get — метод для словаря, который позволяет получить значение по указанному ключу.
Метод get используется для получения значения из словаря по указанному ключу. Он принимает один обязательный аргумент - ключ, и возвращает соответствующее ему значение. Если ключ не существует в словаре, метод get возвращает значение по умолчанию, которое можно указать вторым аргументом. Если второй аргумент не указан, метод вернет значение None.
Думаю, пример выше понятен :3
Метод get полезен, когда вы не уверены, существует ли ключ в словаре, и хотите избежать возникновения ошибки. Если вы используете простое обращение к словарю по ключу (например, person["country"]), и ключ отсутствует, это приведет к возникновению исключения KeyError. Метод get позволяет избежать таких ситуаций и предоставляет более гибкий способ работы со словарями.
#theory // Just Python
Метод get используется для получения значения из словаря по указанному ключу. Он принимает один обязательный аргумент - ключ, и возвращает соответствующее ему значение. Если ключ не существует в словаре, метод get возвращает значение по умолчанию, которое можно указать вторым аргументом. Если второй аргумент не указан, метод вернет значение None.
Думаю, пример выше понятен :3
Метод get полезен, когда вы не уверены, существует ли ключ в словаре, и хотите избежать возникновения ошибки. Если вы используете простое обращение к словарю по ключу (например, person["country"]), и ключ отсутствует, это приведет к возникновению исключения KeyError. Метод get позволяет избежать таких ситуаций и предоставляет более гибкий способ работы со словарями.
#theory // Just Python
swapcase — строковой метод, который меняет регистр всех символов в строке. Он преобразует заглавные буквы в строчные и наоборот.
Метод swapcase выполняет обратное преобразование регистра символов в строке. Он заменяет каждую заглавную букву на строчную и каждую строчную букву на заглавную, сохраняя порядок символов. Этот метод полезен, когда вам нужно изменить регистр символов в строке с минимальными усилиями.
Пример вы можете увидеть выше :3
#theory // Just Python
Метод swapcase выполняет обратное преобразование регистра символов в строке. Он заменяет каждую заглавную букву на строчную и каждую строчную букву на заглавную, сохраняя порядок символов. Этот метод полезен, когда вам нужно изменить регистр символов в строке с минимальными усилиями.
Пример вы можете увидеть выше :3
#theory // Just Python
zip_longest() — функция модуля itertools, которая используется для объединения двух итерируемых объектов.
zip_longest() лучше обычного zip() тем, что zip_longest() расширяет итерируемые объекты до одинаковой длины. Если одно из итерируемых объектов имеет большую длину, чем другой, то функция zip_longest() использует значение fillvalue(по умолчанию None) для заполнения отсутствующих элементов.
Думаю пример выше понятен :3
#theory // Just Python
zip_longest() лучше обычного zip() тем, что zip_longest() расширяет итерируемые объекты до одинаковой длины. Если одно из итерируемых объектов имеет большую длину, чем другой, то функция zip_longest() использует значение fillvalue(по умолчанию None) для заполнения отсутствующих элементов.
Думаю пример выше понятен :3
#theory // Just Python
FastAPI — фреймворк для разработки веб-приложений.
FastAPI это высокопроизводительный веб-фреймворк, позволяющий использовать асинхронное программирование. Он обеспечивает эффективность, простоту разработки и автоматическую генерацию swagger-ui.
В примере выше мы определили два обработчика запросов: один для корневого URL, а другой для items/{item_id} URL с аргументами.
Ставится командой
#theory // Just Python
FastAPI это высокопроизводительный веб-фреймворк, позволяющий использовать асинхронное программирование. Он обеспечивает эффективность, простоту разработки и автоматическую генерацию swagger-ui.
В примере выше мы определили два обработчика запросов: один для корневого URL, а другой для items/{item_id} URL с аргументами.
Ставится командой
pip3 install fastapi
Документация и примеры кода здесь :3#theory // Just Python
qr2text — простая библиотека для того, чтобы генерировать текстовые qr-коды.
qr2text можно использовать для того, чтобы превратить svg qr-code в текстовый qr-code. Так же можно генерировать бинарные текстовые qr-кода(из ноликов и единичек)
P.S. Похожая библиотека есть для Rust :)
Ставится командной ⚙️
#theory // Just Python
qr2text можно использовать для того, чтобы превратить svg qr-code в текстовый qr-code. Так же можно генерировать бинарные текстовые qr-кода(из ноликов и единичек)
P.S. Похожая библиотека есть для Rust :)
Ставится командной ⚙️
pip3 install qr2text
Документация и примеры кода здесь :3#theory // Just Python
httpx — библиотека для отправки запросов и работы с веб-серверами.
httpx предоставляет удобный и гибкий интерфейс для выполнения различных операций, включая отправку запросов, установку заголовков, обработку ответов и многое другое.
httpx является отличной альтернативой для библиотеки requests и предлагает больше возможностей и функциональности. Она обеспечивает поддержку всех основных методов, включая GET, POST, PUT, DELETE и другие. httpx также предоставляет возможность работы с асинхронным кодом.
Ставится командой
#theory // Just Python
httpx предоставляет удобный и гибкий интерфейс для выполнения различных операций, включая отправку запросов, установку заголовков, обработку ответов и многое другое.
httpx является отличной альтернативой для библиотеки requests и предлагает больше возможностей и функциональности. Она обеспечивает поддержку всех основных методов, включая GET, POST, PUT, DELETE и другие. httpx также предоставляет возможность работы с асинхронным кодом.
Ставится командой
pip3 install httpx
Документация и примеры кода здесь :3#theory // Just Python
validators — библиотека, предоставляющая набор функций для валидации данных.
Validators предлагает широкий спектр функций для проверки данных. Они могут использоваться для проверки URL-адресов, электронных адресов, IP-адресов, дат и времени, а также для выполнения других типов проверок данных.
Допустим, у нас есть форма регистрации, и мы хотим проверить, является ли введённый адрес электронной почты действительным. Для таких целей мы можем воспользоваться примером выше
Ставится командой
#theory // Just Python
Validators предлагает широкий спектр функций для проверки данных. Они могут использоваться для проверки URL-адресов, электронных адресов, IP-адресов, дат и времени, а также для выполнения других типов проверок данных.
Допустим, у нас есть форма регистрации, и мы хотим проверить, является ли введённый адрес электронной почты действительным. Для таких целей мы можем воспользоваться примером выше
Ставится командой
pip3 install validators
Документация и примеры кода здесь :3#theory // Just Python
Использование функции sorted()
В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенной функции
Эта функция сортирует любые последовательности (списки, кортежи) и всегда возвращает список с отсортированными элементами. Рассмотрим пример сортировки списка чисел в порядке возрастания:
А вот — пример сортировки списка строк в порядке убывания:
#theory // Just Python
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']
#theory // Just Python
cache — декоратор модуля functools, который позволяет кэшировать результаты вызова функции для определенных аргументов.
При первом вызове функции с определенными аргументами, cache сохраняет результат в словаре. При последующих вызовах с теми же аргументами, cache возвращает сохраненный результат, избегая повторного выполнения функции. Если аргументы функции изменяются, cache выполняет функцию снова и сохраняет новый результат в словаре.
В примере выше мы определяем функцию fibonacci, которая вычисляет число Фибоначчи. С помощью декоратора @cache мы применяем функцию кэширования к fibonacci, чтобы избежать повторных вычислений для одних и тех же аргументов.
#theory // Just Python
При первом вызове функции с определенными аргументами, cache сохраняет результат в словаре. При последующих вызовах с теми же аргументами, cache возвращает сохраненный результат, избегая повторного выполнения функции. Если аргументы функции изменяются, cache выполняет функцию снова и сохраняет новый результат в словаре.
В примере выше мы определяем функцию fibonacci, которая вычисляет число Фибоначчи. С помощью декоратора @cache мы применяем функцию кэширования к fibonacci, чтобы избежать повторных вычислений для одних и тех же аргументов.
#theory // Just Python
Российские нейросети доступны для всех – показываем, на что они способны
Разбираем и тестируем лучшие отечественные ИИ-инструменты от Яндекса, Сбера и других разработчиков вместе с СЕО университета Зерокодер ⚡️
Кому будет полезно?
– Тем, кто хочет пользоваться доступными в РФ нейросетями без ограничений и языковых барьеров;
– Специалистам, работающим с текстами и визуальным контентом;
– IT-специалистам для оптимизации рабочих процессов.
В программе вебинара:
– Обзор возможностей российских нейросетей и их сравнение с западными аналогами;
– Практические примеры использования ИИ для различных задач в работе и повседневной жизни;
– Рассмотрение рынка вакансий и возможностей заработка с навыками работы с нейросетями.
Один из самых интересных и бесплатных эфиров в 2025 году ждет вас по ссылке.
erid: 2W5zFJNNSwA
ООО Зерокодер, ИНН 9715401631
Разбираем и тестируем лучшие отечественные ИИ-инструменты от Яндекса, Сбера и других разработчиков вместе с СЕО университета Зерокодер ⚡️
Кому будет полезно?
– Тем, кто хочет пользоваться доступными в РФ нейросетями без ограничений и языковых барьеров;
– Специалистам, работающим с текстами и визуальным контентом;
– IT-специалистам для оптимизации рабочих процессов.
В программе вебинара:
– Обзор возможностей российских нейросетей и их сравнение с западными аналогами;
– Практические примеры использования ИИ для различных задач в работе и повседневной жизни;
– Рассмотрение рынка вакансий и возможностей заработка с навыками работы с нейросетями.
Один из самых интересных и бесплатных эфиров в 2025 году ждет вас по ссылке.
erid: 2W5zFJNNSwA
ООО Зерокодер, ИНН 9715401631
Never — тип-пустышка в модуле typing.
Never служит для указания, что функция или выражение должны завершаться с исключением или бесконечным циклом. Это может быть полезно, когда вы хотите явно указать, что некоторая ветвь кода недостижима или что программа должна быть остановлена в определенной точке.
P.S. Never появился в версии Python 3.11
#theory // Just Python
Never служит для указания, что функция или выражение должны завершаться с исключением или бесконечным циклом. Это может быть полезно, когда вы хотите явно указать, что некоторая ветвь кода недостижима или что программа должна быть остановлена в определенной точке.
P.S. Never появился в версии Python 3.11
#theory // Just Python
sanic — легкий и быстрый фреймворк для создания веб-приложений.
Sanic разработан с учетом высокой производительности и асинхронности. Он базируется(based) на асинхронной библиотеке asyncio. Это особенно полезно для создания масштабируемых веб-приложений, способных обрабатывать большое количество запросов одновременно.
Sanic предлагает простой и понятный синтаксис, вдохновленный фреймворком Flask, что делает его легким в освоении даже для новичков. Он также поддерживает весь набор функций и возможностей, необходимых для создания полноценных веб-приложений, таких как маршрутизация запросов, шаблонизация, обработка форм, авторизация и многое другое.
Думаю, пример выше понятен :)
Ставится командой ⚙️
#theory // Just Python
Sanic разработан с учетом высокой производительности и асинхронности. Он базируется(based) на асинхронной библиотеке asyncio. Это особенно полезно для создания масштабируемых веб-приложений, способных обрабатывать большое количество запросов одновременно.
Sanic предлагает простой и понятный синтаксис, вдохновленный фреймворком Flask, что делает его легким в освоении даже для новичков. Он также поддерживает весь набор функций и возможностей, необходимых для создания полноценных веб-приложений, таких как маршрутизация запросов, шаблонизация, обработка форм, авторизация и многое другое.
Думаю, пример выше понятен :)
Ставится командой ⚙️
pip3 install sanic
Документация и примеры кода здесь :3#theory // Just Python
logging — универсальный инструмент для логирования.
Logging является встроенным модулем, предназначенным для записи информации о работе программы. Он предоставляет гибкий и мощный инструментарий для управления записью сообщений различных уровней.
Модуль logging также предоставляет возможность настройки записи в файлы, отправки записей на удаленные серверы и применения различных фильтров и обработчиков.
Подробнее про logging тут :3
#theory // Just Python
Logging является встроенным модулем, предназначенным для записи информации о работе программы. Он предоставляет гибкий и мощный инструментарий для управления записью сообщений различных уровней.
Модуль logging также предоставляет возможность настройки записи в файлы, отправки записей на удаленные серверы и применения различных фильтров и обработчиков.
Подробнее про logging тут :3
#theory // Just Python
Как вернуть нескольких значений из функции?
Знаете ли вы, что можно осуществлять возврат нескольких значений из функции? Вот как это сделать.
#theory // Just Python
Знаете ли вы, что можно осуществлять возврат нескольких значений из функции? Вот как это сделать.
#theory // Just Python
schedule — простая библиотека для планирования и автоматизации задач.
schedule позволяет создавать задачи, которые выполняются в заданное время или с определенной периодичностью. Библиотека довольно проста, что делает её идеальным инструментом для различных сценариев автоматизации, таких как регулярное выполнение задач, планирование резервного копирования данных или отправка регулярных уведомлений.
В примере выше мы создаем задачу, которая будет выполняться каждую минуту. Функция job определяет действия, которые будут выполняться при каждом запуске задачи. В данном случае, она просто выводит сообщение "...---...". После создания задачи, мы запускаем бесконечный цикл, в котором вызываем метод schedule.run_pending(), который проверяет, есть ли запланированные задачи для выполнения.
Ставится командой ⚙️
#theory // Just Python
schedule позволяет создавать задачи, которые выполняются в заданное время или с определенной периодичностью. Библиотека довольно проста, что делает её идеальным инструментом для различных сценариев автоматизации, таких как регулярное выполнение задач, планирование резервного копирования данных или отправка регулярных уведомлений.
В примере выше мы создаем задачу, которая будет выполняться каждую минуту. Функция job определяет действия, которые будут выполняться при каждом запуске задачи. В данном случае, она просто выводит сообщение "...---...". После создания задачи, мы запускаем бесконечный цикл, в котором вызываем метод schedule.run_pending(), который проверяет, есть ли запланированные задачи для выполнения.
Ставится командой ⚙️
pip3 install schedule
Документация и примеры кода здесь :3#theory // Just Python
NLTK — библиотека для обработки естественного языка
NLTK предоставляет набор инструментов и ресурсов для обработки текстовых данных, анализа и извлечения информации, классификации текстов, работы с корпусами текстов и многое другое. NLTK содержит множество модулей и методов, которые облегчают процесс обработки текста и создания приложений в области обработки естественного языка.
В примере выше мы:
Загружаем корпус текста, который включает ресурсы для токенизации и удаления стоп-слов
Токенизируем текст, разделяя его на отдельные слова и знаки препинания
Удаляем стоп-слова, то есть слова, которые обычно не несут смысловой нагрузки
Производим частотный анализ, чтобы определить самые часто встречающиеся слова в тексте
Ставится командой ⚙️
#theory // Just Python
NLTK предоставляет набор инструментов и ресурсов для обработки текстовых данных, анализа и извлечения информации, классификации текстов, работы с корпусами текстов и многое другое. NLTK содержит множество модулей и методов, которые облегчают процесс обработки текста и создания приложений в области обработки естественного языка.
В примере выше мы:
Загружаем корпус текста, который включает ресурсы для токенизации и удаления стоп-слов
Токенизируем текст, разделяя его на отдельные слова и знаки препинания
Удаляем стоп-слова, то есть слова, которые обычно не несут смысловой нагрузки
Производим частотный анализ, чтобы определить самые часто встречающиеся слова в тексте
Ставится командой ⚙️
pip3 install nltk
Документация и примеры кода здесь :3#theory // Just Python
dataclasses — это модуль в стандартной библиотеке, предназначенный для упрощения создания классов данных.
Он предоставляет декоратор и набор инструментов, которые автоматически генерируют основные методы класса, такие как
В примере выше мы используем декоратор @dataclass, чтобы автоматически сгенерировать методы класса Point. Мы определяем поля x, y и z, которые представляют координаты точки. После создания экземпляра класса Point с помощью аргументов конструктора, мы можем напрямую выводить информацию о точке, таreprтод
Подробнее здесь :3
#theory // Just Python
Он предоставляет декоратор и набор инструментов, которые автоматически генерируют основные методы класса, такие как
__init__(), __repr__(), __eq__(), и другие. Это упрощает создание классов, которые служат простым хранилищем данных, без необходимости вручную определять все методыВ примере выше мы используем декоратор @dataclass, чтобы автоматически сгенерировать методы класса Point. Мы определяем поля x, y и z, которые представляют координаты точки. После создания экземпляра класса Point с помощью аргументов конструктора, мы можем напрямую выводить информацию о точке, таreprтод
__repr__() автоматически сгенерирован. Это делает код более лаконичным и удобным для использования.Подробнее здесь :3
#theory // Just Python
range() — встроенная функция, которая создает последовательность чисел в заданном диапазоне.
range() используется для создания последовательности чисел. Она принимает три параметра: начальное значение(по умолчанию 0), конечное значение и шаг(по умолчанию 1). При вызове функции range() она возвращает объект типа range, который можно использовать в циклах или для создания списков.
В примере выше мы используем функцию range() для создания последовательности чисел от 1 до 10 с шагом 2. Цикл for проходит по каждому элементу этой последовательности и выводит его значение.
Подробнее тут :3
#theory // Just Python
range() используется для создания последовательности чисел. Она принимает три параметра: начальное значение(по умолчанию 0), конечное значение и шаг(по умолчанию 1). При вызове функции range() она возвращает объект типа range, который можно использовать в циклах или для создания списков.
В примере выше мы используем функцию range() для создания последовательности чисел от 1 до 10 с шагом 2. Цикл for проходит по каждому элементу этой последовательности и выводит его значение.
Подробнее тут :3
#theory // Just Python
ffmpeg — это свободное и открытое программное обеспечение, предоставляющее набор инструментов для записи, преобразования и манипулирования аудио и видео файлами.
С помощью ffmpeg вы можете выполнять различные операции над аудио и видео файлами, такие как конвертация форматов, изменение разрешения, наложение фильтров, обрезка, склеивание и многое другое. Благодаря своей гибкости и мощности, ffmpeg является популярным выбором для разработчиков, работающих с мультимедиа
В примере выше мы используем модуль subprocess для вызова команды ffmpeg из Python. Мы указываем входной файл input.mp4 и желаемый выходной файл output.avi. После этого мы создаем команду ffmpeg и передаем ее в subprocess.call().
Таким образом, при выполнении этого кода ffmpeg сконвертирует входной видеофайл input.mp4 в формат AVI и сохранит его как output.avi.
Подробнее тут :3
#theory // Just Python
С помощью ffmpeg вы можете выполнять различные операции над аудио и видео файлами, такие как конвертация форматов, изменение разрешения, наложение фильтров, обрезка, склеивание и многое другое. Благодаря своей гибкости и мощности, ffmpeg является популярным выбором для разработчиков, работающих с мультимедиа
В примере выше мы используем модуль subprocess для вызова команды ffmpeg из Python. Мы указываем входной файл input.mp4 и желаемый выходной файл output.avi. После этого мы создаем команду ffmpeg и передаем ее в subprocess.call().
Таким образом, при выполнении этого кода ffmpeg сконвертирует входной видеофайл input.mp4 в формат AVI и сохранит его как output.avi.
Подробнее тут :3
#theory // Just Python
namedtuple — удобная структура данных модуля collections.
namedtuple предоставляет именованные поля, аналогичные полям класса, но без необходимости создавать собственный класс. Она является частью стандартного модуля collections и предоставляет простой способ создания неизменяемых объектов, подобных кортежам, но с возможностью обращаться к полям по именам.
В примере выше мы определяем структуру данных Point с помощью namedtuple, которая имеет два именованных поля - x и y. Затем мы создаем объект point типа Point с указанными значениями координат. Благодаря Namedtuple, у нас есть доступ к полям объекта по именам, что делает код более читаемым и понятным.
#theory // Just Python
namedtuple предоставляет именованные поля, аналогичные полям класса, но без необходимости создавать собственный класс. Она является частью стандартного модуля collections и предоставляет простой способ создания неизменяемых объектов, подобных кортежам, но с возможностью обращаться к полям по именам.
В примере выше мы определяем структуру данных Point с помощью namedtuple, которая имеет два именованных поля - x и y. Затем мы создаем объект point типа Point с указанными значениями координат. Благодаря Namedtuple, у нас есть доступ к полям объекта по именам, что делает код более читаемым и понятным.
#theory // Just Python