Обрабатываем естественный язык

TextBlob — удобный пакет для обработки текста. Он предоставляет простой API для погружения в общие задачи обработки естественного языка (NLP), такие как анализ тональности, пометку частей речи, перевод и многое другое.

Здесь особенно круто, что к объектам класса TextBlob можно применять методы строк (upper, split, format и т. д.) и в целом обращаться с ними как с обычными строками.

Документация находится здесь, но некоторые примеры есть и на картинке выше. Еще важно, что несколько функций, например translate(), требуют подключения к интернету.

#textblob

Делаем ошибки более читаемыми

В Python есть удобный модуль pretty_errors, который делает стандартный вывод исключений и их traceback более удобным для чтения.

Для того, чтобы он заработал, достаточно импортировать его в ваш код.

Вывод ошибок в вашей программе будет выглядеть более читаемым. Более того, разные части вывода будут помечаться разным цветом вместо монотонного серого цвета.

Также модуль можно модифицировать, указав параметры в конфиге. Подробнее можете почитать в документации модуля.

Добавляем классу большую функциональность

На прошлой неделе мы объясняли декоратор @classmethod, а сейчас рассмотрим @staticmethod.

@staticmethod можно воспринимать как метод, который "не знает, к какому классу относится". Он просто получает переданные аргументы, без неявного первого аргумента, и его определение не изменяется через наследование. Еще раз: статические методы прикреплены к классу лишь для удобства — и не могут менять состояние ни класса, ни его экземпляра.

Зачем использовать. Статические методы делают код более читабельным и повторно используемым. Его также удобнее использовать для импорта по сравнению с обычными функциями, поскольку функцию не нужно отдельно импортировать.

В чем же разница?
@classmethod используется в суперклассе для определения того, как метод должен вести себя, когда он вызывается разными дочерними классами.
@staticmethod используется, когда мы хотим вернуть объект, независимо от вызываемого дочернего класса.

Поиск уникальных слов в текстовом файле в Python

Чтобы найти уникальные слова в текстовом файле в Python, необходимо очистить текст, найти слова, а затем найти уникальные.

Подробнее можно почитать здесь.

⁠Упаковка параметров с помощью urlencode

Довольно часто приходится работать с разнообразными API и совершать get-запросы с передачей множества параметров. Чаще всего составление запроса в коде выглядит примерно так:

url = 'https://example.com?item={}&size={}&color={}&amount={}'.format('t-shirt', 'M', 'white', 5)

Смотрится не слишком презентабельно, однако есть слегка более длинный, но значительно улучающий читаемость кода вариант – функция urlencode из модуля urllib.

#трюки #urllib

Быстрый deque

deque предпочтительнее, чем обычный список, когда нужны более быстрые операции добавления и вытаскивания элементов с начала и конца контейнера.

deque обеспечивает линейную сложность O(1) для операций добавления и выталкивания, у стандартного списка сложность по этим операциям O(n).

Для deque есть возможность использовать стандартные функции — sum, min, max и другие.

Понимание различий между операторами сравнения == и is

Множество разработчиков сталкиваются с трудностями в отличии двух операторов сравнения: == и is, что может привести к неожиданным ошибкам в коде.

Оператор == сравнивает значения двух объектов, чтобы определить их равенство. В отличие от него, оператор is проверяет, ссылаются ли две переменные на один и тот же объект в памяти, тем самым проверяя их идентичность.

В Python из соображений эффективности происходит кэширование небольших чисел и коротких строк, что может привести к путанице и неочевидным результатам при использовании этих операторов.

#python

Хэширование

Хэш — это целое число фиксированного размера, которое идентифицирует определенное значение. Каждое уникальное значение должно иметь свой собственный хэш.

Для хэширования значений есть встроенная функция hash(). Используется она в основном для сравнения значений разных объектов — сравнивать хэши легче и выгоднее.

Но изменяемые объекты по типу списков и словарей нельзя хэшировать — интерпретатор выбросит соответствующую ошибку.

Здесь, кстати, есть две пасхалки. Хэш бесконечности равен перым цифрам числа Пи, а хэш Not a Number равен нулю.

А еще случаются коллизии: например, хэши чисел -1 и -2 одинаковы.

#hash

Получение срезов итераторов

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

Воспользовавшись методом itertools.islice, можно создать объект islice, который представляет собой итератор, выдающий нужные элементы. Однако здесь важно отметить то, что эта конструкция использует все элементы генератора вплоть до начала среза и все элементы в объекте islice.

#python

Возврат нескольких значений из функции

Знаете ли вы, что можно осуществлять возврат нескольких значений из функции? Вот как это сделать. Ознакомьтесь с приведенным выше примером кода.

#python

FFmpeg: Лучшее решение для обработки мультимедийных файлов

FFmpeg - это бесплатная и открытая библиотека и набор инструментов для обработки мультимедийных файлов. Она предоставляет мощные возможности для работы с видео, аудио и другими мультимедийными данными. FFmpeg является одним из самых популярных и универсальных инструментов для обработки мультимедиа в мире.

Для начала использования FFmpeg, вы можете установить библиотеку командой pip install ffmpeg-python. После этого, вы можете создавать собственные скрипты для обработки видео и аудио файлов, определяя нужные операции и параметры. ffmpeg-python обладает мощными возможностями для конвертации, обрезки, склеивания и многого другого.

Исходный код и документация доступны тут