Senior Python Developer
43.1K subscribers
2.11K photos
4 videos
1 file
527 links
№ 4931117861
Публикуем интересные/полезные фичи/библиотеки языка.

По вопросам сотрудничества: @adv_and_pr

Канал на бирже:
https://telega.in/c/seniorpy
Download Telegram
Sketch

Sketch — это библиотека для статистического анализа и обработки данных. Она позволяет быстро проводить первичный анализ данных и строить прототипы моделей машинного обучения.

Основные возможности:
— Быстрый и эффективный подсчёт статистик по данным, таких как сумма, среднее, медиана, дисперсия.
— Аппроксимация распределений и плотностей вероятности.
— Вычисление квантилей, сглаживания, гистограмм.
— Тестирование статистических гипотез, оценка p-value.
— Генерация случайных чисел из разных распределений.

Sketch позволяет ускорить статистический анализ данных с помощью простого и интуитивного API и используется для:
— Первичного анализа и визуализации данных.
— Статистических тестов в научных исследованиях.
— Построения прототипов моделей машинного обучения.
— Анализа пользовательских действий и событий.
— Симуляции процессов на основе статистических моделей.

P. S. Пробуем новую систему борьбы со спамерами. Чтобы вы могли писать комментарии, админ должен принять вас в чат канала: https://t.me/+oYlNylfNiR01M2I6
rembg

Rembg — это библиотека для удаления фона из изображений.

Основные возможности:
— Автоматическое удаление фона с использованием нейросетей.
— Возможность точной настройки для сложных изображений .
— Поддержка изображений разных форматов — JPG, PNG, GIF и др.

Rembg использует модели глубокого обучения, предварительно обученные на больших наборах данных. Это позволяет достичь хороших результатов по удалению фона.
Также библиотека позволяет быстро интегрировать удаление фона в любые проекты на Python, где требуется обработка изображений. Простой API и хорошее качество делают эту библиотеку полезным инструментом для разных задач.
Комплексные числа

Комплексные числа представлены типом данных complex.

Комплексные числа можно создавать разными способами:
— Используя конструктор complex(a, b), где a — действительная часть, b — мнимая.
— Из вещественного числа, добавив к нему мнимую часть. Например, a + bj.
— Из строкового представления с помощью
complex(string).

С комплексными числами можно выполнять стандартные математические операции.
Для доступа к частям комплексного числа используются атрибуты real и imag.

Встроенные функции abs(), conjugate(), polar() позволяют получить модуль, сопряженное число и представление в тригонометрической форме.

#это_база
Распаковка массива

Распаковка массива (iterable unpacking) — это удобный синтаксис для присваивания элементов iterable объектов (списков, кортежей и т. д.) отдельным переменным.

Основные моменты, которые нужно знать:
— Распаковка производится с помощью звездочки *.
— Количество переменных должно соответствовать количеству элементов в iterable объекте, иначе возникнет ошибка.
— Можно использовать распаковку для пропуска элементов.
— Для сбора оставшихся элементов в список используется конструкция *others.
— Распаковка работает с вложенными списками.
— Формат распаковки можно использовать и при передаче аргументов в функции.

#это_база
#вопросы_с_собеседований
Что будет если ошибку не обработает блок except?

Если ошибка не будет обработана в блоке except, то программа прервется и выдаст сообщение об ошибке. Это называется необработанным исключением.

При возникновении исключения Python генерирует traceback — последовательность вызовов функций, которая привела к ошибке.
Если исключение не перехватывается блоком except, то traceback выводится пользователю и программа завершается аварийно.
#вопросы_с_собеседований
К чему может быть применен декоратор?

Декораторы можно применять к:

— Обычным функциям, определенным с помощью def.
— Методам классов.
— Статическим методам и методам класса внутри классов.
— Lambda функциям.
— Методам встроенных типов в Python (например, к методам списков, словарей).
sets.isuperset()

Функция sets.isuperset() позволяет проверить, является ли один set подмножеством другого.
Она принимает в качестве аргумента другой set и возвращает boolean значение — True если первый set содержит все элементы второго, и False в противном случае.

Это полезно при работе с множествами для проверки включения, или при проверке покрытия тестами.
Также это используется для проверки включения при работе с данными, чтобы убедиться, что один набор данных полностью покрывает другой по каким-либо критериям.
collections.Mapping

collections.Mappingэто абстрактный базовый класс, который представляет отображение ключ-значение.
Он наследуется встроенными типами словарей, такими как dict, а также другими типами, которые реализуют схожее поведение, например OrderedDict.

Класс Mapping определяет интерфейс, общий для всех отображений ключ-значение, включая такие методы как keys(), values(), items() и другие.
Это позволяет писать универсальный код, который будет работать с любым типом, реализующим этот интерфейс.

Например, Mapping часто используется вместе с isinstance или issubclass для проверки, является ли объект словарем. Также он полезен при написании функций, которым нужно принимать на вход отображения, но без привязки к конкретному типу как dict. Mapping гарантирует наличие основных методов словаря у переданного объекта.
Находим подстроку

Ключевое слово in используется для проверки, содержится ли элемент в последовательности (список, кортеж, строка) или словаре.
Возвращает логическое значение True если элемент находится в последовательности/словаре, False если нет.

Что нужно знать про поиск подстроки в строке:
— Поиск чувствителен к регистру символов, т. е. различает заглавные и строчные буквы.
— Подстрока может состоять из одного символа.
— Поиск осуществляется слева направо по всей строке.
— Как только вхождение подстроки найдено — поиск прекращается.
— Можно искать все вхождения подстроки, обернув проверку в цикл.

#это_база
Метод get у словарей

Метод используется для получения значения по ключу. Синтаксис: dict.get(key)
Если ключ есть в словаре, возвращается соответствующее значение, если ключа нет, вместо ошибки возвращается значение None.

Можно задать customized значение, если ключ отсутствует: dict.get(key, customized_value)

Метод полезен, когда нет уверенности, что ключ присутствует в словаре, так как позволяет избежать ошибки при обращении к несуществующим ключам.

#это_база
#вопросы_с_собеседований
Какие операции можно производить над отображениями?

Примером отображения в Python являются словари (dicts), с ними можно выполнять следующие основные операции:

— Получение значения по ключу: my_dict[key].
— Добавление или изменение пары ключ-значение: my_dict[key] = value.
— Удаление пары ключ-значение: del my_dict[key].
— Проверка наличия ключа: key in my_dict.
— Получение списка ключей: my_dict.keys().
— Получение списка значений: my_dict.values().
— Получение пар ключ-значение: my_dict.items().
— Очистка словаря: my_dict.clear().
— Копирование: new_dict = my_dict.copy().
— Объединение словарей: z = {**x, **y}.
#вопросы_с_собеседований
Что такое коллизия?

Коллизия — это ситуация, когда при добавлении элементов в хеш-таблицу или словарь, разные ключи отображаются в одну и ту же ячейку памяти.

Это происходит потому, что количество возможных ключей обычно больше, чем размер выделенной хеш-таблицы, и хеш-функция отображает ключи в ограниченное количество ячеек.
При коллизии несколько разных ключей могут иметь одинаковый хеш, что приводит к их конфликту при размещении в хеш-таблице.

Чтобы решить проблему коллизий, в Python используются разные стратегии, например:
— Цепочки: списки элементов внутри ячейки таблицы.
— Открытая адресация: подбор следующей свободной ячейки.
— Перехеширование: генерация нового хеша при коллизии.

Уменьшение коллизий позволяет повысить производительность операций с хеш-таблицами и словарями.
Библиотека Typer

Typerэто библиотека для создания командных интерфейсов приложений на Python.
Она позволяет легко создавать CLI приложения с поддержкой аргументов, опций, субкоманд и автоматической генерацией help.

Основные возможности Typer:
— Декоратор @typer.command() для определения команд и подкоманд.
— Автоматический парсинг аргументов и опций.
— Валидация и tipped annotations для аргументов и опций.
— Автоматическая генерация help с описаниями.
— Встроенная поддержка Click для обратной совместимости.

Typer часто используется для создания утилит командной строки, CLI интерфейсов для python приложений, API клиентов, DevOps инструментов и других задач, где нужен простой и удобный интерфейс командной строки.
Click

Clickпопулярная библиотека для создания интерфейса командной строки (CLI) в приложениях Python.
Основные преимущества Click — простота использования, элегантный и понятный код, мощные возможности по созданию комплексных CLI. Работает на Python 3.6 и выше.

Возможности:
— Определение команд и групп команд с помощью декоратора @click.command().
— Декларативное описание аргументов и опций.
— Автоматический парсинг аргументов командной строки.
— Генерация help сообщения.
— Поддержка bash/zsh автодополнения.
— Вложенные команды и группы подкоманд.
— Цветной вывод в терминал.

Click широко используется для создания консольных утилит, CLI интерфейсов для web фреймворков, DevOps инструментов, скриптов автоматизации и других задач, где требуется командная строка.
Функция sorted

sorted() используется для сортировки элементов в списке, кортеже или другой последовательности.
Она возвращает новый отсортированный список или итератор, не изменяя исходную последовательность.

По умолчанию сортировка выполняется в возрастающем порядке. Для сортировки в убывающем порядке нужно указать аргумент reverse=True.
Для сортировки по определенному ключу можно использовать ключевой аргумент key. Он принимает функцию, которая извлекает ключ для сортировки из каждого элемента.

Для сортировки объектов можно использовать атрибуты объекта в качестве ключа сортировки.
Сортировка происходит на месте для списков, и создаётся новый отсортированный список для кортежей и других неизменяемых последовательностей.

#это_база
Функция zip()

Функция zip() принимает в качестве аргументов последовательности (списки, кортежи и т.д.) и возвращает итератор с кортежами из элементов этих последовательностей.

Итератор возвращает кортежи, содержащие i-й элемент из каждой из последовательностей. Количество элементов в итоговом итераторе равно длине самой короткой последовательности.

zip можно использовать для "сшивания" вместе данных из нескольких списков. Например, имена и фамилии из двух списков можно комбинировать в один список имя-фамилия.
Результатом zip является итератор, который можно превратить в список или кортеж. Также на результат можно применять различные операции, такие как цикл for.

zip используется вместе с распаковкой кортежей, чтобы присвоить элементы нескольких итераторов переменным в цикле.

#это_база
#вопросы_с_собеседований
Что такое модульное программирование?

Модульное программирование — это подход к структурированию программного кода, при котором функциональность разбивается на отдельные модули.

Основные преимущества модульного программирования:
— Повышение читаемости и понятности кода, так как каждый модуль отвечает за определенную функциональность.
— Возможность многократного использования модулей в разных частях программы.
— Упрощение тестирования и отладки, поскольку каждый модуль можно тестировать отдельно.
— Возможность распараллеливания разработки за счет разделения труда в команде.
— Упрощение поддержки и модернизации кода за счет его модульности.
#вопросы_с_собеседований
Что будет, если декоратор не возвращает ничего?

Если декоратор не возвращает ничего, то происходит следующее:
— Декоратор заменяет оригинальную декорируемую функцию на значение None.
— При попытке вызвать декорированную функцию произойдет ошибка AttributeError, поскольку None не является вызываемым объектом.
— Выполнение декорируемого кода на самом деле не происходит.
— Декоратор фактически "срывает" работу декорируемой функции, делая ее невызываемой.

Чтобы этого избежать, декоратор обязательно должен возвращать некоторое вызываемое значение — либо оригинальную функцию, либо другую функцию-обёртку.
Таким образом, не возвращая ничего декоратор нарушает ожидаемое поведение и "ломает" декорируемый код.
Pyspark

Pyspark — это библиотека для работы с Apache Spark на языке Python. Она позволяет выполнять распределенные вычисления на кластерах и обрабатывать большие объемы данных.

Основные возможности Pyspark:
Pyspark автоматически распределяет данные и вычисления между узлами кластера для максимальной производительности.
— В Pyspark есть специальные типы данных (RDD, DataFrame, Dataset), которые позволяют удобно работать с табличными и структурированными данными.
— Поддержка чтения и записи в разные хранилища данных и форматы файлов.
— Встроенные алгоритмы машинного обучения для классификации, кластеризации, регрессии.
— Интуитивно понятный API, позволяющий применять Pyspark вместе с другими популярными библиотеками Python для анализа данных.

Таким образом, Pyspark используется для быстрой параллельной обработки больших объемов данных с помощью кластеров, что делает его очень полезным инструментом для big data и машинного обучения.
Plumbum

Plumbumэто библиотека, предназначенная для упрощения работы с командной строкой и вызова внешних программ.
Она упрощает автоматизацию задач, которые требуют вызова командной строки из\ кода. Это может быть запуск скриптов, утилит, вызов программ для обработки данных и т. д.

Основные возможности библиотеки:
— Удобный синтаксис для запуска команд и программ из Python кода. Позволяет вызывать команды командной строки так же просто, как обычные функции.
— Автоматическое формирование командной строки. Можно передавать аргументы и параметры в виде обычных переменных, Plumbum сам сформирует командную строку.
— Перенаправление ввода/вывода. Поддержка стандартных операторов Unix для работы с потоками данных.
— Проверка кодов возврата и обработка ошибок.
— Локальное или удаленное выполнение. Возможность запускать команды как локально, так и по SSH на удаленных хостах.
Логические all и any

Встроенные функции all() и any(), которые применяются к последовательностям (спискам, кортежам и т. д.) и возвращают bool значение.

all(iterable) — возвращает True, если все элементы iterable истинны (или iterable пуст).
any(iterable) — возвращает True, если хотя бы один элемент iterable истинен.

Эти функции могут использоваться для проверки каких-либо условий на всём наборе данных.
Например, проверить, что все числа больше нуля, или что хотя бы одно число больше 10.

Важные моменты:
— Для пустых iterable all() вернёт True, а any()False.
— Элемент считается ложным, если его bool() равен False.
— Функции останавливаются при первом ложном (для all) или истинном (для any) элементе.

#это_база