно производить битовые операции. Вещественные числа поддерживают те же операции, что и целые. Однако (из-за представления чисел в компьютере) вещественные числа неточны, и это может привести к ошибкам. Для высокой точности используют другие объекты (например Decimal и Fraction)). Также вещественные числа не поддерживают длинную арифметику 🔗 Python tricks

None (null) Существует много случаев, когда следует использовать None. Часто вы хотите выполнить действие, которое может работать либо завершиться неудачно. Используя None, вы можете проверить успех действия. Python является объектно-ориентированным, и поэтому None - тоже объект, и имеет свой тип. 🔗 Python tricks

Информация для тех, кто работает на языке программирования Python! 🐍 Специально для вас мы создали канал, где каждый день публикуем вакансии, специализированные исключительно на языке программирования Python. 💻 Отбор и публикация вакансий осуществляется каждый день! Мы выкладываем только интересные предложения, строго и по делу - без воды. 💼 Python Вакансии | Работа Питон - вся информация о вакансиях здесь!

NumPy, часть 4: linalg Теперь же мы приступим к более серьёзным вещам, которые есть в NumPy. Первый на очереди у нас модуль numpy.linalg, позволяющий делать многие операции из линейной алгебры. Массивы большей размерности в большинстве функций linalg интерпретируются как набор из нескольких массивов нужной размерности. Таким образом, можно одним вызовом функции проделывать операции над несколькими объектами. 🔗 Python tricks

NumPy, часть 3: random Есть несколько способов работы с случайными элементами в NumPy. Путь первый это создавать списки, используя встроенный модуль random, а затем преобразовывать их в numpy.array. Второй путь это создание массивов. Самый простой способ задать массив со случайными элементами - использовать функцию sample (или random, или random_sample, или ranf - это всё одна и та же функция). 🔗 Python tricks

NumPy, часть 3: random Есть несколько способов работы с случайными элементами в NumPy. Путь первый это создавать списки, используя встроенный модуль random, а затем преобразовывать их в numpy.array. Второй путь это создание массивов. Самый простой способ задать массив со случайными элементами - использовать функцию sample (или random, или random_sample, или ranf - это всё одна и та же функция). 🔗 Python tricks

Dramatiq Dramatiq - это библиотека для обработки задач в фоновом режиме в Python. Она предоставляет удобный способ асинхронной обработки задач, таких как отправка электронных писем, обработка изображений, обновление данных и многое другое. Dramatiq разработан для обеспечения простоты использования и производительности. 🔗 Python tricks

Scrubadub Scrubadub — это библиотека для обнаружения и удаления личной информации (PII) из текста на языке Python. Она может быть полезной при обработке текстовых данных, чтобы защитить конфиденциальность информации. Этот код обнаружит и удалит PII (номер телефона и адрес электронной почты) из текста и вернет очищенную версию текста. 🔗 Python tricks

Функция os.listdir() Функция os.listdir() в Python используется для получения списка файлов и папок в указанной директории. Она возвращает список имен элементов в указанной директории в виде строк. Замените '/путь/к/директории' на путь к директории, список файлов и папок которой вы хотите получить. Функция os.listdir() вернет список строк с именами элементов в этой директории, и вы можете использовать этот список для дальнейшей обработки файлов и папок в Python. 🔗 Python tricks

Bamboolib Bamboolib — это библиотека для упрощения и ускорения анализа данных в Python, особенно при работе с данными в формате DataFrame. Она предоставляет графический интерфейс для выполнения различных операций с данными, таких как фильтрация, группировка, визуализация и многое другое, без необходимости написания кода. Bamboolib предназначена для упрощения работы с библиотеками Pandas и Jupyter Notebook. Bamboolib предоставляет множество инструментов и функций для удобного манипулирования данными, и она может быть полезна, особенно если вы предпочитаете визуальный подход к анализу данных. 🔗 Python tricks

Библиотека ftfy Библиотека ftfy поможет вам исправить моджибаке, что очень полезно в случаях использования NLP. Помимо этого, ftfy исправит неправильные кодировки, неправильные окончания строк и неправильные кавычки. Согласно документации, ftfy может понимать текст, который был декодирован в любой из следующих кодировок: Latin-1, Windows-1252, Windows-1251, Windows-1250, ISO-8859–2, MacRoman, cp437. 🔗 Python tricks