Loguru

Инструмент для удобного и простого логирования данных. В Python есть встроенная библиотека logging, но многие разработчики считают ее неудобной из-за сложных конфигураций логов, неудобства настроек разного уровня логирования и ротации файлов логов. Поэтому они пишут логи через loguru. Библиотека имеет широкие настройки форматирования, удобна в работе и поддерживает множество функций, например архивирование файлов с логами.

dateparser

Инструмент находит и определяет даты в массиве данных. Он работает с разными форматами записи: и строгими, и «человекопонятными». Dateparser сможет найти дату и формата «25.06.1999», и формата «вчера» или «месяц назад». В основном библиотека используется при парсинге данных.

Pydantic

Помогает не только обрабатывать данные: она вносит в Python строгую типизацию и четкость в работе. Но обычно ее используют для валидации и парсинга: Pydantic проверяет и приводит данные из других сервисов к единому виду. Разнородные данные сложно воспринимать и программе, и человеку.

Loguru

Инструмент для удобного и простого логирования данных. В Python есть встроенная библиотека logging, но многие разработчики считают ее неудобной из-за сложных конфигураций логов, неудобства настроек разного уровня логирования и ротации файлов логов. Поэтому они пишут логи через loguru. Библиотека имеет широкие настройки форматирования, удобна в работе и поддерживает множество функций, например архивирование файлов с логами.

responses

Выше мы говорили про requests — это ее противоположность. Responses помогает генерировать различные ответы на запросы и затем анализировать их результаты. В отличие от requests, responses используется в основном при тестировании — помогает проверять, как приложение реагирует на разные ответы внешнего сервиса.

py-spy

Следит за тем, что и как выполняет программа, сколько времени и ресурсов она тратит на разные задачи, мониторит ее работу. Py-spy сначала обращается к системе компьютера, а затем сохраняет и выводит полученную информацию, которую можно использовать в работе. Вам не нужно перезагружать или модифицировать работающую программу: инструмент помогает получать информацию, не затрагивая исходный код. Библиотека удобна при поиске багов, особенно если нельзя переписать код.

Pympler

Мониторит и анализирует память, которая используется при исполнении кода программ на Python. Инструмент находит ее избыточное потребление, утечки и другие баги. С помощью Pympler можно узнать все о размере и длительности процессов приложения на Python за время работы.

NumPy

Предназначена для работы с числами и сложной математикой. В первую очередь она облегчает расчеты с матрицами и многомерными массивами — именно в таком виде мы передаем любые данные на вход алгоритмам и моделям в методах глубокого обучения. Поэтому NumPy входит в базовый стек библиотек для Machine Learning.

factory_boy

Еще один инструмент для генерирования данных. В отличие от Faker, он генерирует фикстуры — блоки кода, которые выполняются до или после тестовых функций. Фикстуры помогают привести приложение в нужное состояние, задать исходные данные или сгенерировать информацию для теста. Эта библиотека упрощает их создание и применяется в основном в unit-тестировании.

Faker

Для тестирования функциональности приложения часто нужно заполнять его данными, например о пользователях. Использовать реальные персональные данные в такой ситуации некорректно и небезопасно. Поэтому лучше воспользоваться Faker — библиотекой, которая помогает сгенерировать большое количество ненастоящей информации. Это могут быть ФИО, телефоны, даты рождения, данные карточек и многое другое.

freezegun

Библиотека поможет, если нужно протестировать работу программы в конкретный период. Она «замораживает» параметры даты и времени на определенной точке, нужной программисту. Это может быть полезно, например, если тестируемая программа должна работать по-разному в зависимости от времени суток или дня недели.

Библиотека Celery

Помогает правильно распределить множество задач в больших проектах, расставить приоритеты и выполнить их в оптимальной последовательности. Часто используется в backend-разработке, например с фреймворком Django.

funcy

Это набор утилит для практического применения, набор конструкций, которые упрощают код. Он облегчает написание программ и работу с простыми, но однообразными действиями. Например, Funcy упрощает повседневные задачи разработчика, например помогает быстро просмотреть структуру данных или модифицировать функцию.

tqdm

Библиотека, полезная для написания скриптов. Она генерирует прогресс-бары, которые показывают продвижение по коду и оставшееся время его выполнения. Программа, которая долго работает, — «черный ящик» для разработчика: он не знает, зависла она или нет, на каком этапе выполнения сейчас находится. Tqdm помогает легко и быстро отслеживать ее состояние и получать больше информации. Информация о выполнении программы будет выводиться в консоль в удобном для разработчика виде.

re.match()

re.match() — поиск вхождения шаблона в начало строки. В качестве аргументов требуется передать сначала шаблон, а потом строку для проверки.

re.findall()

re.findall() — поиск всех вхождений шаблона в любом месте строки.

re.search()

re.search() — ищет первое вхождение шаблона в любом месте строки, возвращая объект match, если в строке есть другие подходящие фрагменты, то они будут проигнорированы. У функции re.search() есть дополнительные функции, упрощающие поиск.

re.sub()

re.sub() — заменяет фрагменты в соответствии с шаблоном.

re.split()

re.split() — разделяет строку по шаблону, количество разделений задается числом.

Подсчет количества элементов

Этот лайфхак полезен для подсчета всех появляющихся элементов с помощью встроенной библиотеки Python. Вместо использования циклических и условных операторов и прочей логики, просто следуйте примеру кода.

Наиболее частый элемент в списке

Это самый полезный лайфхак для поиска наиболее часто встречающегося элемента в списке. Представьте, что у вас есть список с кучей данных, и вам нужно найти в нем элемент с максимальной частотой употребления.

Большинство прибегает к использованию циклов для решения этой проблемы. Но вы можете упростить себе задачу, применив несколько встроенных функций.