⚙️ XlsxWriter для записи файлов в формате Excel

ℹ️ XlsxWriter — это очень мощный модуль Python для записи файлов в формате Excel. Он поддерживает добавление текста, чисел, формул, изображений и макросов Excel — среди прочих функциональных возможностей.

✔️ XlsxWriter даже интегрируется с pandas, известным пакетом Python для работы с данными.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning 👩‍💻

➡️ PyForest: Один импорт для всех важных модулей

Импортируйте все ключевые библиотеки Python одной строкой. Это удобно для всех ваших проектов по Data Science и при создании нового окружения в Conda.

🗣️ При работе с данными вы используете библиотеки, такие как pandas, matplotlib, seaborn, numpy и sklearn. Прежде чем приступить к работе, нужно их импортировать.

Библиотека решает несколько проблем:

• Однообразие: импорт всегда одинаковый и скучный.
• Пропущенные импорты мешают работе.
• Иногда нужно искать точные строки импорта, например, import matplotlib.pyplot as plt или from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

✔️ Autoviz: Автоматическая визуализация любого набора данных одной командой

Визуализация используется для показа данных с помощью графиков и диаграмм. В Data Science визуализация помогает понять наборы данных и найти связи между ними. Она также помогает выявить закономерности для дальнейшего анализа.

🗣️ Для визуализации данных в Python часто используют Matplotlib, Seaborn, Plotly и другие. Но перед использованием этих библиотек нужно определить тип графика и аргументы. AutoViz решает эту проблему, быстро предоставляя нужную информацию.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

➡️ clean-text для нормализации и очистки текста

Отличный однострочный код для нормализации и очистки текста — идеально для проектов по обработке естественного языка.

Контент, созданный пользователями в Интернете и в социальных сетях, часто бывает грязным. Предварительно обработайте свои данные с помощью clean-text, чтобы создать нормализованное текстовое представление. Например, преобразуйте этот испорченный ввод:

A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29).
»Yóù àré     rïght <3!«

в этот чистый вывод:

A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>).
"you are right <3!"

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Оптимизация памяти в Python: Использование генераторов вместо списков

Когда мы работаем с большими наборами данных, важно помнить об эффективном использовании памяти. Одной из полезных фишек Python для оптимизации памяти является использование генераторов вместо списков.

➡️ Пример кода

Допустим, у нас есть задача найти квадраты чисел от 1 до 1 000 000. Сначала посмотрим, как это сделать с помощью списка:

# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]

Этот код создает список квадратов чисел, что требует значительного объема памяти. Вместо этого можно использовать генератор, который создаст объекты по мере их запроса, не занимая много памяти:

# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))

Теперь squares - это генератор, который генерирует квадраты чисел по мере необходимости, занимая минимальное количество памяти.

Почему это полезно

Использование генераторов вместо списков позволяет значительно экономить память, особенно при работе с большими наборами данных. Это делает ваш код более эффективным и позволяет работать с гораздо большими объемами данных без значительных затрат ресурсов.

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning 👩‍💻

➡️ Конкатенация строк

Если нужно конкатенировать список строк, сделать это можно в цикле for, по одной добавляя строки к итоговому результату.

🗣️ Однако такой подход будет весьма неэффективным, особенно в том случае, если список оказывается достаточно длинным. В Python строки являются иммутабельными сущностями. В результате каждая операция по конкатенации строк означает необходимость копирования пары строк в новую строку.

✔️ Более эффективный подход к решению этой задачи заключается в использовании функции join():

characters = ['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
word = "".join(characters)
print(word) # python

Python Learning 👩‍💻

➡️ clean-text для нормализации и очистки текста

Отличный однострочный код для нормализации и очистки текста — идеально для проектов по обработке естественного языка.

Контент, созданный пользователями в Интернете и в социальных сетях, часто бывает грязным. Предварительно обработайте свои данные с помощью clean-text, чтобы создать нормализованное текстовое представление. Например, преобразуйте этот испорченный ввод:

A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29).
»Yóù àré     rïght <3!«

в этот чистый вывод:

A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>).
"you are right <3!"

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Оптимизация памяти в Python: Использование генераторов вместо списков

Когда мы работаем с большими наборами данных, важно помнить об эффективном использовании памяти. Одной из полезных фишек Python для оптимизации памяти является использование генераторов вместо списков.

➡️ Пример кода

Допустим, у нас есть задача найти квадраты чисел от 1 до 1 000 000. Сначала посмотрим, как это сделать с помощью списка:

# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]

Этот код создает список квадратов чисел, что требует значительного объема памяти. Вместо этого можно использовать генератор, который создаст объекты по мере их запроса, не занимая много памяти:

# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))

Теперь squares - это генератор, который генерирует квадраты чисел по мере необходимости, занимая минимальное количество памяти.

Почему это полезно

Использование генераторов вместо списков позволяет значительно экономить память, особенно при работе с большими наборами данных. Это делает ваш код более эффективным и позволяет работать с гораздо большими объемами данных без значительных затрат ресурсов.

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование коллекций Python

Коллекции Python — это контейнерные типы данных. В частности, это списки, множества, кортежи, словари. Модуль collections даёт в распоряжение разработчика высокопроизводительные типы данных, которые помогают улучшить код, сделать его чище и облегчить работу с ним. Этот модуль содержит множество полезных методов. Здесь мы рассмотрим метод Counter().

Этот метод принимает итерируемый объект, такой, как список или кортеж, и возвращает словарь, содержащий сведения о количестве различных объектов в исследуемом списке (Counter Dictionary). Ключами такого словаря являются уникальные элементы, представленные в итерируемом объекте, а значениями — количества таких элементов.

🗣️ Для создания объекта Counter нужно передать итерируемый объект (список, например) методу Counter()

Python Learning 👩‍💻

➡️ Преобразование двух списков в словарь

Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь?

✔️ Для решения задачи можно прибегнуть к функции zip().

Python Learning 👩‍💻

➡️ Возврат из функции нескольких значений

В Python есть возможность возврата из функции нескольких значений. Этого нет во многих других популярных языках программирования.

✔️ Для возврата из функции нескольких значений их нужно разделить запятыми. На основе этого списка значений Python создаст кортеж и вернёт его туда, откуда была вызвана функция.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Использование функции sorted()

В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенной функции sorted(), которая берёт на себя решение всех сопутствующих задач.

🗣️ Эта функция сортирует любые последовательности (списки, кортежи) и всегда возвращает список с отсортированными элементами. Рассмотрим пример сортировки списка чисел в порядке возрастания:

sorted([3,5,2,1,4]) # [1, 2, 3, 4, 5]

➡️ А вот — пример сортировки списка строк в порядке убывания:

sorted(['france', 'germany', 'canada', 'india', 'china'], reverse=True) # ['india', 'germany', 'france', 'china', 'canada']

Python Learning 👩‍💻