Библиотека Python разработчика | Книги по питону
19.5K subscribers
1.05K photos
391 videos
82 files
988 links
Полезные материалы для питониста по Фреймворкам Django, Flask, FastAPI, Pyramid, Tornado и др.

По всем вопросам @evgenycarter

РКН clck.ru/3Ko7Hq
Download Telegram
Вычисление производных в Python

👉@BookPython
Цветная галактика с помощью Python

👉@BookPython
Круговая диаграмма с помощью Pandas

👉@BookPython
Круговая диаграмма с помощью Seaborn

👉@BookPython
Дано целое число, преобразовать его в римскую цифру.

В этом решении мы создаем метод intToRoman, который принимает целое число в качестве аргумента и возвращает его римское представление в виде строки.

Метод использует жадный алгоритм для поиска наибольшего римского числа, которое может быть вычтено из входного числа. Затем он вычитает это число и добавляет соответствующее римское число к результату.
Этот процесс повторяется до тех пор, пока входное число не станет равным нулю.

👉@BookPython
Какой результат дает следующий код?

👉@BookPython
⌨️ Шпаргалка по Python с примерами кода

👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Mix-in

Это паттерн проектирования в ООП, когда в цепочку наследования добавляется небольшой класс-помощник. Основная идея mix-in заключается в том, что можно создать класс с определенным функционалом и потом использовать его методы в других классах. Таким образом, mix-in — это способ расширения функциональности классов без явного наследования.

В этом примере мы создали класс Mixin, который содержит метод mixin_method. Затем мы создали класс MyClass, который наследуется от Mixin и содержит свой метод my_method. Объект obj создан на основе класса MyClass и вызывает метод mixin_method, который определен в Mixin.

👉@BookPython
Вычисления с несколькими условиями

Вы можете добавить несколько условий. Давайте отфильтруем числа, кратные 2 и 3:

👉@BookPython
Bottleneck

Это библиотека, которая ускоряет работу методов NumPy в 25 раз. Особенно, если массив имеет значения NaN.

В этом примере мы создаём 2D массив NumPy с 1000 строками и 10 столбцами со случайными значениями.

Далее функция move_mean используется для вычисления скользящего среднего для каждой строки в массиве. Параметр window указывает количество значений, которые будут использоваться при вычислении каждого скользящего среднего, а параметр axis указывает ось, вдоль которой будет вычисляться скользящее среднее (в данном случае мы вычисляем его для каждой строки, поэтому устанавливаем axis=1).

👉@BookPython
Расширенное использование - применение функций

Вы можете применять функции внутри comprehensions. Вот пример использования функции str.upper():

👉@BookPython
Визуализация процесса релиза CPython

На прошлой неделе я встретился с резидентом разработчиков CPython и менеджером по выпуску Лукашем Лангой, чтобы обсудить процесс выпуска CPython (подробно описанный в PEP 101). Все, что я узнал, я задокументировал ниже и буду предлагать такие улучшения, как введение дополнительных средств защиты для процесса выпуска и сборки программного обеспечения для процесса сборки и конечных собранных артефактов.

https://sethmlarson.dev/security-developer-in-residence-weekly-report-9

👉@BookPython
Преобразование десятичной дроби в другие числа с помощью Python

👉@BookPython
Что делать, если нужно сериализовать данные, которые не поддерживаются стандартным модулем json?

Если нужно сериализовать объекты, которые по умолчанию не поддерживаются модулем json, то есть несколько вариантов:

— Реализовать методы __getattr__ и __setattr__ в классе объекта, чтобы преобразовать его в словарь, который уже можно сериализовать в JSON.
— Использовать декоратор dataclass из модуля dataclasses для автоматической генерации методов сериализации.
— Создать собственный класс-наследник json.JSONEncoder и переопределить метод default(), чтобы указать как сериализовать нестандартные объекты.
— Использовать библиотеку marshmallow для создания схем сериализации/десериализации сложных объектов в JSON.
— Преобразовать объекты в dict или list вручную перед сериализацией с помощью методов объекта или отражения (reflection).
— Использовать другой формат сериализации, например YAML или MessagePack, который может поддерживать произвольные типы.

👉@BookPython
Для более сложной стилизации вы можете использовать seaborn, который предоставляет больше эстетических возможностей.

👉@BookPython
Emot

Библиотека Emot предназначена для распознавания эмодзи в тексте.

Она может очень пригодиться, когда нам нужно предварительно обработать текстовые данные, чтобы удалить эмотиконы и эмодзи или изучить их влияние на семантику. Функции библиотеки принимают на вход строку и возвращают список словарей.

👉@BookPython
Что такое списковое включение?

Это компактный способ обработки всех или части элементов в последовательности и возвращения списка с результатами. Синтаксис прост и в то же время эффективен.

👉@BookPython
Как мы версию Sanic’а повышали

Приветствую всех читателей, меня зовут Вадим, я — бэкенд-разработчик в компании Домклик. Я работаю в команде, которая разрабатывает CRM-систему для подготовки и осуществления ипотечных сделок. В этой статье я хотел бы поделиться своим интересным опытом мажорного повышения зависимостей в проекте, который свыше пяти лет находится в проде под ежедневной нагрузкой более 2000 RPS.

Предыстория
Итак, все сервисы нашей команды на бэке написаны на Python, большинство из них — с использованием фреймворка Sanic. До момента, приведшего впоследствии к этой статье, никаких серьёзных проблем с этим фреймворком мы не испытывали. Однако одним прекрасным декабрьским днём, когда сезонность оформления ипотечных сделок традиционно приводит к повышенной нагрузке на все сервисы Домклика, мы обнаружили проблему на центральном бэкенд-сервисе нашей системы. Суть этой проблемы заключалась в том, что в случайный момент времени воркеры приложения бесследно умирали, а у реализации мультипроцессинга в используемой нами на тот момент версии Sanic есть такая хитрая (нет) особенность, что состояние воркеров после запуска никак не отслеживается, и заданное количество никак не поддерживается в случае их смерти. Как результат, спустя некоторое (от нескольких минут до нескольких часов) время после развёртывания наши поды лишались всех воркеров, кроме одного единственного (от которого Sanic первоначально и форкает новые процессы), что драматически снижало перевариваемую нашим сервисом нагрузку: поды начинали тротлить по CPU, event loop забивался корутинами, приложение обжиралось коннектами к базе данных, запросы обрабатывались гораздо медленнее, и в конце концов мы начинали отдавать 500-ки.

https://habr.com/ru/companies/domclick/articles/761838/

👉@BookPython
Преобразование Pdf в аудио с помощью Python

👉@BookPython