PyFlux

PyFlux - это библиотека для прогнозирования временных рядов. Она предоставляет удобный интерфейс для работы с моделями временных рядов, такими как анализ авторегрессии (AR), интегрированной скользящей средней (ARIMA), авторегрессии скользящего среднего (ARMA) и др.

В этом примере создается искусственный временной ряд и на его основе модель ARMA обучается для прогнозирования следующих 10 значений этого ряда.

Вращаем и сохраняем изображение

Для вращения можно использовать функцию rotate, принимающую кол-во градусов.

Dateparser

Dateparser - это библиотека, которая позволяет получать информацию о дате и времени из строковых значений в автоматическом режиме. Она может распознавать множество различных форматов дат и времени, включая относительные даты и даты на разных языках.

В данном примере мы имеем строку, описывающую относительную дату - "5 минут назад". С помощью функции parse библиотеки Dateparser мы парсим эту дату в объект Python datetime. Затем мы выводим дату и время в нужном нам формате с помощью метода strftime.

Python декораторы на максималках. Универсальный рецепт по написанию и аннотированию от мала до велика

Декорирование функций - это, наверное, самая сложная среди базовых и самая простая среди продвинутых фич языка Python.

Смотреть статью

Ход короля

Даны две различные клетки шахматной доски. Напишите программу, которая определяет, может ли король попасть с первой клетки на вторую одним ходом. Программа получает на вход четыре числа от 1 до 8 каждое, задающие номер столбца и номер строки сначала для первой клетки, потом для второй клетки.

Программа должна вывести «YES», если из первой клетки ходом короля можно попасть во вторую, или «NO» в противном случае.

Nested Sets (вложенные множества)

Это способ организации иерархических данных, где каждый узел дерева представлен парой чисел, определяющих диапазон значений.

Каждая категория представлена объектом, содержащим поля "ID", "Название", "Левая граница" и "Правая граница". "Левая граница" и "Правая граница" определяют диапазон значений, которые охватывают поддерево данной категории.

Преимущество использования Nested Sets заключается в том, что мы можем эффективно извлекать всех потомков узла, находить родителей и определять уровень вложенности с помощью простых операций сравнения.
В этом примере мы находим всех потомков категории "Компьютеры".

*При изменении структуры дерева требуется обновление левых и правых границ всех связанных категорий.

Dash

Dash - это популярная библиотека для создания веб-приложений на Python. Она позволяет разработчикам создавать интерактивные, аналитические приложения без необходимости использовать JavaScript.

Dash основан на Flask, Plotly и React, и предоставляет простой способ создания веб-приложений с использованием компонентов, таких как графики, таблицы и формы.

В этом примере мы создаем простое веб-приложение с использованием Dash. Приложение содержит поле ввода, кнопку отправки и контейнер для вывода результата. Мы определяем функцию update_output, которая вызывается при нажатии на кнопку "Submit". Функция возвращает текст, введенный пользователем, и выводит его в контейнере.

Отправка электронных писем

Приведенный ниже скрипт использует библиотекуSMTP, , чтобы отправлять электронные письма указанным получателям. Реализация может быть изменена в зависимости от варианта использования.

В приведенной выше реализации скрипт использует данные отправителя и получателя, а также тему и текст сообщения. Затем скрипт подключается к SMTP-серверу Gmail, форматирует сообщение и отправляет его с помощью метода sendmail() . Наконец, скрипт выводит сообщение, указывающее, что электронное письмо было успешно отправлено, и отключается от SMTP-сервера.

Подробнее про smtplib можно почитать здесь.

Протоколы в Python

В Python 3.8. появилась новая примечательная возможность — протоколы (protocols). Протоколы — это альтернатива абстрактным базовым классам (abstract base classes, ABC). Они позволяют пользоваться структурной подтипизацией (structural subtyping), то есть — осуществлять проверку совместимости классов исключительно на основе анализа их атрибутов и методов.

Смотреть статью

Метаклассы

Метаклассы в Python - это классы, которые определяют создание, поведение и модификацию классов. В языке Python метаклассы используются для манипуляции с классами как объектами.

В Python метаклассы определяются путем создания класса, который наследуется от type. type является метаклассом по умолчанию для всех классов в Python. При создании нового класса, интерпретатор Python проверяет наличие метакласса и, если он найден, использует его для создания класса.

В этом примере мы определяем метакласс MyMeta, который наследуется от type. Метод __new__ метакласса при создании класса и позволяет изменять атрибуты класса перед его созданием. В данном примере мы добавляем новый метод greeting в атрибуты класса.

Затем мы определяем класс MyClass, который использует метакласс MyMeta с помощью аргумента metaclass при его создании. Когда мы создаем экземпляр класса MyClass и вызываем метод greeting, будет выведено сообщение "Hello, World!".