Разъяснивший Python

NLTK для обработки естественного языка

NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для обработки естественного языка.

Особенности NLTK:
• Поддерживает более 50 языковых наборов данных и обученных языковых моделей.
• Предлагает классификацию текста, выделение корней, токенизацию, тегирование, синтаксический анализ.
• Функции для анализа настроений или мнения, выраженного во фрагменте текста.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python

Самая лучшая работа сегодня — у владельца телеграм-канала.

В этом году они в среднем получают 300 000 рублей в месяц, работая сидя дома, в путешествии или загородном домике. А самые смышленые доходят и до миллионов.

Хотите также? Чтобы зарабатывать с телеграм-канала не нужно быть гением маркетинга, просто начните читать Машу Полуянову.

Она уже три года работает в телеграме и без пафоса объясняет, как за первую неделю набрать 1000 читателей, откуда брать контент на месяц вперёд и как заработать первые 100 000 рублей с нуля даже новичку.

Подписывайтесь, такие блоги редко встретишь: @mashapoluyanova

Создание GIF-анимации из изображений с помощью Python

Если у вас есть набор изображений, из которых вы хотите создать анимацию, Python предоставляет простой способ сделать это с использованием только встроенных модулей и PIL (библиотека Pillow).

С этим лайфхаком вы сможете легко и быстро создавать анимации, используя только Python и набор изображений.

Разъяснивший Python

Утиная типизация

В языках без явного указания типа (Python, JS) есть такое понятие как утиная типизация. Описывается так: «Если оно выглядит как утка и крякает как утка, то, наверное, это утка».

Утиный стиль программирования смотрит не на тип объекта, а на его атрибуты. Например, наличие iter() означает, что объект итерируемый.

Разъяснивший Python

inspect.getclosurevars()

Метод inspect.getclosurevars() из модуля inspect позволяет извлечь значения замыканий из функции. Это полезно для анализа внутреннего состояния функций с замыканиями.

Разъяснивший Python

Визуализация сортировки с помощью matplotlib

Вы можете использовать библиотеку matplotlib для визуализации процесса сортировки в реальном времени. Это поможет лучше понять, как работают различные алгоритмы сортировки.

Этот лайфхак позволяет буквально "увидеть" работу алгоритма и может быть полезен для учебных целей или просто для интереса.

Разъяснивший Python

Библиотека igraph

igraph предназначена для работы с графами и сетями. Она позволяет строить, анализировать и визуализировать графы.

Igraph часто используется при анализе социальных сетей, изучении структуры больших сетей (например, ссылок в интернете), в биоинформатике для анализа взаимодействий белков и других задач, связанных с теорией графов.

Основные возможности igraph — генерация случайных и классических графов, вычисление различных метрик (степени вершин, диаметра графа и т. д.), поиск сообществ и кластеров.

Разъяснивший Python

PaddleOCR для оптического распознавания символов

PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймворка PaddlePaddle.

Поддержка обучения и развертывания на серверных, мобильных, встроенных устройствах и IoT

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python

Chainer для построения и обучения нейронных сетей

Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Библиотека Chainer была разработана японской компанией Preferred Networks.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python

PyCaret для машинного обучения

Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения.

Несмотря на наличие небольшой кривой обучения, PyCaret относительно прост в использовании.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python

Seaborn для визуализации данных

Аналогично Matplotlib, Seaborn – это библиотека, которая была создана для построения графиков и визуализации данных. По сути, эта библиотека была основана на самой Matplotlib, хотя она также включает в себя некоторые структуры данных Pandas.

Seaborn имеет высокоуровневый интерфейс с огромным количеством функций, которые позволяют пользователям создавать не просто точные, но и информативные статистические графики.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python

sys.getrefcount()

Метод sys.getrefcount() позволяет получить количество ссылок на объект. Это полезно для анализа работы сборщика мусора и управления памятью в Python.

Разъяснивший Python

TensorFlow Learn для глубокого обучения

TensorFlow – это библиотека с открытым исходным кодом, которая первоначально была разработана исследователями из Google.

Ее специализация - дифференцируемое программирование, но основная цель ее создания – это машинное и глубокое обучение, а также другие рабочие нагрузки в прогнозной и статистической аналитике.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python

SciKit-Learn для разработки алгоритмов машинного обучения

SciKit-Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. SciKit-Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.

Для многих SciKit-Learn – это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python

Asyncio для работы с асинхронным кодом

Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса async/await.

Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python

Антипаттерн недели: Неоптимальная фильтрация данных через циклы

Использование обычных циклов для фильтрации данных в списках или других коллекциях может быть неэффективным и затрудняет читаемость кода. Это особенно актуально, когда в Python уже есть встроенные средства для таких задач.

Используйте встроенные функции, такие как filter() или list comprehension, чтобы сделать код более читаемым и производительным.

Разъяснивший Python

logging для расширенных операций с файлами

Модуль позволяет регистрировать сообщения с различными приоритетами и временными метками в пользовательском формате.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python

Антипаттерн недели: Использование вложенных циклов для обработки больших данных

Вложенные циклы при обработке больших объёмов данных значительно снижают производительность, особенно если внутри вложенного цикла выполняются сложные операции. Это приводит к избыточному времени выполнения программы.

Используйте встроенные функции и методы, такие как zip, enumerate или библиотеку numpy, чтобы сократить количество циклов.

Разъяснивший Python

pickle для быстрого и эффективного хранения

Точно так же, как размеры наборов данных становятся всё больше и больше, растут и наши потребности в их более быстром и эффективном хранении. Одной из альтернатив плоским CSV-файлам, которые поставляются с вашей установкой Python, является формат файла pickle.

На самом деле он примерно в 80 раз быстрее CSV при вводе-выводе и занимает меньше памяти.

Ссылочка на доку

Разъяснивший Python

Валидация параметров с помощью декораторов

Вы можете расширить этот подход, добавив валидацию параметров. Например, если пользователь запрашивает пост, которого нет, можно вернуть сообщение об ошибке.

Разъяснивший Python