Библиотека SymPy
SymPy — это библиотека для символьных вычислений. Она позволяет работать с математическими объектами, такими как числа, переменные, выражения, уравнения и функции на символьном уровне.
Основные области применения
— Аналитическая геометрия, алгебра и теория чисел.
— Решение уравнений и систем уравнений.
— Символьное дифференцирование и интегрирование.
— Работа с пределами, рядами, преобразованиями.
— Векторный анализ, тензоры.
— Физические вычисления и моделирование.
— Теория вероятностей и статистика.
— Обработка и визуализация математических данных.
🔗 Python tricks
SymPy — это библиотека для символьных вычислений. Она позволяет работать с математическими объектами, такими как числа, переменные, выражения, уравнения и функции на символьном уровне.
SymPy
широко используется в научных вычислениях, инженерии, образовании и других областях, где требуются символьные математические вычисления. Основные области применения
SymPy
:— Аналитическая геометрия, алгебра и теория чисел.
— Решение уравнений и систем уравнений.
— Символьное дифференцирование и интегрирование.
— Работа с пределами, рядами, преобразованиями.
— Векторный анализ, тензоры.
— Физические вычисления и моделирование.
— Теория вероятностей и статистика.
— Обработка и визуализация математических данных.
🔗 Python tricks
Geopandas
Geopandas — это библиотека для работы с геопространственными данными. Она базируется на библиотеке
Основные области применения:
— Картография и визуализация пространственных данных.
— Анализ и обработка данных, содержащих географическую привязку.
— Работа с геометрическими объектами: точки, линии, полигоны.
— Преобразование и проектирование геоданных.
— Пространственный анализ и геостатистика.
— Моделирование географических процессов.
— ГИС-приложения и веб-картография.
🔗 Python tricks
Geopandas — это библиотека для работы с геопространственными данными. Она базируется на библиотеке
Pandas
и интегрируется с другими инструментами геоинформатики, такими как Shapely
, Fiona
, PyProj
.Geopandas
позволяет эффективно работать с географическими данными в виде векторных и растровых слоев. Основные области применения:
— Картография и визуализация пространственных данных.
— Анализ и обработка данных, содержащих географическую привязку.
— Работа с геометрическими объектами: точки, линии, полигоны.
— Преобразование и проектирование геоданных.
— Пространственный анализ и геостатистика.
— Моделирование географических процессов.
— ГИС-приложения и веб-картография.
🔗 Python tricks
list.extend
Метод extend() добавляет все элементы итерируемого объекта (список, кортеж, строку и т. д.) в конец списка. Данный метод изменяет исходный список. Он не возвращает никакого значения.
🔗 Python tricks
Метод extend() добавляет все элементы итерируемого объекта (список, кортеж, строку и т. д.) в конец списка. Данный метод изменяет исходный список. Он не возвращает никакого значения.
🔗 Python tricks
Pymystem3
Библиотека от Яндекса имеет точно такой же функционал, как и Pymorphy2, и является ее альтернативой. Pymystem3 быстро и качественно распознает части речи и лексемы слова.
🔗 Python tricks
Библиотека от Яндекса имеет точно такой же функционал, как и Pymorphy2, и является ее альтернативой. Pymystem3 быстро и качественно распознает части речи и лексемы слова.
🔗 Python tricks
Loguru
Инструмент для удобного и простого логирования данных. В Python есть встроенная библиотека logging, но многие разработчики считают ее неудобной из-за сложных конфигураций логов, неудобства настроек разного уровня логирования и ротации файлов логов. Поэтому они пишут логи через loguru. Библиотека имеет широкие настройки форматирования, удобна в работе и поддерживает множество функций, например архивирование файлов с логами.
🔗 Python tricks
Инструмент для удобного и простого логирования данных. В Python есть встроенная библиотека logging, но многие разработчики считают ее неудобной из-за сложных конфигураций логов, неудобства настроек разного уровня логирования и ротации файлов логов. Поэтому они пишут логи через loguru. Библиотека имеет широкие настройки форматирования, удобна в работе и поддерживает множество функций, например архивирование файлов с логами.
🔗 Python tricks
dateparser
Инструмент находит и определяет даты в массиве данных. Он работает с разными форматами записи: и строгими, и «человекопонятными». Dateparser сможет найти дату и формата «25.06.1999», и формата «вчера» или «месяц назад». В основном библиотека используется при парсинге данных.
🔗 Python tricks
Инструмент находит и определяет даты в массиве данных. Он работает с разными форматами записи: и строгими, и «человекопонятными». Dateparser сможет найти дату и формата «25.06.1999», и формата «вчера» или «месяц назад». В основном библиотека используется при парсинге данных.
🔗 Python tricks
Pydantic
Помогает не только обрабатывать данные: она вносит в Python строгую типизацию и четкость в работе. Но обычно ее используют для валидации и парсинга: Pydantic проверяет и приводит данные из других сервисов к единому виду. Разнородные данные сложно воспринимать и программе, и человеку.
🔗 Python tricks
Помогает не только обрабатывать данные: она вносит в Python строгую типизацию и четкость в работе. Но обычно ее используют для валидации и парсинга: Pydantic проверяет и приводит данные из других сервисов к единому виду. Разнородные данные сложно воспринимать и программе, и человеку.
🔗 Python tricks
Loguru
Инструмент для удобного и простого логирования данных. В Python есть встроенная библиотека logging, но многие разработчики считают ее неудобной из-за сложных конфигураций логов, неудобства настроек разного уровня логирования и ротации файлов логов. Поэтому они пишут логи через loguru. Библиотека имеет широкие настройки форматирования, удобна в работе и поддерживает множество функций, например архивирование файлов с логами.
🔗 Python tricks
Инструмент для удобного и простого логирования данных. В Python есть встроенная библиотека logging, но многие разработчики считают ее неудобной из-за сложных конфигураций логов, неудобства настроек разного уровня логирования и ротации файлов логов. Поэтому они пишут логи через loguru. Библиотека имеет широкие настройки форматирования, удобна в работе и поддерживает множество функций, например архивирование файлов с логами.
🔗 Python tricks
responses
Выше мы говорили про requests — это ее противоположность. Responses помогает генерировать различные ответы на запросы и затем анализировать их результаты. В отличие от requests, responses используется в основном при тестировании — помогает проверять, как приложение реагирует на разные ответы внешнего сервиса.
🔗 Python tricks
Выше мы говорили про requests — это ее противоположность. Responses помогает генерировать различные ответы на запросы и затем анализировать их результаты. В отличие от requests, responses используется в основном при тестировании — помогает проверять, как приложение реагирует на разные ответы внешнего сервиса.
🔗 Python tricks
Инкапсуляция
Инкапсуляция — это принцип ограничения доступа к части реализации объекта от внешнего кода.
Это позволяет предотвратить непреднамеренное изменение внутреннего состояния объекта.
В Python инкапсуляция реализуется с помощью:
— Префикса
— Двойного префикса
Свойств (
🔗 Python tricks
Инкапсуляция — это принцип ограничения доступа к части реализации объекта от внешнего кода.
Это позволяет предотвратить непреднамеренное изменение внутреннего состояния объекта.
В Python инкапсуляция реализуется с помощью:
— Префикса
_
в именах атрибутов и методов класса. Это сигнализирует, что они предназначены только для внутреннего использования в классе.— Двойного префикса
__
в именах атрибутов методов (например, __private_method
). Такая запись делает их недоступными извне класса.Свойств (
property
) для контролируемого доступа к атрибутам класса.🔗 Python tricks
Моржовый оператор (Walrus Operator)
Моржовый оператор (Walrus operator) — это оператор :=, введенный в версии 3.8. Он позволяет одновременно присвоить значение переменной и вернуть его.
Синтаксис выглядит так:
Переменная доступна в остальной части выражения после оператора.
Это удобно при работе с выражениями со сложными вложенными операциями. Позволяет избежать повторного вычисления.
🔗 Python tricks
Моржовый оператор (Walrus operator) — это оператор :=, введенный в версии 3.8. Он позволяет одновременно присвоить значение переменной и вернуть его.
Синтаксис выглядит так:
имя_переменной := выражение
. Справа вычисляется выражение и присваивается переменной слеваПеременная доступна в остальной части выражения после оператора.
Это удобно при работе с выражениями со сложными вложенными операциями. Позволяет избежать повторного вычисления.
🔗 Python tricks
Библиотека scikit-image
scikit-image — это библиотека для обработки изображений.
Библиотека содержит множество полезных инструментов для работы с изображениями, включая:
— Фильтрация и преобразования изображений (размытие, поворот, масштабирование и т. д.).
— Сегментация изображений и анализ регионов.
— Обнаружение особых точек и линий (краев, углов, границ).
— Морфологические операции.
— Анализ текстур и цветов.
— Восстановление изображений и удаление шумов.
🔗 Python tricks
scikit-image — это библиотека для обработки изображений.
scikit-image
также удобна для применения в задачах компьютерного зрения.Библиотека содержит множество полезных инструментов для работы с изображениями, включая:
— Фильтрация и преобразования изображений (размытие, поворот, масштабирование и т. д.).
— Сегментация изображений и анализ регионов.
— Обнаружение особых точек и линий (краев, углов, границ).
— Морфологические операции.
— Анализ текстур и цветов.
— Восстановление изображений и удаление шумов.
🔗 Python tricks
filter
Функция filter() выбирает элементы из итерируемого объекта (списка, кортежа и т. д.) на основе выходных данных функции. Функция применяется к каждому элементу итерируемого объекта.
🔗 Python tricks
Функция filter() выбирает элементы из итерируемого объекта (списка, кортежа и т. д.) на основе выходных данных функции. Функция применяется к каждому элементу итерируемого объекта.
🔗 Python tricks
py-spy
Следит за тем, что и как выполняет программа, сколько времени и ресурсов она тратит на разные задачи, мониторит ее работу. Py-spy сначала обращается к системе компьютера, а затем сохраняет и выводит полученную информацию, которую можно использовать в работе. Вам не нужно перезагружать или модифицировать работающую программу: инструмент помогает получать информацию, не затрагивая исходный код. Библиотека удобна при поиске багов, особенно если нельзя переписать код.
🔗 Python tricks
Следит за тем, что и как выполняет программа, сколько времени и ресурсов она тратит на разные задачи, мониторит ее работу. Py-spy сначала обращается к системе компьютера, а затем сохраняет и выводит полученную информацию, которую можно использовать в работе. Вам не нужно перезагружать или модифицировать работающую программу: инструмент помогает получать информацию, не затрагивая исходный код. Библиотека удобна при поиске багов, особенно если нельзя переписать код.
🔗 Python tricks
Pympler
Мониторит и анализирует память, которая используется при исполнении кода программ на Python. Инструмент находит ее избыточное потребление, утечки и другие баги. С помощью Pympler можно узнать все о размере и длительности процессов приложения на Python за время работы.
🔗 Python tricks
Мониторит и анализирует память, которая используется при исполнении кода программ на Python. Инструмент находит ее избыточное потребление, утечки и другие баги. С помощью Pympler можно узнать все о размере и длительности процессов приложения на Python за время работы.
🔗 Python tricks
Реализуйте алгоритм сортировки слиянием (Merge Sort) на Python. Напишите код и объясните, как работает этот алгоритм. Расскажите о его сложности и возможных оптимизациях.
Объяснение:
Алгоритм сортировки слиянием (Merge Sort) использует стратегию «разделяй и властвуй». Он состоит из двух основных шагов:
Разделение (Divide): Массив разделяется на две равные (при четном числе элементов) или почти равные (при нечетном) части. Этот процесс рекурсивно выполняется для каждой из подпоследовательностей.
Слияние (Merge): Отсортированные подпоследовательности сливаются обратно в один отсортированный массив.
Оптимизации:
— При реализации можно использовать вставочную сортировку для маленьких подмассивов, так как у нее меньшая константа в асимптотике.
— Если массив уже отсортирован, можно добавить проверку и пропустить шаг сортировки.
— Вместо копирования подмассивов при каждом рекурсивном вызове можно использовать вспомогательный массив для слияния, что уменьшит использование памяти.
🔗 Python tricks
Объяснение:
Алгоритм сортировки слиянием (Merge Sort) использует стратегию «разделяй и властвуй». Он состоит из двух основных шагов:
Разделение (Divide): Массив разделяется на две равные (при четном числе элементов) или почти равные (при нечетном) части. Этот процесс рекурсивно выполняется для каждой из подпоследовательностей.
Слияние (Merge): Отсортированные подпоследовательности сливаются обратно в один отсортированный массив.
Оптимизации:
— При реализации можно использовать вставочную сортировку для маленьких подмассивов, так как у нее меньшая константа в асимптотике.
— Если массив уже отсортирован, можно добавить проверку и пропустить шаг сортировки.
— Вместо копирования подмассивов при каждом рекурсивном вызове можно использовать вспомогательный массив для слияния, что уменьшит использование памяти.
🔗 Python tricks
Метод swapcase()
Метод
Результатом будет строка 'hELLO, wORLD!'.
🔗 Python tricks
Метод
swapcase()
в Python является встроенным методом строк (str), который создает новую строку, меняя регистр каждой буквы в исходной строке. Если буква была в верхнем регистре, она будет преобразована в нижний регистр, и наоборот.Результатом будет строка 'hELLO, wORLD!'.
🔗 Python tricks
Функция compress
Функция
Код с картинки создает новый список, включающий только элементы
🔗 Python tricks
Функция
compress
из itertools
используется для фильтрации элементов входной последовательности на основе соответствующих элементов булевой последовательности.Код с картинки создает новый список, включающий только элементы
data
, для которых соответствующее значение в selectors
является True
. В данном случае результат будет [1, 3, 5]
.🔗 Python tricks
Метод math.perm()
Метод math.perm() в Python возвращает количество способов выбрать k элементов из n элементов с порядком и без повторения.
Синтаксис:
В первом примере метод возвращает количество способов выбрать 3 элемента из 5 элементов. В результате получается 60 способов.
Во втором примере метод возвращает количество способов выбрать 5 элементов из 10 элементов. В результате получается 252 способа.
🔗 Python tricks
Метод math.perm() в Python возвращает количество способов выбрать k элементов из n элементов с порядком и без повторения.
Синтаксис:
math.perm(n, k)Где:
n
: Количество элементов из которых выбираются k
элементов.k
: Количество элементов, которые выбираются.В первом примере метод возвращает количество способов выбрать 3 элемента из 5 элементов. В результате получается 60 способов.
Во втором примере метод возвращает количество способов выбрать 5 элементов из 10 элементов. В результате получается 252 способа.
🔗 Python tricks