Что делает @staticmethod?

Иногда метод внутри класса не использует ни self, ни cls.

Тогда — @staticmethod.

class Math:
    @staticmethod
    def add(x, y):
        return x + y

Никаких ссылок на экземпляры — просто удобный способ логически сгруппировать функции внутри класса.

Про functools

Это модуль с полезными функциями... для работы с функциями. Например:

@cache — простой легкий неограниченный кеш функций. Если функция долго вычисляется, то вы можете сохранить сохранить результат в памяти, чтобы потом его не считать, а брать оттуда.

partial(func, *args, **keywords) — возвращает вызываемый объект, который вызывает полученную функция с переданными при создании аргументами и во время вызова.

Но и это ещё не всё, в модуле много фишек, которые можно узнать из документации.

Цепочка операторов

Синтаксический сахар для упрощения проверок. Работает со всеми операторами сравнения (<, ==, >, ...), is и in. Цепь может состоять из любого количества операторов.

Хочу заметить, что цепь не создаёт никаких связей, так что вы вполне можете написать так: x < y > z. Если увидите это на проде, пишите git blame и ищите, кому бить морду.

Что такое `self` в методах класса?

self — это ссылка на текущий экземпляр класса. Через неё мы получаем доступ к атрибутам и методам объекта.

class Dog:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def bark(self):
        print(f"{self.name} лает")

rex = Dog("Рекс")
rex.bark()  # Рекс лает

Без self Python не поймёт, к какому объекту относятся переменные внутри класса.

Хочешь использовать ChatGPT, BERT, Stable Diffusion, T5 и другие мощные модели прямо в Python-коде?
Бери transformers от Hugging Face.

Умеет:

* Загружать готовые модели
* Работать с текстом, изображениями, аудио
* Генерировать, классифицировать, переводить, резюмировать

Пример генерации текста:

from transformers import pipeline

generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
result = generator("В далёком будущем", max_length=30, num_return_sequences=1)
print(result[0]["generated_text"])

Установка:

pip install transformers

⚡️ Бонус: можно использовать как с PyTorch, так и с TensorFlow. Под капотом самые топовые модели AI.

Работа с таблицами csv

В Python есть встроенная библиотека для работы с таблицами. Например, при парсинге сайта удобно оформлять результаты в таблицу, которую можно наглядно посмотреть в Excele или другом приложении. В примере представлено чтение из csv файла.

Что не так с этим кодом и зачем это нужно

Этот код вызывает ошибку утверждения assert с сообщением «error», если debug равен True. debug — это встроенная переменная Python, которая является истинной, если к интерактивной консоли или скрипту был присоединен флаг оптимизации -O. Для типичных скриптов в режиме отладки эта переменная равна True. Если оптимизация включена, то интерпретатор Python игнорирует все операторы утверждения assert, поэтому этот код не вызовет ошибку в optimized mode.

Такой код может быть использован для проверки инвариантов в программе или для отладки кода. Если утверждение не выполняется и вызывается AssertionError, это означает, что в программе произошло что-то непредвиденное, что нарушило заданное утверждение, и программа остановится с сообщением об ошибке.

Срезы итераторов

Если вы попытаетесь получить срез (slice) итератора, то столкнётесь с ошибкой TypeError, сообщающей о том, что на объект-генератор нельзя оформить подписку. Однако эта проблема поддаётся решению

Оператор walrus (:=)

В этом примере мы используем оператор walrus (:=) для одновременного присваивания значения переменной line и проверки условия внутри цикла while. Это позволяет нам сократить код, объединив операции присваивания и проверки в одну строку.

🔋 PikaPython — ультралегкий интерпретатор Python для микроконтроллеров. Проект позволяет запускать Python-код на устройствах с 4 КБ RAM и 64 КБ Flash. Не требует операционной системы и работает через REPL по UART.

Инструмент имеет встроенный прекомпилятор для автоматической генерации биндингов C-функций из .pyi файлов. Есть готовые BSP для популярных MCU и демо-проекты.

🤖 GitHub

Проверка необходимой версии Python

В коде возможно проверить наличие актуальной версии Python. Например для предупреждения пользователей о несовместимой версии.

Логические any и all

Одна из многих причин, почему Python является таким популярным языком, заключается в том, что он читаем и выразителен. Предлагаю взглянуть на следующий код:

statements = [True, True, False]

if any(statements):
print('Как минимум одно выражение истинно')
if all(statements):
print('Все выражения истинны')
if any(statements) and not all(statements):
print('Как минимум одно выражение истинно и одно не истинно')

Функция any возвращает значение True, если хотя бы одно из переданных утверждений верно, all – когда все верны.

На мой взгляд, эти две функции заслуживают отдельного внимания всего лишь из-за их простоты в использовании.

Оператор pass делает абсолютно ничего, то есть совсем ничего.

В ходе исполнения данного оператора ничего не происходит, поэтому он может использоваться в качестве некой заглушки в тех местах, где это синтаксически необходимо.

Например, вам надо сделать несколько функций, вы написали def'ы и названия, но сам код еще не успели, однако программу надо запустить и проверить что-то другое. Вот тут и понадобится pass.

def func():
pass

Ну или в конструкции try-except, чтобы просто проигнорировать и никак не обрабатывать ошибку в программе.

try:
any_function()
except:
pass

В общем, полезная штука, используйте.

Использование списков в качестве стеков

Стек — абстрактный тип данных, представляющий собой список элементов, организованных по принципу LIFO (англ. last in — first out, «последним пришёл — первым вышел»).

Методы встроенного списка в Python позволяют очень легко использовать список в виде стека. Чтобы добавить элемент на вершину стека, используйте append(). Чтобы извлечь элемент из верхней части стека, используйте pop() без явного индекса. Пример:

>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack
[3, 4, 5]
>>> stack.pop()
5

Как писать хороший код на python?🤔📄

✅Умение правильно и хорошо писать код — это важный навык для python-разработчика. Как научится писать хороший код — вы узнаете из сегодняшней статьи. Говоря о „хорошем коде“ имеется в виду большое количество факторов с которыми вам предстоит познакомиться, чтобы писать правильный и "конвейерный" код.

Возможно, самый известный сборник этих факторов Python был написан Тимом Питерсом, давний участник языка и его группы новостей comp.lang.python.
Этот сборник также известен под названием «The Zen of Python» и в нём изложены следующие факторы „хорошего кода“.

👉🏻 The Zen of Python, by Tim Peters 👈🏻
· Beautiful is better than ugly — Красивое — лучше, чем уродливое
· Explicit is better than implicit — Явное лучше, чем неявное.
· Simple is better than complex — Простое лучше, чем сложное.
· Complex is better than complicated - Сложное лучше, чем запутанное.
· Flat is better than nested - Плоский лучше, чем вложенный.
· Sparse is better than dense - Редкое лучше, чем частое.
· Readability counts - Читаемость имеет значение.
· Special cases aren't special enough to break the rules - Особых случаев недостаточно, чтобы нарушать правила.
· Although practicality beats purity - Хотя практичность лучше чистоты.
· Errors should never pass silently - Ошибки никогда не должны замалчиваться.
· Unless explicitly silenced — Если только они не замалчиваются явно.
· In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess – Перед лицом двусмысленности откажитесь от соблазна угадать.
· There should be one -- and preferably only one -- obvious way to do it. – Должен быть один - и желательно только один - очевидный способ сделать это.
· Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch – Хотя поначалу этот способ может быть не очевиден, если вы не голландец.
· Now is better than never – Лучше сейчас, чем никогда.
· Although never is often better than *right* now – Хотя никогда не бывает лучше, чем прямо сейчас.
· If the implementation is hard to explain, it's a bad idea – Если реализацию сложно объяснить, это плохая идея.
· If the implementation is easy to explain, it may be a good idea – Если реализацию легко объяснить, это может быть хорошей идеей.
· Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those! – Пространства имен - одна отличная идея - давайте сделаем их больше!
Эти факторы можно быстро заполучить просто написав в интерпретаторе
import this
После чего вы получите данный список.
***
Без пониманий этих факторов ваш код будет непригодным для больших, и без того сложных проектов.
***

⚡️ DeepCode — открытая AI-платформа для автоматической генерации кода.

DeepCode превращает научные статьи и технические документы в готовые проекты, включая фронтенд, бэкенд и полноценные репозитории.

🔹 Основные возможности:
• Paper2Code — реализация идей из исследований в рабочий код
• Text2Web — генерация интерфейсов по описанию
• Text2Backend — автоматическое создание масштабируемых серверов
• Поддержка длинных документов и многофайловых проектов

🔜 В ближайшее время разработчики обещают:
• Автоматическую проверку и валидацию кода
• Повышение скорости генерации
• Улучшенную работу с требованиями
• Бенчмарки воспроизведения научных статей (PaperBench)

Проект полностью open source: https://github.com/HKUDS/DeepCode

Использование контекстных менеджеров для работы с ресурсами

Контекстные менеджеры позволяют управлять ресурсами (например, файлами, соединениями с базами данных и т.д.) более безопасным и удобным способом, гарантируя, что ресурсы будут правильно закрыты после использования.

Использование контекстных менеджеров — это простой и эффективный способ повысить надежность и читаемость вашего кода.

Использование executemany для массовых вставок данных

При работе с базами данных часто возникает необходимость вставить большое количество данных за один раз. Вместо того чтобы вызывать execute для каждой строки, можно использовать метод executemany, который позволит вставить несколько записей в одну операцию, что значительно ускорит процесс.

Использование executemany — это простой, но мощный способ ускорить взаимодействие с базой данных при работе с множеством записей!

Библиотека setuptools

Библиотека setuptools является инструментом для упрощения процесса создания, установки и распространения пакетов Python. Она используется в основном для упрощения установки и управления зависимостями Python-пакетов.

setuptools предоставляет функциональность для создания файлов setup.py, которые содержат информацию о вашем пакете, его зависимостях и других метаданных. Этот файл используется инструментами для установки пакетов, такими как pip.

Метод issuperset()

Метод issuperset() возвращает True, если все элементы указанного набора существуют в исходном наборе, в противном случае он возвращает False.

PySimpleGUI

PySimpleGUI — это простая и легкая в использовании библиотека для создания графического интерфейса (GUI) в Python. Она предоставляет простые инструменты для создания оконных приложений с использованием графических элементов, таких как кнопки, текстовые поля, чекбоксы и др. PySimpleGUI предоставляет удобный интерфейс для создания GUI, особенно для начинающих разработчиков.

PySimpleGUI поддерживает различные стили и темы, и вы можете легко настраивать внешний вид вашего приложения. Вы можете найти дополнительные примеры использования PySimpleGUI на официальном сайте проекта.