Переопределение стандартного поведения функций через декоратор

Иногда хочется обернуть функцию, чтобы автоматически логировать её вызов или измерять время исполнения. Это удобно делать через декоратор.

Итог
Декораторы позволяют добавлять поведение к функциям, не изменяя их напрямую. Это мощный инструмент для логирования, кэширования, авторизации и прочих нужд.

Разъяснивший Python

Нюансы работы с merge

В pandas метод merge() используется для объединения двух датафреймов по одному или нескольким ключевым столбцам, аналогично SQL-операции JOIN. В данной статье автор рассказывает, с какими нюансами ты можешь столкнуться при использовании merge.

Читать статью

Разъяснивший Python

Повтор последнего результата в Python REPL

Если работаешь в интерактивном режиме Python (REPL), тебе не обязательно каждый раз сохранять результат в переменную — предыдущий результат всегда доступен через _.

Итог:
Символ _ в интерактивной консоли Python хранит результат последнего выражения — удобно для быстрых вычислений и экспериментов без создания переменных.

Разъяснивший Python

Следишь за своей видеокартой?

Скрипт, который:
Показывает загрузку GPU
Отображает объём свободной/занятой памяти
Показывает температуру

Код:

# pip install GPUtil tabulate

import GPUtil
from tabulate import tabulate
from typing import List, Tuple

def gpu_info() -> str:
    """
    Получает информацию о доступных GPU: загрузка, температура, объём памяти.
    Возвращает отформатированную таблицу.
    """
    gpus = GPUtil.getGPUs()
    gpus_list: List[Tuple] = []

    for gpu in gpus:
        gpus_list.append((
            gpu.id,
            gpu.name,
            f"{gpu.load * 100:.1f}%",
            f"{gpu.memoryFree}MB",
            f"{gpu.memoryUsed}MB",
            f"{gpu.memoryTotal}MB",
            f"{gpu.temperature}°C"
        ))

    return tabulate(
        gpus_list,
        headers=["id", "name", "load", "free memory", "used memory", "total memory", "temperature"],
        tablefmt="pretty"
    )

if __name__ == "__main__":
    print(gpu_info())

Разъяснивший Python

Удаление дубликатов, сохраняя порядок

Стандартный set() удаляет дубликаты, но не сохраняет порядок. Чтобы сохранить порядок элементов, можно использовать dict.fromkeys().

Итог
dict.fromkeys() — простой и читаемый способ удалить дубликаты из списка, сохранив порядок появления. Работает быстро и не требует сторонних библиотек.

Разъяснивший Python

Полезные библиотеки Python

Doc2Image — превращай документы в картинки, а тексты в визуальные идеи.

Когда обычного текста мало, а нужно показать смысл, на помощь приходит Doc2Image — нейросервис, который читает документы и генерирует по ним визуальные подсказки для Midjourney, DALL·E и других генераторов.

Как работает:
Ты загружаешь документ — он сам вычленяет суть, превращает её в понятное описание и подсказывает, какое изображение можно создать.

Поддержка как OpenAI, так и локальных моделей.
Удобный интерфейс и история всех запросов.
Работает быстро и без лишней магии — просто берёт и делает.

Идеально для дизайнеров, маркетологов, ресерчеров, презентаций и визуального контента по любой теме.

⚙️ GitHub/Инструкция

Разъяснивший Python

Детектор утечек

С помощью данного скрипта ты узнаешь, сливали ли твои имейлы или пароли. Делается это с помощью HaveIBeenPwned API. Ты вводишь email или пароль для проверки, а в ответ выводится список сайтов, где была компрометация.

Ссылка на код

Разъяснивший Python

Что такое logging в Python?

logging — это встроенный модуль Python для создания логов, которые помогают отлаживать и мониторить работу приложений.

Пример:

import logging

# Настройка базового уровня логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# Создание лога
logging.info("Приложение запущено")
logging.warning("Это предупреждение!")
logging.error("Произошла ошибка")

🗣 В этом примере модуль logging создаёт сообщения разного уровня важности. Логирование позволяет отслеживать работу приложений и находить проблемы в коде.

Подробнее тут

Разъяснивший Python

Проверка существования атрибута без try/except

Иногда нужно понять, есть ли у объекта нужное свойство, и не хочется использовать try/except. В этом случае поможет встроенная функция hasattr().

Итог:
Функция hasattr() позволяет лаконично проверить наличие атрибута у объекта — читаемо и без лишних конструкций.

Разъяснивший Python

Пример использования tqdm

Tqdm (от арабского слова "taqadum", что означает "прогресс") — это библиотека Python, которая позволяет легко и быстро создавать индикаторы выполнения задач. Она особенно полезна при работе с длительными операциями, так как позволяет отслеживать ход выполнения и остаточное время.

Разъяснивший Python

Отслеживатель подписок и расходов

В этот раз мы сделаем отслеживатель подписок и расходов. Он будет показывать сумму всех подписок в месяц, а также отображать, сколько тратится в год. Сохраняется это все в локальной SQLite-базе.

Ссылка на код

Разъяснивший Python

Преобразование Word Doc или Docx в PDF в Python

Spire.Doc for Python предоставляет метод Document.LoadFromFile(), который позволяет пользователям загрузить файл Doc или Docx.

После этого можно выполнить преобразование в PDF с помощью метода Document.SaveToFile(string filename, ToPdfParameterList parameter).

Разъяснивший Python

Объединение словарей без update()

Нужно быстро объединить два словаря, не изменяя исходные? Используй оператор |, начиная с Python 3.9.

Итог:
Оператор | объединяет словари в один, не изменяя оригиналы. Это удобно, читаемо и декларативно.

Разъяснивший Python

Преобразование PowerPoint PPT или PPTX в PDF в Python

Преобразование из PowerPoint в PDF также довольно просто.

Просто используйте метод Presentation.LoadFromFile() для загрузки файла PPT или PPTX, а затем конвертируйте его в PDF с помощью метода Presentation.SaveToFile().

Разъяснивший Python

Библиотека python-decouple

Библиотека python-decouple для Python помогает отделить конфигурационные параметры от вашего исходного кода. Это означает, что вы можете хранить секретные данные, такие как ключи API, пароли и URL-адреса базы данных, вне вашего кода, улучшая безопасность.

Разъяснивший Python

Заморозка dataclass с frozen=True

Хочешь сделать неизменяемый объект — как namedtuple, но с преимуществами dataclass? Просто добавь frozen=True.

Итог:
frozen=True превращает dataclass в неизменяемый и хешируемый объект. Отлично для безопасного и предсказуемого кода.

Разъяснивший Python

Упрощённая проверка аргументов через __post_init__ в dataclass

Иногда тебе нужно добавить валидацию данных при создании объекта dataclass. Вместо написания кастомного init, просто используй post_init!

Итог
post_init — отличный способ добавить проверку инициализации в dataclass, не нарушая автоматические преимущества этого декоратора.

Разъяснивший Python

contextlib.suppress — элегантное подавление исключений

Иногда нужно проигнорировать определённое исключение, но писать try/except кажется избыточным. В этом случае поможет contextlib.suppress.

Это удобно при удалении временных файлов, работе с кэшем и т.п., где FileNotFoundError, например, — не критичен.

Итог:
contextlib.suppress делает код чище, устраняя лишние try/except блоки, если ты сознательно игнорируешь конкретное исключение.

Разъяснивший Python

Быстрое создание вложенных словарей с defaultdict

Если ты работаешь с вложенными структурами типа dict of dict, можно избавиться от лишних проверок на наличие ключей, используя collections.defaultdict.

Это особенно удобно при подсчёте данных или построении динамических структур.

Итог:
С помощью defaultdict можно упростить работу с вложенными словарями и избежать лишней проверки наличия ключей. Идеально подходит для счётчиков и агрегаций.

Разъяснивший Python

Генератор MindMap

Mind map – это карта мыслей с ветками и подтемами. Это эффективный метод конспектирования лекций, а также планирования проектов. С помощью данного проекта ты сможешь генерировать mind map.

Ссылка на код

Разъяснивший Python