➡️Список с повторами:
>>> num = [4, 8, 5, 8]

Можно использовать множества для удаления повторов.

➡️Из списка сделаем множество, а из множества - список:

>>> list(set(num))
[8, 4, 5]

Мы действительно получили список уникальных элементов, вот только порядок нарушился.

➡️Начиная с Python 3.7 для этих целей подойдут словари, у них гарантированно сохраняется порядок вставки, а так же ключи являются уникальными.

>>> list(dict.fromkeys(num))
[4, 8, 5]

Создали словарь с ключами из num и значениями None, преобразовали в список

🐍Pythoner

⬆️В примере выше первая и вторая строчки очень похожи, но различаются видами скобок. В списковом включении они квадратные, а в генераторном выражении – круглые.

➡️Если вывести переменные, то видим, что значением переменной l является список, а переменная g хранит в себе объект генератора. И здесь возникает вопрос, что же использовать.

Нужен результат, например в виде списка, прямо сейчас для дальнейшего выполнения программы — используйте генераторы коллекций.

➡️А если же значения понадобятся еще не скоро или неизвестно, понадобится ли они вообще, то предпочтительнее генераторы, чтобы не занимать лишнюю память и не нагружать систему.

🐍Pythoner

❕Подход основан на CSPRNG, что гарантирует хорошую безопасность.

➡️Что такое CSPRNG?
Это стандарт, который расшифровывается как: Криптографически стойкий генератор псевдослучайных чисел. В отличие от обычных генераторов псевдослучайных чисел (PRNG), CSPRNG спроектированы так, чтобы быть устойчивыми к криптографическим атакам и обеспечивать высокий уровень безопасности.

➡️Основные преимущества:
1. CSPRNG нацелен на создание выходных данных, которые статистически неотличимы от истинной случайности. Это означает, что сгенерированные числа должны обладать свойствами случайности, такими как равномерное распределение и непредсказуемость.

2. Даже если злоумышленник знает алгоритм генератора и предыдущие выходные данные, он все равно не сможет вычислять будущие значения, так как данные непредсказуемы.

3. CSPRNG защищен от попытки предсказания данных и влияния на сгенерированные числа.

🐍Pythoner

➡️Trafilatura - это Python бибилиотека и инструмент командной строки для парсинга и сбора текста с сайтов.

Инструмент способен к сбору основного текста, метаданных и комментариев.

🖥Github

🐍Pythoner

➡️Функция casefold() в Python возвращает копию строки, в которой все символы приведены к нижнему регистру. Однако, в отличие от функции lower(), casefold() учитывает особенности ввода-вывода в различных языках, таких как турецкий, где некоторые символы могут быть приведены к другому символу при приведении к нижнему регистру.

s = "Привет, МИР!"
print(s.casefold()) # выведет "привет, мир!"

➡️Применение функции casefold()

Функция casefold() может быть полезна во многих задачах. Она может использоваться для сравнения строк без учета регистра. Это может быть полезно при поиске определенной строки в большом текстовом файле, где регистр может варьироваться.

Однако! есть некоторые особенности ее работы, которые следует учитывать. Во-первых, при использовании этой функции может произойти потеря данных, если символы не могут быть приведены к нижнему регистру. Во-вторых, эта функция может работать медленнее, чем другие функции для приведения к нижнему регистру, такие как lower().

🐍Pythoner

➡️Многопоточность в Python

Многопоточность - это метод, который позволяет коду выполняться параллельно. Это означает, что два или более куска кода могут работать одновременно, что делает обработку данных более эффективной. В Python для создания многопоточных программ можно использовать модуль threading. При использовании этого модуля, каждый цикл будет работать в своем собственном потоке, что позволяет им работать одновременно.

➡️Как создать 2 одновременных цикла

Для создания двух одновременно работающих циклов вам потребуется создать два потока. Каждый поток будет выполнять свой собственный цикл. Вот пример того, как это может выглядеть:

import threading
import time

def loop1():
    for i in range(10):
        print('Loop 1:', i)
        time.sleep(1)

def loop2():
    for i in range(10):
        print('Loop 2:', i)
        time.sleep(1)

thread1 = threading.Thread(target=loop1)
thread2 = threading.Thread(target=loop2)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

В этом примере два цикла выполняются одновременно, каждый в своем собственном потоке.

🐍Pythoner

🖥SQLAlchemy - это библиотека Python, которая обеспечивает доступ к базам данных с помощью SQL-запросов. Она предоставляет набор инструментов для управления соединениями с базой данных, создания таблиц и выполнения запросов.

➡️ORM в SQLAlchemy

Одним из главных преимуществ SQLAlchemy является его ORM (Object-Relational Mapping) слой. ORM - это способ связать объекты Python с записями в базе данных. SQLAlchemy позволяет создавать классы Python, которые отображают таблицы в базе данных, и работать с ними как с обычными объектами. Это упрощает взаимодействие с базой данных и уменьшает количество кода, необходимого для выполнения задач.

🐍Pythoner

➡️Описание функции help

Функция help в Python используется для получения справочной информации о встроенных функциях, методах, модулях, классах и объектах Python. Эта функция является очень полезным инструментом для изучения новых методов и библиотек, а также для получения помощи в решении проблем.

Чтобы использовать функцию help, просто вызовите ее и передайте объект, для которого вы хотите получить справочную информацию. Например, если вы хотите получить справочную информацию о функции print, вы можете вызвать функцию help следующим образом:

help(print)

Это приведет к выводу документации о функции print в вашем интерпретаторе Python.

🐍Pythoner

➡️Контекст выполнения (ctx)

Контекст выполнения (ctx) - это объект, который discord.py предоставляет каждой команде. Он содержит информацию об объекте Message, который вызвал команду, а также об объекте, который создал бота. Кроме того, ctx содержит информацию о сервере, на котором была вызвана команда, и о канале, в котором было отправлено сообщение.

➡️Использование контекста выполнения

Контекст выполнения (ctx) является обязательным аргументом для каждой команды.

Пример:

@bot.command()
async def hello(ctx):
    await ctx.send("Привет, я бот!")

Как вы можете видеть, ctx используется для отправки сообщения в канал, в котором была вызвана команда.

🐍Pythoner

➡️Наличие в корне файла requirements.txt — достаточно распространенное явление, тк он необходим для управления зависимостями, используемых в проекте.

➡️Как создать requirements.txt файл?
Вручную, но можно ошибиться в названиях, версиях или пропустить библиотеку.

➡️Стандартом pip, но в файле будут отображены абсолютно все библиотеки python, уже установленные ранее и никак не относящиеся к текущему проекту.

Команда:
$ pip freeze > requirements.txt

➡️Использовать дополнительную библиотеку - pipreqs.

Установка:
$ pip install pipreqs

Для генерации файла requirements.txt нужно в команде указать путь до папки с проектом:

$ pipreqs /home/project/location

В указанной папке появится файл со списком зависимостей:

Successfully saved requirements file in /home/project/location/requirements.txt

🐍Pythoner