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 выдаст следующий код?

👉@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

Геттеры и сеттеры

Геттеры и сеттеры — это специальные методы класса, которые используются для управляемого доступа к атрибутам объекта. Они позволяют инкапсулировать реализацию класса и предоставить проверенный интерфейс для манипуляции данными.

— Геттер позволяет получить значение атрибута.
— Сеттер используется для установки значения атрибута.

Преимущества геттеров и сеттеров:

— Контроль доступа к атрибутам класса.
— Валидация данных.
— Возможность добавить дополнительную логику при установке/получении значений.

👉@BookPython

Что выдаст следующий код Python?

👉@BookPython

Порядок блоков except имеет значение: если исключение может быть поймано несколькими блоками, то его поймает верхний блок. Этот код не будет работать так, как задумано

import logging

def get(storage, key, default):
    try:
        return storage[key]
    except LookupError:
        return default
    except IndexError:
        return get(storage, 0, default)
    except TypeError:
        logging.exception('unsupported key')
        return default

print(get([1], 0, 42))  # 1
print(get([1], 10, 42))  # 42
print(get([1], 'x', 42))  # error msg, 42

👉@BookPython

Optional_return

Функция optional_return в модуле typing используется для определения функций, которые могут возвращать значение или None.
Это позволяет лучше документировать поведение функции и дает подсказки при использовании ее результата, не опасаясь ошибки, если будет возвращен None.

В данном примере функция find_user может вернуть имя пользователя, если оно найдено в списке, или None, если такого имени нет. Благодаря аннотации Optional[str] мы явно указываем, что возвращаемое значение может быть строкой или None.

👉@BookPython

Декораторы

Декораторы - это функции, которые изменяют поведение других функций. Они полезны для протоколирования, контроля доступа, мемоизации и многого другого.

Asyncio
Модуль asyncio предоставляет основу для асинхронного программирования. Это полезно для связанного с вводом-выводом и высокоуровневого структурированного сетевого кода.

👉@BookPython

NVIDIA Warp

Фреймворк на Python для высокопроизводительного моделирования и графики на GPU

Warp - это фреймворк на языке Python для написания высокопроизводительного кода для моделирования и графики. Warp берет обычные функции Python и JIT-компилирует их в эффективный код ядра, который может работать на CPU или GPU.

Warp предназначен для пространственных вычислений и поставляется с богатым набором примитивов, позволяющих легко писать программы для моделирования физики, восприятия, робототехники и обработки геометрии. Кроме того, ядра Warp являются дифференцируемыми и могут использоваться в составе конвейеров машинного обучения с такими фреймворками, как PyTorch и JAX.

https://github.com/NVIDIA/warp

👉@BookPython

Создание графика Box and Whisker

Используя matplotlib и seaborn, вы можете создать базовый график Box and Whisker.

👉@BookPython