PyAutoGUI

PyAutoGUI позволяет Python управлять мышью и клавиатурой для автоматизации взаимодействия с другими приложениями. Пакет работает в Windows, macOS и Linux на Python 2 и 3.

Из ключевого функционала можно выделить следующее:
— Передвижение курсора и нажатие на кнопки мыши;
— Набор текста, например для заполнения форм;
— Скриншоты, поиск указанных изображений на экране (например, иконки) и нажатие на них;
— Поиск приложения на экране, изменение размера его окна, перемещение по экрану и т. д.

Основные функции показаны в примере на картинке выше, остальное — в документации проекта https://pyautogui.readthedocs.io/en/latest/

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Что такое строка?

Строка — это тип данных в Python. Строка записывается как последовательность символов, заключенная в одинарные или двойные кавычки.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Временные файлы

В стандартной библиотеке Python есть модуль tempfile, который содержит классы и методы для корректной работы со временными файлами и директориями.

Функция TemporaryFile создает временный файл в системной директории и возвращает файлоподобный объект.

Созданный временный файл будет автоматически удален по закрытию файла или при выходе из контекстного менеджера.

Также другие процессы и приложения не смогут получить доступ к этому временному файлу.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Цепочка исключений

Для формирования цепочек исключений используется ключевое слово from, после которого требуется указать ещё одно исключение. Это исключение будет подвязано к вызванному в атрибут __cause__ (поддерживает запись).

В результате, если вызванное исключение не обработано, то на вывод будут отправлены оба исключения.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Что следует учитывать при использовании метода lower()

Метод lower() делает довольно простую вещь. Он создает новую строку, в которой все прописные буквы меняются на строчные. Но есть несколько моментов, о которых следует помнить при его использовании.

Строки неизменяемы
Строки являются неизменяемым типом данных. Это означает, что их нельзя поменять после создания, только перезаписать заново. Поэтому исходная строка после использования метода lower() остается неизменной.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Выполняем код по расписанию

Часто от программиста требуется написать код, который должен выполняться в определенный промежуток времени или по расписанию. Для решения этой проблемы существует много решений, но одно из них — это библиотека aiocron.

Она позволяет просто описать в декораторе конфигурацию расписания, согласно которому метод будет запускаться. В примере выше функция attime будет выполняться каджую минуту с 6 утра до 10 вечера в рабочие дни недели. Подробнее о написании своих расписаний можно почитать тут.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Метод lower() возвращает новую строку

lower() возвращает новую строку. Этот момент логически вытекает из предыдущего. Следовательно, если вы хотите использовать результат работы метода в дальнейшем, вам нужно сохранить его в новую переменную.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Строим графики

Для построения графиков в Python существует библиотека Matplotlib. Это мощный инструмент для визуализации данных.

Сначала нам нужен массив с данными, которые мы хотим изобразить на графике. Это может быть, например, список или numpy массив.

Далее метод plt.plot(data) принимает наши данные и строит график в виде точек с координатами из массива и обьединяет их линиями.

Метод plt.show() откроет графическое окно с изображенным графиком.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Пример работы метода lower(): проверяем пользовательский ввод

Скрипт задает пользователю вопрос "What color is the sun?" («Какого цвета солнце?») и ждет от него ответа. Затем программа проверяет, совпадает ли ответ с "yellow" (желтый), и если да, то печатает "Correct!" («Правильно!»). Если пользователь введет другой ответ, программа напечатает "That is not the correct color!" («Это неправильный цвет!»).

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Валидация данных с Pydantic

Pydantic — это библиотека для парсинга и валидации данных, в котором атрибуты класса имеют статическую типизацию.

Эта типизация используется в момент создания обьекта класса для проверки значений.

Пакет хорош в ситуациях когда вам нужно распарсить какой-то json, и все это превращается в рутину: проверка структуры json, необходимых полей, значений и так далее.

Также имеется поддержка множества других типов данных, помимо стандартных, таких как почта, url адрес, номер платежных карт.

Полноценный пример есть на картинке выше. Документация находится здесь.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Почему так происходит?

Программа проверяет, совпадает ли пользовательский ответ со строкой yellow. Однако — Yellow с заглавной буквой Y — это совершенно другая строка.

Вы можете легко исправить это, используя метод lower() и внеся небольшое изменение в программу.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

‍Функция zip в Python

Функция zip принимает на вход в качестве аргументов итерируемые объекты, а возвращает итератор из кортежей, где i-й кортеж содержит i-й элемент из каждой последовательности.

Но если передать на вход итерируемые объекты неравной длины, то количество кортежей будет сформировано по самой короткой последовательности, а оставшиеся элементы в более длинных будут игнорироваться, что может привести к нежелательным результатам.

В python 3.10 в функцию был добавлен необязательный аргумент strict, который является флагом проверки входных итерируемых объектов на равенство их длин. В случае, если длины не равны, то будет выброшено исключение ValueError.

В случае же если требуется составить кортежи по всем элементам последовательности в независимости от равенства длин, в модуле itertools существует функция zip_longest. Данная функция работает точно также как zip, но заменяет отсутствующие элементы значением, переданным в fillvalue, которое по умолчанию равно None.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Модули Dataset и DataLoader

Как и Tensorflow, PyTorch имеет несколько наборов данных, включенных в пакет (например, Text, Image и Audio). В этом руководстве будет использоваться один из таких встроенных наборов данных изображений — CIFAR10.

Эти датасеты очень распространены и широко задокументированы в сообществе ML. Они отлично подходят для прототипирования и сравнительного анализа моделей, поскольку вы можете сравнить производительность своей модели с тем, чего смогли достичь другие.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Работаем с данными

pandas - это мощный инструмент для анализа данных в Python. С помощью данного фреймворка, работа с «реляционными» или «помеченными» данными простой и интуитивно понятной. Сегодня мы применим его для модификации csv файла.

Чтобы загрузить датафрейм из файла (пример), используем метод pd.read_csv().

Применим фильтр по полю sepal.length > 5. В SQL данная операция выглядела бы таким образом:
SELECT * FROM df WHERE sepal.length > 5.
В pandas же для получения необходимых строк фрейма можем использовать метод loc, передав в нее необходимый фильтр:
df = df.loc[df['sepal.length'] > 5]

Для удаления одной или нескольких колонок можно использовать метод df.drop():
df = df.drop(columns=['petal.width', 'petal.length'])

При сохранении в файл мы можем дополнительно указать pandas не добавлять генерирующийся индекс строкам, если он нам не нужен:
df.to_csv('new_iris.csv', index = False)

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Результат обратного распространения и обучения

Для шага обратного распространения нам нужно сначала запустить optimizer.zero_grad(). Это устанавливает градиент в ноль перед запуском обратного распространения, поскольку мы не хотим накапливать градиент за последующие проходы.

Метод loss.backward() использует потери для вычисления градиента, затем мы используем Optimizer.step() для обновления весов.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Валидация email-адресов

Для проверки корректности email-адреса а также действительности его существования существует неплохой модуль validate_email.

Модуль предоставляет одну основную одноименную функцию, предназначенную для валидации адреса, с помощью уже написанных регулярных выражений. Также в функции реализована проверка mx-записи у сервера и существования переданного адреса, за это отвечают необязательные параметры-флаги функции verify и check_mx.

Для обращения validate_email к DNS записям необходимо предварительно установить модуль py3dns.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Определение метода тестирования

Это нужно для того, чтобы мы могли оценивать нашу модель и выводить точность на тестовом наборе. Большие отличия от метода тестирования заключаются в том, что мы используем model.eval(), чтобы перевести модель в режим тестирования, и torch.no_grad(), который отключит вычисление градиента, так как мы не используем обратное распространение во время тестирования. Наконец, мы вычисляем средние потери для набора тестов и общую точность.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Работаем с USB

PyUSB — это библиотека, которая обеспечивает легкий доступ к USB. Имеет поддержку изохронной передачи, если её поддерживает бэкенд.

Основные методы для работы с USB, такие как find(), show_devices() и т. д, хранятся в usb.core.

Пакет usb.util содержит вспомогательные функции.

Функция find() используется для поиска устройств, подключенных к системе.

Также есть реализация внешнего и внутреннего интерфейса, для изоляции API от деталей реализации системы. Связующим звеном между двумя слоями является интерфейс IBackend.

PyUSB поставляется со встроенными бэкэндами для libusb 1.0, libusb 0.1 и OpenUSB.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Обучение модели

Укажите количество epochs, на которых вы хотите обучить модель. Каждая эпоха будет проходить цикл train, который выводит прогресс каждые 2000 выборок. Затем он проверяет модель на тестовом наборе и выводит точность и потери на тестовом наборе.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Работа с форматированием текста

textwrap — это стандартная библиотека, которая спользуется для форматирования текста в тех случаях, когда нам нужна красивая печать.

Он предлагает функциональность аналогичную текстовым редакторам и текстовым процессорам.

Немного о возможностях:

textwrap.fill() — принимает текст и возвращает отформатированный текст, первая строка сохраняет свой отступ, а пробелы в начале каждой последующей строки вставляются в абзац.

textwrap.dedent() — используется для удаления общего префикса пробела из всех строк в тексте.

textwrap.indent() — используется для добавления текст префикса ко всем строкам в параграфе

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff