Статические методы в Python

Статические методы - это методы, которые не требуют создания экземпляра класса для вызова.
Они не имеют доступа к атрибутам и другим методам экземпляра класса и объявляются с помощью декоратора @staticmethod.

Статические методы часто используются для реализации функционала, не зависящего от состояния экземпляра класса и полезны при создании утилитарных классов и функций.

Как видно из примера, статические методы позволяют удобно организовывать функционал, связанный с обработкой строк, в класс StringUtils, не создавая отдельных объектов.

#вопросы_с_собеседований
Что такое подгенератор (subgenerator)?

Подгенератор создается с помощью конструкции yield from внутри генератора.

Использование подгенераторов позволяет разбить генератор на несколько частей для упрощения кода и оптимизации памяти. Это полезный инструмент при работе с последовательностями.

Механизм передает значения между генераторами без сохранения всей последовательности в памяти и блокирует основной генератор до полного завершения подгенератора.

collections.MutableMapping

Collections.MutableMapping — это интерфейс, который представляет изменяемое отображение (словарь).
Он наследуется от интерфейса Mapping и добавляет методы для изменения отображения, такие как __setitem__, __delitem__ и clear.

Основное преимущество в использовании MutableMapping — это возможность передавать экземпляры такого класса в любое API, ожидающее словарь.
Например, во многих функциях в стандартной библиотеке есть параметры типа dict. Если создать класс, реализующий MutableMapping, его экземпляры можно будет передавать в такие функции.

Класс Process

Process — это класс для создания и управления отдельными процессами из модуля multiprocessing.
Создание процесса выполняется конструктором Process, передавая целевую функцию и аргументы.

При создании процессов нужно учитывать:
— Ограничения на доступ к данным между процессами.

SpeechRecognition

SpeechRecognition – это библиотека Python, которая позволяет использовать API распознавания речи от разных компаний, таких как Google, Microsoft, IBM и другие. Она также имеет возможность работать офлайн.

#для_продвинутых

TurboGears

TurboGears — это фреймворк для создания веб-приложений на Python. Он состоит из набора взаимозаменяемых компонентов, упрощающих и ускоряющих разработку.

Вот некоторые ключевые особенности TurboGears:

— TurboGears использует архитектурный шаблон Model-View-Controller (MVC), разделяя ваше приложение на логические блоки: модель, представление и контроллер. Это способствует более организованной и поддерживаемой разработке.
— TurboGears позволяет вам выбирать нужные библиотеки и инструменты. По умолчанию он использует Pylons, SQLAlchemy, Genshi и Repoze, но вы можете заменить их на другие.

#для_продвинутых

Web2py

Web2py — это бесплатный фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для быстрой разработки безопасных веб-приложений, основанных на базах данных. Он написан на Python и программируется с использованием того же языка.

#для_продвинутых

CherryPy

CherryPy — это легковесный объектно-ориентированный веб-фреймворк на Python, предназначенный для быстрой разработки веб-приложений. Он отличается простотой и элегантностью подхода, позволяя создавать мощные и гибкие веб-сайты.

#для_продвинутых

Asyncore

Asyncore — это модуль в Python, который позволяет создавать асинхронные сетевые приложения. Он был частью стандартной библиотеки Python с версии 2.0 до версии 3.11, но с версии 3.6 он помечен как устаревший и будет удален в версии 3.12.

Asyncore работает, используя дескрипторы событий. Дескриптор события - это объект, который представляет собой сокет или другой объект, который может генерировать события. Asyncore отслеживает дескрипторы событий и вызывает их методы обратного вызова, когда происходят события.

#для_начинающих

Библиотека ELI5

ELI5 (расшифровывается как "Explain like I'm 5") – это библиотека Python, предназначенная для отладки и объяснения предсказаний классификаторов машинного обучения. Она работает с популярными библиотеками машинного обучения, такими как scikit-learn, XGBoost, Keras.

#для_начинающих

Tkinter

Tkinter — это стандартная библиотека Python, которая позволяет создавать графические интерфейсы пользователя (GUI). Она является оберткой вокруг популярной библиотеки Tk, написанной на языке Tcl.

#для_продвинутых

InterpretML

InterpretML — это пакет с открытым исходным кодом для Python, который объединяет передовые методы интерпретируемого машинного обучения.

InterpretML содержит ряд алгоритмов, которые по своей сути интерпретируемы, например, линейные модели и деревья решений. Данный пакет также предоставляет методы для объяснения уже обученных моделей, даже если они не были изначально спроектированы как интерпретируемые.

#для_начинающих

Kivy

Kivy – это кроссплатформенный фреймворк для создания графических интерфейсов пользователя (GUI) на Python. Он позволяет создавать приложения, которые будут работать на Windows, macOS, Linux, Android и iOS.

#для_начинающих

PyOgre

PyOgre — это связка Python с OGRE (Object-Oriented Graphics Rendering Engine), мощным 3D-движком, написанным на C++. Она позволяет разработчикам создавать игры, демо-версии и другие 3D-приложения, используя Python.

Python — более простой и понятный язык, чем C++, что делает PyOgre более доступным для начинающих разработчиков. PyOgre позволяет использовать Python для создания сложных 3D-приложений, сохраняя при этом высокую производительность OGRE.

#для_продвинутых

Sanic

Sanic — это асинхронный веб-фреймворк Python, разработанный для обеспечения скорости и масштабируемости. Он использует синтаксис async/await, добавленный в Python 3.5, что позволяет создавать высокопроизводительные веб-приложения.

#для_продвинутых

Starlette

Starlette — это легкий ASGI фреймворк/инструментарий, который идеально подходит для создания асинхронных веб-сервисов на Python. Он готов к работе в production-среде и предоставляет вам легкий HTTP веб-фреймворк с низкой сложностью, производительность на основе asyncio, готовый набор миддлверов для работы с авторизацией/аутентификацией, CORS, и т.д.

#для_продвинутых