Requests

Requests основан на самой часто скачиваемой Python-библиотеке — urllib3. Requests максимально упрощает веб-запросы, оставаясь при этом чрезвычайно мощным и разноплановым инструментом. Скорее всего, вы уже знакомы с этим пакетом, но без него мой список был бы неполным.

JmesPath

Работать с JSON в Python — сплошное удовольствие, ведь он прекрасно отображается в Python-словаре. Кроме того, Python поставляется с собственной библиотекой для создания и анализа, или разбора, JSON. Для меня это одна из лучших функций в Python. Если мне нужно поработать с JSON, то я непременно выберу Python.

Python-dateutil

python-dateutil предлагает мощные расширения стандартного модуля datetime. Мой профессиональный опыт подсказывает, что там, где заканчивается стандартный функционал datetime в Python, начинается сфера python-dateutil.

Chardet

Модуль Chardet используется для определения кодировки файла или потока данных. Этот пакет очень выручает при анализе больших полотен разного текста. Также Chardet пригодится при работе с удаленно скачанными данными в неизвестной вам кодировке.

Emoji

Пакет Emoji либо впечатляет, либо огорчает. Все зависит от самого «оценщика». Шутки шутками, но этот пакет мне очень помог при анализе данных из соцсетей.

Progress

Progress помогает создавать индикаторы состояния с минимальными усилиями.

tqdm

tqdm является чуть более современным аналогом progress, выполняющим те же функции. В tqdm есть своя изюминка — им можно пользоваться в командной строке.

IPython

IPython — это ядро блокнотов Jupyter. Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым кодом, которое позволяет создавать и обмениваться документами с живым кодом, уравнениями, визуализациями и текстовыми описаниями.

Homeassistant

Если вы интересуетесь домашней автоматизацией, то однозначно попробуйте Home Assistant! Более подробная информация доступна на их сайте. Если получится, то саму платформу можно скачать с Raspberry Pi. Это простой и безопасный способ начать работу. Я установил Home Assistant на более мощный сервер — внутри Docker-контейнера.

Beautiful soup

Когда вы вытаскиваете HTML с какого-то сайта, то сначала проводите его разбор и отсекаете все ненужное. Beautiful Soup — это Python-библиотека по сбору данных из HTML и XML-файлов. В ней представлены простые методы для навигации, поиска и изменения дерева разбора, или парсинга. Это очень мощная библиотека, которая умеет обрабатывать все виды HTML, даже если он сломан. Уж поверьте моему опыту, HTML ломается довольно часто, поэтому такая функция окажется как нельзя кстати.

Преобразование разделённого запятыми списка в строку

Этот код преобразует разделённый запятыми список в единую строку. Его удобно использовать, когда нужно объединить весь список со строкой.

Печать в одной строке

Мы знаем, что функция print выполняет вывод в каждой строке, и если использовать две функции print, они выполнят печать в две строки. Этот пример покажет, как выполнять вывод в той же строке без перехода на новую.

NotImplemented

Хотя ошибка NotImplemented является одной из самых распространённых, я считаю важным напомнить о ней в очередной раз. Выброс NotImplemented в Python не приводит к выбросу ошибки NotImplemented, вместо этого выбрасывается TypeError.

Копирование!

Использование копирования может быть объективно лучше обычного присвоения. Обычные операции присвоения просто указывают на существующий объект новой переменной, вместо создания нового объекта.

Изменяемые значения по умолчанию 

Аргументы по умолчанию в Python задаются один раз при определении функции. Следовательно, каждый элемент используется при каждом вызове, то есть данные, содержащиеся в переменной, изменяемы при каждом обращении к ним в функции.

Выражения присваивания (Assignment expressions)
Python 3.8

Так же известные как «моржовый оператор» (walrus operator) — новый синтаксис, который позволит присваивать значения переменным внутри другого выражения. Это, наверное, самое известное и обсуждаемое из нововведений версии 3.8.

Целью введения оператора является повышение читаемости кода, поэтому использовать его (как и все остальные операторы) стоит не при первой же возможности, а только тогда, когда это уместно.

4 ситуации из жизни лямбда-функций в Python. Нахождение минимальных и максимальных значений 

Для нахождения минимального и максимального значений в наборе данных можно использовать две встроенные функции, а именно min() и max(). Принцип использования обоих методов идентичен. В большинстве случаев мы предоставляем итерируемый объект, состоящий из нескольких элементов. Задавая аргумент key, мы можем получить искомые минимальные и максимальные значения по тому же принципу, что и в случае с функцией sorted().

4 ситуации из жизни лямбда-функций в Python. Использование в качестве фабричной функции 

Вероятно, вам известно, что помимо встроенного типа словаря dict, в нашем распоряжении есть еще другой словарь под названием defaultdict. Этот класс является подклассом типа dict, который доступен в модуле collections. Конструктор defaultdict представляет собой defaultdict([default_factory[, ...]]). default_factory вызывается для создания значения при условии, что в словаре еще нет заданного ключа.

4 ситуации из жизни лямбда-функций в Python. Использование лямбда с функциями высшего порядка (не самый лучший способ) 

Под функциями высшего порядка подразумеваются такие функции, как map() и filter(). Важно помнить, что всё в Python является объектом, включая функции. Функции, принимающие другие функции в качестве аргументов или возвращающие их в качестве результата, называются функциями высшего порядка.

Логирование в Python с помощью Logzero. Запись логов в файл

Многие пользователи Python предпочитают записывать логи в файл. При запуске системы их можно просматривать для проверки ошибок и обслуживания. Вы также можете установить файл для сохранения всех лог-записей в legzero.

Мы импортируем логгер и лог-файл из logezero. Метод logfile используется, чтобы настроить лог-файл для сохранения хранящихся в логе записей.