Класс Counter.deque()

При использовании класс deque из модуля collections мы работаем с очередью. Он позволяет добавлять и удалять элементы с обоих концов очереди.

В этом примере мы создаем объект deque, содержащий список фруктов. Затем мы добавляем элемент 'pear' в конец очереди с помощью метода append() и элемент 'grape' в начало очереди с помощью метода appendleft(). Конечный результат - очередь, содержащая фрукты в порядке 'grape', 'apple', 'banana', 'orange', 'pear'.

#theory // Just Python

itertools.batched

itertools.batched разбивает итерируемый объект на фиксированные группы. Это полезно для пакетной обработки данных, группировки и работы с потоками данных.

#theory // Just Python

Антипаттерн недели: Использование переменных с плавающим значением в качестве условий

В Python числа с плавающей точкой (float) могут вести себя неожиданно из-за погрешности вычислений. Это особенно критично при сравнении и использовании их в логических выражениях.

Избегайте прямого сравнения float — используйте округление или math.isclose().

#theory // Just Python

Генераторные выражения в Python

Для создания генераторов на скорую руку можно использовать выражения (как и для генераторов списка).

#theory // Just Python

str.removeprefix

str.removeprefix удаляет указанный префикс из строки, если он присутствует. Это полезно для очистки и нормализации данных без лишних условий и срезов.

#theory // Just Python

SDV - библиотека, разработанная учеными MIT, использующая алгоритмы машинного обучения для генерации различного рода таблиц при помощи анализа реальных данных и создания на их основе синтетических данных в Python.

Либа позволяет создать единичные таблицы, соединенные мульти-таблицы и секвентальные таблицы.

Пример кода:

from sdv.datasets.demo import download_demo

real_data, metadata = download_demo(
    modality='single_table',
    dataset_name='fake_hotel_guests')

В результате генерирует такую таблицу.

Ставится командой pip install sdv
Документация и примеры кода на Github

#theory // Just Python

Пример кода с использованием glob

Модуль glob находит все пути, совпадающие с заданным шаблоном в соответствии с правилами, используемыми оболочкой Unix. Обрабатываются символы "*" (произвольное количество символов), "?" (один символ), и диапазоны символов с помощью []. Для использования тильды "~" и переменных окружения необходимо использовать os.path.expanduser() и os.path.expandvars().

#theory // Just Python

Ускорение компиляции с помощью numba

Если определённая часть твоего кода всё ещё работает медленно, попробуй библиотеку numba, чтобы компилировать код. numba ускоряет выполнение в 10-20 раз, так как компилирует код в машинные инструкции.

#theory // Just Python

Pandas: Удаление дубликатов

pandas.dropduplicates() — метод в библиотеке pandas, который используется для удаления дубликатов строк из DataFrame. С помощью duplicated ты можешь проверить, имеются ли дубликаты.

#theory // Just Python

dict.setdefault

dict.setdefault возвращает значение по ключу, если он существует, или добавляет ключ со значением по умолчанию. Это полезно для группировки, счётчиков и инициализации вложенных структур.

#theory // Just Python

Как объединить строки без цикла?

Когда нужно склеить несколько строк из списка в одну, новички часто используют цикл for и оператор +. Но в Python есть более быстрый и лаконичный способ — метод .join().

Метод join() принимает список строк и объединяет их через указанный разделитель. Это работает гораздо эффективнее циклов и особенно полезно при работе с большими объёмами текста.

Итог:
.join() — лучший способ объединения строк.
Работает быстро и читаемо.
Подходит для любых итерируемых объектов со строками.

#theory // Just Python

enumerate и как он работает

enumerate добавляет индексы к элементам итерируемого объекта. Это полезно для одновременного доступа к элементу и его позиции в цикле.

#theory // Just Python

Как быстро получить уникальные значения из списка?

Когда нужно найти все уникальные элементы в списке, новички часто перебирают элементы вручную и добавляют их в новый список. Но Python предлагает простое и эффективное решение — использовать set.

Множество (set) автоматически удаляет все повторяющиеся значения. А если нужно сохранить порядок, можно дополнительно применить dict.fromkeys(). Всё это делается буквально в одну строку!

Итог:
set() — простой способ убрать дубликаты.
dict.fromkeys() сохраняет порядок элементов.
Отлично подходит для быстрой фильтрации!

#theory // Just Python

MQL — переводит запрос, описанный обычными словами в код на SQL при помощи нейросетей.

То есть пишешь ему, например:

все книги которые взяли студенты 2 курса за последнюю неделю

И он вам выдаёт SELECT * FROM ... и тд.

#theory // Just Python

Как быстро проверить, является ли строка числом?

При обработке пользовательского ввода важно понимать, содержит ли строка число. Новички могут пытаться использовать try-except или проверять вручную, но есть более элегантное решение — метод .isdigit().

Метод .isdigit() возвращает True, если строка состоит только из цифр. Это удобно, когда нужно, например, убедиться, что пользователь ввёл возраст или ID.

Итог
.isdigit() — простой способ проверить, состоит ли строка только из цифр.
Полезен при валидации ввода.
Работает только для положительных целых чисел.

#theory // Just Python

Colorama — библиотека, позволяющая работать с цветом вывода в консоль.

С её помощью можно выводить цветной текст, выставлять цвет фона, и даже смешивать эти режимы.

Colorama также может менять текст на жирный и на тусклый. Всё это показано на скрине выше.

Работает на всех операционках.
В том числе адекватно отображается в классической командной строке Windows.
Использовать очень просто.

Ставится командой pip install colorama
Документация и примеры кода здесь
Код из скриншота здесь

#theory // Just Python

Метод re.sub

re.sub заменяет все вхождения шаблона в строке на указанное значение. Это полезно для очистки и нормализации текста.

#theory // Just Python

Ridge и Lasso

Иногда простая линейная регрессия начинает чудить: переобучается, даёт нестабильные коэффициенты, особенно если в данных много признаков или они между собой похожи. Это называется мультиколлинеарность, и лечится оно регуляризацией — техникой, которая добавляет “штраф” за слишком сложную модель. В линейной регрессии это реализуется через Ridge (L2-регуляризация) и Lasso (L1-регуляризация).

Ridge-регрессия добавляет к ошибке сумму квадратов коэффициентов. В результате модель получает штраф за то, что “раздувает” веса. Чем больше alpha, тем сильнее сжимаются веса. Маленькое значение — почти обычная линейная регрессия, большое — всё приближается к нулям.

Lasso-регрессия штрафует за модули коэффициентов. То есть она не просто сжимает веса, а может вообще сделать некоторые из них равными нулю. Это превращает Lasso в инструмент для отбора признаков: она как бы говорит «этот признак не важен — выкину его сам».

#theory // Just Python

Как удобно отформатировать строку с переменными?

Новички часто используют конкатенацию (+) для вставки переменных в строки. Это может быть неудобно и плохо читаемо. Вместо этого лучше использовать f-строки — современный и лаконичный способ форматирования строк в Python!

F-строки (или форматированные строки) позволяют вставлять переменные прямо внутрь строки с помощью фигурных скобок {}. Это и быстрее, и чище!

Итог:
F-строки — самый читаемый и удобный способ форматирования.
Позволяют вставлять выражения прямо в строку.
Работают с любой версией Python 3.6+.

#theory // Just Python

any

any возвращает True, если хотя бы один элемент итерируемого объекта является истинным. Это полезно для быстрых проверок условий в коллекциях.

#theory // Just Python