Комбинируйте словарные значения
Defaultdict — это подкласс класса словаря, который возвращает объект, подобный словарю. Чем это отличается от обычного словаря? Хотя словарь и словарь по умолчанию почти идентичны, последний позволяет нам избежать KeyErrors. Другими словами, он предоставляет значение по умолчанию для несуществующего ключа. Эта характеристика defaultdictionary упрощает следующие операции.
🔗 Python tricks
Defaultdict — это подкласс класса словаря, который возвращает объект, подобный словарю. Чем это отличается от обычного словаря? Хотя словарь и словарь по умолчанию почти идентичны, последний позволяет нам избежать KeyErrors. Другими словами, он предоставляет значение по умолчанию для несуществующего ключа. Эта характеристика defaultdictionary упрощает следующие операции.
🔗 Python tricks
tell()
Метод
При открытии файла указатель текущей позиции находится в начале. По мере чтения/записи он смещается.
Чтобы узнать текущее значение этого смещения, применяется метод
Это позволяет:
— Узнать размер файла, сравнив позицию после чтения с начальной.
— Вернуться к определенной позиции с помощью
— Отслеживать прогресс обработки больших файлов.
— Получить позицию в строковых буферах и потоках байтов.
Метод
🔗 Python tricks
Метод
tell()
используется для получения текущей позиции (смещения) при работе с файлами и файлоподобными объектами.При открытии файла указатель текущей позиции находится в начале. По мере чтения/записи он смещается.
Чтобы узнать текущее значение этого смещения, применяется метод
tell()
.Это позволяет:
— Узнать размер файла, сравнив позицию после чтения с начальной.
— Вернуться к определенной позиции с помощью
seek()
.— Отслеживать прогресс обработки больших файлов.
— Получить позицию в строковых буферах и потоках байтов.
Метод
tell()
возвращает текущую позицию в файле в байтах от начала.🔗 Python tricks
Распечатайте все комбинации списка
Пакет Itertools, как следует из названия, содержит множество функций, включающих итерации. Комбинации также требуют итераций и поэтому включены в этот пакет в двух разных формах (т.е. combinations, combinations_with_replacement) в зависимости от того, что именно вы ищете. Itertools также является пакетом по умолчанию в Python.
🔗 Python tricks
Пакет Itertools, как следует из названия, содержит множество функций, включающих итерации. Комбинации также требуют итераций и поэтому включены в этот пакет в двух разных формах (т.е. combinations, combinations_with_replacement) в зависимости от того, что именно вы ищете. Itertools также является пакетом по умолчанию в Python.
🔗 Python tricks
Самый частый элемент в списке
Функция Counter из пакета Collections удобна для отслеживания количества различных элементов в списке. Пакет Collections является пакетом по умолчанию и поэтому не требует дополнительной установки, если у вас уже установлен Python.
🔗 Python tricks
Функция Counter из пакета Collections удобна для отслеживания количества различных элементов в списке. Пакет Collections является пакетом по умолчанию и поэтому не требует дополнительной установки, если у вас уже установлен Python.
🔗 Python tricks
Деструкторы
Деструкторы используются для освобождения ресурсов, занятых объектом, перед уничтожением самого объекта.
Деструктор определяется методом
Используется в основном для закрытия файлов, подключений к БД.
Применение деструкторов ограничено в связи с наличием сборщика мусора. Их стоит использовать только когда нужно правильно освободить внешние ресурсы, например файлы.
🔗 Python tricks
Деструкторы используются для освобождения ресурсов, занятых объектом, перед уничтожением самого объекта.
Деструктор определяется методом
__del__()
в классе и вызывается, когда счетчик ссылок на объект достигает нуля. Используется в основном для закрытия файлов, подключений к БД.
Применение деструкторов ограничено в связи с наличием сборщика мусора. Их стоит использовать только когда нужно правильно освободить внешние ресурсы, например файлы.
🔗 Python tricks
Humanize
Humanize — это библиотека, которая предоставляет функции для более удобочитаемого форматирования данных.
Основные возможности:
— Преобразование чисел в удобочитаемые строки.
— Форматирование дат и времени в понятные фразы типа "3 дня назад".
— Преобразование идентификаторов в удобные для чтения слоги.
— Сокращение длинных строк по словам для компактного отображения.
Humanize полезен в приложениях, где нужно отображать данные в интерфейсе:
— Веб-приложения для отображения статистики.
— Информационные табло и панели мониторинга.
— Системы аналитики для визуализации данных.
— CLI-интерфейсы для вывода данных пользователю.
Использование Humanize позволяет сделать отображение данных более естественным и понятным для человека. Это улучшает user experience приложения.
🔗 Python tricks
Humanize — это библиотека, которая предоставляет функции для более удобочитаемого форматирования данных.
Основные возможности:
— Преобразование чисел в удобочитаемые строки.
— Форматирование дат и времени в понятные фразы типа "3 дня назад".
— Преобразование идентификаторов в удобные для чтения слоги.
— Сокращение длинных строк по словам для компактного отображения.
Humanize полезен в приложениях, где нужно отображать данные в интерфейсе:
— Веб-приложения для отображения статистики.
— Информационные табло и панели мониторинга.
— Системы аналитики для визуализации данных.
— CLI-интерфейсы для вывода данных пользователю.
Использование Humanize позволяет сделать отображение данных более естественным и понятным для человека. Это улучшает user experience приложения.
🔗 Python tricks
Sketch
Sketch — это библиотека для статистического анализа и обработки данных. Она позволяет быстро проводить первичный анализ данных и строить прототипы моделей машинного обучения.
Основные возможности:
— Быстрый и эффективный подсчёт статистик по данным, таких как сумма, среднее, медиана, дисперсия.
— Аппроксимация распределений и плотностей вероятности.
— Вычисление квантилей, сглаживания, гистограмм.
— Тестирование статистических гипотез, оценка p-value.
— Генерация случайных чисел из разных распределений.
Sketch позволяет ускорить статистический анализ данных с помощью простого и интуитивного API и используется для:
— Первичного анализа и визуализации данных.
— Статистических тестов в научных исследованиях.
— Построения прототипов моделей машинного обучения.
— Анализа пользовательских действий и событий.
— Симуляции процессов на основе статистических моделей.
🔗 Python tricks
Sketch — это библиотека для статистического анализа и обработки данных. Она позволяет быстро проводить первичный анализ данных и строить прототипы моделей машинного обучения.
Основные возможности:
— Быстрый и эффективный подсчёт статистик по данным, таких как сумма, среднее, медиана, дисперсия.
— Аппроксимация распределений и плотностей вероятности.
— Вычисление квантилей, сглаживания, гистограмм.
— Тестирование статистических гипотез, оценка p-value.
— Генерация случайных чисел из разных распределений.
Sketch позволяет ускорить статистический анализ данных с помощью простого и интуитивного API и используется для:
— Первичного анализа и визуализации данных.
— Статистических тестов в научных исследованиях.
— Построения прототипов моделей машинного обучения.
— Анализа пользовательских действий и событий.
— Симуляции процессов на основе статистических моделей.
🔗 Python tricks
rembg
Rembg — это библиотека для удаления фона из изображений.
Основные возможности:
— Автоматическое удаление фона с использованием нейросетей.
— Возможность точной настройки для сложных изображений .
— Поддержка изображений разных форматов — JPG, PNG, GIF и др.
Rembg использует модели глубокого обучения, предварительно обученные на больших наборах данных. Это позволяет достичь хороших результатов по удалению фона.
Также библиотека позволяет быстро интегрировать удаление фона в любые проекты на Python, где требуется обработка изображений. Простой API и хорошее качество делают эту библиотеку полезным инструментом для разных задач.
🔗 Python tricks
Rembg — это библиотека для удаления фона из изображений.
Основные возможности:
— Автоматическое удаление фона с использованием нейросетей.
— Возможность точной настройки для сложных изображений .
— Поддержка изображений разных форматов — JPG, PNG, GIF и др.
Rembg использует модели глубокого обучения, предварительно обученные на больших наборах данных. Это позволяет достичь хороших результатов по удалению фона.
Также библиотека позволяет быстро интегрировать удаление фона в любые проекты на Python, где требуется обработка изображений. Простой API и хорошее качество делают эту библиотеку полезным инструментом для разных задач.
🔗 Python tricks
Комплексные числа
Комплексные числа представлены типом данных
Комплексные числа можно создавать разными способами:
— Используя конструктор
— Из вещественного числа, добавив к нему мнимую часть. Например,
— Из строкового представления с помощью
С комплексными числами можно выполнять стандартные математические операции.
Для доступа к частям комплексного числа используются атрибуты
Встроенные функции
🔗 Python tricks
Комплексные числа представлены типом данных
complex
. Комплексные числа можно создавать разными способами:
— Используя конструктор
complex(a, b)
, где a
— действительная часть, b
— мнимая.— Из вещественного числа, добавив к нему мнимую часть. Например,
a + bj
.— Из строкового представления с помощью
complex(string)
.С комплексными числами можно выполнять стандартные математические операции.
Для доступа к частям комплексного числа используются атрибуты
real
и imag
. Встроенные функции
abs()
, conjugate(),
polar()
позволяют получить модуль, сопряженное число и представление в тригонометрической форме.🔗 Python tricks
Распаковка массива
Распаковка массива (iterable unpacking) — это удобный синтаксис для присваивания элементов
Основные моменты, которые нужно знать:
— Распаковка производится с помощью звездочки
— Количество переменных должно соответствовать количеству элементов в
— Можно использовать распаковку для пропуска элементов.
— Для сбора оставшихся элементов в список используется конструкция
— Распаковка работает с вложенными списками.
— Формат распаковки можно использовать и при передаче аргументов в функции.
🔗 Python tricks
Распаковка массива (iterable unpacking) — это удобный синтаксис для присваивания элементов
iterable
объектов (списков, кортежей и т. д.) отдельным переменным.Основные моменты, которые нужно знать:
— Распаковка производится с помощью звездочки
*
.— Количество переменных должно соответствовать количеству элементов в
iterable
объекте, иначе возникнет ошибка.— Можно использовать распаковку для пропуска элементов.
— Для сбора оставшихся элементов в список используется конструкция
*others
.— Распаковка работает с вложенными списками.
— Формат распаковки можно использовать и при передаче аргументов в функции.
🔗 Python tricks
sets.isuperset()
Функция
Она принимает в качестве аргумента другой
Это полезно при работе с множествами для проверки включения, или при проверке покрытия тестами.
Также это используется для проверки включения при работе с данными, чтобы убедиться, что один набор данных полностью покрывает другой по каким-либо критериям.
🔗 Python tricks
Функция
sets.isuperset()
позволяет проверить, является ли один set
подмножеством другого. Она принимает в качестве аргумента другой
set
и возвращает boolean значение — True
если первый set
содержит все элементы второго, и False
в противном случае. Это полезно при работе с множествами для проверки включения, или при проверке покрытия тестами.
Также это используется для проверки включения при работе с данными, чтобы убедиться, что один набор данных полностью покрывает другой по каким-либо критериям.
🔗 Python tricks
collections.Mapping
Он наследуется встроенными типами словарей, такими как
Класс
Это позволяет писать универсальный код, который будет работать с любым типом, реализующим этот интерфейс.
Например,
🔗 Python tricks
collections.Mapping
— это абстрактный базовый класс, который представляет отображение ключ-значение. Он наследуется встроенными типами словарей, такими как
dict
, а также другими типами, которые реализуют схожее поведение, например OrderedDict
.Класс
Mapping
определяет интерфейс, общий для всех отображений ключ-значение, включая такие методы как keys()
, values()
, items()
и другие. Это позволяет писать универсальный код, который будет работать с любым типом, реализующим этот интерфейс.
Например,
Mapping
часто используется вместе с isinstance
или issubclass
для проверки, является ли объект словарем. Также он полезен при написании функций, которым нужно принимать на вход отображения, но без привязки к конкретному типу как dict
. Mapping
гарантирует наличие основных методов словаря у переданного объекта.🔗 Python tricks
Set.update
В данном коде продемонстрировано применение метода update() для добавления в множество строки и словаря. Метод разбивает строку на отдельные символы и добавляет их в множество number1. Аналогично он добавляет ключи словаря в множество number2.
🔗 Python tricks
В данном коде продемонстрировано применение метода update() для добавления в множество строки и словаря. Метод разбивает строку на отдельные символы и добавляет их в множество number1. Аналогично он добавляет ключи словаря в множество number2.
🔗 Python tricks
Сглаживание списка
Когда вам дан многоуровневый список или массив, который не является одномерным, вы можете захотеть сгладить его до простого списка.
🔗 Python tricks
Когда вам дан многоуровневый список или массив, который не является одномерным, вы можете захотеть сгладить его до простого списка.
🔗 Python tricks
Использование функции sorted()
В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенной функции
🔗 Python tricks
В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенной функции
sorted()
, которая берёт на себя решение всех сопутствующих задач. Эта функция сортирует любые последовательности (списки, кортежи) и всегда возвращает список с отсортированными элементами.🔗 Python tricks
Использование коллекций Python
Коллекции Python — это контейнерные типы данных. В частности, это списки, множества, кортежи, словари. Модуль
🔗 Python tricks
Коллекции Python — это контейнерные типы данных. В частности, это списки, множества, кортежи, словари. Модуль
collections
даёт в распоряжение разработчика высокопроизводительные типы данных, которые помогают улучшить код, сделать его чище и облегчить работу с ним. Этот модуль содержит множество полезных методов.🔗 Python tricks
Использование модуля itertools
Python-модуль
🔗 Python tricks
Python-модуль
itertools
представляет собой набор инструментов для работы с итераторами. В состав этого модуля входит множество средств для генерирования различных последовательностей.🔗 Python tricks
bool
Метод bool() принимает указанный аргумент и возвращает его логическое значение. Метод bool() возвращает False, если аргумент пуст, имеет значение False, 0 или None. True - если аргументом является любое число (кроме 0), True или строка.
🔗 Python tricks
Метод bool() принимает указанный аргумент и возвращает его логическое значение. Метод bool() возвращает False, если аргумент пуст, имеет значение False, 0 или None. True - если аргументом является любое число (кроме 0), True или строка.
🔗 Python tricks
Использование функции zip() при работе со списками
Предположим, что вам нужно скомбинировать несколько списков одинаковой длины и вывести результирующий список. Как и в других случаях, подобную задачу можно решить, так сказать, «в лоб», а можно воспользоваться чем-то вроде универсальной функции
Предположим, что вам нужно скомбинировать несколько списков одинаковой длины и вывести результирующий список. Как и в других случаях, подобную задачу можно решить, так сказать, «в лоб», а можно воспользоваться чем-то вроде универсальной функции
zip().
🔗 Python tricksИтерирование списков с помощью enumerate()
Метод
🔗 Python tricks
Метод
enumerate()
добавляет к итерируемой коллекции нумерацию и возвращает объект, генерирующий пары элементов, состоящие из индекса элемента и самого этого элемента.🔗 Python tricks