LineaPy

LineaPy — это библиотека для работы с временными рядами и анализа временных данных.

Эта библиотека позволяет быстро решать типовые задачи анализа временных рядов без необходимости "изобретать велосипед".
Она удобна для анализа временных данных в задачах прогнозирования, мониторинга, выявления сезонности, трендов и аномалий. Имеет интуитивный API и хорошую документацию.

В этом примере мы получили прогнозные значения временного ряда на 5 периодов вперед с помощью модели ARIMA из LineaPy за считанные строки кода.

🔗 Python tricks

Библиотека astropy

astropy — это библиотека для астрономии и астрофизики на Python.
Она содержит функционал для работы с астрономическими данными в разных форматах, включая FITS, ASCII и VOTable.

— Предоставляет классы и утилиты для представления и преобразования координат, дат, времени.
— Содержит поддержку физических величин с общим интерфейсом для работы с единицами измерения.
— Встроены статистические и математические функции, полезные для астрономии.
— Имеются утилиты для чтения данных из астрономических каталогов и баз.

аstropy легко расширяема — можно добавлять собственные пакеты для специфичных задач.
🔗 Python tricks

string.encode

Метод encode() возвращает закодированную версию заданной строки. По умолчанию метод encode() не требует никаких параметров. Он возвращает версию строки в кодировке utf-8. В случае сбоя возникает исключение UnicodeDecodeError. Используя метод string encode(), ты можешь конвертировать строки Юникода в любые кодировки, поддерживаемые Python. С помощью параметра errors ты можешь задать ответ при сбое кодирования.

🔗 Python tricks

Синтаксис среза

Следует помнить, что взяв элемент по индексу или срезом (slice) мы не как не меняем исходную коллекцию, мы просто скопировали ее часть для дальнейшего использования (например добавления в другую коллекцию, вывода на печать, каких-то вычислений). Поскольку сама коллекция не меняется — это применимо как к изменяемым (список) так и к неизменяемым (строка, кортеж) последовательностям.

🔗 Python tricks

Изменение списка срезом (ч.1)

Важный момент, на котором не всегда заостряется внимание — с помощью среза можно не только получать копию коллекции, но в случае списка можно также менять значения элементов, удалять и добавлять новые.

Даже если хотим добавить один элемент, необходимо передавать итерируемый объект, иначе будет ошибка TypeError: can only assign an iterable

🔗 Python tricks

Изменение списка срезом (ч.2)

Можно менять части последовательности — это применение выглядит наиболее интересным, так как решает задачу просто и наглядно.

🔗 Python tricks

Именованные срезы

Чтобы избавится от «магических констант», особенно в случае, когда один и тот же срез надо применять многократно, можно задать константы с именованными срезами с пользованием специальной функции slice()()

Примечание: Nonе соответствует опущенному значению по-умолчанию. То есть [:2] становится slice(None, 2), а [1::2] становится slice(1, None, 2).

🔗 Python tricks

Конвертация одного типа коллекции в другой

В зависимости от стоящих задач, один тип коллекции можно конвертировать в другой тип коллекции. Для этого, как правило достаточно передать одну коллекцию в функцию создания другой.
🔗 Python tricks

Выход за границы индекса

Обращение по индексу по сути является частным случаем среза, когда мы обращаемся только к одному элементу, а не диапазону. Но есть очень важное отличие в обработке ситуации с отсутствующим элементом с искомым индексом.

Обращение к несуществующему индексу коллекции вызывает ошибку
🔗 Python tricks

Функция sorted()

Мы может использовать функцию sorted() для вывода списка сортированных элементов любой коллекции для последующее обработки или вывода.

Функция не меняет исходную коллекцию, а возвращает новый список из ее элементов. Не зависимо от типа исходной коллекции, вернётся список (list) ее элементов;
🔗 Python tricks

Функция partial

В Python модуль functools предоставляет функцию partial, которая позволяет создавать новую функцию путем фиксирования некоторых аргументов существующей функции. Это полезно, когда вы хотите использовать функцию с некоторыми предопределенными аргументами, чтобы уменьшить необходимость повторения кода или улучшить читаемость.

functools.partial позволяет легко создавать адаптированные функции для различных сценариев использования, где часть аргументов остается постоянной, а другие аргументы могут изменяться.
🔗 Python tricks

dateparser

dateparser — это библиотека Python, которая предоставляет удобные инструменты для разбора и анализа текстовых дат и времени. Она может автоматически определять формат даты и времени в текстовой строке и преобразовывать его в объект datetime. Это полезно, когда у вас есть текстовые описания дат и времени в разных форматах, и вы хотите их структурировать.

Обратите внимание, что dateparser может использовать текущую локальную настройку, чтобы определить форматы даты и времени, поэтому результаты могут зависеть от настроек вашей системы. Вы также можете явно указать желаемую локаль с помощью аргумента locales, если это необходимо.

🔗 Python tricks

set.union

Метод set.union() возвращает новое множество с различными элементами из всех множеств. Если аргумент не передан в union(), он возвращает поверхностную копию множества.

🔗 Python tricks

Функция reversed()

Функция reversed() применяется для последовательностей и работает по другому.

Возвращает генератор списка, а не сам список.

Если нужно получить не генератор, а готовый список, результат можно обернуть в list() или же вместо reversed() воспользоваться срезом [: :-1].
🔗 Python tricks

Методы списка .sort() и .reverse()

У списка (и только у него) есть особые методы .sort() и .reverse() которые делают тоже самое, что соответствующие функции sorted() и reversed(), но при этом:

Меняют сам исходный список, а не генерируют новый.

Возвращают None, а не новый список.

Поддерживают те же дополнительные аргументы;
🔗 Python tricks

Pyppeteer

Pyppeteer — это библиотека для управления браузером с помощью Python с использованием инструмента Puppeteer, который изначально был разработан для Node.js. Puppeteer позволяет автоматизировать взаимодействие с веб-страницами, выполнять сценарии на основе браузера, выполнять скриншоты, создавать PDF-файлы и многое другое.

Pyppeteer предоставляет Python-интерфейс для работы с Puppeteer, и, таким образом, позволяет разработчикам использовать мощные инструменты. Это особенно полезно для автоматизации тестирования веб-приложений, сбора данных с веб-сайтов и других сценариев, требующих взаимодействия с браузером.

🔗 Python tricks

pprint()

Функция pprint() предназначена для красивого форматированного вывода данных.

pprint() форматирует произвольные структуры данных, такие как вложенные списки, словари, кортежи для удобочитаемого вывода.
По умолчанию выводит данные с отступами и переносами, чтобы структура была наглядной.

Может принимать ширину вывода в количестве символов для лучшего форматирования.
Имеет параметры depth и compact для настройки уровня вложенности и режима компактного вывода.

Функционал pprint() доступен через модуль pprint в стандартной библиотеке.

🔗 Python tricks

ord()

Функция ord() возвращает целое число, представляющее символ Юникода. Эта функция принимает строку единичной длины в качестве аргумента и возвращает эквивалентность переданного аргумента в Юникоде.

🔗 Python tricks

Устойчивость сортировки

Допустим данные нужно отсортировать сначала по столбцу А по возрастанию, затем по столбцу B по убыванию, и наконец по столбцу C снова по возрастанию.

Если данные в столбце B числовые, то при помощи подходящей функции в key можно поменять знак у элементов B, что приведёт к необходимому результату.
А если все данные текстовые? Тут есть такая возможность.
Дело в том, что сортировка sort в Python устойчивая (начиная с Python 2.2), то есть она не меняет порядок «одинаковых» элементов.

Поэтому можно просто отсортировать три раза по разным ключам.

🔗 Python tricks

Дополнительная информация по использованию параметра key при сортировке

Перед тем, как сравнивать два элемента списка к ним применялась функция prepare_item, которая меняла знак у стоимости (функция применяется ровно по одному разу к каждому элементу. В результате при одинаковом первом значении сортировка по второму происходила в обратном порядке.

Чтобы не плодить утилитарные функции, вместо использования сторонней функции, того же эффекта можно добиться с использованием лямбда-функции.

🔗 Python tricks