Python Academy
44.5K subscribers
1.54K photos
2 videos
482 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
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.
3👎2
Дробные числа

По умолчанию числа с плавающей точкой используют память привычным образом, то есть они хранятся в двоичном виде. Это означает, что вы обычно работаете с приблизительными значениями, а не точными.

Можно использовать тип данных Decimal, который предоставит намного большую точность, но и его может не хватить в некоторых случаях.

Поэтому для идеальных вычислений лучше использовать Fraction, который представляет и хранит число в виде рациональной дроби.

#числа #fraction
👎1
Цепочка исключений

Для формирования цепочек исключений используется ключевое слово from, после которого требуется указать ещё одно исключение. Это исключение будет подвязано к вызванному в атрибут __cause__ (поддерживает запись).

В результате, если вызванное исключение не обработано, то на вывод будут отправлены оба исключения.

#exception
👎2
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.
👎2
Заглушка в коде

В ходе исполнения оператора pass 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.

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

#pass
3👎2
Системный дизайн для тех, кто хочет расти дальше разработки

7 сентября стартует курс по проектированию высоконагруженных систем от Devhands.ru.

В программе:
— масштабирование, балансировка, кеши, СУБД, шардинг и высокая доступность;
— CAP/PACELC, консистентность, саги и транзакционные очереди;
— проектирование маркетплейсов, такси, соцсетей, мессенджеров, CDN, онлайн-кинотеатров и других сервисов;
— расчёт нагрузки и перевод бизнес-показателей в требования к системе;
— практика секций системного дизайна на технических интервью.

Всё проходит в формате живых онлайн-сессий: лекции, брейнштормы, домашние проекты и обратная связь. Автор курса — Алексей Рыбак, основатель R&D-центра Devhands.ru и ex-CTO Badoo с 20-летним опытом в высоконагруженных проектах.

Старт — 7 сентября. Изучить программу и записаться можно по ссылке.

Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqvimBRf
👎2👍1
Нижнее подчеркивание

В Python имя переменной может состоять из одного подчеркивания. Хотя такое имя не достаточно описательно и не должно использоваться, есть по крайней мере три случая, когда _ имеет общепринятый смысл.

Первое, _ используется, когда вам нужно придумать имена для значений, которые вам не нужны — например, в циклах for.

Второе, интерактивный режим использует _ для хранения результата последнего выполненного выражения.

Третье, документация модуля gettext рекомендует псевдоним _() для функции gettext(), чтобы минимизировать загромождение вашего кода.

#тонкости
👎2
Получаем данные о системе 

Кроссплатформенная библиотека psutil позволяет получать информацию о процессоре, памяти, диске, сети, датчиках и запущенных процессах в системе. Примеры базового использования показаны на картинке. 

Если говорить про практические применение, psutil полезен в основном для мониторинга системы, ограничения ресурсов процессов и управления запущенными процессами. 

Помимо привычных Windows, MacOS и Linux, библиотека также поддерживает системы FreeBSD, OpenBSD, NetBSD, Sun Solaris и AIX. 

#psutil
👎2👍1🔥1
Функция reduce

Модуль functools позволяет хорошо раскрыть функциональные возможности Python. Например, в functools есть интересная функция reduce, которая позволяет «сжимать» данные, применяя последовательно функцию и запоминая результат.

Таким образом, в примере выше reduce умножает 1 на 2, затем результат этого умножения на 3 и так далее.

#функции #reduce
👎2
Официальное упорядочивание словарей

Кстати, Python 3.7 на официальном уровне зафиксировал соответствие порядка перебора элементов словарей порядку их добавления.

Но для некоторых это не такая уж и новость, так как и в Python 3.6 словари уже были упорядочены, что видно на примере выше.

Однако это был просто побочный результат реализации, не зафиксированный в стандарте. Новый Python оформил его официально. Теперь можно быть уверенным в сохранении порядка вставки.

#словари
3👎1
PyJWT: Работаем с JSON Web Tokens в Python

PyJWT — это библиотека Python, предназначенная для кодирования, декодирования и проверки подлинности JSON Web Tokens (JWT).

JWT — это открытый стандарт (RFC 7519), который определяет компактный и независимый способ безопасной передачи информации между сторонами в виде JSON-объекта. Эта информация может быть проверена и доверена, так как она подписана цифровой подписью.

В этом примере мы создаём JWT, который содержит идентификатор пользователя и срок его действия. Затем мы декодируем и проверяем токен, чтобы убедиться, что он ещё действителен и подлинен.

#python #pyjwt
5👎1
Многопоточность

В модуле threading новый поток выполнения может начинаться с нового threading.Thread и присвоения ему функции для выполнения.

Параметр target ссылается на функцию (или вызываемый объект), который будет работать. Нить не начнет выполнение до start, также не будет вызываться Thread объекта.

Когда my_thread завершается, вызов start выкинет исключение RuntimeError. Если вы хотите запустить Thread в фоновом режиме, то передавайте daemon=True или установите my_thread.daemon в True перед вызовом start().

#потоки #многопоточность
👍2👎1🔥1
Метод join у строк

У строк есть полезный метод str.join(), который принимает на вход итерируемый объект, элементами которого также должны быть строки.

Как результат получаем новую строку, которая является объединением всех элементов. При этом они разделены строкой, к которой изначально применялся метод.

Проще говоря, если применить к строке этот метод, то она станет разделителем для элементов в новой строке.

#строки
👎1