Python Community

#python_quiz

⚡️ Работаем с таблицами Excel

openpyxl — модуль, позволяющий эффективно работать с файлами Excel.

Установка: pip3 install openpyxl

Начинается вся работа с класса Workbook, который является файлом, содержащий листы. Посмотреть их можно с помощью wb.sheetnames.

После этого выбираем необходимый лист — wb["name"] находит по имени, а wb.active использует последний активный лист.

Помимо простых операций, по типу считывания и установки значений, библиотека также поддерживает таблицы, удаление строк и множество других возможностей самого Excel, подробнее о которых вы можете узнать на сайте документации.

#миниурок #excel

⚡️ Задачка с собеседования | #Medium

Условие:

Ваша задача — написать функцию, которая переводит число в время в читабельном виде. Вы можете быть уверены, что число будет не меньше 0 и не больше 8639999.

Число необходимо перевести в день, часы, минуты и секунды. Ну и дополнительной задачей является — забота о выводе. Слово "день" подбирается на основе кол-ва дней, а часы, минуты и секунды должны заполняться нулями при одноцифровых значениях.

Пример:

to_readable(0) -> 0 дней, 00:00:00
to_readable(224930) -> 2 дня, 14:28:50
to_readable(466289) -> 5 дней, 09:31:29
to_readable(8639999) -> 99 дней, 23:59:59

📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇

#Задачка_с_собеседования

⚡️ Создаём асинхронные запросы

В этом нам поможет фреймворк aiohttp.

Установка: pip install aiohttp

Для более быстрой работы DNS запросов стоит установить aiodns: pip install aiodns.

Модуль позволяет создавать клиенты, HTTP-серверы и даже поддерживает серверные и клиентские веб-сокеты. Веб сервера имеют Middlewares, сигналы и подключаемую маршрутизацию.

Также на сайте есть небольшая информация для пользователей requests.

Пример на картинке выше взят с официального сайта, а больше информации можно найти тут.

#python_quiz

⚡️ Извлекаем данные с веб сайтов

Scrapy — это фреймворк с открытым исходным кодом, позволяющий быстрым и простым способом собирать данные с необходимых сайтов.

Установка: pip install scrapy

Первым делом необходимо создать наследника от scrapy.Spider. В нём вы задаёте ссылки и реализуете метод parse, который обрабатывает результаты запроса.

Запускать скрипт необходимо с помощью scrapy runspider srappy_file.py, в результате чего вы получите огромный вывод работы фреймворка.

Что бы избавится от логов, можете перенаправить их в файл --logfile=log_file_name.txt или --nolog для полного их отключения (не рекомендуется). А чтобы отделить логи от данных парсинга, добавьте в опции -o output_file.json.

#миниурок #scrapy

⚡️ Задачка с собеседования | #Easy

Условие:

Ваша задача — написать функцию, которая сортирует словарь по убываю на основе значения.

Пример:

sort_dict({"1": 1, "2": 2, "3": 3}) -> {"3": 3, "2": 2, "1": 1}
sort_dict({"obj": 8, 1: 11, "6": 4}) -> {1: 11, "obj": 8, "6": 4}

📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇

#Задачка_с_собеседования

⚡️ Быстро поднимаем http сервер

Время от времени появляется необходимость в быстрой передаче файлов с одного ПК на другой в локальной сети.

В таком случае можно поднять сервер на машине с Python. Для этого, нужно зайти в папку с файлами и набрать в консоле python3 -m http.server.

Если таким способом загрузить файл с другого ПК не получается, проверьте, правильный вы ввели ip-адрес (вместо 0.0.0.0 должен быть ваш ip в сети) и порт.

Всё правильно? Тогда, возможно, ваш брандмауэр, блокирует запросы — исправить это совсем не трудно.

Этот модуль вы можете так же использовать и в скриптах. Подробнее — в документации.

#python_quiz

⚡️ Оптимизируем математические операции

Theano — модуль, позволяющий выполнять математические операции. В основном он помогает работать с матрицей гораздо быстрее, чем Python по умолчанию.

Установка: pip install theano

Его основные преимущества: интеграция с numpy, использование GPU, скорость выполнения, стабильность и даже динамическая генерация кода на C.

На примере выше я создал простую функцию сигмоиды. На вход она принимает матрицу, на выход — то же самое.

Если вам нужно, чтобы на вход была одна единственная переменная, тогда поменяйте dmatrix на dscalar.

#миниурок #theano

⚡️ Задачка с собеседования | #Easy

Условие:

Ваша задача — написать функцию, которая просчитывает счёт игроков и определяет, кто победил. На вход идёт войско двух команд (два аргумента) в виде списка.

Каждое войско даёт разную силу. Воин — 1, лучник — 2, Гигант — 5, волшебник — 10. Тип героя зависит от индекса. Функция возвращает текст с победившей командой или ничью, если счёт равен.

Пример:

who_won([1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]) -> Ничья
who_won([1, 1, 1, 0], [0, 0, 1, 1]) -> Команда2 победила
who_won([6, 4, 3, 1], [12, 0, 0, 1]) -> Команда1 победила

📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇

#Задачка_с_собеседования

⚡️ Создаём диаграммы прямо внутри python

Диаграммы помогают легче описать команде архитектуру приложения, а в этом поможет модуль diagrams.

Установка: pip install diagrams

Первым делом необходимо импортировать класс Diagram. Поскольку он работает с файлом (создаёт изображение с диаграммой), то необходимо закрывать класс после работы. Удобнее всего это делать с помощью with.

Потом мы импортируем типы из diagrams.aws (весь список можно посмотреть тут). После — создаём между ними связи с помощью побитового смещения (<<, >>) и символа "-". Подробнее в той же ссылке.

Если вам интересно, вот ещё парочка примеров с официального сайта.

#python_quiz

⚡️ Выводим красивые ошибки

pretty_errors — модуль, редактирующий вывод исключений.

В нём нет необходимости, но таким образом ошибки легче читаются, воспринимаются и уменьшается риск случайного уничтожения, например, вашей клавиатуры.

Установка: pip install pretty_errors

После установки необходимо написать python -m pretty_errors. Программа задаст парочку вопросов, необходимых для работы модуля. Если вы не знаете, что отвечать, просто нажимайте enter.

При запуске любого python файла и появлении ошибки запустится pretty_errors, и вы получите отредактированный вывод, как на примере выше.

#миниурок #pretty_errors