Vibora

Vibora — это фреймворк для создания веб-приложений на языке Python. Он является асинхронным и предоставляет инструменты для создания высокопроизводительных веб-серверов и веб-приложений.

В этом примере мы создаем экземпляр приложения Vibora, определяем обработчик маршрута для корневого URL ("/"), который возвращает строку «Привет, мир!», и запускаем веб-сервер на порту 8000.

#для_продвинутых

Funcy

Funcy — это библиотека для Python, которая предоставляет различные функции и утилиты, чтобы сделать работу с функциональным программированием более удобной. Эта библиотека предоставляет множество функций, вдохновленных функциональными языками программирования, такими как Lisp и Haskell.

Для начала использования библиотеки Funcy, вам нужно установить ее, если она еще не установлена. Для этого вы можете воспользоваться инструментом управления пакетами pip:

pip install funcy

После установки, вы можете импортировать библиотеку и начать использовать ее функции в своем коде.

#для_продвинутых

Colorama

Colorama — это библиотека для Python, которая предоставляет простой способ добавить цвета и стили текста при выводе в терминале. Она особенно полезна для создания красочного и информативного текстового интерфейса в командной строке.

Для использования Colorama вам нужно установить библиотеку с помощью pip:

pip install colorama

После установки вы можете начать использовать Colorama в своем коде Python. Colorama делает работу с цветами и стилями текста в терминале гораздо более удобной и читаемой.

#для_продвинутых

Memray

Memray - это библиотека для профилирования памяти и она является важным инструментом оптимизации производительности Python программ.

Библиотека отслеживает выделение и освобождение памяти при работе программы, поддерживает отслеживание ссылок на объект, применятся для профилирования на серверах и в виртуальных окружениях.

В примере мы используем декоратор memray.profile, который будет отслеживать все выделение и освобождение памяти внутри функции my_func().

При запуске этого кода memray выведет отчёт.

setattr()

Функция setattr() в Python используется для установки значения атрибута объекта. Она позволяет изменять атрибуты объекта, даже если вы не знаете их заранее.

Синтаксис функции setattr() выглядит следующим образом:

setattr(object, attribute, value)

object — объект, у которого вы хотите изменить атрибут.
attribute — имя атрибута, который вы хотите установить.
value — значение, которое вы хотите присвоить атрибуту.

#для_начинающих

re.split()

re.split() — это функция из модуля re (регулярные выражения), которая позволяет разделять строку на подстроки с использованием регулярных выражений в качестве разделителя. Функция re.split() принимает два аргумента: регулярное выражение и строку, которую вы хотите разделить.

re.split() также может использовать более сложные регулярные выражения. Например, если вы хотите разделить строку по любым пробельным символам (пробелам, табуляциям и др.),

re.split() возвращает список подстрок, полученных после разделения. Вы можете затем использовать этот список в вашем коде для дальнейшей обработки данных.

#для_продвинутых

aiohttp

Библиотека aiohttp — это асинхронный HTTP-клиент/сервер для asyncio и Python. Она поддерживает как клиентские, так и серверные веб-сокеты “из коробки” без коллбэков. Веб-сервер имеет промежуточное ПО (middlewares), сигналы и подключаемую маршрутизацию.

В этом примере создается веб-приложение с помощью aiohttp.web.Application, добавляются маршруты для обработки запросов к корневому URL-адресу (/) и URL-адресу с именем (/{name}). Функция handle обрабатывает запросы, извлекает имя из параметров запроса (или использует значение по умолчанию “Anonymous”) и возвращает ответ с текстом приветствия.

SHAP

SHAP (SHapley Additive exPlanations) — это библиотека для объяснения моделей машинного обучения, позволяющая интерпретировать прогнозы моделей, понимать, какие факторы вносят наибольший вклад в принятие решений моделью. Это полезный инструмент для анализа и интерпретации моделей, особенно в задачах, где объяснение результатов модели важно, например, в медицинских и финансовых приложениях.

Для использования библиотеки SHAP в Python вам необходимо установить ее и импортировать.

#для_продвинутых

Пророк

Пророк (Prophet) — это библиотека для анализа и прогнозирования временных рядов, разработанная командой Facebook. Она предоставляет простой и эффективный способ анализа данных временных рядов с трендами, сезонными компонентами и праздниками. Вы можете использовать библиотеку Prophet на Python для выполнения прогнозирования временных рядов.

В этом коде мы создаем искусственный временной ряд с линейным трендом и недельной сезонностью. Затем мы используем библиотеку Prophet для анализа и прогнозирования этого временного ряда. Код визуализирует оригинальные данные, тренд, сезонность и прогноз на будущие 30 дней.

#для_продвинутых

NotImplemented

NotImplemented представляет собой специальный объект-сентинель (или маркер), который обычно используется в методах классов или функциях для указания на то, что конкретная функциональность или реализация пока не были предоставлены. Это может быть полезным при создании абстрактных классов или интерфейсов, когда вы хотите, чтобы подклассы предоставляли свои собственные реализации методов.

#для_начинающих

OrderedDict

OrderedDict — это улучшенная версия обычного словаря (dict), которая сохраняет порядок элементов в словаре в том порядке, в котором они были добавлены. Это означает, что при итерации по OrderedDict, элементы будут возвращаться в том порядке, в котором они были добавлены в словарь.

Вы можете использовать OrderedDict из модуля collections в Python для создания словаря с учетом порядка элементов.

#для_продвинутых

re.findall()

re.findall() — это функция из модуля re в Python, которая используется для поиска всех неперекрывающихся совпадений шаблона регулярного выражения в строке и возвращает список всех найденных совпадений.

Ее синтаксис выглядит следующим образом:

re.findall(pattern, string, flags=0)

Где:
pattern — это регулярное выражение, которое вы хотите найти в строке.
string — строка, в которой вы хотите выполнить поиск.
flags (необязательный) — флаги, определяющие различные опции для выполнения поиска.

re.findall() возвращает список всех совпадений, найденных в строке. Если совпадений не найдено, он вернет пустой список.

#для_начинающих

issubclass()

Функция issubclass() в Python используется для проверки того, является ли один класс подклассом (наследником) другого класса. Она принимает два аргумента: класс (или кортеж классов) и потенциальный родительский класс. Функция возвращает True, если класс является подклассом указанного родительского класса, и False в противном случае.

Синтаксис функции issubclass() выглядит следующим образом:

issubclass(class, classinfo)

Где:
class: класс, который вы хотите проверить.
classinfo: класс (или кортеж классов), который вы хотите использовать в качестве родительского класса для проверки.

#для_начинающих

Библиотека progressbar

Библиотека progressbar в Python предоставляет инструменты для создания и управления полосами прогресса (progress bars) в текстовом интерфейсе. С помощью этой библиотеки вы можете создавать индикаторы выполнения для долгих операций, чтобы пользователи могли видеть, сколько времени еще осталось до завершения задачи.

Для установки библиотеки progressbar вы можете использовать инструмент управления пакетами pip.

progressbar предоставляет различные настройки для кастомизации внешнего вида индикатора выполнения и его поведения. Вы можете настроить параметры, такие как ширина индикатора, символ, используемый для заполнения, и т. д. Более подробную информацию о настройке progressbar можно найти в его документации.

#для_продвинутых

PySide6

PySide6 — это библиотека для создания графических пользовательских интерфейсов (GUI) на языке программирования Python. Она представляет собой набор библиотек, позволяющих создавать приложения с графическим интерфейсом, которые могут работать на разных операционных системах, включая Windows, macOS и Linux.

PySide6 предоставляет множество виджетов и инструментов для создания сложных пользовательских интерфейсов. Вы можете изучать документацию PySide6 и создавать более сложные приложения с графическим интерфейсом на основе ваших потребностей.

#для_начинающих

Traceback

Traceback (трассировка) — это сообщение об ошибке, которое Python выводит при возникновении исключения (exception). Это сообщение содержит информацию о том, какой исключительной ситуации произошла, в какой строке кода ошибка возникла и в каком файле.

Traceback очень полезен при отладке программ, так как он помогает определить место и причину возникновения ошибки. Вы можете использовать информацию из traceback, чтобы исправить ошибку в своем коде.

#для_продвинутых

Kibana

Kibana — это инструмент визуализации данных, который обычно используется совместно с Elasticsearch для анализа и визуализации данных, хранящихся в Elasticsearch. Kibana предоставляет веб-интерфейс для создания и настройки дашбордов, графиков, таблиц и других визуальных элементов, позволяя пользователям анализировать данные и мониторить состояние системы.

Если вы хотите взаимодействовать с Kibana из Python, вы можете использовать библиотеки и инструменты для отправки запросов к Kibana API. Однако Kibana API в первую очередь предназначен для взаимодействия с веб-интерфейсом Kibana, поэтому некоторые задачи могут потребовать более сложных решений.

#для_продвинутых

pandas.pivot_table()

pandas.pivot_table() — это функция в библиотеке Pandas для создания сводных таблиц (pivot tables) из данных в формате DataFrame. Сводная таблица позволяет агрегировать, суммировать, усреднять и выполнять другие операции над данными в DataFrame для создания более удобного и структурированного представления данных.

Вот её базовый синтаксис:

import pandas as pd

pivot_table = pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, margins_name='All')

data: DataFrame, из которого вы хотите создать сводную таблицу.
values: Опционально, столбцы, по которым вы хотите провести агрегацию.
index: Опционально, столбцы, которые будут использоваться в качестве индексов сводной таблицы.
columns: Опционально, столбцы, которые будут использоваться в качестве столбцов сводной таблицы.
aggfunc: Опционально, функция, которая будет применяться к данным при агрегации. По умолчанию используется mean.

#для_продвинутых