➡️Stack Overflow

Stack Overflow — это один из крупнейших ресурсов для программистов, где вы можете задать любой вопрос, связанный с программированием, и получить ответ от профессионалов. Это настоящий кладезь знаний, где вы найдёте решение для большинства проблем, с которыми может столкнуться Python-разработчик.

⛓tack Overflow

➡️Real Python

Real Python — это ресурс, созданный специально для тех, кто хочет глубже изучить Python. Здесь вы найдете качественные туториалы, статьи и видеоуроки от опытных разработчиков. Real Python охватывает широкий спектр тем: от основ до продвинутых техник программирования.

⛓Real Python

➡️GitHub

GitHub — это платформа для хостинга и совместной разработки проектов. Здесь вы можете найти тысячи репозиториев с открытым исходным кодом, изучать код других разработчиков и делиться своими проектами. GitHub — незаменимый инструмент для любого программиста.

⛓GitHub

➡️PyPI (Python Package Index)

PyPI — это центральный репозиторий всех библиотек и пакетов Python. Если вам нужен какой-либо модуль для вашего проекта, скорее всего, вы найдете его на PyPI. Удобный интерфейс и возможность быстрого поиска делают этот ресурс незаменимым для любого разработчика.

⛓PyPI

➡️Python Documentation

Python Documentation — это официальный сайт с документацией по Python. Здесь вы найдете полное описание всех встроенных функций, модулей и библиотек Python. Документация регулярно обновляется и является авторитетным источником информации для всех уровней разработчиков.

⛓Python Documentation

🐍Pythoner

➡️Основы Unstructured

Библиотека предоставляет удобные методы для работы с различными типами данных. Например, для чтения текста из файла можно использовать следующий код:

from unstructured import Text

text_data = Text.from_file('example.txt')
print(text_data.content)

⬆️Эти простые команды позволяют легко импортировать и работать с текстовыми данными.

➡️Обработка Текстовых Данных

Одной из основных возможностей библиотеки Unstructured является обработка текстов. Она позволяет выполнять такие задачи, как токенизация, лемматизация и извлечение ключевых слов. Рассмотрим пример токенизации текста:

from unstructured import Text

text_data = Text('Это пример текста для токенизации.')
tokens = text_data.tokenize()
print(tokens)

⬆️Этот код разобьёт текст на отдельные слова, что может быть полезно для дальнейшего анализа и обработки данных.

➡️Работа с Изображениями

Unstructured также поддерживает работу с изображениями. Она позволяет извлекать текст из изображений с помощью технологии OCR (Оптическое Распознавание Символов). Рассмотрим пример извлечения текста из изображения:

from unstructured import Image

image_data = Image.from_file('example.png')
text_from_image = image_data.extract_text()
print(text_from_image)

⬆️Этот код позволяет прочитать текст, содержащийся в изображении, и вывести его на экран. Это может быть полезно для задач по автоматизации и анализа данных.

🐍Pythoner

🕔Одним из основных преимуществ Pendulum является возможность легко создавать и форматировать даты. Давайте рассмотрим пример:

import pendulum

# Создание даты
date = pendulum.datetime(2023, 10, 5)

# Форматирование даты
formatted_date = date.format('YYYY-MM-DD')
print(formatted_date)  # Вывод: 2023-10-05

⬆️С помощью Pendulum вы можете легко создавать даты и форматировать их в нужный формат с помощью метода format.

➡️Работа с временными зонами

Pendulum значительно упрощает работу с временными зонами. Пример создания даты в одной временной зоне и её преобразования в другую:

# Создание даты в временной зоне 'Europe/Moscow'
moscow_time = pendulum.datetime(2023, 10, 5, tz='Europe/Moscow')
print(moscow_time)  # Вывод: 2023-10-05T00:00:00+03:00

# Преобразование в другую временную зону
ny_time = moscow_time.in_timezone('America/New_York')
print(ny_time)  # Вывод: 2023-10-04T17:00:00-04:00

⬆️С Pendulum работа с временными зонами становится интуитивно понятной и простой!

➡️Различные операции с датами

Pendulum предоставляет широкий набор методов для выполнения различных операций с датами. Пример добавления и вычитания временных интервалов:

# Создание даты
date = pendulum.datetime(2023, 10, 5)

# Добавление 5 дней
new_date = date.add(days=5)
print(new_date)  # Вывод: 2023-10-10T00:00:00+00:00

# Вычитание 2 часов
new_date = date.subtract(hours=2)
print(new_date)  # Вывод: 2023-10-04T22:00:00+00:00

⬆️С методами add и subtract вы можете легко выполнять арифметические операции с датами, что делает работу с временными интервалами очень удобной.

🐍Pythoner

✈️Основное преимущество python-benedict состоит в её способности обрабатывать вложенные словари и предоставлять удобные методы для доступа к данным. Например, вы можете легко получить значение по сложному ключу, используя метод get.

from benedict import benedict

data = benedict({
    'user': {
        'profile': {
            'name': 'John Doe'
        }
    }
})

print(data.get('user.profile.name'))  # Вывод: John Doe

➡️Работа с вложенными данными

Одной из ключевых особенностей библиотеки является её способность работать с вложенными данными. Вам не нужно писать сложные циклы или проверки, чтобы получить доступ к глубоко вложенным значениям. python-benedict делает это за вас.

data = benedict({
    'config': {
        'database': {
            'host': 'localhost',
            'port': 5432
        }
    }
})

print(data['config.database.host'])  # Вывод: localhost
print(data['config.database.port'])  # Вывод: 5432

🔎Также вы можете использовать метод update для изменения вложенных значений.

data.update('config.database.port', 3306)
print(data['config.database.port'])  # Вывод: 3306

➡️Преобразование форматов данных

python-benedict поддерживает преобразование данных между различными форматами, такими как JSON, XML и другие. Это делает библиотеку полезной для задач, связанных с обменом данными между различными системами.

json_data = """
{
  "user": {
    "profile": {
      "name": "Jane Doe"
    }
  }
}
"""

data = benedict.from_json(json_data)
print(data['user.profile.name'])  # Вывод: Jane Doe

xml_data = data.to_xml()
print(xml_data)

⬆️Это особенно удобно, когда нужно быстро преобразовать данные из одного формата в другой без необходимости использования дополнительных библиотек.

🐍Pythoner

➡️Создание множеств

Множества в Python можно создавать несколькими способами. Один из них — использование встроенной функции set(). Например, можно создать пустое множество с помощью set(), или же инициализировать его элементами. Еще один способ создания множества — использование фигурных скобок {}. Однако, если в фигурных скобках не указано ни одного элемента, это трактуется как создание пустого словаря, а не множества.

# Создание пустого множества
empty_set = set()

# Создание множества с элементами
numbers = {1, 2, 3, 4, 5}

➡️Основные операции с множествами

Множества поддерживают множество стандартных операций, таких как объединение, пересечение и разность. Эти операции могут быть выполнены с помощью операторов или встроенных методов. Например, для объединения двух множеств можно использовать оператор | или метод union(), а для пересечения — оператор & или метод intersection().

# Объединение множеств
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
union_set = set1 | set2  # {1, 2, 3, 4, 5}

# Пересечение множеств
intersection_set = set1 & set2  # {3}

➡️Примеры использования множеств

Множества находят широкое применение в различных областях программирования. Одним из примеров является удаление дубликатов из списка. С помощью множества можно быстро преобразовать список с дубликатами в список уникальных элементов. Еще один пример — проверка принадлежности элемента множеству, что выполняется значительно быстрее, чем в списках.

# Удаление дубликатов из списка
numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
unique_numbers = list(set(numbers))  # [1, 2, 3, 4, 5]

# Проверка принадлежности элемента множеству
if 3 in unique_numbers:
    print("3 присутствует в множестве")

🐍Pythoner

➡️Извлечение данных из новостных статей

Основная задача библиотеки newspaper3k заключается в автоматическом извлечении данных из новостных статей. Она позволяет получать заголовки, текст статьи, авторов, дату публикации и другие метаданные. Это особенно полезно для исследователей, журналистов и аналитиков, которым необходимо быстро собирать информацию из множества источников для дальнейшего анализа.

➡️Пример кода для извлечения данных:

from newspaper import Article

# URL статьи
url = 'https://example.com/some-news-article'

# Создание объекта статьи
article = Article(url)

# Загрузка и парсинг статьи
article.download()
article.parse()

# Извлечение данных
print("Заголовок:", article.title)
print("Автор(ы):", article.authors)
print("Дата публикации:", article.publish_date)
print("Текст статьи:", article.text)

➡️Анализ контента

Помимо извлечения данных, newspaper3k предоставляет инструменты для анализа контента. Библиотека может автоматически определять ключевые слова, резюмировать статьи и даже анализировать тональность текста. Это помогает пользователям быстро оценивать содержание новостей и принимать обоснованные решения на основе полученных данных.

➡️Пример кода для анализа контента:

# NLP (Natural Language Processing) для анализа
article.nlp()

print("Ключевые слова:", article.keywords)
print("Резюме:", article.summary)

➡️Работа с большими объемами данных

Newspaper3k также эффективно справляется с обработкой больших объемов данных. Она поддерживает многопоточность, что позволяет одновременно обрабатывать множество статей, экономя время и ресурсы. Это делает библиотеку идеальным выбором для проектов, связанных с большими данными и машинным обучением, где требуется автоматическая обработка информации из различных новостных источников.

➡️Пример кода для работы с несколькими статьями:

from newspaper import news_pool

# URL статей
urls = [
    'https://example.com/news1',
    'https://example.com/news2',
    'https://example.com/news3'
]

# Создание объектов статей
articles = [Article(url) for url in urls]

# Загрузка и парсинг статей с использованием многопоточности
news_pool.set(articles, threads_per_source=2)
news_pool.join()

for article in articles:
    article.parse()
    print("Заголовок:", article.title)

⛓Ссылка на либу

🐍Pythoner

✈️Современные приложения требуют высокой производительности и асинхронной обработки данных. Одним из инструментов, который помогает разработчикам Python достигать этих целей, является библиотека aiosqlite. Она позволяет выполнять асинхронные операции с базой данных SQLite, что значительно улучшает отклик приложения и его масштабируемость.

➡️Установка и начальная настройка

Первый шаг в использовании aiosqlite — это установка библиотеки. Это можно сделать с помощью pip:

pip install aiosqlite

💬После установки, можно приступить к настройке подключения к базе данных. Рассмотрим простой пример:

import aiosqlite
import asyncio

async def main():
    async with aiosqlite.connect('example.db') as db:
        await db.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)')
        await db.commit()

asyncio.run(main())

⬆️В этом примере мы создаем подключение к базе данных example.db и создаем таблицу users, если она еще не существует.

➡️Выполнение асинхронных запросов

Одним из ключевых преимуществ aiosqlite является возможность выполнения асинхронных запросов. Рассмотрим пример добавления и получения данных из таблицы:

async def add_user(db, user_name):
    await db.execute('INSERT INTO users (name) VALUES (?)', (user_name,))
    await db.commit()

async def get_users(db):
    async with db.execute('SELECT * FROM users') as cursor:
        async for row in cursor:
            print(row)

async def main():
    async with aiosqlite.connect('example.db') as db:
        await add_user(db, 'Alice')
        await add_user(db, 'Bob')
        await get_users(db)

asyncio.run(main())

⬆️В этом примере мы добавляем двух пользователей в таблицу users и выводим всех пользователей на экран. Обратите внимание, что все операции с базой данных выполняются асинхронно.

➡️Обработка ошибок и управление транзакциями

Любое взаимодействие с базой данных может сопровождаться ошибками, и важно уметь правильно их обрабатывать. Кроме того, aiosqlite поддерживает работу с транзакциями:

async def main():
    async with aiosqlite.connect('example.db') as db:
        try:
            async with db.execute('BEGIN'):
                await db.execute('INSERT INTO users (name) VALUES (?)', ('Charlie',))
                # Принудительно вызовем ошибку
                raise Exception("Something went wrong")
                await db.commit()
        except Exception as e:
            await db.rollback()
            print(f"Transaction failed: {e}")

asyncio.run(main())

⬆️В этом примере мы демонстрируем использование транзакций и обработку ошибок. Если в процессе выполнения транзакции возникает ошибка, изменения автоматически откатываются.

🐍Pythoner

😈 IT memer