Код для мониторинга использования оперативной памяти на Python

Для получения информации об использовании оперативной памяти в коде используется модуль psutil.

➡️Установка модуля: pip install psutil

import psutil
import time


def monitor_memory_usage():
    try:
        while True:  # Бесконечный цикл для постоянного мониторинга
            # Получаем информацию о виртуальной памяти
            memory = psutil.virtual_memory()
            # Выводим использованную память в гигабайтах, общую память и процент использования
            print(f"Использовано памяти: {memory.used / (1024 ** 3):.2f} GB /"
                  f" {memory.total / (1024 ** 3):.2f} GB ({memory.percent}%)")
            # Задержка в 5 секунд перед следующим измерением
            time.sleep(5)
    except KeyboardInterrupt:  # Обработка прерывания с клавиатуры (Ctrl+C)
        # Сообщение о завершении мониторинга
        print("Мониторинг завершен.")


# Запускаем функцию мониторинга памяти
monitor_memory_usage()

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека CleverCSV в Python

CleverCSV — это библиотека для работы с CSV-файлами в Python, которая автоматически определяет разделители и формат данных.

Предназначена для обработки плохо структурированных или неизвестных CSV-файлов, что делает её удобной в случаях, когда файлы могут содержать различные разделители, кавычки или другие особенности.

Основные возможности библиотеки:
🔵Автоматическое определение разделителя: Анализирует содержимое файла и определяет, какой символ используется в качестве разделителя (запятая, точка с запятой, табуляция и т. д.).
🔵Быстрая обработка CSV: Использует эвристические и машинные алгоритмы для точного и быстрого анализа структуры данных.
🔵Простота использования: предоставляет удобные функции для конвертации CSV-файлов в Python-объекты, такие как списки или pandas DataFrame.
🔵Интеграция с pandas: Можно легко использовать CleverCSV для загрузки данных в DataFrame, что упрощает анализ.

➡️Установка библиотеки: pip install clevercsv

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для получения списка всех устройств и их файловых систем на Python

Для получения списка всех устройств и их файловых систем в коде используется модуль psutil.

➡️Установка модуля: pip install psutil

import psutil


def list_all_devices():
    for partition in psutil.disk_partitions():
        print(f"Устройство: {partition.device}")
        print(f"  Точка монтирования: {partition.mountpoint}")
        print(f"  Тип файловой системы: {partition.fstype}")
        print(f"  Опции: {partition.opts}")
        print("------")


if __name__ == "__main__":
    list_all_devices()

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека Dynaconf в Python

Библиотека Dynaconf предназначена для управления конфигурацией в Python-приложениях.

Позволяет удобно работать с настройками из различных источников, таких как файлы, переменные окружения, базы данных, сервисы API и другие.

Основные возможности библиотеки:
🔵Многоисточниковость: Поддерживает YAML, JSON, TOML, INI, Python-файлы, а также переменные окружения и даже хранилища данных (например, Redis).
🔵Переключение окружений: Позволяет разделять настройки для различных сред (например, разработка, тестирование, продакшн).
🔵Зашифрованные настройки: Поддерживает хранение конфиденциальной информации в зашифрованном виде.
🔵Автоматическая загрузка: Настройки автоматически подгружаются из указанных источников, что упрощает процесс конфигурации.
🔵Поддержка переменных окружения: Позволяет легко переопределять настройки через переменные окружения, что удобно для контейнеризации (например, Docker).
🔵Гибкость в использовании: Можно использовать как простой словарь, но с дополнительными функциями для работы с конфигурацией.
🔵Значения по умолчанию: Можно задать стандартные значения, которые будут использоваться, если определённые параметры не заданы в конфигурации.

➡️Установка библиотеки: pip install dynaconf

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📺 Сможешь решить задачу по Python?

В данном shorts рассмотрим интересную задачу по Python!

Задача: Напишите программу, которая получает строку вида "часы:минуты" и возвращает время в минутах.

Развёрнутое решение:

def time_to_minutes(time_str):
    # Шаг 1: Делим строку по символу ":" на две части — часы и минуты
    parts = time_str.split(':')

    # Шаг 2: Проверяем, что строка разделилась на две части
    if len(parts) != 2:
        return "Строка должна быть в формате 'часы:минуты'"

    # Шаг 3: Преобразуем каждую часть (часы и минуты) в целые числа
    try:
        hours = int(parts[0])  # Часы
        minutes = int(parts[1])  # Минуты
    except ValueError:
        return "Введены некорректные значения для часов или минут"

    # Шаг 4: Проверяем, что количество часов и минут корректно
    if hours < 0 or minutes < 0 or minutes >= 60:
        return "Некорректное время (минуты должны быть от 0 до 59)"

    # Шаг 5: Вычисляем общее количество минут
    total_minutes = hours * 60 + minutes
    return total_minutes


time_str = input("Введите строку вида часы:минуты: ")
result = time_to_minutes(time_str)  # Получаем результат
print(f"Время в минутах: {result}")  # Выводим результат

Короткое решение:

def time_to_minutes(time_str):
    try:
        # Разделяем строку по символу ":" и преобразуем в целые числа
        hours, minutes = map(int, time_str.split(':'))

        # Проверяем, что часы и минуты находятся в допустимых пределах
        if hours < 0 or minutes < 0 or minutes >= 60:
            raise ValueError  # Вызываем исключение, если значения некорректны

        # Возвращаем общее количество минут
        return hours * 60 + minutes
    except (ValueError, IndexError):
        return "Ошибка: введите корректное время в формате 'часы:минуты'"


time_str = input('Введите строку вида "часы:минуты": ')
result = time_to_minutes(time_str)
print(f"Время в минутах: {result}")

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Простое веб-приложение на Python Flask

В данной статье напишем код простого веб-приложения на Python с использованием фреймворка Flask.

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека filetype в Python

Библиотека filetype предназначена для быстрого определения типа файлов по их сигнатурам (магическим числам), а не по расширению.

Полезна, когда нужно проверить тип файла без его полного открытия или чтения.

Основные возможности библиотеки:
🔵Определение типа файла по содержимому, а не по расширению.
🔵Поддержка множества форматов (изображения, видео, аудио, документы и т. д.).
🔵Быстрая работа, так как анализируются только первые байты файла.
🔵Лёгкость в использовании, не требует установки зависимостей.

➡️Установка библиотеки: pip install filetype

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для автоматического выключения компьютера по таймеру на Python

Для автоматического выключения компьютера по таймеру в коде используется модуль subprocess.

import subprocess


# Функция для планирования выключения ПК
def schedule_shutdown(minutes):
    try:
        # Переводим минуты в секунды
        seconds = minutes * 60
        print(f"Компьютер будет выключен через {minutes} минут.")
        # Выполнение команды shutdown для выключения через заданное количество секунд
        subprocess.run(["shutdown", "/s", "/t", str(seconds)], check=True)
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        # Обработка ошибок, если команда не выполнена
        print(f"Ошибка при попытке выключить компьютер: {e}")


if __name__ == "__main__":
    # Запрос времени у пользователя
    try:
        # Ввод количества минут для выключения
        minutes = int(input("Введите количество минут, через которые выключить компьютер: "))

        # Проверка, что время больше 0
        if minutes < 1:
            print("Время должно быть больше 0.")
        else:
            # Вызов функции для планирования выключения
            schedule_shutdown(minutes)
    except ValueError:
        # Обработка ошибки при вводе некорректного значения
        print("Пожалуйста, введите корректное число.")

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Метод isdigit() в Python

В данной статье рассмотрим, как работает метод isdigit() в Python.

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека pyperclip в Python

Библиотека pyperclip предназначена для работы с буфером обмена. Позволяет копировать текст в буфер обмена и вставлять его оттуда, поддерживая Windows, macOS и Linux.

Основные возможности библиотеки:
🔵Копирование текста в буфер обмена
🔵Получение текста из буфера обмена
🔵Проверка доступности буфера обмена
🔵Кроссплатформенная поддержка (Windows, macOS, Linux)
🔵Простота использования без дополнительных зависимостей (кроме Linux, где может потребоваться xclip или xsel)

➡️Установка библиотеки: pip install pyperclip

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека Taipy в Python

Библиотека Taipy предназначена для создания интерактивных веб-приложений и управления рабочими процессами в области аналитики данных и машинного обучения.

Ориентирована на удобство разработки и интеграцию с инструментами Data Science.

Основные возможности библиотеки:
🔵Taipy GUI: Фреймворк для создания интерактивных веб-приложений.
🔵Taipy Core: Инструмент для управления сценариями обработки данных.
🔵Taipy REST API: Встроенные возможности для создания API.

➡️Установка библиотеки: pip install taipy

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📺 Парсинг изображений по запросу на Python

В данном shorts напишем код для парсинга изображений из MS Bing по запросу на Python.

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека Pyee в Python

Pyee — это удобный инструмент для работы с событиями и обработчиками событий. Расширяет стандартный функционал событий в Python, предоставляя асинхронные и синхронные механизмы обработки событий.

Полезна для создания асинхронных приложений, таких как боты, веб-серверы или системы обработки данных.

Основные возможности библиотеки:
🔵Создание событий: Можно легко определять события и регистрировать обработчики.
🔵Поддержка асинхронности: Возможность использовать async-функции в качестве обработчиков событий.
🔵Расширяемость: Легко интегрируется с другими библиотеками и технологиями, такими как asyncio, trio или Twisted.

➡️Установка библиотеки: pip install pyee

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для парсинга изображений из MS Bing на Python

Для парсинга изображений в коде используется библиотека icrawler.

➡️Установка библиотеки icrawler: pip install icrawler

from icrawler.builtin import BingImageCrawler


def download_images(query,
                    max_num=10,
                    save_dir='images'):
    crawler = BingImageCrawler(
        storage={'root_dir': save_dir})
    crawler.crawl(keyword=query,
                  max_num=max_num)


if __name__ == "__main__":
    search_query = "дом"
    download_images(search_query, max_num=5)

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Ditto — это удобный инструмент, который позволяет создавать многофайловое Flask-приложение на основе простых описаний на естественном языке с использованием интерфейса без кода.

Используя простой цикл LLM с несколькими инструментами, Ditto автоматизирует процесс кодирования, (иногда) превращая ваши идеи в рабочие веб-приложения (или хотя бы стараясь и приближаясь к этому).

Основные особенности:
🔵Генерация многофайлового Flask-приложения из описаний на естественном языке
🔵Интуитивный no-code интерфейс для автоматизации разработки
🔵Использование LLM для преобразования идей в код
🔵Автоматизация процесса кодирования с минимальным вмешательством пользователя
🔵Возможность создания функциональных веб-приложений без глубоких знаний

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека FastAPIUsers в Python

Библиотека FastAPIUsers облегчает добавление аутентификации и управления пользователями в FastAPI.

Поддерживает работу с базами данных (SQLAlchemy, TortoiseORM), аутентификацию по JWT, OAuth, e-mail и многое другое.

Основные возможности библиотеки:
🔵Регистрация и аутентификация пользователей (JWT, куки, OAuth2, e-mail подтверждение).
🔵Поддержка хеширования паролей (использует passlib).
🔵Готовые маршруты (эндпоинты) для управления пользователями.
🔵Гибкость и возможность кастомизации (настройка моделей, аутентификации и баз данных).
🔵Поддержка SQLAlchemy и TortoiseORM.
🔵Интеграция с FastAPI Dependency Injection.

➡️Установка библиотеки: pip install fastapi-users

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Как измерить скорость работы программы на Python?

В данной статье рассмотрим четыре метода оценки производительности Python-программ.

➡️Справочник Программиста. Подписаться

funcy — это функциональная утилита для Python, предоставляющая удобные инструменты для работы с коллекциями, функциями и управлением потоками данных в функциональном стиле.

Облегчает обработку данных, повышает читаемость кода и уменьшает необходимость написания стандартных конструкций.

Основные возможности:
🔵Работа с коллекциями: Предоставляет удобные функции для работы со списками, словарями и генераторами.
🔵Ленивая (отложенная) обработка: Позволяет работать с потоками данных без перегрузки памяти.
🔵Декораторы для функций: Предлагает готовые декораторы для мемоизации, кеширования, отложенного выполнения и обработки исключений.
🔵Функциональные композиции: Позволяет объединять несколько функций в одну.
🔵Работа с потоками данных: Позволяет удобно управлять цепочками обработки данных.

➡️Установка библиотеки: pip install funcy

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться