💩 Какова разница между методами getattr и getattribute?

Оба этих метода являются магическими.

🔘getattr

class Missing:
    attr = 42

    def getattr(self, name):
        print(f"In getattr, asked for {name}")
        return 73

m = Missing()
print(m.attr)  # 42
print(m.xyz)  # In getattr, asked for xyz; 73

Пример кода выше показывает, как метод используется для обработки запроса несуществующего атрибута xyz.

🔘getattribute

class Always:
    attr = 42

    def getattribute(self, name):
        print(f"In getattribute, asked for {name}")
        return 73

a = Always()
print(a.attr)  # In getattribute, asked for attr; 73
print(a.xyz)  # In getattribute, asked for xyz; 73

Здесь же можно увидеть, что метод используется для обработки запросов всех атрибутов, как существующих (attr), так и несуществующих (xyz).

✅ Таким образом, getattribute — это метод, который управляет всеми запросами атрибутов, тогда как getattr вызывается, когда getattribute не находит атрибут.

Что такое логирование?

Логирование – это процесс записи событий в системе. Эти события могут включать в себя всё: от информации о том, что программа успешно завершила свою работу, до деталей о возникших ошибках. Логи могут быть сохранены в различных форматах и на различных носителях, включая файлы, базы данных или даже удаленные серверы.

➡️Преимущества логирования

Оно помогает разработчикам отслеживать и исправлять ошибки, анализировать поведение системы и даже предотвращать возможные проблемы в будущем. Кроме того, логи могут быть использованы для аудита, что особенно важно для обеспечения безопасности системы.

➡️Как использовать логирование?

- Можно использовать встроенные средства ОС или специализированные инструменты для логирования.

- внедрять функции логирования непосредственно в свои приложения.

В любом случае, важно помнить о необходимости разделять логи по уровням важности и обеспечивать их надлежащее хранение и архивацию.

➡️Основы Unstructured

Библиотека предоставляет удобные методы для работы с различными типами данных. Например, для чтения текста из файла можно использовать следующий код:

from unstructured import Text

text_data = Text.from_file('example.txt')
print(text_data.content)

⬆️Эти простые команды позволяют легко импортировать и работать с текстовыми данными.

➡️Обработка Текстовых Данных

Одной из основных возможностей библиотеки Unstructured является обработка текстов. Она позволяет выполнять такие задачи, как токенизация, лемматизация и извлечение ключевых слов.

from unstructured import Text

text_data = Text('Это пример текста для токенизации.')
tokens = text_data.tokenize()
print(tokens)

⬆️Этот код разобьёт текст на отдельные слова, что может быть полезно для дальнейшего анализа и обработки данных.

Библиотека PIL (Python Imaging Library) является одной из самых популярных библиотек для обработки изображений.

➡️Создание и редактирование изображений

Одной из главных возможностей библиотеки PIL является возможность создания и редактирования изображений. С ее помощью можно создавать новые изображения с определенными размерами и цветовыми схемами, а также редактировать существующие изображения. Например, можно добавлять текст, рисовать графические примитивы, наносить различные эффекты и многое другое.

➡️Обработка изображений в пакетном режиме

Библиотека PIL также предоставляет возможность обработки изображений в пакетном режиме. Это означает, что можно применять определенные операции к нескольким изображениям одновременно. Например, можно изменить размер и применить фильтр ко множеству изображений, что сэкономит время и упростит процесс обработки большого количества изображений.