📎 Шпаргалка по работе с Параллелизмом в Python

Эта шпаргалка объясняет основы параллелизма в Python. Она охватывает понятия процессов и потоков, описывает многопоточность для задач ввода-вывода и приводит примеры кода для создания потоков, безопасных очередей и оптимизации производительности.

🗄 Скачать PDF из архива

🐍 Ghostly Python | #шпаргалки

🖼️ Библиотека: Marshmallow

Marshmallow — это библиотека для сериализации, десериализации и валидации сложных объектов данных. Она позволяет преобразовывать Python-объекты в форматы, такие как JSON, и обратно.

Подходит для разработчиков, которым нужно легко управлять валидацией данных и преобразованиями между объектами и форматами, такими как JSON или YAML.

⚙️ Пример использования:

from marshmallow import Schema, fields, ValidationError

# Определение схемы
class UserSchema(Schema):
    name = fields.String(required=True)
    age = fields.Integer(required=True)

# Данные для сериализации
user_data = {"name": "Alice", "age": 24}

# Сериализация (объект Python -> JSON)
schema = UserSchema()
result = schema.dump(user_data)
print(result)

# Десериализация (JSON -> объект Python)
user_json = '{"name": "Bob", "age": 30}'
try:
    user = schema.loads(user_json)
    print(user)
except ValidationError as err:
    print(err.messages)

✔️ Установка

pip install marshmallow

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

🗂 Скрипт: сортировка файлов в каталоге

Этот Python-скрипт организует файлы в каталоге, сортируя их по подкаталогам на основе расширений файлов.

ℹ️ Как работает

1. Скрипт запрашивает путь к каталогу и проверяет его наличие.
2. Перебирает все файлы в каталоге.
3. Определяет расширение файла и создает подкаталог с именем расширения.
4. Перемещает каждый файл в соответствующий подкаталог.

📂 Скрипт с подробным комментированием кода уже в архиве:

➡️ Скачать...

🐍 Ghostly Python | #скрипты

📱 Основы архитектуры для джунов: как строить масштабируемые и чистые приложения на Python

Понимание архитектуры — ключевой навык для разработки качественного и поддерживаемого кода.

Этот гайд объясняет важные концепции, такие как разделение на уровни, паттерны проектирования и принципы SOLID, которые помогут джунам строить масштабируемые и чистые Python-приложения. Следуя этим принципам, можно значительно упростить поддержку кода и подготовиться к росту нагрузки.

➡️ Перейти к гайду

🐍 Ghostly Python | #гайды

👣 Создание сайта любой сложности | Веб-приложение на Python

В ходе курса, вы будете создавать полноценное веб-приложение на Python, с использованием фреймворка Flask. Научитесь создавать сайты и веб-приложения любой сложности на Python, освоив все основные аспекты работы с фреймворком Flask.

➡️ Ссылка на курс

🐍 Ghostly Python | #уроки

🖼️ Библиотека: deepface

Deepface — удобная библиотека для Python, которая распознает лица и анализирует их характеристики: возраст, пол, эмоции и расу.

Она применяет гибридный подход, объединяя несколько мощных моделей, таких как VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet, что делает её особенно гибкой и точной.

⚙️ Пример использования (сравнение пары лиц)

from deepface import DeepFace

result = DeepFace.verify(
  img1_path = "face_1.jpg",
  img2_path = "face_2.jpg",
)

Результат — словарь с данными анализа изображений, позволяющий глубже понять схожесть лиц.

✔️ Установка

pip install deepface

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

💬 Что такое yield в Python? Самый популярный вопрос на StackOverflow

yield — ключевое слово в Python, которое часто вызывает вопросы у новичков, но при этом открывает мощные возможности для оптимизации кода. По сути, yield позволяет функции запомнить свое состояние и продолжить выполнение с того же места, где остановилась. Это делает функцию "генератором", который возвращает значения одно за другим, по мере их запроса.

⚙️ Как это работает?

Вместо привычного return, который завершает функцию и возвращает значение, yield приостанавливает её выполнение, но не закрывает. При каждом вызове генератора он продолжает выполнение с того места, где остановился. Это полезно, когда нужно работать с большим объемом данных, так как генераторы создают элементы "лениво", по одному за раз, не занимая много памяти.

✔️ Простой пример

def countdown(n):
    while n > 0:
        yield n
        n -= 1

for number in countdown(5):
    print(number)

Этот код будет выводить числа от 5 до 1 по одному, при каждом вызове yield, экономя память и время.

📌 Почему это важно?

Использование yield особенно полезно при работе с большими списками, потоками данных или бесконечными последовательностями. Генераторы позволяют обходить ограничение памяти и выполнять операции быстрее за счет обработки данных на лету.

Подробнее вы можете изучить в статье по ссылке — ознакомиться ⬅️

🐍 Ghostly Python | #фишки

💬 Задача: Что будет выведено в консоль?

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
result = 0

for i in range(1, len(numbers), 2):
    result += numbers[i]

print(result)

Выберите вариант ответа ниже 🔽

🐍 Ghostly Python | #задачи

📱 Python под рукой: шпаргалка с основами и практическими примерами

Эта шпаргалка — быстрый и удобный справочник по основам Python для начинающих и опытных разработчиков.

Она охватывает ключевые темы: переменные, приведение типов, операторы, часто используемые методы с примерами, регулярные выражения, обработку ошибок и многое другое. С примерами кода и краткими пояснениями.

🗄 Скачать PDF из архива

🐍 Ghostly Python | #шпаргалки

👩‍💻 Как сделать генератор ASCII-графики на Python

Энтузиасты делают ASCII-ремейки «Звездных войн» и ролевые ASCII-игры. А в этом гайде, вы напишите GUI-приложение для конвертации изображений в олдскульную ASCII-графику с помощью Python и библиотеки Pillow.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #гайды

⛓️ Скрипт: сокращение ссылок с помощью Python и TinyURL

Если вам нужно быстро получить сокращенную ссылку на любой URL, этот небольшой скрипт на Python решит задачу за считанные секунды!

Код использует API сервиса TinyURL и всего пару строк кода. Вам понадобится библиотека requests, чтобы отправить запрос и получить сокращенную ссылку.

⚙️ Исходный код скрипта

import requests

def shorten_url_with_tinyurl(long_url):
    url = f'http://tinyurl.com/api-create.php?url={long_url}'
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        return None

long_url = r"ваша длинная ссылка"
short_url = shorten_url_with_tinyurl(long_url)

if short_url:
    print(f'Shortened URL: {short_url}')
else:
    print('Error shortening URL')

ℹ️ Как работает

1. Отправляем GET-запрос к API TinyURL со ссылкой, которую нужно сократить.
2. Проверяем ответ сервера: если всё прошло успешно, возвращается короткая ссылка, иначе — None.
3. Выводим результат. Если сокращение прошло успешно, выводится короткая ссылка, иначе — сообщение об ошибке.

📂 Скрипт с подробным комментированием кода уже в архиве:

➡️ Скачать...

🐍 Ghostly Python | #скрипты

🖼️ Библиотека: Pympler

Pympler помогает отслеживать и анализировать использование памяти в Python-приложениях. С его помощью можно выявить утечки памяти, избыточное потребление и другие проблемы, связанные с памятью. Отличный инструмент для оптимизации вашего кода.

Позволяет получить подробные данные о размере объектов и времени выполнения процессов, что полезно при отладке и анализе производительности.

⚙️ Пример использования

from pympler import tracker

tr = tracker.SummaryTracker()
function_without_side_effects()
tr.print_diff()

💳 Вывод

  types |   # objects |   total size
======= | =========== | ============ 
   dict |           1 |    280     B
   list |           1 |    192     B

✔️ Установка

pip install pympler

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

📖 Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения.

Самое популярное руководство по языку Python для начинающих и не только! С этим пособием вы не просто освоите основы программирования, но и научитесь писать полноценные программы, отлаживать код и создавать рабочие приложения.

📰 Что внутри?

В первой части книги — основные концепции: переменные, списки, классы, циклы и принципы чистого кода. Во второй части — три практических проекта, где вы:

👉 Разработаете 2D-игру
👉 Создадите интерактивные визуализации
👉 Сделаете простое веб-приложение

Работа с мощными библиотеками (Pygame, Matplotlib, Plotly, Django) и хорошую практику для изучения.

➡️ Ознакомиться

Если вам полезен такой формат постов, оставьте побольше реакций 🔥

🐍 Ghostly Python | #книги

📱 AIOGRAM 3 — ПОЛНЫЙ КУРС

Самый полный курс по популярному фреймворку для создания телеграм ботов — aiogram 3.4

Подача материала очень хорошая! Рекомендую 🔥

➡️ Ссылка на курс

🐍 Ghostly Python | #уроки

Ставим 🔥 у кого так же

🐍 Ghostly Python | #мемы

🖼️ Библиотека: Pytube

Pytube - это библиотека для загрузки видео с YouTube.

➡️ Возможности:

🟢автоматически загружает видеоролики;
🟢извлекает аудио из видеофайлов;
🟢получает информацию о видео (включая заголовок, описание, длительность и др).

⚙️ Пример использования

from pytube import YouTube

# Укажите URL-адрес видео
video_url = "https://www.youtube.com/watch?v=video-id"

# Создайте объект YouTube
yt = YouTube(video_url)

# Загрузите видео
yt.streams.first().download()

✔️ Установка:

pip install pytube



➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

⏲ Скрипт: Проверяем скорость интернета

Для того, чтобы измерить скорость интернета с помощью Python, мы можем воспользоваться библиотекой Speedtest.

✔️ Установка

pip install speedtest-cli

⚙️ Исходный код скрипта

import speedtest

st = speedtest.Speedtest()
print("Загрузка:", round(st.download() / 1_000_000, 2), "Мбит/с")
print("Выгрузка:", round(st.upload() / 1_000_000, 2), "Мбит/с")
print("Пинг:", st.results.ping, "мс")

Скрипт измеряет скорость загрузки и выгрузки в Мбит/с, а также показывает пинг.

📝 Пример вывода

Загрузка: 48.95 Мбит/с
Выгрузка: 28.46 Мбит/с
Пинг: 48.951 мс

Такой скрипт помогает быстро проверить соединение, автоматизировать мониторинг сети или использовать данные для анализа стабильности интернета.

🐍 Ghostly Python | #скрипты

📱 Ctypes Python – Огромная скорость и БЕЗОПАСНОСТЬ компонентов

В данном видео мы рассмотрим способы интеграции Python с языками Си и С++. Мы создадим 3 компонента на языки Си, скомпилируем их в готовые динамические библиотеки и подключим в Python для использования. Сам Python в данном примере служит лишь удобным интерфейсом для взаимодействия с библиотеками.

➡️ Ссылка на урок

🐍 Ghostly Python | #уроки

🌐 Конструкция if __name__ == "__main__"

В Python конструкция if __name__ == "__main__" помогает управлять выполнением кода. Каждый файл Python имеет специальную переменную __name__, которая определяет, как этот файл был запущен. Если файл выполняется напрямую, __name__ будет равен "__main__", и код в блоке if __name__ == "__main__" запустится.

Это удобно для разделения кода на основную часть и вспомогательные функции. Если файл импортируется как модуль, этот код не будет выполнен, что предотвращает ненужные действия при импортировании.

⚙️ Рассмотрим два примера

1. Использование в основном скрипте

def greet():
    print("Привет, мир!")

if __name__ == "__main__":
    greet()  # Выполнится только если файл запущен напрямую

При запуске этого файла увидим вывод "Привет, мир!". Но если файл будет импортирован, greet() не вызовется.

2. Использование при импорте

# main.py
import helper  # helper содержит greet() и `if __name__ == "__main__"`

helper.greet()  # вызовем greet() из модуля

В этом случае код внутри if __name__ == "__main__" в helper.py не выполнится при импорте в main.py.

✔️ Делаем вывод

Это полезная конструкция для разделения логики запуска и импорта в Python. Она позволяет запускать код только при прямом выполнении файла, не затрагивая функционал при его подключении как модуля. Это улучшает структуру кода и предотвращает случайное выполнение ненужных частей.

🐍 Ghostly Python | #фишки