contextlib.nested

Модуль contextlib в Python позволяет обрабатывать несколько ресурсов с помощью менеджеров контекста более лаконично. Это полезно, когда работа идёт с большим числом файлов или объектов.

Разъяснивший Python

PandasGUI — графический интерфейс для работы с DataFrame

PandasGUI — это удобный инструмент, который предоставляет графический интерфейс для работы с Pandas DataFrame. Он позволяет визуализировать, фильтровать и редактировать данные прямо в интерактивном окне, что делает анализ данных более интуитивным и быстрым.

Отличный способ ускорить анализ данных, особенно если вы привыкли работать с Pandas в Jupyter Notebook.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python

Использование reversed()

Функция reversed() позволяет получить обратный порядок элементов в списке.

В этом примере мы используем функцию reversed() для получения списка чисел в обратном порядке.

Разъяснивший Python

concurrent.futures.as_completed()

Метод concurrent.futures.as_completed() позволяет обрабатывать завершение асинхронных задач в порядке их завершения. Это полезно для параллельной обработки, где важно начать работу с результатами, как только они готовы.

Разъяснивший Python

Создание фальшивого "прогресса хакера" на экране с Python

Этот лайфхак позволяет создать эффектный анимационный вывод в консоли, который выглядит как "прогресс хакера", идеально подходящий для розыгрышей или добавления стиля к вашим проектам.

Как это работает:
1. Эффектные строки: Скрипт выводит строки, которые выглядят как этапы "хакерской атаки".
2. Случайный поток символов: Генерируется поток случайного текста, напоминающий исходный код или зашифрованные данные.
3. Цветовая палитра: Используется библиотека colorama для добавления цвета в консоль, создавая стильный "хакерский" интерфейс.

Разъяснивший Python

Создание цепочек вызовов методов с использованием класса-обертки

Цепочки вызовов позволяют вызывать несколько методов подряд на одном объекте, возвращая этот объект на каждом шаге. Это удобно для создания более читабельного и компактного кода.

В этом примере класс Chainable позволяет создавать цепочки вызовов для выполнения арифметических операций. Методы add, multiply и subtract возвращают сам объект, что позволяет вызывать их последовательно, а метод result возвращает итоговое значение.

Разъяснивший Python

Управление YouTube на компьютере с помощью Python и голосовых команд

Этот лайфхак позволяет управлять воспроизведением видео на YouTube через голосовые команды, используя Python. Например, вы можете сказать "Поставь на паузу", "Следующее видео" или "Повтори видео".

Как это работает:
1. Распознавание речи: С помощью библиотеки SpeechRecognition записывается голос пользователя и преобразуется в текст.
2. Управление YouTube: Логика команд анализирует текст и выполняет действия через pywhatkit, например, поиск и воспроизведение видео.
3. Голосовая обратная связь: Библиотека pyttsx3 озвучивает ответы программы, делая взаимодействие более живым.

Разъяснивший Python

Словари: Изменение, добавление, удаление элементов

Хочешь добавить новый элемент или изменить существующий? Просто присвой значение по ключу.

Для удаления элементов есть три варианта. Ты можешь удалить с помощью del, либо же удалить и получить значение с помощью pop(). Также метод clear() используется для очистки всего словаря.

Разъяснивший Python

Код позволяет преобразовать аудио в текст, используя библиотеку SpeechRecognition и pydub.

Убедитесь, что у вас установлен FFMPEG для работы с форматами аудио.

$ pip install SpeechRecognition pydub

Разъяснивший Python

shutil.disk_usage()

Метод shutil.disk_usage() из модуля shutil предоставляет информацию о месте на диске, включая общий объём, используемое и доступное пространство. Это полезно для мониторинга состояния файловой системы.

Разъяснивший Python

inspect.getmembers()

Метод inspect.getmembers() из модуля inspect позволяет получить список всех членов объекта, включая методы, атрибуты и встроенные свойства. Это полезно для анализа структуры классов и объектов во время выполнения.

Разъяснивший Python

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()

Класс concurrent.futures.ThreadPoolExecutor из модуля concurrent.futures позволяет легко создавать и управлять пулом потоков для выполнения задач параллельно. Это особенно полезно для выполнения нескольких операций ввода-вывода или вычислений, которые могут быть распределены между несколькими потоками.

Разъяснивший Python

itertools.permutations()

Метод itertools.permutations() генерирует все возможные перестановки элементов заданной последовательности. Это полезно для задач, связанных с комбинаторикой.

Разъяснивший Python

Как парсить данные из HTML и XML в Python

Узнайте, как парсить данные из HTML и XML в Python с помощью популярных библиотек BeautifulSoup и lxml, с примерами кода!

Парсинг данных из HTML и XML является распространенной задачей в области Python-разработки. Мы рассмотрим основные инструменты и подходы для решения этой задачи.

BeautifulSoup

BeautifulSoup — это популярная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Она предоставляет простой и удобный интерфейс для извлечения данных из веб-страниц.

lxml

lxml — это еще одна мощная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Она предоставляет быстрый и эффективный парсер, основанный на C-библиотеках libxml2 и libxslt.

Разъяснивший Python

Скриншот страницы сайта в одну строку кода

Если вам нужно быстро сделать скриншот веб-страницы и сохранить его в виде изображения, вы можете использовать Python и библиотеку selenium.

Как это работает:
1. selenium: Используется для автоматизации браузера.
2. webdriver-manager: Упрощает установку и управление драйверами для браузера.
3. .get(): Загружает указанную веб-страницу.
4. .save_screenshot(): Делает скриншот текущего окна браузера и сохраняет его в виде файла.

Разъяснивший Python

Scikit-learn - это широко используемая библиотека для машинного обучения на Python.

Она построена поверх NumPy и SciPy и предлагает широкий спектр инструментов для создания и оценки моделей машинного обучения. Scikit-learn отлично подходит для построения традиционных моделей машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений и кластеризация k-средних.

Как использовать scikit-learn, чтобы построить простую модель линейной регрессии представлено на картинке

Разъяснивший Python

TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google для создания и развёртывания моделей машинного обучения.

Это одна из самых популярных библиотек для искусственного интеллекта и машинного обучения, которая используется такими компаниями, как Airbnb, Intel и Twitter.

TensorFlow отлично подходит для построения нейронных сетей и моделей глубокого обучения, а также обладает широким спектром инструментов для построения и обучения моделей.
Как использовать TensorFlow для построения простой нейронной сети представлено на картинке.

Разъяснивший Python

slots

Метод __slots__ позволяет явно указать, какие атрибуты может иметь объект класса, что значительно уменьшает потребление памяти и ускоряет доступ к атрибутам. Это особенно полезно при создании большого количества экземпляров класса.

Разъяснивший Python

Scrapy - это быстрый высокоуровневый фреймворк для веб-сканирования и веб-скрейпинга.

Сканируйте веб-сайты и извлекайте структурированные данные с их страниц. Его можно использовать для: широкий спектр целей, от интеллектуального анализа данных до мониторинга и автоматизированного тестирования.

Основными возможностями Scrapy являются:
— автоматическая обработка запросов и ответов с использованием асинхронности;
— извлечение данных из HTML и XML документов с помощью XPath и CSS-селекторов;
— эффективная обработка веб-форм и управление сессиями;
— расширяемость за счёт огромного количества плагинов, упрощающих разработку и настройку веб-пауков.

Разъяснивший Python