Разъяснивший Python
8.17K subscribers
2.43K photos
40 videos
30 files
2.28K links
Твой проводник в омут Python'а

Ссылка: @Portal_v_IT

Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc

Канал на бирже: https://telega.in/c/python_pssss
Download Telegram
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
1
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
1🤨1
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
🤝2
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
pathlib вместо os.path — чище и удобнее работа с путями

Работа с файлами через os.path часто громоздка. Вместо этого можно использовать модуль pathlib, который предоставляет объектно-ориентированный и читаемый API.

Итог:
pathlib — современная замена os.path, делающая работу с путями проще, нагляднее и безопаснее.

Разъяснивший Python
👎1
Асинхронная обработка запросов

Асинхронная обработка запросов позволяет обрабатывать несколько задач одновременно, не блокируя основной поток выполнения. Это особенно полезно при работе с сетевыми запросами, базами данных или вводом/выводом. Благодаря данной статье ты разберешься с асинхронной обработкой запросов.

👉Читать статью

Разъяснивший Python
Блокировка отвлекающих сайтов

Данное приложение поможет тебе сконцентрироваться на важных задачах. Ты не сможешь заходить на “вредные” сайты: YouTube, TikTok, ВКонтакте и прочие.

Работает это очень просто. Скрипт редактирует hosts файл операционной системы, подменяя домены отвлекающих сайтов на 127.0.0.1 (локальный адрес). В результате браузер не может достучаться до них.

Ссылка на код

Разъяснивший Python
contextlib.suppress() — элегантное игнорирование исключений

Иногда нужно просто "молча" игнорировать ошибку — например, если файл может не существовать. Вместо try/except, можно использовать contextlib.suppress().

Итог:
contextlib.suppress() — читаемый и питоничный способ безопасно игнорировать ожидаемые ошибки без лишнего кода.

Разъяснивший Python
Сравнение Bash и Python при написании скпритов в Linux

Командный интерпретатор Bash и язык программирования Python — два ключевых инструмента в работе с Linux-системами. В статье сравниваются их возможности для скриптов и системных задач.

Читать...

Разъяснивший Python
Использование defaultdict из модуля collections для работы с словарями

Модуль collections в Python включает в себя класс defaultdict, который позволяет создавать словари с значениями по умолчанию. Это особенно полезно, когда нужно инициализировать значения в словаре при первой встрече ключа, избавляясь от необходимости проверять наличие ключа и инициализировать его вручную.

Использование defaultdict из модуля collections позволяет упростить код и избежать распространенных ошибок, связанных с отсутствующими ключами в словарях, делая процесс инициализации значений более автоматизированным и удобным.

Разъяснивший Python
Что такое list comprehension в Python и как он работает?

List comprehension — это лаконичный способ создания списков в Python. С его помощью можно быстро преобразовать или отфильтровать элементы из другого итерируемого объекта, написав компактный и читаемый код.

➡️ Пример:

# Создание списка квадратов чисел от 0 до 9
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# Фильтрация чётных чисел
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(evens) # [0, 2, 4, 6, 8]


🗣 List comprehension позволяет комбинировать создание и обработку списков в одну строку, что делает код более компактным и удобным для чтения. Однако его стоит использовать разумно, чтобы не усложнять логику.


Подробнее тут

Разъяснивший Python
Нейросети на PyTorch: Индексирование и срезы тензоров

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз ты узнаешь, как обращаться к отдельным элементам тензоров.

👀Смотреть видео

Разъяснивший Python
Использование метода для элегантного перебора списков — Enumerate

В некоторых случаях нам необходимо использовать как индекс, так и значения элементов в списке при его повторении.

Мы можем написать подобную логику на Python, но my_list[i] кажется немного неуместным, особенно когда нам нужно вызывать значение элемента много раз.

Реальный питоновский способ сделать это - использовать функцию enumerate() для получения как индекса, так и значений напрямую.


Разъяснивший Python
💩2