Loguru

Инструмент для удобного и простого логирования данных. В Python есть встроенная библиотека logging, но многие разработчики считают ее неудобной из-за сложных конфигураций логов, неудобства настроек разного уровня логирования и ротации файлов логов. Поэтому они пишут логи через loguru. Библиотека имеет широкие настройки форматирования, удобна в работе и поддерживает множество функций, например архивирование файлов с логами.

🔗 Python tricks

dateparser

Инструмент находит и определяет даты в массиве данных. Он работает с разными форматами записи: и строгими, и «человекопонятными». Dateparser сможет найти дату и формата «25.06.1999», и формата «вчера» или «месяц назад». В основном библиотека используется при парсинге данных.

🔗 Python tricks

Pydantic

Помогает не только обрабатывать данные: она вносит в Python строгую типизацию и четкость в работе. Но обычно ее используют для валидации и парсинга: Pydantic проверяет и приводит данные из других сервисов к единому виду. Разнородные данные сложно воспринимать и программе, и человеку.

🔗 Python tricks

Loguru

Инструмент для удобного и простого логирования данных. В Python есть встроенная библиотека logging, но многие разработчики считают ее неудобной из-за сложных конфигураций логов, неудобства настроек разного уровня логирования и ротации файлов логов. Поэтому они пишут логи через loguru. Библиотека имеет широкие настройки форматирования, удобна в работе и поддерживает множество функций, например архивирование файлов с логами.

🔗 Python tricks

responses

Выше мы говорили про requests — это ее противоположность. Responses помогает генерировать различные ответы на запросы и затем анализировать их результаты. В отличие от requests, responses используется в основном при тестировании — помогает проверять, как приложение реагирует на разные ответы внешнего сервиса.

🔗 Python tricks

Инкапсуляция

Инкапсуляция — это принцип ограничения доступа к части реализации объекта от внешнего кода.
Это позволяет предотвратить непреднамеренное изменение внутреннего состояния объекта.

В Python инкапсуляция реализуется с помощью:
— Префикса _ в именах атрибутов и методов класса. Это сигнализирует, что они предназначены только для внутреннего использования в классе.
— Двойного префикса __ в именах атрибутов методов (например, __private_method). Такая запись делает их недоступными извне класса.
Свойств (property) для контролируемого доступа к атрибутам класса.

🔗 Python tricks

Моржовый оператор (Walrus Operator)

Моржовый оператор (Walrus operator) — это оператор :=, введенный в версии 3.8. Он позволяет одновременно присвоить значение переменной и вернуть его.

Синтаксис выглядит так: имя_переменной := выражение. Справа вычисляется выражение и присваивается переменной слева
Переменная доступна в остальной части выражения после оператора.

Это удобно при работе с выражениями со сложными вложенными операциями. Позволяет избежать повторного вычисления.

🔗 Python tricks

Библиотека scikit-image

scikit-image — это библиотека для обработки изображений. scikit-image также удобна для применения в задачах компьютерного зрения.

Библиотека содержит множество полезных инструментов для работы с изображениями, включая:
— Фильтрация и преобразования изображений (размытие, поворот, масштабирование и т. д.).
— Сегментация изображений и анализ регионов.
— Обнаружение особых точек и линий (краев, углов, границ).
— Морфологические операции.
— Анализ текстур и цветов.
— Восстановление изображений и удаление шумов.

🔗 Python tricks

filter

Функция filter() выбирает элементы из итерируемого объекта (списка, кортежа и т. д.) на основе выходных данных функции. Функция применяется к каждому элементу итерируемого объекта.

🔗 Python tricks

py-spy

Следит за тем, что и как выполняет программа, сколько времени и ресурсов она тратит на разные задачи, мониторит ее работу. Py-spy сначала обращается к системе компьютера, а затем сохраняет и выводит полученную информацию, которую можно использовать в работе. Вам не нужно перезагружать или модифицировать работающую программу: инструмент помогает получать информацию, не затрагивая исходный код. Библиотека удобна при поиске багов, особенно если нельзя переписать код.

🔗 Python tricks

Pympler

Мониторит и анализирует память, которая используется при исполнении кода программ на Python. Инструмент находит ее избыточное потребление, утечки и другие баги. С помощью Pympler можно узнать все о размере и длительности процессов приложения на Python за время работы.

🔗 Python tricks

Реализуйте алгоритм сортировки слиянием (Merge Sort) на Python. Напишите код и объясните, как работает этот алгоритм. Расскажите о его сложности и возможных оптимизациях.
Объяснение:
Алгоритм сортировки слиянием (Merge Sort) использует стратегию «разделяй и властвуй». Он состоит из двух основных шагов:
Разделение (Divide): Массив разделяется на две равные (при четном числе элементов) или почти равные (при нечетном) части. Этот процесс рекурсивно выполняется для каждой из подпоследовательностей.
Слияние (Merge): Отсортированные подпоследовательности сливаются обратно в один отсортированный массив.

Оптимизации:
— При реализации можно использовать вставочную сортировку для маленьких подмассивов, так как у нее меньшая константа в асимптотике.
— Если массив уже отсортирован, можно добавить проверку и пропустить шаг сортировки.
— Вместо копирования подмассивов при каждом рекурсивном вызове можно использовать вспомогательный массив для слияния, что уменьшит использование памяти.

🔗 Python tricks

Метод swapcase()

Метод swapcase() в Python является встроенным методом строк (str), который создает новую строку, меняя регистр каждой буквы в исходной строке. Если буква была в верхнем регистре, она будет преобразована в нижний регистр, и наоборот.

Результатом будет строка 'hELLO, wORLD!'.

🔗 Python tricks

Функция compress

Функция compress из itertools используется для фильтрации элементов входной последовательности на основе соответствующих элементов булевой последовательности.

Код с картинки создает новый список, включающий только элементы data, для которых соответствующее значение в selectors является True. В данном случае результат будет [1, 3, 5].

🔗 Python tricks

Метод math.perm()

Метод math.perm() в Python возвращает количество способов выбрать k элементов из n элементов с порядком и без повторения.

Синтаксис:

math.perm(n, k)

Где:
n: Количество элементов из которых выбираются k элементов.
k: Количество элементов, которые выбираются.

В первом примере метод возвращает количество способов выбрать 3 элемента из 5 элементов. В результате получается 60 способов.
Во втором примере метод возвращает количество способов выбрать 5 элементов из 10 элементов. В результате получается 252 способа.

🔗 Python tricks

Сцепление исключений

Сцепление исключений (exception chaining) позволяет сохранять информацию об исключении, которое произошло во вложенном блоке кода, в исключении более высокого уровня. Это полезно для отслеживания причин ошибок и обеспечения более полной информации о том, что произошло.

В примере на картинке, если возникает ZeroDivisionError, мы попадаем в блок except, а затем выполняем вложенный код, который вызывает ValueError. С помощью ключевого слова from мы указываем, что исключение ValueError является следствием (частью) исключения ZeroDivisionError. Таким образом, информация об исключении ZeroDivisionError сохраняется.

🔗 Python tricks

Библиотека qiskit

Qiskit — это библиотека для работы с квантовыми вычислениями и квантовым программированием на Python.
Она позволяет реализовывать и тестировать квантовые алгоритмы на компьютере.

Основные возможности Qiskit:
— Создание и симуляция квантовых цепей.
— Работа с квантовыми алгоритмами (Гровера, Шора, квантовое Фурье-преобразование и др.).
— Оптимизация и компиляция квантовых программ.
— Интеграция с реальным квантовым оборудованием (квантовыми процессорами).
— Визуализация и анализ квантовых цепей.

🔗 Python tricks

eval()

Eval() — это встроенная функция, которая позволяет выполнять строку кода как выражение и возвращать результат.

Eval() принимает строку в качестве аргумента и выполняет ее как код, также можно передать переменные и выражения в строку и eval() вычислит их.

Eval() также может использоваться для динамического выполнения и компиляции кода. Однако, эту функцию опасно использовать с вводом пользователя, т. к. это может привести к выполнению произвольного кода.

🔗 Python tricks

NumPy

Предназначена для работы с числами и сложной математикой. В первую очередь она облегчает расчеты с матрицами и многомерными массивами — именно в таком виде мы передаем любые данные на вход алгоритмам и моделям в методах глубокого обучения. Поэтому NumPy входит в базовый стек библиотек для Machine Learning.

🔗 Python tricks

factory_boy

Еще один инструмент для генерирования данных. В отличие от Faker, он генерирует фикстуры — блоки кода, которые выполняются до или после тестовых функций. Фикстуры помогают привести приложение в нужное состояние, задать исходные данные или сгенерировать информацию для теста. Эта библиотека упрощает их создание и применяется в основном в unit-тестировании.

🔗 Python tricks