PyDantic v2 - легкая и эффективная библиотека для валидации данных в Python.

Думаю не надо объяснять, как важно валидировать любой инпут от пользователя в приложениях/вебсайтах.

Что интересно, ядро PyDantic написано на языке Rust.
А значит библиотека работает очень производительно и никак не тормозит ваш код.

Ставится командой ⚙️ pip install -U pydantic
Документация и примеры кода здесь

#theory // Just Python

Mutagen - библиотека предназначенная для редактирования тегов ID3v1.1/ID3v2.4 и APEv2

Она поддерживает множество форматов, включая MP3, Ogg Vorbis, FLAC и многие другие.

Mutagen также предоставляет возможность работы с аудиофайлами в потоковом режиме, что делает ее очень удобной и мощной.

Ставится командой ⚙️ pip install mutagen
Документация и примеры кода здесь

#theory // Just Python

Pylint - популярный линтер для Python версий 2.x/3.x.

Он проверяет код на соответствие PEP-8.
А также непосредственно запускает его, чтобы найти ошибки.
Либо какие-то неочевидные проблемы.

Также линтер сообщает разработчику, как улучшить свой код или сделать его более читабельным.

Крч для Python разработчика — Must Have

Ставится командой ⚙️ pip install pylint
Документация и примеры кода здесь

#theory // Just Python

Как легко сконвертировать изображение в любой нужный формат (например JPG -> PNG)?

Для этого в модуле Pillow есть методы save() и convert(), которые позволяют сохранить ваше фото в новом формате или просто переименовать его, например, image.jpg в img.png

Важно понимать, что в таком случае меняется не просто расширение файла, но и сами метаданные внутри файла!

Для того чтобы сделать это в Python, нужно сначала установить Pillow:

pip install pillow

Затем напишите следующий код:

from PIL import Image

img = Image.open("имя_файла.jpg")

img.save("имя_файла.png")

Замените "имя_файла.jpg" на ваше имя файла или путь к нему, и после запуска этого кода ваше фото будет сохранено в формате PNG.

В случае обратной конвертации (например, из PNG в JPG) может потребоваться смена режима.
Для этого используем метод convert():

img = img.convert('RGB')

Ставится командой ⚙️ pip install pillow
Документация Pillow здесь
Подробнее про смену режима — convert()

#theory // Just Python

Wikipedia - эта библиотека для работы с данными из Википедии на языке Python, разработанная создателями самой википедия.

В данном примере мы запрашиваем информацию о теме "Небо", и выводим результат в консоль.

С помощью метода .set_lang("язык") можно установить язык вывода. Например, "ru" для русского или "en" для английского.

Метод summary позволяет получать краткое описание темы с сайта Википедии.

Ставится командой ⚙️ pip install wikipedia
Документация и примеры кода здесь

#theory // Just Python

Bottle — это мини-фреймворк для Python, позволяющий писать веб-приложения с высокой скоростью, и он представлен в виде одного файла bottle.py, так что для его работы достаточно только этого файла.

Мы все обожаем примеры, поэтому вот код для начала работы с Bottle:

from bottle import route, run, template

@route('/hello/<name>')
def index(name):
    return template('<b>Hello {{name}}</b>!', name=name)

run(host='localhost', port=8080)

Здесь мы создали веб сервер по адресу localhost с портом 8080.
Вы можете изменить текст "Hello {{name}}" на любой другой текст.

Чтобы проверить его работу, просто перейдите по ссылке http://localhost:8080/hello/world. После этого вы увидите на экране "Hello World".

Повторюсь, Bottle распространяется в виде одного файла-модуля и не имеет никаких зависимостей, кроме стандартной библиотеки Python.

Ставится командой ⚙️ pip install bottle
Официальная документация только на английском
Русская документация

#theory // Just Python

Получаем HTML код в Python с помощью библиотеки requests

Импортируем requests:

import requests

Добавляем get("Ссылка") чтобы requests знал, с чем вы работаете, к примеру укажем страницу Google

site = requests.get("https://google.com")

Получаем HTML разметку с помощью свойства text

html_code = site.text

Полный код

# Импортируем requests
import requests

# Добавляем get("Ссылка") чтобы requests знал, с чем мы работаем. Например, укажем страницу Google
site = requests.get("https://google.com")

# Получаем HTML разметку с помощью text
html_code = site.text

# Выводим HTML код
print(html_code)

Более подробную информацию про работу с библиотекой requests можете прочитать здесь

#theory // Just Python

SQLAlchemy — это штука, которая сильно упрощает работу с базами данных в Python. Она позволяет писать код так, будто ты работаешь с обычными объектами, а не с таблицами. Но если нужно, всегда можно написать чистый SQL-запрос.

Например, вот как легко создать таблицу пользователей и добавить туда запись:

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import declarative_base, sessionmaker

Base = declarative_base()

class User(Base):
    tablename = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

engine = create_engine('sqlite:///example.db')
Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

new_user = User(name="Али")
session.add(new_user)
session.commit()

Создали таблицу, добавили пользователя и сохранили изменения. SQLAlchemy делает работу с базами данных легче.

Ставится командой ⚙ pip install SQLAlchemy
Официальная документация и примеры кода здесь

#theory // Just Python

APScheduler — это инструмент для автоматизации задач в Python. Он позволяет планировать выполнение задач в определённое время или через интервалы.

Можно настроить задачи по расписанию, например, ежедневно или еженедельно. Это удобно для регулярных действий, таких как отправка уведомлений или обновление данных.

Ставится командой ⚙ pip install APScheduler
Документация и примеры кода здесь.

#theory // Just Python

ReadWriteMemory — это топовая библиотека, позволяющая легко читать/записывать в память любого процесса.

С её помощью можно, например, сделать читы для игры.
А если подрубить такие библиотеки, как imGui, то можно вывести и оверлей чита.
Либо сделать простой трейнер.

Ставится командой pip install ReadWriteMemory
Документация и примеры кода здесь.

#theory // Just Python

cleantext: нормализация и очистка текста

Отличный однострочный код для нормализации и очистки текста — идеально для проектов по обработке естественного языка.

Контент, созданный пользователями в Интернете и в социальных сетях, часто бывает грязным. Предварительно обработайте свои данные с помощью clean-text, чтобы создать нормализованное текстовое представление. Например, преобразуйте этот испорченный ввод:

A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29).
»Yóù àré     rïght <3!«

в этот чистый вывод:

A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>).
"you are right <3!"

Ссылочка на доку

#theory // Just Python

Как оптимизировать память используя генераторы вместо списков

Когда мы работаем с большими наборами данных, важно помнить об эффективном использовании памяти. Одной из полезных фишек Python для оптимизации памяти является использование генераторов вместо списков.

Пример кода

Допустим, у нас есть задача найти квадраты чисел от 1 до 1 000 000. Сначала посмотрим, как это сделать с помощью списка:

# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]

Этот код создает список квадратов чисел, что требует значительного объема памяти. Вместо этого можно использовать генератор, который создаст объекты по мере их запроса, не занимая много памяти:

# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))

Теперь squares - это генератор, который генерирует квадраты чисел по мере необходимости, занимая минимальное количество памяти.

Почему это полезно

Использование генераторов вместо списков позволяет значительно экономить память, особенно при работе с большими наборами данных. Это делает ваш код более эффективным и позволяет работать с гораздо большими объемами данных без значительных затрат ресурсов.

#theory // Just Python

Модуль dataclasses предназначен для упрощения создания классов данных.

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 методы

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 информациюreprтод __repr__() автоматически сгенерирован. Это делает код более лаконичным и удобным для использования.

Подробнее здесь

#theory // Just Python

Создание видео из изображений

В этот раз мы сделаем скрипт для создания видео. Он будет объединять набор изображений в видеоролик, добавлять фоновую музыку, а также позволит настроить скорость смены кадров. В результате получится готовое MP4-видео!

Ссылка на код

#theory // Just Python

Как объединять цепочки условий красиво и читаемо

Иногда логика с множеством if становится громоздкой. В таких случаях удобно использовать словарь как аналог switch-case.

Итог:
Словарь заменяет кучу if-elif-else, делает код чище и облегчает добавление новых случаев. Особенно полезно, когда условия связаны с конкретными значениями (например, кодами, командами или ролями).

#theory // Just Python

Как замерить время выполнения кода элегантно

Иногда нужно узнать, сколько времени занял блок кода — для отладки, оптимизации или просто интереса. Вместо громоздких решений можно использовать контекстный менеджер.

Итог:
Контекстный менеджер timeit позволяет быстро замерять производительность без лишнего шума. Особенно полезен при профилировании отдельных участков кода.

#theory // Just Python