​Функция setattr()

Функция setattr() устанавливает значение атрибута указанного объекта по его имени.

Это аналог функции getattr(). Аргументами являются объект object, строка с именем name атрибута и произвольное значение value устанавливаемого атрибута.

Имя name должно быть именем существующего атрибута или будет создан новый атрибут. Функция присвоит значение атрибуту, если объект позволяет это. Например setattr(x, 'foobar', 123), эквивалентно x.foobar = 123

-Для возвращения атрибута используется getattr().
-Для удаления атрибута используется delattr().
-Для проверки существования атрибута используется hasattr().

​Наследование

Наследование в Python – важный аспект объектно-ориентированной парадигмы. Наследование обеспечивает возможность повторного использования кода в программе, потому что мы можем использовать существующий класс для создания нового класса вместо того, чтобы создавать его с нуля.

При наследовании дочерний класс получает свойства и может получить доступ ко всем элементам данных и функциям, определенным в родительском классе. Дочерний класс также может предоставлять свою конкретную реализацию функциям родительского класса.

В python производный класс может наследовать базовый класс, просто указав базу в скобках после имени производного класса.

​Функция id()

Функция id() возвращает уникальный идентификатор для указанного объекта.

Все объекты в Python имеют свой уникальный идентификатор. Идентификатор присваивается объекту при его создании. Идентификатор является адресом памяти объекта и будет отличаться при каждом запуске программы.

Следует иметь в виду, что некоторые объекты могут иметь один и тот же идентификатор, например: мелкие целые от -5 до 256, True и False.

​Функция abs()

Встроенная функция abs(x) в Python возвращает абсолютное значение аргумента x, который может быть целым или числом с плавающей точкой. Для комплексных чисел функция возвращает их величину. Абсолютное значение любого числового значения -x или +x — это всегда соответствующее положительное +x.

​Singleton

Синглтон (singleton) - это класс, имеющий только один экземпляр. В Python есть несколько синглетов, это None, True и False.

Вкратце, цель шаблона Singleton заключаются в следующем:
• Обеспечение создания одного и только одного объекта класса
• Предоставление точки доступа для объекта, который является глобальным для программы
• Контроль одновременного доступа к ресурсам, которые являются общими

​Функция exec()

Функция exec() поддерживает динамическое выполнение кода Python и принимает большие блоки кода, в отличие от eval(). Передаваемый функции код должен быть либо строкой, либо объектом кода, например сгенерированный функцией compile(). Если это строка, строка анализируется как набор операторов Python, который затем выполняется (если не возникает синтаксическая ошибка). Если это объект кода, он просто выполняется. Во всех случаях ожидается, что исполняемый код будет действительным, как ввод файла.

Во всех случаях, если globals и locals опущены, код выполняется в текущей области видимости. Если указываются глобальные переменные, это должен быть словарь (а не подкласс словаря), который будет использоваться как для глобальных, так и для локальных переменных. Если передаются локальные переменные, то locals может быть любым отображающим объектом.

​Pandas

Pandas – это библиотека с открытым исходным кодом на Python. Она предоставляет готовые к использованию высокопроизводительные структуры данных и инструменты анализа данных.

Чтобы эффективно работать с pandas, необходимо освоить самые главные структуры данных библиотеки: DataFrame и Series. Без понимания что они из себя представляют, невозможно в дальнейшем проводить качественный анализ.

Структура/объект Series представляет из себя объект, похожий на одномерный массив (питоновский список, например), но отличительной его чертой является наличие ассоциированных меток, т.н. индексов, вдоль каждого элемента из списка. Такая особенность превращает его в ассоциативный массив или словарь в Python.

#1(Series)

​DataFrame

Объект DataFrame лучше всего представлять себе в виде обычной таблицы и это правильно, ведь DataFrame является табличной структурой данных. В любой таблице всегда присутствуют строки и столбцы. Столбцами в объекте DataFrame выступают объекты Series, строки которых являются их непосредственными элементами.

#2(DataFrame)

​Модуль threading

Python включает в себя ряд разных параллельных конструкций, таких как как threading, queues и multiprocessing. Модуль threading использовался как главный способ достижения параллельности.

В нашем коде мы импортировали модули random и time, также мы импортировали класс Thread из модуля threading Python. Далее, мы наследуем класс Thread, и переопределили его метод init для принятия аргумента, под названием name. Для начала потока, вам нужно вызывать метод start().

После запуска потока, он автоматически вызовет метод run. Мы переопределили метод run таким образом, чтобы он выбирал случайный отсчет времени для «сна». Пример random.randint указывает Python выбрать случайное число от 3 до 15. После этого мы указываем потоку «спать» столько секунд, сколько было выбрано случайным способом, для симуляции его настоящей работы. Далее мы ввели имя потока, чтобы сказать пользователю, что он закончился. Функция create_threads создаст 5 потоков, дав каждому из них уникальное имя.

​Библиотека math

Библиотека Math в Python обеспечивает доступ к некоторым популярным математическим функциям и константам, которые можно использовать в коде для более сложных математических вычислений. Библиотека является встроенным модулем Python, поэтому никакой дополнительной установки через pip делать не нужно.