Метод ljust()
Метод ljust() возвращает строку, выровненную по левому краю в пределах заданной минимальной ширины. Если определен fillchar, он также заполняет оставшееся пространство заданным символом.
🔗 Python tricks
Метод ljust() возвращает строку, выровненную по левому краю в пределах заданной минимальной ширины. Если определен fillchar, он также заполняет оставшееся пространство заданным символом.
🔗 Python tricks
Numerizer
Потрясающая библиотека для преобразования чисел из текстового формата в int (числовой) и float (с плавающей запятой). Полезная библиотека для NLP-проектов. Подробнее можно почитать в PyPi и Github репозитории.
🔗 Python tricks
Потрясающая библиотека для преобразования чисел из текстового формата в int (числовой) и float (с плавающей запятой). Полезная библиотека для NLP-проектов. Подробнее можно почитать в PyPi и Github репозитории.
🔗 Python tricks
Faker
Иногда возникают ситуации, когда для проведения анализа нам нужно сгенерировать тестовые данные или воспользоваться текстом-заполнителем. Библиотека Faker помогает решить эту проблему, быстро генерируя тестовые данные в нужный вам момент времени.
🔗 Python tricks
Иногда возникают ситуации, когда для проведения анализа нам нужно сгенерировать тестовые данные или воспользоваться текстом-заполнителем. Библиотека Faker помогает решить эту проблему, быстро генерируя тестовые данные в нужный вам момент времени.
🔗 Python tricks
PySpark
PySpark — это Python API для Apache Spark. Он позволяет выполнять обработку больших данных в реальном времени в распределенной среде с помощью Python. Он также предоставляет оболочку PySpark для интерактивного анализа данных.
PySpark сочетает в себе удобство использования и простоту Python с мощностью Apache Spark, что позволяет обрабатывать и анализировать данные любого размера для всех, кто знаком с Python. PySpark поддерживает все функции Spark, такие как Spark SQL, DataFrames, Structured Streaming, Machine Learning (MLlib) и Spark Core.
Код с картинки создаст контекст Spark, прочитает набор данных из файла CSV с именем "data.csv" и выведет его в консоль.
🔗 Python tricks
PySpark — это Python API для Apache Spark. Он позволяет выполнять обработку больших данных в реальном времени в распределенной среде с помощью Python. Он также предоставляет оболочку PySpark для интерактивного анализа данных.
PySpark сочетает в себе удобство использования и простоту Python с мощностью Apache Spark, что позволяет обрабатывать и анализировать данные любого размера для всех, кто знаком с Python. PySpark поддерживает все функции Spark, такие как Spark SQL, DataFrames, Structured Streaming, Machine Learning (MLlib) и Spark Core.
Код с картинки создаст контекст Spark, прочитает набор данных из файла CSV с именем "data.csv" и выведет его в консоль.
🔗 Python tricks
Атрибут context
Атрибут
В коде на картинке функция
🔗 Python tricks
Атрибут
context
— это специальный атрибут исключений в Python, который содержит ссылку на исключение, которое было вызвано перед текущим исключением. Этот атрибут используется при множественном вызове исключений, чтобы предоставить контекст для текущего исключения.В коде на картинке функция
g
вызывает исключение ValueError
. Функция f
перехватывает это исключение и вызывает собственное исключение Exception
.🔗 Python tricks
EMOT
emot помогает переводить эмодзи и эмотиконы в слова. Подробнее о библиотеке можно почитать в Github-репозитории. Там же вы найдете большую коллекцию эмодзи и эмотиконов с их расшифровкой.
🔗 Python tricks
emot помогает переводить эмодзи и эмотиконы в слова. Подробнее о библиотеке можно почитать в Github-репозитории. Там же вы найдете большую коллекцию эмодзи и эмотиконов с их расшифровкой.
🔗 Python tricks
Операторы Объединения: Самый Элегантный Способ Объединения словарей Python (ч.1)
В Python существует множество подходов к объединению нескольких словарей, но ни один из них нельзя было назвать элегантным до тех пор, пока не был выпущен Python 3.9.
Например, как мы могли объединить следующие три словаря до Python 3.9?
Одним из методов является использование циклов for.
🔗 Python tricks
В Python существует множество подходов к объединению нескольких словарей, но ни один из них нельзя было назвать элегантным до тех пор, пока не был выпущен Python 3.9.
Например, как мы могли объединить следующие три словаря до Python 3.9?
Одним из методов является использование циклов for.
🔗 Python tricks
Модуль doctest
Модуль doctest — это легкий фреймворк для тестирования, который позволяет автоматизировать тестирование кода, используя его документацию. Модуль ищет в документации примеры кода, которые можно выполнить, и проверяет, соответствуют ли результаты ожидаемым.
Как использовать doctest?
Чтобы использовать
Затем, в документации вашей функции или класса, вы можете добавить примеры кода, которые хотите протестировать. Примеры должны начинаться с ключевого слова >>> и заканчиваться ожидаемым результатом.
Чтобы запустить тесты
🔗 Python tricks
Модуль doctest — это легкий фреймворк для тестирования, который позволяет автоматизировать тестирование кода, используя его документацию. Модуль ищет в документации примеры кода, которые можно выполнить, и проверяет, соответствуют ли результаты ожидаемым.
Как использовать doctest?
Чтобы использовать
doctest
, необходимо импортировать его в свой код:import doctest
Затем, в документации вашей функции или класса, вы можете добавить примеры кода, которые хотите протестировать. Примеры должны начинаться с ключевого слова >>> и заканчиваться ожидаемым результатом.
Чтобы запустить тесты
doctest
, вы можете использовать функцию doctest.testmod()
. Если тесты пройдут успешно, ничего не будет напечатано. Если тесты потерпят неудачу, будет напечатано сообщение об ошибке, указывающее на причину неудачи.🔗 Python tricks
CatBoost
Чтобы установить CatBoost в Python, выполните следующие действия:
Затем импортируйте библиотеку:
🔗 Python tricks
CatBoost
— это библиотека градиентного бустинга на деревьях решений, разработанная Яндексом. Она использует небрежные (oblivious) деревья решений, чтобы вырастить сбалансированное дерево. Одни и те же функции используются для создания левых и правых разделений (split) на каждом уровне дерева.Чтобы установить CatBoost в Python, выполните следующие действия:
pip install catboost
Затем импортируйте библиотеку:
import catboost
🔗 Python tricks
Операторы Объединения: Самый Элегантный Способ Объединения словарей Python (ч.2)
В Python 3.9 были введены операторы объединения, которые сделали задачи объединения очень простыми
Как показано в программе, мы можем просто использовать несколько символов вертикальной черты, так называемых операторов объединения в данном контексте, чтобы объединить столько словарей Python, сколько захотим.
🔗 Python tricks
В Python 3.9 были введены операторы объединения, которые сделали задачи объединения очень простыми
Как показано в программе, мы можем просто использовать несколько символов вертикальной черты, так называемых операторов объединения в данном контексте, чтобы объединить столько словарей Python, сколько захотим.
🔗 Python tricks
tuple.count
Метод count() позволяет узнать, сколько раз указанный элемент появляется в кортеже. В приведенном примере мы использовали метод count() для подсчета количества раз, когда элементы 1 и 7 появляются в кортеже. Здесь кортеж чисел (1,3,4,1,6,1) содержит три единицы и не содержит числа 7. Следовательно, результатом будет 3 и 0.
🔗 Python tricks
Метод count() позволяет узнать, сколько раз указанный элемент появляется в кортеже. В приведенном примере мы использовали метод count() для подсчета количества раз, когда элементы 1 и 7 появляются в кортеже. Здесь кортеж чисел (1,3,4,1,6,1) содержит три единицы и не содержит числа 7. Следовательно, результатом будет 3 и 0.
🔗 Python tricks
Работа с регистрами
Строки в Python имеют свойство регистра — прописные и строчные буквы считаются разными символами.
Для преобразования регистра используются методы строк:
Регистр конкретного символа можно проверить в строке методами:
Регистр важно учитывать при сравнении строк на равенство.
🔗 Python tricks
Строки в Python имеют свойство регистра — прописные и строчные буквы считаются разными символами.
Для преобразования регистра используются методы строк:
str.upper()
— преобразует строку к верхнему регистру.str.lower()
— преобразует строку к нижнему регистру.str.swapcase()
— меняет регистр каждого символа на противоположный.str.capitalize()
— делает первую букву заглавной, остальные строчными.Регистр конкретного символа можно проверить в строке методами:
str.isupper()
— проверка на заглавный регистр.str.islower()
— проверка на строчный регистр.Регистр важно учитывать при сравнении строк на равенство.
🔗 Python tricks
Можно ли объявлять функцию внутри другой функции? Где она будет видна?
Да, функции можно объявлять внутри других функций. Такая вложенная функция будет видна и доступна для вызова только внутри родительской функции, в которой она определена.
Это называется замыканием и позволяет ограничить область видимости вложенной функции, чтобы она не загрязняла глобальное пространство имен.
Вложенные функции могут быть полезны, когда нужно реализовать вспомогательную логику, связанную только с работой родительской функции.
🔗 Python tricks
Это называется замыканием и позволяет ограничить область видимости вложенной функции, чтобы она не загрязняла глобальное пространство имен.
Вложенные функции могут быть полезны, когда нужно реализовать вспомогательную логику, связанную только с работой родительской функции.
🔗 Python tricks
Класс Process
Process — это класс для создания и управления отдельными процессами из модуля multiprocessing.
Создание процесса выполняется конструктором
При создании процессов нужно учитывать:
— Ограничения на доступ к данным между процессами.
— Синхронизацию процессов при необходимости.
🔗 Python tricks
Process — это класс для создания и управления отдельными процессами из модуля multiprocessing.
Создание процесса выполняется конструктором
Process
, передавая целевую функцию и аргументы.При создании процессов нужно учитывать:
— Ограничения на доступ к данным между процессами.
— Синхронизацию процессов при необходимости.
🔗 Python tricks
Что такое контейнер?
Контейнер — это объект, предназначенный для хранения других объектов. Контейнеры реализуют различные структуры данных, такие как списки, кортежи, словари, множества и другие.
Основное назначение контейнеров — удобное и эффективное хранение и доступ к группам объектов. Контейнеры позволяют легко добавлять, удалять и итерировать элементы.
Все контейнеры в Python реализуют общие методы, такие как len() для получения размера и contains() для проверки вхождения элемента. Это обеспечивает единый интерфейс работы с разными типами контейнеров.
🔗 Python tricks
Основное назначение контейнеров — удобное и эффективное хранение и доступ к группам объектов. Контейнеры позволяют легко добавлять, удалять и итерировать элементы.
Все контейнеры в Python реализуют общие методы, такие как len() для получения размера и contains() для проверки вхождения элемента. Это обеспечивает единый интерфейс работы с разными типами контейнеров.
🔗 Python tricks
Подсказки по вводу: Сделайте ваши программы на Python безопасными для ввода
Динамическая типизация, которая означает определение типа переменной во время выполнения, является ключевой функцией, делающей Python гибким и удобным. Однако это также может привести к скрытым ошибкам, если переменные введены неправильно.
Чтобы решить эту проблему, Python внедрил функцию подсказки при вводе текста в версии 3.5. Она обеспечивает способ аннотирования типов переменных в коде, а современная среда IDE может обнаруживать ошибки типов на ранней стадии в процессе разработки.
🔗 Python tricks
Динамическая типизация, которая означает определение типа переменной во время выполнения, является ключевой функцией, делающей Python гибким и удобным. Однако это также может привести к скрытым ошибкам, если переменные введены неправильно.
Чтобы решить эту проблему, Python внедрил функцию подсказки при вводе текста в версии 3.5. Она обеспечивает способ аннотирования типов переменных в коде, а современная среда IDE может обнаруживать ошибки типов на ранней стадии в процессе разработки.
🔗 Python tricks
F-строки: Подход к форматированию строк на Pythonic (ч.1)
Python поддерживает несколько различных методов форматирования строк, таких как форматирование в стиле C с использованием символов %, встроенная функция format() и f-строки.
Если вы всё ещё не используете более старые версии, чем Python 3.6, f-строки, безусловно, являются наиболее удобным способом форматирования строк, потому что они могут выполнять все задачи форматирования с минимумом кода и даже запускать выражения внутри строк.
🔗 Python tricks
Python поддерживает несколько различных методов форматирования строк, таких как форматирование в стиле C с использованием символов %, встроенная функция format() и f-строки.
Если вы всё ещё не используете более старые версии, чем Python 3.6, f-строки, безусловно, являются наиболее удобным способом форматирования строк, потому что они могут выполнять все задачи форматирования с минимумом кода и даже запускать выражения внутри строк.
🔗 Python tricks
F-строки: Подход к форматированию строк на Pythonic (ч.2)
Как показано в коде, есть только две вещи, которые нужно сделать для использования f-строк:
1)Добавить букву “f” перед строкой, чтобы указать, что это f-строка.
2)Использовать фигурные скобки с именем переменной и необязательный спецификатор формата внутри строки ({variable_name:format}), чтобы интерполировать значение переменной в определённом формате.
“Простое лучше сложного”. f-строки являются хорошим отражением этой цитаты из "The Zen of Python". Более того, мы можем напрямую выполнить выражение внутри f-строки.
🔗 Python tricks
Как показано в коде, есть только две вещи, которые нужно сделать для использования f-строк:
1)Добавить букву “f” перед строкой, чтобы указать, что это f-строка.
2)Использовать фигурные скобки с именем переменной и необязательный спецификатор формата внутри строки ({variable_name:format}), чтобы интерполировать значение переменной в определённом формате.
“Простое лучше сложного”. f-строки являются хорошим отражением этой цитаты из "The Zen of Python". Более того, мы можем напрямую выполнить выражение внутри f-строки.
🔗 Python tricks
Chartify
Chartify — это библиотека визуализации. Ее цель — максимально упростить создание диаграмм для специалистов по данным. Библиотека поставляется с удобным синтаксисом и логическим форматированием данных (в отличие от других инструментов). Для создания быстрых и красивых диаграмм требуется меньше времени. Сама библиотека была написана в Spotify labs.
🔗 Python tricks
Chartify — это библиотека визуализации. Ее цель — максимально упростить создание диаграмм для специалистов по данным. Библиотека поставляется с удобным синтаксисом и логическим форматированием данных (в отличие от других инструментов). Для создания быстрых и красивых диаграмм требуется меньше времени. Сама библиотека была написана в Spotify labs.
🔗 Python tricks
Pillow
🔗 Python tricks
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.🔗 Python tricks