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
Сцепление исключений
Сцепление исключений (exception chaining) позволяет сохранять информацию об исключении, которое произошло во вложенном блоке кода, в исключении более высокого уровня. Это полезно для отслеживания причин ошибок и обеспечения более полной информации о том, что произошло.
В примере на картинке, если возникает
🔗 Python tricks
Сцепление исключений (exception chaining) позволяет сохранять информацию об исключении, которое произошло во вложенном блоке кода, в исключении более высокого уровня. Это полезно для отслеживания причин ошибок и обеспечения более полной информации о том, что произошло.
В примере на картинке, если возникает
ZeroDivisionError
, мы попадаем в блок except
, а затем выполняем вложенный код, который вызывает ValueError
. С помощью ключевого слова from
мы указываем, что исключение ValueError
является следствием (частью) исключения ZeroDivisionError
. Таким образом, информация об исключении ZeroDivisionError
сохраняется.🔗 Python tricks
Библиотека qiskit
Qiskit — это библиотека для работы с квантовыми вычислениями и квантовым программированием на Python.
Она позволяет реализовывать и тестировать квантовые алгоритмы на компьютере.
Основные возможности
— Создание и симуляция квантовых цепей.
— Работа с квантовыми алгоритмами (Гровера, Шора, квантовое Фурье-преобразование и др.).
— Оптимизация и компиляция квантовых программ.
— Интеграция с реальным квантовым оборудованием (квантовыми процессорами).
— Визуализация и анализ квантовых цепей.
🔗 Python tricks
Qiskit — это библиотека для работы с квантовыми вычислениями и квантовым программированием на Python.
Она позволяет реализовывать и тестировать квантовые алгоритмы на компьютере.
Основные возможности
Qiskit
:— Создание и симуляция квантовых цепей.
— Работа с квантовыми алгоритмами (Гровера, Шора, квантовое Фурье-преобразование и др.).
— Оптимизация и компиляция квантовых программ.
— Интеграция с реальным квантовым оборудованием (квантовыми процессорами).
— Визуализация и анализ квантовых цепей.
🔗 Python tricks
eval()
Eval() — это встроенная функция, которая позволяет выполнять строку кода как выражение и возвращать результат.
🔗 Python tricks
Eval() — это встроенная функция, которая позволяет выполнять строку кода как выражение и возвращать результат.
Eval()
принимает строку в качестве аргумента и выполняет ее как код, также можно передать переменные и выражения в строку и eval()
вычислит их.Eval()
также может использоваться для динамического выполнения и компиляции кода. Однако, эту функцию опасно использовать с вводом пользователя, т. к. это может привести к выполнению произвольного кода.🔗 Python tricks
NumPy
Предназначена для работы с числами и сложной математикой. В первую очередь она облегчает расчеты с матрицами и многомерными массивами — именно в таком виде мы передаем любые данные на вход алгоритмам и моделям в методах глубокого обучения. Поэтому NumPy входит в базовый стек библиотек для Machine Learning.
🔗 Python tricks
Предназначена для работы с числами и сложной математикой. В первую очередь она облегчает расчеты с матрицами и многомерными массивами — именно в таком виде мы передаем любые данные на вход алгоритмам и моделям в методах глубокого обучения. Поэтому NumPy входит в базовый стек библиотек для Machine Learning.
🔗 Python tricks
factory_boy
Еще один инструмент для генерирования данных. В отличие от Faker, он генерирует фикстуры — блоки кода, которые выполняются до или после тестовых функций. Фикстуры помогают привести приложение в нужное состояние, задать исходные данные или сгенерировать информацию для теста. Эта библиотека упрощает их создание и применяется в основном в unit-тестировании.
🔗 Python tricks
Еще один инструмент для генерирования данных. В отличие от Faker, он генерирует фикстуры — блоки кода, которые выполняются до или после тестовых функций. Фикстуры помогают привести приложение в нужное состояние, задать исходные данные или сгенерировать информацию для теста. Эта библиотека упрощает их создание и применяется в основном в unit-тестировании.
🔗 Python tricks
Функция sample()
Функция
🔗 Python tricks
Функция
sample()
модуля random
в Python возвращает случайную выборку элементов из последовательности. В первом параметре функции указываем последовательность, во втором параметре — количество элементов, которые мы хотим выбрать случайным образом.🔗 Python tricks
Функция tell()
Функция
Возвращаемое значение: целое число, указывающее положение указателя в байтах от начала потока.
Аргументы:
🔗 Python tricks
Функция
tell()
используется для получения текущей позиции указателя в потоке данных. Она применяется чаще всего при работе с файлами, но также может использоваться с другими типами потоков, например, сокетами или консольным вводом.Возвращаемое значение: целое число, указывающее положение указателя в байтах от начала потока.
Аргументы:
tell()
не принимает никаких аргументов.🔗 Python tricks
PyBrain
PyBrain — это библиотека машинного обучения, которая предоставляет широкий набор алгоритмов и инструментов для обучения нейросетей и других задач машинного обучения.
PyBrain имеет ряд преимуществ, которые делают его привлекательным для разработчиков машинного обучения:
— Простота использования: PyBrain имеет простой и понятный синтаксис, который делает его удобным для изучения.
— Модульность: PyBrain является модульной библиотекой, что позволяет разработчикам создавать собственные алгоритмы и инструменты.
— Производительность: PyBrain написан на Python, который является высокопроизводительным языком.
PyBrain может использоваться для решения широкого спектра задач машинного обучения, включая:
— Классификация: обучение нейронной сети для классификации входных данных в один из нескольких классов.
— Регрессия: обучение нейронной сети для прогнозирования непрерывных значений.
— Обнаружение аномалий: обучение нейронной сети для обнаружения аномальных входных данных.
🔗 Python tricks
PyBrain — это библиотека машинного обучения, которая предоставляет широкий набор алгоритмов и инструментов для обучения нейросетей и других задач машинного обучения.
PyBrain имеет ряд преимуществ, которые делают его привлекательным для разработчиков машинного обучения:
— Простота использования: PyBrain имеет простой и понятный синтаксис, который делает его удобным для изучения.
— Модульность: PyBrain является модульной библиотекой, что позволяет разработчикам создавать собственные алгоритмы и инструменты.
— Производительность: PyBrain написан на Python, который является высокопроизводительным языком.
PyBrain может использоваться для решения широкого спектра задач машинного обучения, включая:
— Классификация: обучение нейронной сети для классификации входных данных в один из нескольких классов.
— Регрессия: обучение нейронной сети для прогнозирования непрерывных значений.
— Обнаружение аномалий: обучение нейронной сети для обнаружения аномальных входных данных.
🔗 Python tricks
Использование генераторов списков
Генераторы списков используются для создания новых списков из других итерируемых объектов. Так как генератор возвращает списки, его описание представляет собой выражение, включённое в квадратные скобки, выполняемое для каждого элемента списка.
Сюда же входит и описание цикла for, выполняющего проход по каждому элементу. Генераторы списков позволяют ускорить работу со списками за счёт того, что интерпретатор Python оптимизирован в расчёте на шаблоны, повторяющиеся при обходе списка.
🔗 Python tricks
Генераторы списков используются для создания новых списков из других итерируемых объектов. Так как генератор возвращает списки, его описание представляет собой выражение, включённое в квадратные скобки, выполняемое для каждого элемента списка.
Сюда же входит и описание цикла for, выполняющего проход по каждому элементу. Генераторы списков позволяют ускорить работу со списками за счёт того, что интерпретатор Python оптимизирован в расчёте на шаблоны, повторяющиеся при обходе списка.
🔗 Python tricks