Python академия

Возврат нескольких значений

Здесь возвращается кортеж. С тем же эффектом можно было бы написать return (name, birthdate).

Это нормально для ограниченного количества возвращаемых значений. Но все, что превышает 3 значения, должно быть помещено в класс (data)

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Можно разбить строки в список

В этом случае разбиение происходит по символу пробела

Чтобы разделить по пустому месту, не нужно передавать в split никаких аргументов – используйте mystring.split().

Split также имеет второй параметр, называемый maxsplit, который определяет максимальное количество разбиений. По умолчанию он равен -1 (без ограничений).

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

JMESpath – это язык запросов для JSON

Который позволяет получать необходимые данные из документа или словаря JSON. Библиотека доступна как для Python, так и для других ЯП, что расширяет ее возможности.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Ускоряем код с помощью векторизации

Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами.

Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize.

По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Порядок разрешения методов

В Python существует так называемый Method Resolution Order (MRO), или порядок разрешения методов в классе. Всё, что вам нужно знать – это порядок, в котором Python ищет нужный атрибут или метод.

Этот порядок можно получить при помощи атрибута __mro__. Он говорит о том, что если мы в примере выше попробуем обратиться к атрибуту value, Python будет искать сначала в классе A, далее в B, затем в C и в самом конце в object.

Отсюда становится понятно, что артибут первее будет найден именно в классе B и равен он будет значению 1.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Выполнение html-скрипта в ячейке

%% html позволяет нам писать html-код.
Теперь ячейка будет действовать как html-редактор с html-выводом ячейки.

Следующий код состоит из простой таблицы, созданной в формате html. Заметьте, что html-вывод отображает ожидаемую таблицу.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Проверяем скорость интернета

Каждый хоть раз проверял скорость своего интернета на Speedtest. А у них, оказывается, есть не только сайт и приложения, но и пакет на Python для этого дела.

У объекта класса Speedtest методы download() и upload() выдают соответственно скорость скачивания и загрузки данных.

Методы отдают результат в байтах, поэтому для наглядности в примере я перевел все данные в мегабайты при выводе.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

%matplotlib inline — это самая популярная магическая команда

Она позволяет отображать в блокнотах графики Matplotlib. Эта команда активирует интерактивную поддержку Matplotlib для блокнота Jupyter.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Именованные кортежи

Кстати, namedtuple из collections можно также использовать для хранения данных, как и классы данных, про которые я писал в предыдущем посте.

Из названия понятно, что в основе этой структуры лежит привычный всем кортеж. Если кто не помнит, то это как список, но неизменяемый.

Функция namedtuple создает новые классы-заготовки, на основе которых уже можно создавать объекты для дальнейшего хранения данных.

В аргументы мы передаем название нового класса и список атрибутов.

Здесь еще удобно то, что мастхэв функционал типа вывода на экран и сравнения похожих объектов также уже реализован.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Отправляем запросы с HTTPX

Интересный пакет для работы с веб-запросам. Как говорят сами разработчики, это HTTP клиент следующего поколения.

Сравнивая с привычным requests, у httpx есть следующие преимущества:

— Стандартный синхронный интерфейс, но также есть поддержка асинхронности
— Поддержка HTTP/1.1 и HTTP/2
— Возможность отправлять запросы напрямую к WSGI и ASGI приложениям
— Полная поддержка аннотаций типов
— 100% покрытие тестами

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Многострочные комментарии

Некоторые языки программирования, к примеру С++, предоставляют возможность создания многострочных комментариев. Для создания многострочных комментариях вы спокойно можете использовать тройные кавычки.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Выделение базовой части слов

При обработки естественного языка в машинном обучении мы сталкиваемся с множеством форм слова, например, демократия и демократизация. Для машин очень важно понимать, что эти разные слова имеют одинаковую базовую форму.

Таким образом, было бы полезно при анализе текста извлекать базовые формы слов. Можно сказать, что для процесса выделения базовой части слова необходимо обрезать концы слов.

В модуле Python NLTK (Natural Language Toolkit Package) есть различные пакет, связанные с данным процессом выделения базовой части и использующие разные алгоритмы.

Один за пакетов, snowball, использует алгоритм соответственно Snowball, разработанный Мартином Портером. Алгоритм поддерживает большинство популярных языков.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Объектно-ориентированный итератор могут экономить панять

Процессорное время и открывать для нас новые возможности.

Давайте создадим свои собственные итераторы. Для начала мы «изобретем» заново объект итератора itertools.count.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Генераторы

Простой способ создания итератора.
Самый простой способ создания собственных итераторов в Python — это создание генератора.

В Python есть два способа создания генераторов.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Хэширование

Хэш — это целое число фиксированного размера, которое идентифицирует определенное значение. Каждое уникальное значение должно иметь свой собственный хэш.

Для хэширования значений есть встроенная функция hash(). Используется она в основном для сравнения значений разных объектов — сравнивать хэши легче и выгоднее.

Но изменяемые объекты по типу списков и словарей нельзя хэшировать — интерпретатор выбросит соответствующую ошибку.

Здесь, кстати, есть две пасхалки. Хэш бесконечности равен перым цифрам числа Пи, а хэш Not a Number равен нулю.

А еще случаются коллизии: например, хэши чисел -1 и -2 одинаковы.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Как работают статические методы

Статические методы создаются в классе при помощи декоратора @staticmethod. Такие методы привязаны к классу, а не объекту — в этом и есть основное отличие.

Такой тип методов не может модифицировать ни объект, ни сам класс. То есть передавать объект или класс и прописывать self или cls в аргументах не нужно.

Обычную функцию стоит вносить в класс в качестве статического метода в том случае, когда эта функция логически относится к классу и имеет смысл там быть.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Работаем с буфером обмена

Здесь всё просто: есть пакет pyperclip, который позволяют отправлять текст в буфер обмена вашего компьютера и получать его оттуда.

В этом пакете есть две основные функции — copy() и paste(), по названию которых понятно их предназначения.

Таким образом, можно прямо через код копировать вывод программы в буфер обмена вместо того, чтобы делать это вручную.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Выражения-генераторы — это синтаксис

Похожий на синтаксис представления списка (list comprehension), который позволяет нам создать объект-генератор.

Допустим, у нас есть представление-списка, который фильтрует пустые строки из файла и удаляет переход на новую строку в конце \n:

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Операторы множеств

Множество — это коллекция, где все элементы уникальны. То есть одно и то же значение не может повторяться дважды.

Помимо обычных методов, у множеств реализована поддержка различных операторов: объединение, пересечение, симметрическая разность, обычная разность и некоторые другие.

Примеры этих операторов можете посмотреть выше на картинке. Реализовано подобное поведение с помощью магических методов, про которые уже не раз говорили на канале.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Работа с логическими операторами

При работе с логическими значениями Python предоставляет операторы для объединения значений с использованием стандартных понятий «и», «или» и «не». Эти операторы ожидаемо представлены словами and, or и not

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff