​​Сортировка пузырьком

Сортировка пузырьком - это метод сортировки массивов и списков путем последовательного сравнения и обмена соседних элементов, если предшествующий оказывается больше последующего.
В процессе выполнения данного алгоритма элементы с большими значениями оказываются в конце списка, а элементы с меньшими значениями постепенно перемещаются по направлению к началу списка. Образно говоря, тяжелые элементы падают на дно, а легкие медленно всплывают подобно пузырькам воздуха.

​​Switch-конструкции

Некоторые языки программирования спользуют switch конструкции, которых нет в python.
Однако существует одно хитрое решение – использовать словарь, где значениями будут функции.
В данном примере мы используем lambda-функции для упрощения кода, но вместо них можете подставить любые другие.

​​Получаем срез из бесконечного генератора

Допустим, мы хотим получить какой-то конечный список элементов из бесконечного генератора.

Для начала создадим сам генератор, который позволяет (за неимением другого слова) "генерировать" числа из последовательности Фибоначчи.

Чтобы получить желаемый срез, импортируем модуль itertools, в котором уже есть удобная функция islice, позволяющая осуществить срез генератора fib.

​​Назначение функций по условию

Наверняка большинство из вас знакомы с тернарным оператором, позволяющим записать простое условное выражение с if:

A = Y if X else Z

Интерпретатор выполняет выражение Y, если объект X – True, и Z, если X – False.

Но оказывается, тернарный оператор можно использовать не только для переменных, но и для функций.

​​Ускоряем код с помощью векторизации

Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами. 

Лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize.

По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.

Не забудьте установить библиотеку командой pip install numpy

​​Прочитать произвольную строку из файла

Создадим файл text.txt и выведем из нее нужную нам строку.
Нам может помочь функция getline из модуля linecache. В чем главное отличие этой функции от обычного метода чтения из файла? Функция getline кеширует все строчки файла в списке, так что следующие вызовы get_answer отработают моментально.

​​Узнать день недели 100 лет назад

Есть в питоне модуль calendar. На деле он занимается форматированием календарей в HTML (именно то, что требуется в стандартной библиотеке любого языка).
Но есть в нём и полезные функции. Например, узнать день недели для любой даты в прошлом или будущем.

​​Слабые ссылки

Слабые ссылки позволяют получать доступ к объекту, как и обычные, но они не учитываются в механизме подсчета ссылок. Другими словами, слабые ссылки не могут поддерживать объект живым, если на него не осталось больше сильных ссылок.

Согласно документации, слабые ссылки нужны для организации кэшей и хэш-таблиц из «тяжелых» объектов, когда не требуется поддерживать объект живым только силами этого самого кэша; чтобы в долгоживущей программе не кончалась память из-за хранения в кэшах большого количества уже не нужных объектов.

Встроенный модуль weakref отвечает за функциональность слабых ссылок.

​​Работа с датами

Модуль python-dateutil предоставляет мощное расширение для стандартного datetime. Устанавливается он следующим образом:

pip3 install python-dateutil

Выше приведен пример парсинга даты из логов.

​​Скорость соединения

Нужно проверить скорость интернета? Не проблема, так как в Питоне есть специальная библиотека Pyspeedtest, которая позволяет быстро выполнить полную проверку скорости вашего интернета.

Установка библиотеки - pip install pyspeedtest

​​Сокращение ссылок

Создать сокращенную ссылку можно при помощи использования библиотеки PyShorteners. Вам нужно установить библиотеку в проект, выполнить её подключение, а также создать объект на её основе.

Установка библиотеки - pip install pyshorteners

​​Котировки акций на python

Библиотека yfinance поможет получить нам необходимые значения.
Перед началом работы установите модуль командой pip install yfinance.
Компания Apple имеет тикер "AAPL", который мы передадим в функцию Ticker() и получим цену за акцию из поля ['regularMarketPrice']

​​Создание списка из нужного количества заданных элементов

Counter — это подкласс словаря dict. Сама коллекция нужна для хранения элементов в виде словарных ключей, а их счетчики хранятся в виде значений словаря. 

elements — возвращает итератор по элементам, каждый из которых повторяется столько раз, сколько его количество.

​​Pillow является ответвлением Python Imaging Library. Эта библиотека подойдет для создания миниатюр, преобразования в различные форматы, наложения фильтров, вращения и отображения изображений и т.д.

Pillow — идеальный вариант для пакетной обработки большого количества изображений.

Рисуем графики 

Графическая библиотека plotly позволяет создавать интерактивные качественные графики в Python. 

Применим эту библиотеку чтобы построить простой линейный график. 

Сначала нам нужен список с данными, которые мы хотим изобразить на графике. Это может быть, например, список или numpy массив

Далее метод fig = px.line(y=data) принимает наши данные и строит график в виде точек с координатами из массива и обьединяет их линиями. 

Метод fig.show() откроет графическое окно с изображенным графиком. 

Установка командой pip install plotly 

​​Delorean

Delorean — отличная библиотека для работы с датами и временем. Работа с временем с помощью неё в Python мне кажется наиболее естественной. Так же стоит отметить отличную документацию и бесчисленное количество отсылок к «Назад в будущее».

​​JmesPath

Работать с JSON в Python — сплошное удовольствие, ведь он прекрасно отображается в Python-словаре. Кроме того, Python поставляется с собственной библиотекой для создания и анализа, или разбора, JSON.

JMESPath делает работу с JSON на Python еще проще. Теперь вы можете декларативно указывать, как извлекать элементы из JSON-документа. Вот несколько примеров, иллюстрирующих возможности JMESPath.

​​ Функция help()

Функция help() предоставляет простой способ получения доступа к документации Python без интернета для любой функции, ключевого слова или модуля.

​​Бесконечный итератор последовательности

С помощью itertools.cycle() создаётся кольцевой итератор. Прийдя к последнему значению, он вновь начинает с первого.