⚙️ Pymystem3 для морфологического анализа

ℹ️ Библиотека быстро и качественно распознает части речи и лексемы слова.

🗣️ Третья версия Mystem содержит несколько важных улучшений, в первую очередь устранение неоднозначности частей речи

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Black для проверки код-стайла

ℹ️ Разработчики должны придерживаться код-стайла, чтобы легче понимать код друг друга. Соглашение об оформлении кода на Python называется PEP8.

🗣️ Писать рекомендуется в соответствии с ним, но проверять оформление вручную может быть долго и неудобно, а библиотека black проводит такие проверки автоматически. Это автоформатер: он исправляет нарушения код-стайла и делает код более чистым.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Dora для очистки и разведочного анализа данных

ℹ️ Dora — это библиотека для очистки и разведочного анализа данных, которая значительно упрощает решение задач Data Science.

🗣️ С ее помощью можно преобразовывать категориальные данные в порядковые, менять и удалять столбцы, выделять, извлекать и визуализировать признаки и решать много других задач.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Datacleaner для автоматической очистки и подготовки данных к анализу

ℹ️ Библиотека позволяет удалять строки без указанного значения, кодировать нечисловые переменные, работать с фреймами Pandas и решать множество других задач.

🗣️ Datacleaner проста в использовании, так что подойдет и начинающим пользователям.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Aiogram для создания ботов

ℹ️ Библиотека быстро и качественно распознает части речи и лексемы слова.

🗣️ Третья версия Mystem содержит несколько важных улучшений, в первую очередь устранение неоднозначности частей речи

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Contextlib для обработки внешних источников

ℹ️ Библиотека contextlib в Python предоставляет утилиты для работы с контекстными менеджерами и упрощения создания и использования ресурсов с помощью оператора with.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ functools для более мощных функций

ℹ️ Библиотека содержит множество методов и декораторов, которые вы можете обернуть существующими, чтобы добавить дополнительные функции.

🗣️ Одним из них является partial, который можно использовать для клонирования функций, сохраняя при этом некоторые из их аргументов с пользовательскими значениями

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning 👩‍💻

⚙️ itertools для итерации более чем одного итерируемого объекта

ℹ️ Если вы когда-нибудь оказывались в ситуации, когда вы пишете вложенные циклы или сложные функции для итерации более чем одного итерируемого объекта, проверьте, есть ли нужная функция в библиотеке itertools.

🗣️ Возможно, вам не придется изобретать велосипед — Python учтёт все ваши потребности.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ glob для удобной работы с файлами

ℹ️ Для пользователей, которым нравится сопоставление шаблонов в стиле Unix, библиотека glob должна чувствовать себя как дома.

🗣️ glob содержит все необходимые функции для работы с несколькими файлами одновременно без головной боли.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ pathlib для работы с системными путями

ℹ️ Модуль Python os, мягко говоря, отстой… К счастью, разработчики ядра Python услышали крики миллионов и представили библиотеку pathlib в Python 3.4. Она обеспечивает удобный объектно-ориентированный подход к системным путям.

🗣️ Она также очень старается решить все проблемы, связанные с системой путей Windows

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ sqlite3 для специалистов по данным и инженеров

ℹ️ К радости специалистов по данным и инженеров, Python поставляется со встроенной поддержкой баз данных и SQL через библиотеку sqlite3.

Просто подключитесь к любой базе данных (или создайте её) с помощью объекта подключения и запускайте SQL-запросы.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ secrets для генерации случайных чисел и символов

ℹ️ Хотя реализовать свои собственные функции кодирования сообщений может быть очень весело, они, вероятно, не будут соответствовать тем же стандартам, что и проверенные в боевых условиях функции в библиотеке secrets.

🗣️ Там вы найдёте всё необходимое для генерации случайных чисел и символов для самых сложных паролей, токенов безопасности и связанных с ними секретов.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ pickle для быстрого и эффективного хранения

ℹ️ Точно так же, как размеры наборов данных становятся всё больше и больше, растут и наши потребности в их более быстром и эффективном хранении. Одной из альтернатив плоским CSV-файлам, которые поставляются с вашей установкой Python, является формат файла pickle.

🗣️ На самом деле он примерно в 80 раз быстрее CSV при вводе-выводе и занимает меньше памяти.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ shutil для расширенных операций с файлами

ℹ️ Модуль для расширенных операций с файлами.

🗣️ С помощью Shutil вы можете копировать, перемещать, удалять, архивировать или выполнять любые операции с файлами, которые вы обычно выполняете в проводнике или в терминале.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ logging для расширенных операций с файлами

ℹ️ Модуль позволяет регистрировать сообщения с различными приоритетами и временными метками в пользовательском формате.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ concurrent.futures для одновременного выполнения операций

ℹ️ Эта библиотека предназначена для одновременного выполнения операций, как в многопоточности.

➡️ Я отправляю 100 запросов GET на URL-адрес и получаю ответ. Процесс медленный и утомительный, так как интерпретатор ждёт, пока не вернется каждый запрос, и это то, что вы получаете, когда используете циклы.

✔️ Гораздо разумнее использовать параллелизм и задействовать все ядра на вашем компьютере. Библиотека concurrent.futures позволяет это сделать.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Asyncio для работы с асинхронным кодом

ℹ️ Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса async/await.

🗣️ Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ SciKit-Learn для разработки алгоритмов машинного обучения

ℹ️ SciKit-Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. SciKit-Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.

🗣️ Для многих SciKit-Learn – это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻