Модуль set comprehension
При использовании модуля set comprehension мы создаем новое множество на основе существующего списка или другого итерируемого объекта.
В этом примере мы используем set comprehension для создания нового множества, которое содержит только уникальные элементы из списка.
🔗 Python tricks
При использовании модуля set comprehension мы создаем новое множество на основе существующего списка или другого итерируемого объекта.
В этом примере мы используем set comprehension для создания нового множества, которое содержит только уникальные элементы из списка.
🔗 Python tricks
Модуль dict comprehension
При использовании dict comprehension мы создаем новый словарь на основе существующего списка или другого итерируемого объекта.
В этом примере мы используем dict comprehension для создания нового словаря, в котором ключами являются числа из исходного списка, а значениями – квадраты этих чисел.
🔗 Python tricks
При использовании dict comprehension мы создаем новый словарь на основе существующего списка или другого итерируемого объекта.
В этом примере мы используем dict comprehension для создания нового словаря, в котором ключами являются числа из исходного списка, а значениями – квадраты этих чисел.
🔗 Python tricks
Исключение с join()
Метод join() полезен при создании строкового представления из итерируемых элементов. Этот метод возвращает новую строку, а исходная строка и итерация остаются неизменными. Используя этот метод, мы можем создать строку CSV, а также строку, разделенную табуляцией.
🔗 Python tricks
Метод join() полезен при создании строкового представления из итерируемых элементов. Этот метод возвращает новую строку, а исходная строка и итерация остаются неизменными. Используя этот метод, мы можем создать строку CSV, а также строку, разделенную табуляцией.
🔗 Python tricks
file.readline
Метод readline() возвращает одну строку из файла. При необходимости ты можешь указать, сколько байтов из строки нужно вернуть, используя параметр size. В первом примере возвращается первая и вторая строки. Во втором примере выводятся первые 5 байтов из первой строки.
🔗 Python tricks
Метод readline() возвращает одну строку из файла. При необходимости ты можешь указать, сколько байтов из строки нужно вернуть, используя параметр size. В первом примере возвращается первая и вторая строки. Во втором примере выводятся первые 5 байтов из первой строки.
🔗 Python tricks
Библиотека yt-dlp
Основные возможности и применение yt-dlp:
— Поддерживает скачивание видео, аудио, плейлистов, каналов и др с YouTube. Помимо этого работает с сотнями других сайтов — Vimeo, Facebook, ВКонтакте, TikTok и др. Позволяет скачивать контент практически отовсюду.
— Извлечение метаданных и обложек видео.
— Конвертация медиафайлов в другие форматы после скачивания.
— Поддержка прокси и лимитов скорости.
— Множество настроек для извлечения данных, именования файлов, пост-обработки и т.д.
— Удобная утилита командной строки и модуль Python для автоматизации.
🔗 Python tricks
yt-dlp
— это библиотека и утилита командной строки для скачивания видео с YouTube и других сайтов. Основные возможности и применение yt-dlp:
— Поддерживает скачивание видео, аудио, плейлистов, каналов и др с YouTube. Помимо этого работает с сотнями других сайтов — Vimeo, Facebook, ВКонтакте, TikTok и др. Позволяет скачивать контент практически отовсюду.
— Извлечение метаданных и обложек видео.
— Конвертация медиафайлов в другие форматы после скачивания.
— Поддержка прокси и лимитов скорости.
— Множество настроек для извлечения данных, именования файлов, пост-обработки и т.д.
— Удобная утилита командной строки и модуль Python для автоматизации.
🔗 Python tricks
Bottleneck
Bottleneck — это библиотека, которая ускоряет работу методов NumPy в 25 раз. Особенно, если массив имеет значения NaN.
В этом примере мы создаём 2D массив NumPy с 1000 строками и 10 столбцами со случайными значениями.
Далее функция move_mean используется для вычисления скользящего среднего для каждой строки в массиве. Параметр window указывает количество значений, которые будут использоваться при вычислении каждого скользящего среднего, а параметр axis указывает ось, вдоль которой будет вычисляться скользящее среднее (в данном случае мы вычисляем его для каждой строки, поэтому устанавливаем axis=1).
🔗 Python tricks
Bottleneck — это библиотека, которая ускоряет работу методов NumPy в 25 раз. Особенно, если массив имеет значения NaN.
В этом примере мы создаём 2D массив NumPy с 1000 строками и 10 столбцами со случайными значениями.
Далее функция move_mean используется для вычисления скользящего среднего для каждой строки в массиве. Параметр window указывает количество значений, которые будут использоваться при вычислении каждого скользящего среднего, а параметр axis указывает ось, вдоль которой будет вычисляться скользящее среднее (в данном случае мы вычисляем его для каждой строки, поэтому устанавливаем axis=1).
🔗 Python tricks
Функция reversed()
При использовании функции reversed() мы получаем обратный порядок элементов в списке.
В этом примере мы используем функцию reversed() для получения списка чисел в обратном порядке.
🔗 Python tricks
При использовании функции reversed() мы получаем обратный порядок элементов в списке.
В этом примере мы используем функцию reversed() для получения списка чисел в обратном порядке.
🔗 Python tricks
🐍Цикл for/else в Python.
Цикл
🔗 Python tricks
Цикл
for/else
является особенностью Python, которая позволяет выполнить блок кода из else
, если цикл for
завершается естественным образом (без прерывания с помощью оператора break
).🔗 Python tricks
Константы модуля cmath
В модуле cmath есть множество констант, которые используются при вычислении комплексных чисел.
🔗 Python tricks
В модуле cmath есть множество констант, которые используются при вычислении комплексных чисел.
🔗 Python tricks
Функции, поддерживающие только именованные аргументы (kwargs)
**kwargs (keyword arguments) — это способ передачи произвольного количества именованных аргументов в функцию.
В функциях после позиционных и обычных именованных аргументов указывают параметр
В
Благодаря этому через
Если одновременно используются
🔗 Python tricks
**kwargs (keyword arguments) — это способ передачи произвольного количества именованных аргументов в функцию.
В функциях после позиционных и обычных именованных аргументов указывают параметр
**kwargs
.В
kwargs
передаются аргументы в виде ключ-значение. Внутри функции kwargs
становится словарем, где ключи — имена аргументов, значения — значения аргументов. Благодаря этому через
kwargs
можно передать любое количество дополнительных аргументов в функцию.Если одновременно используются
*args
и **kwargs
, то в вызове сначала указываются *args
.🔗 Python tricks
Атрибут __slots__
Этот атрибут позволяет ограничить создание новых атрибутов в экземплярах класса.
Использование
Атрибут полезен, когда заранее известны все атрибуты класса и не нужна динамическая задача новых. Например, для простых данных или immutable классов.
🔗 Python tricks
Этот атрибут позволяет ограничить создание новых атрибутов в экземплярах класса.
__slots__
определяется как список имен атрибутов в определении класса. Экземпляры класса с __slots__
могут иметь атрибуты только с именами, определенными в __slots__
. Попытка создать новый атрибут приведет к ошибке.Использование
__slots__
экономит память, так как экземпляры не создают словарь __dict__
для атрибутов.__slots__
не наследуются, для каждого подкласса нужно определять свои слоты.Атрибут полезен, когда заранее известны все атрибуты класса и не нужна динамическая задача новых. Например, для простых данных или immutable классов.
🔗 Python tricks
collections.MutableMapping
Collections.MutableMapping — это интерфейс, который представляет изменяемое отображение (словарь).
Он наследуется от интерфейса
Основное преимущество в использовании
Например, во многих функциях в стандартной библиотеке есть параметры типа
🔗 Python tricks
Collections.MutableMapping — это интерфейс, который представляет изменяемое отображение (словарь).
Он наследуется от интерфейса
Mapping
и добавляет методы для изменения отображения, такие как __setitem__
, __delitem__
и clear
. Основное преимущество в использовании
MutableMapping
— это возможность передавать экземпляры такого класса в любое API, ожидающее словарь. Например, во многих функциях в стандартной библиотеке есть параметры типа
dict
. Если создать класс, реализующий MutableMapping
, его экземпляры можно будет передавать в такие функции.🔗 Python tricks
Eli5
Библиотека eli5 используется для анализа и интерпретации результатов моделей машинного обучения. Она работает с такими библиотеками, как: Scikit-learn, XGBoost, CatBoost, Keras, lightning и LightGBM.
В этом примере мы загружаем датасет Бостон из библиотеки sklearn, разбиваем его на обучающую и тестовую выборки и строим модель линейной регрессии.
Затем мы используем функцию show_weights из библиотеки eli5 для отображения весов линейной регрессии.
eli5 может помочь понять, какие признаки важны для модели и как они влияют на предсказания. Это может быть полезно для улучшения качества моделей и для объяснения их работы другим людям.
🔗 Python tricks
Библиотека eli5 используется для анализа и интерпретации результатов моделей машинного обучения. Она работает с такими библиотеками, как: Scikit-learn, XGBoost, CatBoost, Keras, lightning и LightGBM.
В этом примере мы загружаем датасет Бостон из библиотеки sklearn, разбиваем его на обучающую и тестовую выборки и строим модель линейной регрессии.
Затем мы используем функцию show_weights из библиотеки eli5 для отображения весов линейной регрессии.
eli5 может помочь понять, какие признаки важны для модели и как они влияют на предсказания. Это может быть полезно для улучшения качества моделей и для объяснения их работы другим людям.
🔗 Python tricks
collections.Counter
Collections.Counter — это класс, предназначенный для подсчета хешей (hashable объектов).
Он позволяет удобно и эффективно подсчитывать вхождения элементов в какой-либо последовательности.
Основное отличие
Основные способы использования
— Подсчет слов или букв в тексте.
— Подсчет появления элементов в списке или итераторе.
— Нахождение наиболее часто встречающихся элементов.
— Использование при решении задач на вероятность и статистику.
🔗 Python tricks
Collections.Counter — это класс, предназначенный для подсчета хешей (hashable объектов).
Он позволяет удобно и эффективно подсчитывать вхождения элементов в какой-либо последовательности.
Основное отличие
Counter
от обычного словаря в том, что он не выбрасывает исключение, если ключ не существует, а просто создает новый ключ со значением 0. Это упрощает подсчет элементов.Counter
может принимать на вход любую итерируемую последовательность (список, кортеж и т.д.).Основные способы использования
Counter
:— Подсчет слов или букв в тексте.
— Подсчет появления элементов в списке или итераторе.
— Нахождение наиболее часто встречающихся элементов.
— Использование при решении задач на вероятность и статистику.
🔗 Python tricks
Что такое замыкание?
Замыкание (closure) — это функция, которая запоминает значения переменных из области видимости, в которой она была создана, и может получить к ним доступ, даже если она будет вызвана за пределами этой области видимости.
Ключевым моментом является то, что замыкание запоминает ссылки на переменные, а не сами значения. Это позволяет обращаться к актуальным значениям переменных даже после того, как функция, создавшая замыкание, завершила работу.
Обычно замыкания используются, если нужно:
— Создать функцию с сохранением некоторого состояния между вызовами.
— Избежать использования глобальных переменных и повысить инкапсуляцию.
— Частично применить функцию без вызова (создание другой функции).
В Python замыкания реализуются элегантно и просто с помощью вложенных функций. Это мощный механизм, позволяющий писать короткий и чистый код.
🔗 Python tricks
Ключевым моментом является то, что замыкание запоминает ссылки на переменные, а не сами значения. Это позволяет обращаться к актуальным значениям переменных даже после того, как функция, создавшая замыкание, завершила работу.
Обычно замыкания используются, если нужно:
— Создать функцию с сохранением некоторого состояния между вызовами.
— Избежать использования глобальных переменных и повысить инкапсуляцию.
— Частично применить функцию без вызова (создание другой функции).
В Python замыкания реализуются элегантно и просто с помощью вложенных функций. Это мощный механизм, позволяющий писать короткий и чистый код.
from future import
Одним из последствий популярности Python является то, что постоянно разрабатываются и выходят новые версии. Новые версии — новые возможности, но только не для вас, если вы пользуетесь устаревшей.
Впрочем, не всё так плохо. Модуль future даёт возможность импортировать функциональность будущих версий Python. Это прямо как путешествие во времени, или магия
🔗 Python tricks
Одним из последствий популярности Python является то, что постоянно разрабатываются и выходят новые версии. Новые версии — новые возможности, но только не для вас, если вы пользуетесь устаревшей.
Впрочем, не всё так плохо. Модуль future даёт возможность импортировать функциональность будущих версий Python. Это прямо как путешествие во времени, или магия
🔗 Python tricks
Класс defaultdict()
При использовании класса defaultdict() из модуля collections мы создаем словарь, в котором каждому ключу автоматически присваивается значение по умолчанию.
В этом примере мы используем класс defaultdict() для создания словаря, который содержит количество каждого вида фруктов из списка.
🔗 Python tricks
При использовании класса defaultdict() из модуля collections мы создаем словарь, в котором каждому ключу автоматически присваивается значение по умолчанию.
В этом примере мы используем класс defaultdict() для создания словаря, который содержит количество каждого вида фруктов из списка.
🔗 Python tricks
howdoi
Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал?
Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:
$ pip install howdoi
Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него
🔗 Python tricks
Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал?
Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:
$ pip install howdoi
Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него
🔗 Python tricks
Метод id()
Метод id() возвращает уникальный идентификатор объекта.
Каждый объект в Python имеет свой идентификатор, который назначается при создании объекта. Этот идентификатор гарантированно уникален в пределах жизни объекта.
🔗 Python tricks
Метод id() возвращает уникальный идентификатор объекта.
Каждый объект в Python имеет свой идентификатор, который назначается при создании объекта. Этот идентификатор гарантированно уникален в пределах жизни объекта.
id()
позволяет получить числовое представление идентификатора объекта. Это может быть полезно при отладке и тестировании программы.🔗 Python tricks
Библиотека xarray
xarray предназначена для работы с многомерными данными и массивами.
Она позволяет удобно хранить и обрабатывать данные с метаданными, такими как координаты, время и другие измерения.
Основные преимущества
В этом примере создана
🔗 Python tricks
xarray предназначена для работы с многомерными данными и массивами.
Она позволяет удобно хранить и обрабатывать данные с метаданными, такими как координаты, время и другие измерения.
Xarray
часто используется в научных вычислениях и анализе данных, особенно при работе с геопространственными данными, временными рядами, метеоданными и другой многомерной информацией. Основные преимущества
xarray
— это возможность помечать оси данных и выполнять операции по этим осям, легкость совместного использования данных и метаданных.В этом примере создана
DataArray
со случайными данными размерностей 2x3. Для осей заданы метки "city" и "year". Это позволяет легко обращаться к данным по городам и годам. Xarray
сохраняет метаданные вместе с данными.🔗 Python tricks