Python Academy
44.6K subscribers
1.53K photos
2 videos
480 links
Python Academy — один канал вместо тысячи учебников

Чат канала: @python_academy_chat

Сотрудничество: @zubar89

Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu
Download Telegram
Преобразования текста в аудио с помощью Python

Для преобразования текста в аудио на Python можно использовать библиотеку gTTS (Google Text-to-Speech).

В данном примере мы используем текст "Привет!» на русском языке, создаем объект gTTS и сохраняем аудиофайл "hello.mp3". Затем мы воспроизводим аудиофайл с помощью утилиты mpg321.
6👍1👎1😱1
Точка входа

В некоторых языках программирования есть функции main(), с которых начинается выполнение программы. Но в Python весь код исполняется построчно.

Как вариант, многие пишут основную логику программы в обычную функцию main(), а вызывают ее только в условии if __name__ == '__main__'. Здесь стоит объяснить отдельно про то, что такое __name__.

Переменная __name__ — это специальная переменная, которая будет равна '__main__', только если файл запускается как основная программа. А при импорте в качестве модуля выставляется равной имени модуля.

Таким образом, программа корректно заработает, только если запустить ее напрямую. Если импортировать ее как модуль в другой скрипт, то условие не сработает.

#main
3👎1😱1
​​Сортировка пузырьком

Для сортировки списков в Python уже есть встроенные функция sorted() и метод .sorted(), но достаточно важно самому знать хотя бы несколько реализаций.

Суть алгоритма в том, что совершается несколько проходов по массиву. При проходе последовательно сравниваются пары элементов в массиве и в случае несоответствия выбранному порядку меняются местами. Если пары элементов находятся в верном порядке, то ничего не происходит.

В результате первого прохода максимальный элемент окажется в конце, то есть всплывет словно пузырек. Затем все повторяется до того момента пока весь массив не будет отсортирован. Последний проход будет по отсортированному массиву.

#списки #сортировка
2👎1
Познакомьтесь с IceCream: Улучшенным выводом в Python

Hедавно мы наткнулись на потрясающий инструмент для отладки и разработки в Python, и хотим поделиться им с вами! Представляем вам icecream - библиотеку, которая упрощает отладку, улучшая вывод ваших данных.

Что такое icecream?
icecream - это легковесная библиотека для Python, которая предоставляет простые, но мощные инструменты для отслеживания и вывода значений переменных и данных в процессе выполнения кода. Этот инструмент полезен при отладке, тестировании и разработке, помогая вам лучше понять, что происходит в вашей программе.

Преимущества icecream перед стандартным print:

1. Читабельность и простота в использовании: icecream автоматически выводит имя переменной и ее значение, что делает вывод более понятным и читабельным.

2. Цветовая кодировка: icecream поддерживает цветовую кодировку вывода, что делает его более наглядным и удобным для анализа.

Настройка icecream:
icecream позволяет настраивать вывод, добавлять дополнительную информацию, и даже сохранять логи в файл. Вы можете настроить icecream в соответствии с вашими потребностями, делая вывод более информативным и удобным.

from icecream import ic, install

install(autodetect=True, includeContext=True)

number = 42
ic(number)

text = "Привет, мир!"
ic(text)

Это добавит контекст, такой как имя файла и номер строки, в вывод:

ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:1 in <module> - number: 42
ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:4 in <module> - text: 'Привет, мир!'


#Python #logging #icecream
👎2
Метод sets.issubset()

Метод sets.issubset() позволяет проверить находится ли каждый элемент множества sets в последовательности other. Метод возвращает True, если множество sets является подмножеством итерируемого объекта other, если нет, то вернет False.

Синтаксис:
sets.issubset(other).
2👎1
Indico

Indico — это мощная библиотека Python для извлечения информации из неструктурированных текстов, изображений и PDF-файлов. Она позволяет вам выполнять задачи обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения (CV) и машинного обучения (ML) с помощью простых и понятных API.

https://pypi.org/project/indico/
👍2👎1
Автоматизация мобильных приложений с помощью uiautomator2

Сегодня мы поговорим о библиотеке uiautomator2, которая предоставляет мощные инструменты для автоматизации тестирования и взаимодействия с мобильными приложениями на платформе Android.

Эта библиотека может пригодиться для создания автотестов, скриптов для тестирования пользовательского интерфейса, и многих других задач, связанных с мобильной разработкой.

Что такое uiautomator2?

uiautomator2 - это Python-библиотека, предоставляющая возможность управления устройствами Android и взаимодействия с приложениями на них. Она основана на Google's Android Testing Support Library и является мощным инструментом для автоматизации действий на устройствах Android.

С uiautomator2, вы можете выполнять действия, такие как нажатие кнопок, ввод текста, чтение содержимого экрана устройства и многое другое, что делает ее полезной для автоматизации тестирования мобильных приложений.

#python #uiautomator2 #автоматизация
👎1
Получение геолокации по IP с использованием ip2geotools

Недавно я обнаружил увлекательный пакет ip2geotools, который обеспечивает возможность получения геолокации по IP из различных баз данных.
Пример кода для получения информации по IP с использованием класса DbIpCity, представляющего некоммерческую базу данных, выглядит следующим образом:

from ip2geotools.databases.noncommercial import DbIpCity

def get_ip_geolocation(ip_address):
try:
response = DbIpCity.get(ip_address, api_key='free')
city = response.city
region = response.region
country = response.country
latitude = response.latitude
longitude = response.longitude

print(f"Информация о местоположении для IP {ip_address}:")
print(f"Город: {city}")
print(f"Регион: {region}")
print(f"Страна: {country}")
print(f"Широта: {latitude}")
print(f"Долгота: {longitude}")

except Exception as e:
print(f"Ошибка при получении информации по IP {ip_address}: {e}")

ip_address_to_check = '8.8.8.8'
get_ip_geolocation(ip_address_to_check)


Этот код использует метод get из класса DbIpCity для получения информации о местоположении по заданному IP-адресу. Помните о том, что для использования некоторых баз данных может потребоваться API-ключ.

#python #ip2geotools
👍4👎2
Оптимизация Памяти в Python с Библиотекой gc

Если вы заботитесь о производительности ваших Python-приложений, то библиотека gc (Garbage Collector) вам точно пригодится. Давайте рассмотрим, почему.

gc в Python предназначена для автоматического управления памятью, освобождая вас от рутины по управлению объектами. Это особенно полезно в задачах, связанных с избежанием утечек памяти и оптимизацией её использования.

import gc

gc.enable()

class SampleObject:
def __init__(self, value):
self.value = value

objects_list = [SampleObject(i) for i in range(1000000)]

gc.collect()

# Пример обработки данных (например, фильтрация объектов)
filtered_objects = [obj for obj in objects_list if obj.value % 2 == 0]

gc.collect()

print(filtered_objects[:10])


В приведенном коде мы создаем список объектов SampleObject, который может занять значительное количество памяти. После обработки данных или в других стратегических точках программы, вызывается сборщик мусора для освобождения памяти, занятой неиспользуемыми объектами.

Использование библиотеки gc в Python может значительно улучшить производительность ваших программ, освободив вас от рутины по управлению памятью. Это особенно важно в проектах с большим объемом данных или длительным временем выполнения.

#python #gc #garbagecleaner
👍2👎1
Параллельное Исполнение в Python с Помощью Модуля threading

В данном посте, вы узнаете, как использовать модуль threading для создания параллельных потоков выполнения и улучшения производительности ваших приложений.

threading позволяет создавать легковесные потоки, которые выполняются параллельно, ускоряя выполнение задач. Это особенно полезно в сценариях, где есть задачи, которые можно выполнить независимо друг от друга.

Пример:

import threading
import time

# Функция, которую будем выполнять в параллельных потоках
def print_numbers():
for i in range(5):
time.sleep(1) # Эмулируем длительную операцию
print(f"Thread {threading.current_thread().name}: {i}")

# Создаем два потока
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers, name="Thread 1")
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers, name="Thread 2")

# Запускаем потоки
thread1.start()
thread2.start()

# Ожидаем завершения потоков перед завершением программы
thread1.join()
thread2.join()

print("Главный поток выполнения завершен.")


В данном примере создаются два потока, каждый из которых выполняет функцию print_numbers, эмулируя длительную операцию с использованием time.sleep. Запуск потоков осуществляется с помощью метода start(), и главный поток ожидает их завершения с использованием метода join().

Модуль threading предоставляет удобные средства для работы с параллельными потоками в Python, что позволяет улучшить производительность приложений. Однако, следует быть внимательными при работе с потоками из-за потенциальных проблем с блокировками и синхронизацией данных. Попробуйте интегрировать threading в свой код и ускорьте выполнение задач! 💻

#python #threading
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍52👎1😱1
Скачиваем видео с YouTube

Пакет pytube предоставляет всю небходимую функциональность для скачивания видео с YouTube, а также для сбора всей информации о нем.

Для работы нам необходимо создать объект класса YouTube. Помимо ссылки на видео в конструктор можно передать в качестве параметров функции для обработки прогресса загрузки и завершения.

Большинство видео на ютубе не имеют аудиодорожки на потоках с высоким разрешением, свыше 720p — это связано с технологией передачи DASH, которую использует YouTube.

На картинке мы показали как отфильтровать потоки с прогрессивной передачей и выбрать из полученного списка с максимальным доступным разрешением до 720p.

Для загрузки выбранного потока используем функцию download(), в функцию можно передать в качестве параметров путь до директории для сохранения и имя файла.

#python #youtube
👍4👎21
Altair

Библиотека Altair — это декларативная библиотека для создания статистических визуализаций.
Она основана на спецификации Vega-Lite и позволяет создавать сложные графики с минимальным количеством кода.

Altair предоставляет простой синтаксис для создания графиков, а также интегрируется с Jupyter Notebook и JupyterLab для интерактивного отображения графиков.

Результат работы кода — столбчатая диаграмма, отображающая цены на разные виды фруктов.

Если вы хотите сохранить график в виде файла, вы можете использовать метод save().

*На втором изображении представлен результат работы программы.
👎21