⚡️ Оператор Yield

Этот оператор при каждом своём вызове возвращает объект. Он ведёт себя также, как и итератор.

yield — ключевое слово, которое не уничтожает локальные переменны и позволяет вернуть несколько значений.

yield from — инструкция, которая позволяет вкладывать один итератор/генератор в другой. Он позволяет легко заменить for внутри.

next() — функция, позволяющая извлекать следующий объект из итератора. Цикл for работает на этой функции и вызывает её, пока не получит исключение StopItered.

⚡️ Библиотека Rich

Это — библиотека, позволяющая приукрасить вывод в консоле. Она имеет намного больше функционала, чем ранее упомянутая Colorama.

Установить модуль можно с помощью команды:

pip install rich

Библиотека помогает работать с цветами, стилями и даже позиционированием текста. Она поддерживает множество языков, Markup и Emoji. Также в ней есть таблицы, синтаксическая подсветка и красивый вывод.

Пример со всеми возможностями модуля можно посмотреть с помощью команды:

python3 -m rich

⚡️ Модуль Faker

faker — это модуль для создания фейковых данных (имя, адрес или любой другой текст). Он отлично подойдёт для тестирования вашей программы.

Скачать его можно с помощью:

pip install Faker

Теперь пройдёмся по его командам:

Faker() — основной класс. Он принимает необязательный аргумент — строку локализации или их список.

Faker . name() — (без точек) фальшивое имя. Создаётся на основе переданной локализации.

Faker.address() — Фальшивый адрес. Формат также задаётся локализацией.

Также, можно создать фальшивый ip-адрес, место работы и подобные данные, используя Providers

⚡ Итераторы — это что?

Итератор — это объект, который помогает обходить ту или иную последовательность.

Знаю, ничего не понятно. Приведу пример:

У вас есть тележка с камнями, а вам необходимо перенести их в другую тележку.

Вы можете просто взять эти несколько камней в руки и перенести их. Это и быстрее, и эффективнее, но что делать, если камней больше? 5, 20, 50?

Очевидно, что тогда легче будет таскать их по одному.

В таком случае, вы выступаете итератором, перетаскивая камни, которые необходимы только в данный момент.

Камни — это некий набор чисел, руки — оперативная память, а вы — посредник (итератор).

⚡ Библиотека dash

Dash — это веб-фреймворк для работы с дашбордами и графиками. Он представляет из себя связку react.js, CSS, HTML и даже Flask.

Для установки введите все эти команды поочерёдно:

pip install dash
pip install dash-html-components
pip install dash-core-components
pip install dash-table

Из dash_core_components можно импортировать различные динамические формы, например, выпадающие списки.

А из dash_html_components берутся разные элементы html, такие как div, h1 и т.д.

Также dash содержит фичу, именуемую «hot-reloading». То есть, вам не придётся перезапускать сервер при каждом изменении.

⚡️ Модуль funcy

funcy — это набор полезных функций, помогающие с работой в python. Скачать его можно по команде:

pip install funcy

Вот несколько полезных функций из этого набора:

merge(*args) — Соединяет все аргументы в один элемент. Работает со списками, словарями, кортежами, множествами и даже строками.

walk (func, obj) — Проходит по всем элементам внутри obj и выполняет func с элементом. Очень похоже на map, но сохраняет возвращаемый тип.

select (func/re, obj) — Проходит по всем элементам и вызывает func, использующийся для сортировки. Также принимает регулярные выражения на месте re.

⚡️ Модуль pympler

Наверное, много кому было интересно, насколько его приложение оптимизированное и что ещё можно улучшить.

В этом поможет библиотека под названием pympler: она может и отслеживать, и анализировать использование памяти разными объектами.

Скачивается она с помощью этой команды:

pip install pympler

В этот модуль заложен довольно большой функционал. Он позволяет, помимо обычного просмотра размера объектов, отслеживать утечки памяти, а также следить за использованием классов.

Кроме того, с его помощью можно анализировать использование памяти в django, что может быть полезно при подборе сервера для сайта.

⚡️ Тестирование и модуль pytest

Автоматическое тестирование — это проверка приложения на все возможные баги не человеком, а заранее написанным для этого кодом.

Оно позволяет при изменении какой-либо части кода проверить, не появились ли ошибки в остальных.

В этом нам поможет pytest. Скачать этот модуль можно с помощью команды:
pip install pytest

Более подробную документацию понятным (английским) языком о модуле можно найти на этом сайте.

⚡️ Модуль Matplotlib

Matplotlib — это модуль для визуализации данных. Он имеет довольно большой функционал, различные способы вывода и даже графики.

Скачать его можно с помощью:

pip install -U matplotlib

Этот модуль очень легко конфигурируется, что позволяет ему отображать данные самыми разными способами.

От одного просто графика до нескольких с разными градиентами, круговыми диаграммами, 3D-визуализацией и т.д. Более подробно расписано на официальном сайте.

Также он поддерживает несколько способов отображения данных, но вам потребуется скачать дополнительные библиотеки.

Кроме того, им поддерживается вывод в svg файл, в веб браузер, GTK3 и в приложение. Более подробно можно просмотреть введя команду matplotlib.use('?').

⚡️ Модуль TensorFlow

TensorFlow — это библиотека, разработанная Google для глубокого обучения нейронных сетей. Она с открытым исходным кодом, и если вы научитесь его разбирать, вы значительно улучшите свои навыки.

Изначально все вычисления представлены в виде графов, однако расчёт выполняется по запросу, что позволяет повысить производительность при высокой нагрузке.

Также библиотека может распределять вычисления между центральным и графическим процессором и несколькими системами одновременно, что также очень хорошо для скорости обучения.

Помимо всего этого, TensorFlow довольно популярный, что позволяет легко его изучить с помощью других материалов.

#gtts #мини_урок

Преобразовываем текст в речь

Есть разные интерфейсы API для преобразования текста в речь. Воспользуемся одним из самых популярных - Google Text to Speech, широко известный как gTTS API.

Библиотека поддерживает различные языки (русского к сожалению нет). С gTTS можно работать в консоли с помощью gtts-cli. Команда считывает текст, делает нужный запрос и записывает результат в файл.

Устанавливаем: pip install gTTS

Настраиваем: документация

Кому мало gTTS, потестируйте модуль google-cloud-texttospeech. Он имеет гораздо больший функционал, например он может сделать паузу в нужном вам месте.

Кто ещё какими Text to Speech модулями пользуется? Пишите в комментариях. Да, да, да у нас появились комментарии 👇👇👇

⚡️ Редактируем видео с помощью Python

#миниурок #moviepy

В этом нам поможет библиотека moviepy — она позволяет склеивать, обрезать и даже накладывать эффекты на видео.

Код у библиотеки довольно простой. На примере выше мы обрезаем клип, потом склеиваем с другим видео, после изменяем размер.

Далее — записываем всю нашу работу в файл, используя несколько потоков.

Стоит обратить внимание, что модуль обрабатывает всё на CPU и, если ваших ресурсов не хватает, стоит воспользоваться выделенными серверами (к примеру, amazon или google) с большей производительностью.

Также, эта библиотека отлично подойдёт для выполнения простых, но повторяющихся операций.

⚡️ Создаём почтового бота для отправки email

Модуль smtplib позволяет настроить соединение между smtp сервером, чтобы работать с почтой. Установка не требуется, поскольку библиотека уже предустановлена в Python.

Полную документацию можно посмотреть здесь.

В этом примере мы взяли сервер Google (информацию по нему можно найти на сайте gmail), с помощью которого мы и создаём зашифрованное подключение.

Теперь осталось просто зайти в свою почту и разрешить доступ ненадёжных приложений к аккаунту.

Также, вы можете отправлять вложения (файлы, фотографии) прямо через этот модуль. Для этого сообщения составляются с помощью модуля email.

#миниурок #smtplib

⚡️ Замеряем время выполнения программы

Каждый раз, когда пишется какой-либо код, возникает вопрос: «Насколько моя программа быстрая?».

И, чтобы получить на него ответ, можно ограничиться лишь парой строчек.

Первый вариант — использование модуля time, а точнее — его одноимённого метода time, как в примере на картинке выше.

time.time() возвращает текущее время. Вычитая время начала и конца, мы получаем период исполнение команды

Второй вариант — использование unix и команды time. Для этого просто напишите перед запуском кода слово time и сразу узнайте скорость выполнения всей программы.

Учтите, что второй способ не стоит использовать на веб-серверах и других программах, которые зависят от внешних обстоятельств.

#миниурок #time