Метод isspace()

Метод isspace() — это строковый метод, который используется для проверки, состоит ли строка только из пробельных символов (пробелов, символов табуляции, символов новой строки и других символов, которые считаются «пробельными» в контексте языка Python).

Примечание: isspace() не изменяет исходную строку, а просто возвращает булево значение в зависимости от условия.

#для_начинающих

Как найти подстроку?

Для поиска подстроки в Python с использованием оператора in, вам нужно просто использовать оператор in в условном операторе (обычно внутри if). Вот подробное объяснение шаг за шагом:

1. Создайте переменную, в которой будете искать подстроку (назовем ее main_string).
2. Создайте переменную, содержащую подстроку, которую вы хотите найти (назовем ее sub_string).
3.Используйте оператор in для проверки наличия sub_string в main_string внутри условного оператора if. Если sub_string найдена в main_string, то условие if будет выполняться, иначе оно не будет выполняться.

Оператор in проверяет наличие подстроки внутри строки и не возвращает индекс, а просто булево значение True или False, которое показывает, найдена ли подстрока или нет.

#для_начинающих

functools.wraps

functools.wraps — это декоратор (decorator), предоставляемый в стандартной библиотеке Python в модуле functools. Он используется для оборачивания (wrapping) функций или методов, чтобы сохранить метаданные и атрибуты оригинальной функции, когда она передается другой функции в качестве аргумента или используется внутри другой функции.

wraps обычно используется в качестве декоратора внутри пользовательских декораторов. Без использования functools.wraps, имя функции и её документацию было бы изменено на имя обернутой функции (wrapper), и документацию из оригинальной функции можно было бы потерять.

#для_начинающих

Подгенераторы

Подгенератор (subgenerator) — это функция-генератор, которая используется внутри другой функции-генератора. Он предоставляет часть логики или последовательность значений, которые могут быть использованы внутри более общего генератора. Подгенераторы полезны для организации кода и управления сложной логикой генераторов, разделяя ее на более мелкие, независимые части.

#для_продвинутых

Метод count()

Метод count() в Python используется для подсчета количества вхождений заданного элемента (значения) в списке, кортеже или строке. Вот синтаксис этого метода:

count(element)

где element — это значение, которое вы хотите подсчитать в последовательности (списке, кортеже или строке).

#для_начинающих

Factory Boy

Factory Boy — это библиотека для тестирования в Python, которая предназначена для упрощения создания тестовых данных, таких как объекты базы данных.

Она позволяет создавать фабрики для объектов вашей модели, чтобы упростить процесс создания тестовых данных. Вы можете определить фабрику с атрибутами и значениями по умолчанию, которые будут использоваться при создании экземпляров модели. Затем вы можете использовать эти фабрики в ваших тестах, чтобы быстро и удобно создавать объекты для проверки функциональности вашего приложения.

#для_продвинутых

pgeocode

pgeocode — это библиотека Python, которая предоставляет инструменты для выполнения геокодирования и получения информации о географических местоположениях на основе почтовых индексов (ZIP-кодов) или кодов страны. Это полезно, если вам необходимо преобразовать почтовые индексы в информацию о местоположении, такую как название страны, штата и т. д.

После выполнения этого кода, вы получите информацию о местоположении, связанную с указанным почтовым индексом, включая штат, город, широту и долготу и другие данные, если они доступны.

#для_продвинутых

Метод isalnum()

Метод isalnum() — это метод строк, который проверяет, состоит ли строка только из букв и/или цифр. Он возвращает True, если все символы в строке являются буквами и/или цифрами, и False в противном случае.

Метод isalnum() полезен, например, при валидации ввода пользователя, когда нужно убедиться, что введенная строка состоит только из букв и цифр.

#для_начинающих

Гайд по магическим методам сравнения

В Питоне уйма магических методов, созданных для определения интуитивного сравнения между объектами используя операторы, а не неуклюжие методы. Вот список этих методов и что они делают:

1. __cmp__(self, other)
Самый базовый из методов сравнения. Он, в действительности, определяет поведение для всех операторов сравнения (>, ==, !=), но не всегда так, как вам это нужно. __cmp__ должен вернуть отрицательное число, если self < other, ноль, если self == other, и положительное число в случае self > other.
2. __eq__(self, other)
Определяет поведение оператора равенства, ==.
3. __ne__(self, other)
Определяет поведение оператора неравенства, !=.
4. __lt__(self, other)
Определяет поведение оператора меньше, <.
5. __gt__(self, other)
Определяет поведение оператора больше, >.
6. __le__(self, other)
Определяет поведение оператора меньше или равно, <=.
7. __ge__(self, other)
Определяет поведение оператора больше или равно, >=.

#для_начинающих

Метод capitalize()

Метод capitalize() используется для преобразования первой буквы строки в заглавную (прописную) букву, а все остальные буквы в строке делаются строчными. Как видно из примера, метод capitalize() изменяет только первую букву строки на заглавную, оставляя все остальные буквы неизменными.

Заметьте, что метод capitalize() не изменяет оригинальную строку, а создает новую строку с изменениями. Если вы хотите изменить исходную строку, вы должны присвоить результат обратно этой переменной.

#для_начинающих

PySnooper

PySnooper — это библиотека для Python, которая позволяет вам добавлять отладочные точки в ваш код для отслеживания значений переменных и выполнения дополнительных действий при выполнении программы. Это полезный инструмент для отладки, поскольку он позволяет вам легко исследовать, какие значения принимают переменные в определенный момент времени и какой код выполняется.

При выполнении функции из примера PySnooper будет записывать значения переменных и их изменения во время выполнения функции в стандартный вывод, что облегчает отладку. Вы также можете настроить PySnooper для записи данных в файлы и выполнять другие действия при отладке.

#для_продвинутых

Arrow

Arrow — это мощная библиотека, которая упрощает работу с датами и временем, делая код более читаемым и поддерживаемым. Она предоставляет множество удобных функций для обработки времени в Python и является отличной альтернативой стандартному модулю datetime.

Вот некоторые из ключевых особенностей:

1. Arrow предоставляет различные способы создания объектов Arrow. Вы можете создать объект Arrow, представляющий текущее время, с использованием arrow.now(), или указать конкретную дату и время.
2. Для работы с датами вы можете выполнять арифметические операции, добавлять и вычитать дни, часы, минуты и другие временные интервалы.
3. Вы можете легко создавать объекты Arrow с указанием конкретной временной зоны и выполнять конвертацию между ними.
4. Arrow предоставляет метод format, который позволяет легко форматировать дату и время в строку в соответствии с заданным форматом.
5. Arrow позволяет представлять даты и время в словесном формате, типа «сегодня», «вчера» и «завтра».

#для_начинающих

Что такое %s?

%s — это специальное форматирующее поле, которое используется для вставки строковых значений в другие строки, а также для форматирования строк. Он является частью строкового форматирования, используемого в функциях print(), str.format(), и старом стиле форматирования с оператором %.

#для_начинающих

Mypy

Mypy — это инструмент для статической типизации в Python. Он добавляет дополнительный слой проверки типов в ваш код, что помогает обнаруживать и предотвращать ошибки, связанные с типами данных, на этапе разработки, до выполнения программы.

Статическая типизация означает, что вы аннотируете типы для переменных, аргументов функций и возвращаемых значений в своем коде. Эти аннотации указывают Mypy, какие типы ожидаются для каждой переменной и выражения.

Mypy выполняет проверку типов на основе аннотаций, проверяя код на соответствие указанным типам. Если обнаруживаются несоответствия, Mypy генерирует ошибки или предупреждения, указывая на место, где ошибка произошла.

Это помогает повысить надежность и читаемость кода. Аннотации типов делают код более понятным и документируют ожидаемую структуру данных, что облегчает совместную работу в команде.

#для_продвинутых

LineaPy

LineaPy — это библиотека для работы с временными рядами и анализа временных данных.

Эта библиотека позволяет быстро решать типовые задачи анализа временных рядов без необходимости "изобретать велосипед".
Она удобна для анализа временных данных в задачах прогнозирования, мониторинга, выявления сезонности, трендов и аномалий. Имеет интуитивный API и хорошую документацию.

В этом примере мы получили прогнозные значения временного ряда на 5 периодов вперед с помощью модели ARIMA из LineaPy за считанные строки кода.