@cached_property

В Python, @cached_property — это декоратор, который используется для кэширования результатов вычисления свойства (property) класса. Это может быть полезно, когда вычисление значения свойства требует затратных вычислений, и вы хотите избежать повторных вычислений при многократном доступе к свойству.

@cached_property не является стандартной частью стандартной библиотеки Python, но его можно легко добавить, например, используя библиотеку cached-property.

#для_продвинутых

Метод isalpha()

Метод isalpha() является строковым методом, который позволяет проверить, состоит ли каждый символ в строке из букв (алфавитных символов). Он возвращает True, если все символы в строке являются буквами, и False в противном случае.

Как видно в примере выше, первая строка состоит только из букв, поэтому isalpha() возвращает True. Вторая строка содержит символы, которые не являются буквами (запятая и восклицательный знак), поэтому isalpha() возвращает False.

#для_начинающих

pyperclip

pyperclip — это библиотека Python, которая предоставляет простой способ копирования и вставки текста в буфер обмена (clipboard) операционной системы. Вы можете использовать pyperclip для копирования текста в буфер обмена и вставки текста из буфера обмена в свой Python-скрипт.

Для установки pyperclip, вы можете использовать инструмент управления пакетами Python, такой как pip. Откройте терминал или командную строку и выполните следующую команду:

pip install pyperclip

После установки библиотеки, вы можете использовать ее в своем Python-коде.

#для_начинающих

FastAPI

FastAPI — это современный, быстрый (высокопроизводительный) веб-фреймворк для создания API используя Python 3.6+, в основе которого лежит стандартная аннотация типов Python. FastAPI обладает выдающейся производительностью благодаря использованию асинхронности и автоматическому созданию документации для вашего API.

FastAPI предоставляет множество других возможностей, такие как валидация запросов, зависимости (dependencies), работа с базами данных и многое другое, что делает его мощным инструментом для создания веб-приложений на Python.

Документацию можно прочесть здесь.

#для_продвинутых

PySnooper

PySnooper — это библиотека для отладки, которая позволяет логгировать каждую строку выполняемого кода вместе со значениями переменных. Она полезна, когда нужно понять, как работает код и где происходят изменения переменных.

Для использования необходимо декорировать функцию, которую нужно отладить с помощью @pysnooper.snoop(). Вид лога можно настроить с помощью параметров: variables — какие переменные отображать, depth — максимальная вложенность структур данных, prefix — префикс для каждой строки лога.

Результат использования pysnooper предоставлен на изображении.

Декоратор @frozen

Декоратор @frozen — это не встроенный декоратор, а часто используемый соглашение в библиотеках и коде на Python. Он используется для обозначения, что класс или объект должен быть неизменяемым (immutable). Неизменяемые объекты не могут быть изменены после создания. Это означает, что их атрибуты и состояние остаются постоянными, что может быть полезно во многих сценариях.

Преимущества неизменяемых объектов включают в себя упрощение работы с объектами в многозадачных приложениях, избегание побочных эффектов и более безопасную работу с объектами в разных частях кода.

#для_продвинутых

Функция zlib.compress()

Функция zlib.compress() является частью стандартной библиотеки и предназначена для сжатия данных с использованием библиотеки сжатия данных Zlib.

Zlib — это библиотека, которая предоставляет алгоритмы сжатия данных. С её помощью можно уменьшить объем данных, что полезно, например, при передаче данных по сети или сохранении данных на диске, чтобы уменьшить потребление места.

Функция zlib.compress() принимает один аргумент — последовательность байтов (например, строку или байтовый объект) и возвращает сжатую версию этой последовательности.

#для_продвинутых

NumPy: шпаргалка для начинающих

В этой статье мы поговорим про NumPy. Это статья-шпаргалка для начинающих пользователей NumPy, надеюсь она будет вам полезна.

Смотреть шпаргалку

Py-spy

Py-spy — это инструмент для профилирования производительности Python-приложений. Он предоставляет информацию о том, как Python-приложение использует центральный процессор (CPU) и может помочь вам выявить узкие места в вашем коде, которые могут приводить к высокому использованию CPU.

Py-spy можно использовать из командной строки, чтобы наблюдать за работой запущенных Python-процессов. Он предоставляет информацию о потреблении CPU, вызовах функций, стеке вызовов и других характеристиках производительности. Вы можете использовать py-spy для оптимизации вашего Python-кода и выявления проблем с производительностью.

#для_продвинутых

Annoy

Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — это библиотека, которая используется для поиска точек в пространстве, близких к заданной точке запроса. Она также создает большие файловые структуры данных только для чтения, которые отображаются в память, чтобы многие процессы могли использовать одни и те же данные.

В этом примере мы создаем индекс Annoy с длиной вектора элемента f и используем расстояние angular. Затем мы добавляем 1000 элементов со случайными значениями в индекс и строим его с использованием 10 деревьев. После этого мы сохраняем индекс в файл test.ann. Затем мы загружаем индекс из файла и выполняем поиск 1000 ближайших соседей для элемента с индексом 0.

Результат работы кода - список из 1000 индексов элементов, которые являются ближайшими соседями для элемента с индексом 0.

Emot

Emot (Emotional Analysis for Text) — это библиотека для анализа эмодзи на Python. Она может быть полезна для обработки данных текста, чтобы удалить эмодзи и других задач, связанных с анализом эмотиконами.

Чтобы использовать библиотеку Emot, вам сначала нужно установить её с помощью pip:

pip install emot

#для_начинающих

Динамическая загрузка модуля

Динамическая загрузка модуля в Python — это процесс импорта модуля во время выполнения программы, в отличие от статического импорта, который выполняется на этапе компиляции. Это может быть полезно, если вы хотите загружать модули в зависимости от условий или пользовательского ввода, чтобы сделать вашу программу более гибкой.

Обратите внимание, что для динамической загрузки модуля он должен быть доступен в пути поиска модулей Python, например, находиться в том же каталоге, где выполняется ваш скрипт, или в путях, указанных в переменной sys.path.

Также обратите внимание, что динамическая загрузка модулей может быть мощным инструментом, но она также может привести к проблемам безопасности, если модули загружаются из ненадежных источников. Убедитесь, что вы проверяете и фильтруете ввод, который вы используете для определения имени модуля, чтобы избежать потенциальных уязвимостей.

#для_продвинутых

Theano

Theano — это библиотека для глубокого обучения и численных вычислений, написанная на языке Python. Theano предоставляет инструменты для оптимизации и вычисления матричных операций, что делает его полезным инструментом для работы с нейронными сетями и другими вычислительными задачами. Однако стоит отметить, что Theano больше не активно развивается и поддерживается, и многие из его функциональных возможностей были интегрированы в другие библиотеки глубокого обучения, такие как TensorFlow и PyTorch.

#для_продвинутых

LightGBM

LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) — это библиотека для машинного обучения, которая специализируется на градиентном бустинге и предоставляет выдающуюся производительность и эффективность. Она была разработана Microsoft и предназначена для решения задач классификации, регрессии и ранжирования. LightGBM быстро стала популярной в машинном обучении благодаря скорости, эффективности, поддержки множества задач, а главное градиентному бустингу.

Использование LightGBM в Python, как описано в предыдущем ответе, позволяет легко интегрировать эту библиотеку в ваши проекты машинного обучения и проводить высококачественный анализ данных и прогнозирование.

#для_продвинутых

Geoplotlib

Geoplotlib — это библиотека Python, предназначенная для создания интерактивных карт и визуализации геоданных. Она предоставляет простой и удобный способ создания различных карт, включая точечные карты, карты с тепловыми картами, кластеризацию данных и другие географические визуализации.

Перед началом работы установите и импортируйте библиотеку. Чтобы визуализировать геоданные, вам понадобятся данные о географических координатах (широте и долготе). Вы можете использовать различные источники данных, такие как CSV-файлы, базы данных или API.

#для_начинающих

img2pdf

img2pdf — это библиотека Python, которая позволяет создавать файлы PDF из изображений. Для использования img2pdf вам нужно установить библиотеку (если она не установлена) и затем использовать ее для создания PDF-файлов из изображений.

Замените image1.jpg, image2.png, и image3.jpeg из примера на имена файлов с вашими изображениями, которые вы хотите объединить в PDF. Затем запустите этот скрипт, и он создаст файл output.pdf, содержащий ваши изображения в виде страниц PDF.

Убедитесь, что у вас установлены все необходимые библиотеки и что изображения находятся в том же каталоге, где находится ваш Python-скрипт, или укажите полные пути к изображениям в переменной image_files.

#для_начинающих

Метод dict.values()

Метод dict.values() в Python используется для получения всех значений (values) в словаре (dictionary). Этот метод возвращает представление (view) значений в словаре в виде объекта типа dict_values.

Этот метод полезен, когда вы хотите получить доступ к значениям словаря, но не обязательно к ключам. Вы можете использовать dict.values() в циклах или для выполнения операций на значениях словаря, например, суммирования всех значений или поиска определенного значения.

#для_начинающих