Библиотека simplejson в Python

Библиотека simplejson предназначена для работы с форматом данных JSON (JavaScript Object Notation).

Предоставляет улучшенную производительность и дополнительные возможности по сравнению с встроенным модулем json.

Основные особенности библиотеки:
🔵Поддержка расширенных типов данных: Поддерживает сериализацию и десериализацию расширенных типов данных, таких как объекты decimal.Decimal и datetime.datetime, что не всегда удобно делать с встроенным модулем json.
🔵Поддержка нестандартных расширений JSON: В отличие от стандартного модуля, simplejson может работать с некоторыми нестандартными расширениями JSON, например, с возможностью сериализовать ключи словаря, которые не являются строками.
🔵Настройка сериализации: Предоставляет больше настроек для управления процессом сериализации.
🔵Производительность: В некоторых случаях может быть быстрее, чем встроенный модуль json, особенно на старых версиях Python.

➡️Установка библиотеки: pip install simplejson

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Утилита Flake8 в Python

Утилита Flake8 - это инструмент для статического анализа кода на Python, который помогает поддерживать качество кода, выявляя потенциальные ошибки, стиль оформления и другие проблемы, связанные с соответствием кода PEP 8 - руководству по стилю Python.

➡️Установка: pip install flake8

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Утилита Vulture в Python

Утилита Vulture - это статический анализатор кода на Python, который помогает находить неиспользуемый код. Это может включать неиспользуемые функции, классы, переменные и импорты.

Основная цель данной утилиты - поддержание чистоты кода и снижение его сложности, удаляя ненужные части, которые больше не используются.

Основные особенности утилиты:
🔵Поиск неиспользуемого кода: Сканирует Python-файлы и ищет функции, классы, переменные и импорты, которые не используются в коде.
🔵Гибкость настроек: Поддерживает настройку уровней чувствительности.
🔵Поддержка исключений: Возможность явно указать, какие части кода не должны анализироваться Vulture, что полезно в тех случаях, когда код используется динамически (например, при загрузке модулей через importlib).
🔵Интеграция с другими инструментами: Хорошо интегрируется с другими инструментами для статического анализа кода, такими как flake8, что позволяет строить комплексные CI/CD пайплайны для проверки кода.
🔵Легкость использования: Для анализа кода с помощью Vulture достаточно выполнить одну команду в терминале, и вы получите отчет о неиспользуемых элементах в вашем коде.

➡️Установка: pip install vulture

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📺 Простая ошибка в Python!

В данном shorts рассмотрим простую ошибку в Python.

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Утилита parser_maps на Python

Утилита parser_maps предназначена для парсинга Яндекс.Карт.

Позволяет извлекать данные о различных организациях, представленных на картах, и анализировать типы сайтов этих организаций.

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека Typer в Python

Библиотека Typer предназначена для создания интерфейсов командной строки (CLI).

Основные особенности библиотеки:
🔵Аннотации типов: Использует аннотации типов Python для создания параметров CLI и их автоматической валидации.
🔵Документация и помощь: Автоматически создаётся помощь по командам (с флагом --help) и описание для каждого параметра.
🔵Асинхронные команды: Поддержка асинхронных функций, что позволяет легко использовать async/await.
🔵Совместимость с FastAPI: Создана автором библиотеки FastAPI и использует аналогичные принципы.

✅ Пример кода

import typer

app = typer.Typer()

@app.command()
def hello(name: str):
    """
    Приветствует пользователя по имени.
    """
    typer.echo(f"Привет, {name}!")

if __name__ == "__main__":
    app()

Объяснение кода:
app = typer.Typer() — создаётся экземпляр приложения Typer.
@app.command() — декоратор, который регистрирует функцию как команду CLI.
def hello(name: str) — функция с аргументом name. Typer автоматически распознает тип и создает CLI параметр.
typer.echo() — вывод сообщения в консоль.

➡️Установка библиотеки: pip install typer

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека CVXPY в Python

Библиотека CVXPY предназначена для моделирования задач выпуклой оптимизации.

Позволяет формулировать и решать сложные задачи оптимизации с помощью удобного синтаксиса, встроенного в Python.

Основные возможности библиотеки:
🔵Моделирование: Предоставляет инструменты для создания математических моделей, которые могут включать линейные, квадратичные и другие типы выпуклых функций.
🔵Совместимость: Поддерживает различные решатели, что позволяет выбирать наиболее подходящий инструмент для решения их задач.
🔵Простота использования: Благодаря интуитивно понятному интерфейсу, пользователи могут легко определять переменные, ограничения и целевые функции.

➡️Установка библиотеки: pip install cvxpy

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🐍 Полезная библиотека в Python

Библиотека Chainlit упрощает создание пользовательских интерфейсов (UI) для приложений, связанных с использованием языковых моделей (LLM, large language models).

Помогает быстро создавать интерфейсы для взаимодействия с LLM, такими как OpenAI GPT, и другими NLP-моделями без необходимости вручную разрабатывать сложные веб-страницы или интерфейсы.

Основные возможности библиотеки:
🔵Быстрое создание интерфейсов: Предоставляет готовые компоненты для создания диалоговых окон, чатов, полей ввода и кнопок.
🔵Поддержка различных фреймворков: Поддерживает различные модели и фреймворки машинного обучения, включая OpenAI, LangChain, LlamaIndex и другие.
🔵Встроенный обработчик состояний: Позволяет отслеживать состояние диалога между пользователем и моделью, что упрощает создание интерактивных и последовательных взаимодействий с пользователями.
🔵Адаптивные интерфейсы: Возможность создания настраиваемых интерфейсов с графическими элементами, такими как графики, таблицы или даже визуализации данных.
🔵Простота использования: Интуитивно понятен и легко интегрируется в любой Python-проект.

➡️Установка библиотеки: pip install chainlit

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека patchy в Python

Библиотека patchy позволяет менять код функции прямо во время выполнения программы.

Основные возможности библиотеки:
🔵Динамическое изменение кода функции: Можно заменить часть логики функции, не трогая её исходный код напрямую.
🔵Простота использования: Предоставляет удобный интерфейс для применения изменений к функциям, делая это через строковые представления изменений (diff-подобный формат).
🔵Работа с Python-кодом: Использует строковые представления Python-функций и позволяет изменять тело функции, базируясь на исходном коде, который можно передавать как текст.

✅ Пример кода

import patchy


# Оригинальная функция
def greet():
    return "Hello, world!"


# Патчим её с помощью patchy
patch = """
@@ -1,2 +1,2 @@
 def greet():
-    return "Hello, world!"
+    return "Hello, Python!"
"""

patchy.patch(greet, patch)

# Теперь функция возвращает обновлённое значение
print(greet())  # Выведет: "Hello, Python!"

➡️Установка библиотеки: pip install patchy

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека desktop-notifier в Python

Библиотека desktop-notifier предназначена для создания уведомлений на рабочем столе.

Позволяет выводить сообщения или уведомления с помощью системных механизмов операционной системы, таких как notify-osd в Linux или toast в Windows.

Основные особенности библиотеки:
🔵Кроссплатформенность: Поддержка Windows, macOS и Linux.
🔵Простота использования: Легкий и интуитивно понятный API для создания уведомлений.
🔵Настройка уведомлений: Возможность указания заголовка и текста уведомления.
🔵Поддержка иконок: Можно добавлять иконки к уведомлениям (в зависимости от операционной системы).
🔵Настройка времени показа: Возможность указания продолжительности показа уведомления (в некоторых системах).
🔵Обработка ошибок: Обработка возможных ошибок и исключений при создании уведомлений.
🔵Поддержка разных стилей уведомлений: Возможность создания различных стилей уведомлений, таких как баннеры или всплывающие окна.
🔵Интеграция с системными уведомлениями: Использует встроенные механизмы операционной системы для отображения уведомлений.

➡️Установка библиотеки: pip install desktop-notifier

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📺 Чистая обработка входных данных на Python

В данном shorts поговорим про обработку входных данных используя match-case.

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📱 Полезные статьи по Python

Т.к. сейчас много кто только начал изучать Python, выкладываю список моих полезных статей, которые вам пригодятся во время учёбы 😉

Вывод таблицы умножения в Python
Проверка на високосный год в python (3 способа)
Форматирование строк в Python
3 способа вычислить факториал в Python
Числа Фибоначчи на Python
Перевод из десятичной системы счисления в двоичную в Python
Пишем игру «Виселица» на python
Проверка числа на чётность в Python
В какой четверти оси координат лежит точка Python
Является ли строка палиндромом Python
Сортировка пузырьком на Python
Решение квадратных уравнений в Python

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека stream-unzip в Python

Библиотека stream-unzip позволяет извлекать файлы из ZIP-архивов в потоковом режиме, не загружая весь архив в память.

Основные особенности библиотеки:
🔵Эффективность по памяти: Позволяет извлекать файлы без необходимости загружать весь ZIP-архив в оперативную память, что значительно снижает потребление ресурсов.
🔵Поддержка различных форматов: Поддерживает несколько форматов сжатия, включая Deflate и Deflate64, а также ZIP-файлы с AES-шифрованием и Legacy-шифрованием (ZipCrypto).
🔵Работа с большими файлами: Может обрабатывать ZIP-файлы, размер которых превышает 4 ГБ, что является ограничением для некоторых других библиотек.

➡️Установка библиотеки: pip install stream-unzip

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📝Библиотека whylogs в Python

Библиотека whylogs предназначена для анализа данных. Помогает мониторить и логировать качество данных в реальном времени.

Используется для профилирования данных, чтобы обнаруживать аномалии, проводить диагностику проблем с данными и улучшать модели машинного обучения.

Основные возможности библиотеки:
🔵Профилирование данных: Автоматически собирает статистики по данным, такие как распределение значений, количество уникальных значений, количество пропусков, корреляции и другие показатели.
🔵Поддержка различных типов данных: Поддерживает как табличные данные (CSV, Pandas DataFrame), так и потоковые данные (Kafka, Spark).
🔵Детекция аномалий: Позволяет отслеживать изменения в распределении данных, чтобы автоматически находить аномалии, такие как смещение данных, увеличение доли пропущенных значений и другие.
🔵Легкость интеграции: Легко интегрируется с существующими пайплайнами данных и может использоваться как для онлайнового мониторинга, так и для анализа данных офлайн.
🔵Отчетность и визуализация: Профили данных могут быть сохранены в виде JSON-отчетов и использованы для построения графиков и аналитики.

➡️Установка библиотеки: pip install whylogs

📱 Репозиторий
⚙️ Документация
✅ Примеры

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для извлечения мета-тегов из HTML на Python

Для работы с HTML-файлом в коде используется библиотека beautifulsoup4.

➡️Установка библиотеки: pip install beautifulsoup4

from bs4 import BeautifulSoup


def get_meta_tags(file_path):
    # Открываем HTML-файл в режиме чтения с кодировкой 'utf-8'
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        # Считываем содержимое файла
        html = file.read()

    # Создаём объект BeautifulSoup для разбора HTML-кода
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

    # Ищем все теги <meta> с атрибутами 'name' и 'content' и создаем словарь
    return {meta['name']: meta['content'] for meta in soup.find_all('meta', attrs={'name': True, 'content': True})}


# Указываем путь к HTML-файлу
file_path = 'index.html'

# Выводим результат работы функции, которая возвращает словарь с мета-тегами
print(get_meta_tags(file_path))

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека chardet в Python

Библиотека chardet используется для определения кодировки текста в строках или файлах.

Позволяет автоматически определить кодировку байтовых данных, чтобы правильно декодировать их в строки.

Основные особенности библиотеки:
🔵Определение кодировки: Пытается угадать, в какой кодировке закодирован текст, чтобы его можно было корректно декодировать в формате Unicode.
🔵Широкий спектр поддерживаемых кодировок: Поддерживает множество кодировок, включая UTF-8, ISO-8859-1, Windows-1251 и другие.
🔵Простота использования: Легко интегрируется в проекты и имеет интуитивно понятный API.

➡️Установка библиотеки: pip install chardet

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться