🎥 Редактирование видео с Moviepy
👉 Moviepy модуль обработки видео позволяет обрезать, изменять размер экрана, объединять видео, добавлять звук и многое другое.
🧑💻 Этот пример скрипта покажет вам, как можно автоматизировать редактирование видео с помощью модуля Moviepy.
@class_python
👉 Moviepy модуль обработки видео позволяет обрезать, изменять размер экрана, объединять видео, добавлять звук и многое другое.
🧑💻 Этот пример скрипта покажет вам, как можно автоматизировать редактирование видео с помощью модуля Moviepy.
@class_python
👍13
📦 Humanize - библиотека для удобного и читаемого представления данных
👉 Цель библиотеки - взять данные и обеспечить простое легко читаемое форматирование строк для чисел, дат и времени, то-есть сделать их более удобными для понимания человеком.
⏱ Например, путём преобразования количества секунд в более читаемую строку, такую как “5 минут назад”.
⚒ Библиотека может форматировать данные различными способами, включая форматирование чисел с помощью запятых, преобразование временных меток в относительное время и многое другое.
👨💻 В качестве примера рассмотрите код с подробными комментариями.
@class_python
👉 Цель библиотеки - взять данные и обеспечить простое легко читаемое форматирование строк для чисел, дат и времени, то-есть сделать их более удобными для понимания человеком.
⏱ Например, путём преобразования количества секунд в более читаемую строку, такую как “5 минут назад”.
⚒ Библиотека может форматировать данные различными способами, включая форматирование чисел с помощью запятых, преобразование временных меток в относительное время и многое другое.
👨💻 В качестве примера рассмотрите код с подробными комментариями.
@class_python
❤7👍2👀1
👌5👍2
📦 Pendulum - библиотека для работы с DateTime
👉 Pendulum расширяет встроенный модуль Python DateTime, добавляя более интуитивно понятный API для обработки часовых поясов и выполнения операций с датами и временем (таких как добавление временных интервалов, вычитание дат и преобразование между часовыми поясами).
⚒ Предоставляет простой, удобный для пользователя API для форматирования дат и времени.
👨💻 В качестве примера рассмотрите код с подробными комментариями.
@class_python
👉 Pendulum расширяет встроенный модуль Python DateTime, добавляя более интуитивно понятный API для обработки часовых поясов и выполнения операций с датами и временем (таких как добавление временных интервалов, вычитание дат и преобразование между часовыми поясами).
⚒ Предоставляет простой, удобный для пользователя API для форматирования дат и времени.
👨💻 В качестве примера рассмотрите код с подробными комментариями.
@class_python
❤2
📦 Библиотека ftfy поможет вам исправить моджибаке, что очень полезно в случаях использования NLP.
👉 Моджибаке - это термин, используемый для описания искажённого или скремблированного текста, который возникает в результате проблем с кодированием или декодированием.
⚠️ Обычно это происходит, когда текст, который был написан в одной кодировке символов, неправильно декодируется с использованием другой кодировки.
💡 Помимо моджибаке, ftfy исправит неправильные кодировки, неправильные окончания строк и неправильные кавычки.
⚒ Согласно документации, ftfy может понимать текст, который был декодирован в разных кодировках.
💻 Для получения более подробной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с документацией.
@class_python
👉 Моджибаке - это термин, используемый для описания искажённого или скремблированного текста, который возникает в результате проблем с кодированием или декодированием.
⚠️ Обычно это происходит, когда текст, который был написан в одной кодировке символов, неправильно декодируется с использованием другой кодировки.
💡 Помимо моджибаке, ftfy исправит неправильные кодировки, неправильные окончания строк и неправильные кавычки.
⚒ Согласно документации, ftfy может понимать текст, который был декодирован в разных кодировках.
💻 Для получения более подробной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с документацией.
@class_python
👍11😐2
👍4❤2
🛠🗜 Приёмы для ускорения кода на Python ч.1
1️⃣ Не создавайте глобальные переменные. В Python есть ключевое слово global для объявления таких переменных, но операции с ними требуют больше времени, чем с локальными.
💡 Не создавайте глобальные переменные без крайней необходимости.
2️⃣ Избегайте циклов for. В случаях, когда цикл for
обрабатывает диапазон непостоянного размера, его выполнение происходит медленнее, чем выполнение цикла while.
3️⃣ Применяйте библиотечные функции, если она уже реализована в какой-нибудь библиотеке. Библиотечные функции, как правило, крайне эффективны, поэтому достичь лучшего результата самостоятельно будет доастаточно сложно.
4️⃣ Используйте генераторы если у вас в списке хранится много данных, которые требуется использовать все за раз.
5️⃣ Пишите while 1 вместо while True, это выиграет вам чуть-чуть времени.
@class_python
1️⃣ Не создавайте глобальные переменные. В Python есть ключевое слово global для объявления таких переменных, но операции с ними требуют больше времени, чем с локальными.
💡 Не создавайте глобальные переменные без крайней необходимости.
2️⃣ Избегайте циклов for. В случаях, когда цикл for
обрабатывает диапазон непостоянного размера, его выполнение происходит медленнее, чем выполнение цикла while.
3️⃣ Применяйте библиотечные функции, если она уже реализована в какой-нибудь библиотеке. Библиотечные функции, как правило, крайне эффективны, поэтому достичь лучшего результата самостоятельно будет доастаточно сложно.
4️⃣ Используйте генераторы если у вас в списке хранится много данных, которые требуется использовать все за раз.
5️⃣ Пишите while 1 вместо while True, это выиграет вам чуть-чуть времени.
@class_python
👍15❤2🤯1😱1
🛠🗜 Приёмы для ускорения кода на Python ч.2
1️⃣ Используйте последнюю версию Python, он с каждым релизом становится всё быстрее и оптимизированнее. Для ускорения кода всегда пишите его на новейшей версии языка.
2️⃣ Для больших датасетов используйте специальные библиотеки, написанные C/C++ (C/C++ быстрее Python). Среди таких модулей – Numpy, Scipy и Pandas, столь необходимые при обработке больших массивов данных.
3️⃣ Используйте ускорители. Нерасторопность Python послужила толчком для развития различных проектов, сокращающих его время работы. На большинстве соревнований по программированию вы встретитесь с pypy (там, где можно писать на Python).
💡 Эти средства помогут уменьшить время выполнения Python-программ.
4️⃣ Используйте подходящие структуры данных. В Python встроены такие структуры данных, как список (list), кортеж (tuple), множество (set) и словарь (dictionary). Несмотря на разнообразие, большинство людей хорошо помнят только про списки, такой поход неправильный.
💡 Для ускорения кода используйте те структуры данных, которые максимально соответствуют вашей задаче.
@class_python
1️⃣ Используйте последнюю версию Python, он с каждым релизом становится всё быстрее и оптимизированнее. Для ускорения кода всегда пишите его на новейшей версии языка.
2️⃣ Для больших датасетов используйте специальные библиотеки, написанные C/C++ (C/C++ быстрее Python). Среди таких модулей – Numpy, Scipy и Pandas, столь необходимые при обработке больших массивов данных.
3️⃣ Используйте ускорители. Нерасторопность Python послужила толчком для развития различных проектов, сокращающих его время работы. На большинстве соревнований по программированию вы встретитесь с pypy (там, где можно писать на Python).
💡 Эти средства помогут уменьшить время выполнения Python-программ.
4️⃣ Используйте подходящие структуры данных. В Python встроены такие структуры данных, как список (list), кортеж (tuple), множество (set) и словарь (dictionary). Несмотря на разнообразие, большинство людей хорошо помнят только про списки, такой поход неправильный.
💡 Для ускорения кода используйте те структуры данных, которые максимально соответствуют вашей задаче.
@class_python
👍11❤1
🤯14👍3
Вопрос подписчикам: насколько хорошо знаете Python?
Anonymous Poll
23%
Хочу начать изучать
58%
Junior
14%
MIddle
5%
Senior
Каким будет вывод этого кода?
Anonymous Quiz
20%
True True
33%
True False
42%
False True
4%
False False
😱8🔥5❤1👍1
🛠🗜 Приёмы для ускорения кода на Python ч.3
1️⃣ Не пренебрегайте множественным присваиванием.
2️⃣ Соединяйте строки методом join, так как оператор + каждый раз создаёт новую строку, а затем копирует в неё исходные, затрачивая на это больше времени и ресурсов. join() устроен по-другому и обеспечивает оптимальное время выполнения.
3️⃣ Избегайте точек в некоторых случаях. Когда вы вызываете функцию с помощью точки, она сперва обращается к методу getattribute() или getattr(). Эти методы используют операции со словарями, которые отнимают время.
👨💻 В качестве примера рассмотрите код с подробными комментариями.
@class_python
1️⃣ Не пренебрегайте множественным присваиванием.
2️⃣ Соединяйте строки методом join, так как оператор + каждый раз создаёт новую строку, а затем копирует в неё исходные, затрачивая на это больше времени и ресурсов. join() устроен по-другому и обеспечивает оптимальное время выполнения.
3️⃣ Избегайте точек в некоторых случаях. Когда вы вызываете функцию с помощью точки, она сперва обращается к методу getattribute() или getattr(). Эти методы используют операции со словарями, которые отнимают время.
👨💻 В качестве примера рассмотрите код с подробными комментариями.
@class_python
👍11❤3🤣3🔥2🤪2😨1