Управления файлами и директориями в Python с библиотекой shutil

Сегодня мы рассмотрим библиотеку shutil, которая предоставляет удобные инструменты для копирования, перемещения, удаления файлов и директорий, а также многие другие операции с файловой системой, используя Python.

Что такое shutil?
shutil - это модуль в стандартной библиотеке Python, предназначенный для облегчения операций с файлами и директориями. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс для выполнения множества файловых операций без необходимости низкоуровневого взаимодействия с операционной системой. Это делает его незаменимым инструментом для автоматизации задач, связанных с управлением файлами.

Примеры использования shutil доступны на фото.

shutil также предоставляет возможность архивировать и разархивировать файлы и директории, переименовывать файлы, а также многое другое.

Библиотека shutil очень полезна для автоматизации рутинных задач, связанных с управлением файлами и директориями.

#python #shutil

Использование функции zip в Python

Функция zip в Python формирует итератор, объединяющий элементы из нескольких списков. Это удобно для одновременного перебора элементов нескольких списков в цикле for или для реализации параллельной сортировки.

Пример:

# Допустим, у нас есть два списка
list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']

# Используем функцию zip для объединения этих списков
zipped = zip(list1, list2)

# Теперь мы можем перебрать объединенные элементы
for num, letter in zipped:
    print(f"Число: {num}, Буква: {letter}")

# Вывод:
# Число: 1, Буква: a
# Число: 2, Буква: b
# Число: 3, Буква: c

#python #zip

Хеширование в Python используя hashlib

Библиотека hashlib предоставляет алгоритмы хеширования, которые позволяют создавать уникальные хеш-суммы для данных. Это полезно для проверки целостности файлов, хранения паролей в безопасной форме и других задач безопасности данных.

Пример кода:

import hashlib

# Пример хеширования строки с использованием SHA-256
data_to_hash = "Hello, World!"
hashed_data = hashlib.sha256(data_to_hash.encode()).hexdigest()

print(f"Исходные данные: {data_to_hash}")
print(f"Хеш-сумма (SHA-256): {hashed_data}")

В этом примере мы используем алгоритм SHA-256 из библиотеки hashlib для создания хеш-суммы строки "Hello, World!". Результат выводится в шестнадцатеричном формате.

Библиотека hashlib является одним из лучших инструментов для обеспечения безопасности данных в Python. Путем использования различных алгоритмов хеширования, таких как MD5, SHA-256 и других, вы можете обеспечить целостность данных и повысить уровень безопасности ваших приложений.

#python #hashlib

Типизация в Python с использованием модуля typing

В Python модуль typing предоставляет возможность добавлять подсказки типов для переменных, функций и классов, что делает код более явным и понятным.

Зачем использовать типизацию?

1. Ясность и понятность кода: Добавление аннотаций типов помогает читателям быстро понять, какие данные ожидаются и какие типы переменных возвращаются из функций.

2. Предотвращение ошибок: Статические анализаторы кода, такие как mypy, могут обнаруживать потенциальные ошибки до выполнения программы, что уменьшает количество багов.

3. Документация кода: Подсказки типов могут служить формой документации, особенно полезной при совместной разработке. Разработчики могут быстро понимать интерфейсы функций и классов.

Пример использования типизации для переменных и функций:

from typing import List, Tuple

def multiply(a: int, b: int) -> int:
    return a * b

def process_list(data: List[int]) -> Tuple[int, int]:
    sum_values = sum(data)
    average = sum_values / len(data)
    return sum_values, average

# Пример использования
result1 = multiply(5, 3)# Ожидается int
data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
result2 = process_list(data_list)# Ожидается Tuple[int, int]

Здесь a: int и b: int указывают на типы аргументов функции, а -> int и -> Tuple[int, int] - на типы возвращаемых значений. Это помогает читателям кода лучше понимать ожидаемую структуру данных и типы переменных.

Типизация делает ваш код более структурированным, улучшает его читабельность и может служить документацией, облегчая разработку.

#python #typing

VisPy

VisPy — это библиотека для визуализации данных в Python, предназначенная для создания высокопроизводительных интерактивных визуализаций. Она использует библиотеку OpenGL для рендеринга и обеспечивает доступ к графическим возможностям вашего компьютера через современный Python API.

После установки библиотеки, вы можете создать графические приложения с использованием VisPy. В примере на картинке создается окно с красным треугольником. VisPy предоставляет широкие возможности для создания 2D и 3D визуализаций, а также возможность работы с пользовательским вводом, анимациями и интерактивностью.

Вы можете найти дополнительные примеры и документацию на официальном сайте VisPy, чтобы более подробно изучить возможности этой библиотеки и начать создавать собственные визуализации.

#python

Загрузка файлов асинхронно

Если у нас есть список URL картинок для загрузки, использование простого цикла for позволит нам загрузить их последовательно, по одной за раз.

Однако, для задач, включающих загрузку большого количества маленьких файлов, параллелизация может заметно ускорить процесс.

Для параллелизации мы можем использовать ThreadPoolExecutor из модуля concurrent.futures. Этот инструмент позволяет выполнить функцию загрузки в нескольких параллельных потоках, где в конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков для одновременного выполнения.

С помощью метода .map(download, urls) можно развернуть функцию загрузки на каждый URL из списка, обеспечивая их параллельную обработку.

Важно понимать, что так как загрузка файлов является IO-операцией, данный метод не ускоряет выполнение кода в прямом смысле, а скорее позволяет начать загрузку следующего файла, не ожидая завершения предыдущего.

#python #threading

Метод isspace()

Метод isspace() — это строковый метод, который используется для проверки, состоит ли строка только из пробельных символов (пробелов, символов табуляции, символов новой строки и других символов, которые считаются «пробельными» в контексте языка Python).

Примечание: isspace() не изменяет исходную строку, а просто возвращает булево значение в зависимости от условия.

#python

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

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

Декоратор override

@override используется для переопределения методов в классах-наследниках. Он позволяет указать, что метод в подклассе переопределяет метод базового класса.

Это может быть полезно для:

— Повышения читабельности кода, так как сразу видно, какие методы переопределены.

— Выявления ошибок: если имя метода в дочернем классе не совпадает с именем в родительском, будет выдана ошибка.

— Проверки типов аргументов: декоратор гарантирует, что типы аргументов совпадают с базовым методом.

#python #decorators

Читаем текст с картинки используя Tesseract от Google

Google разработал систему Tesseract для извлечения текста из изображений через оптическое распознавание символов.

Pytesseract - это удобная оболочка для системы Tesseract, облегчающая её использование.

Чтобы извлечь текст из изображения, используйте метод image_to_string. Для работы с русским текстом укажите аргумент lang как 'rus'.

Рекомендуется использовать библиотеку pillow для открытия изображений, хотя можно также просто указать путь к файлу.

Пример кода:

from PIL import Image
import pytesseract

# Открываем изображение с помощью Pillow
image = Image.open('image.jpg')

# Используем pytesseract для извлечения текста
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='rus')

print(text)

#python #pytesseract

Функция reduce

В Python модуль functools открывает доступ к функциональным возможностям языка. Одной из замечательных функций в этом модуле является reduce, которая эффективно уменьшает коллекцию данных, последовательно применяя к ним заданную функцию и сохраняя промежуточные результаты.

Примером работы reduce может служить последовательное умножение чисел: сначала 1 умножается на 2, затем полученный результат умножается на 3, и так далее.

#python #functools

Валидаторы данных

Как правило, разработчики пишут регулярные выражения для обработки специфических строк. Но для таких данных как, почта или ссылка, изобретать велосипед не нужно.

Модуль validators позволяет использовать уже готовые валидаторы для самых распространенных задач. В примере можете как раз увидеть валидацию почты и ссылок.

Помимо этого, validators позволяет также работать с ipv4, ipv6, mac адресами и многим другим. В итоге, имеем лаконичный и простой модуль с хорошим функционалом.

#python #validators