Chartify

Chartify — это библиотека визуализации. Ее цель — максимально упростить создание диаграмм для специалистов по данным. Библиотека поставляется с удобным синтаксисом и логическим форматированием данных (в отличие от других инструментов). Для создания быстрых и красивых диаграмм требуется меньше времени. Сама библиотека была написана в Spotify labs.

Pillow

Pillow является ответвлением Python Imaging Library. Эта библиотека подойдет для создания миниатюр, преобразования в различные форматы, наложения фильтров, вращения и отображения изображений и т.д. Pillow — идеальный вариант для пакетной обработки большого количества изображений.

Сбербанк открыл кампус «Школы 21» в Ярославле на 300 рабочих станций. Его запустили в партнёрстве с правительством Ярославской области. Дизайн помещений создан с учетом региональной айдентики, кластеры школы носят имена людей, прославивших Ярославскую область.

«Наше завтра будет невозможно без цифровых технологий. Все сферы без исключения — наука, сельское хозяйство, архитектура, машиностроение, медицина — будут опираться на суперсовременные цифровые технологии, на специалистов в области искусственного интеллекта», — заявил Глава Сбера Герман Греф, выступая на церемонии открытия кампуса.

Он рассказал, что «Школа 21» готовит специалистов по 14 инженерным специальностям и будет их расширять. Сейчас готовится новых кампусов еще в 16 регионах России. 9 из них откроют уже в этом году.

Colorama

Colorama помогает добавить цвета в терминал. Этот пакет отлично украшает Python-скрипты. Документация проста и понятна, почитать ее можно на странице Colorama в PyPI.

Если хотите, чтобы Colorama работала под Windows, то вначале вызовите colorama.init().

Simplejson

Что не так с нативным JSON-модулем в Python? Ничего! Более того, json в Python — это и есть simplejson. То есть Python берет версию simplejson и добавляет ее в каждый свой релиз. А в использовании simplejson есть свои преимущества, ведь он:
• поддерживается в большем количестве версий Python;
• обновляется чаще, чем стандартный модуль Python;
• содержит дополнительные части, написанные на С, из-за чего работает очень быстро.

Requests

Requests основан на самой часто скачиваемой Python-библиотеке — urllib3. Requests максимально упрощает веб-запросы, оставаясь при этом чрезвычайно мощным и разноплановым инструментом. Скорее всего, вы уже знакомы с этим пакетом, но без него мой список был бы неполным.

JmesPath

Работать с JSON в Python — сплошное удовольствие, ведь он прекрасно отображается в Python-словаре. Кроме того, Python поставляется с собственной библиотекой для создания и анализа, или разбора, JSON. Для меня это одна из лучших функций в Python. Если мне нужно поработать с JSON, то я непременно выберу Python.

Python-dateutil

python-dateutil предлагает мощные расширения стандартного модуля datetime. Мой профессиональный опыт подсказывает, что там, где заканчивается стандартный функционал datetime в Python, начинается сфера python-dateutil.

Chardet

Модуль Chardet используется для определения кодировки файла или потока данных. Этот пакет очень выручает при анализе больших полотен разного текста. Также Chardet пригодится при работе с удаленно скачанными данными в неизвестной вам кодировке.

Emoji

Пакет Emoji либо впечатляет, либо огорчает. Все зависит от самого «оценщика». Шутки шутками, но этот пакет мне очень помог при анализе данных из соцсетей.

Progress

Progress помогает создавать индикаторы состояния с минимальными усилиями.

tqdm

tqdm является чуть более современным аналогом progress, выполняющим те же функции. В tqdm есть своя изюминка — им можно пользоваться в командной строке.

IPython

IPython — это ядро блокнотов Jupyter. Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым кодом, которое позволяет создавать и обмениваться документами с живым кодом, уравнениями, визуализациями и текстовыми описаниями.

Homeassistant

Если вы интересуетесь домашней автоматизацией, то однозначно попробуйте Home Assistant! Более подробная информация доступна на их сайте. Если получится, то саму платформу можно скачать с Raspberry Pi. Это простой и безопасный способ начать работу. Я установил Home Assistant на более мощный сервер — внутри Docker-контейнера.

Beautiful soup

Когда вы вытаскиваете HTML с какого-то сайта, то сначала проводите его разбор и отсекаете все ненужное. Beautiful Soup — это Python-библиотека по сбору данных из HTML и XML-файлов. В ней представлены простые методы для навигации, поиска и изменения дерева разбора, или парсинга. Это очень мощная библиотека, которая умеет обрабатывать все виды HTML, даже если он сломан. Уж поверьте моему опыту, HTML ломается довольно часто, поэтому такая функция окажется как нельзя кстати.

Flask

Flask — это моя любимая библиотека для создания быстрых веб-сервисов или простых сайтов. Flask — это микрофреймворк. Его задача — сделать ядро простым и расширяемым. Всего для Flask написано свыше 700 расширений — как официальных, так и созданных сообществом.

Если вы знаете, что в скором времени займетесь разработкой крупного веб-приложения, то стоит присмотреться к полноценному фреймворку. Самым популярным в этой категории считается Django.

NotImplemented

Хотя ошибка NotImplemented является одной из самых распространённых, я считаю важным напомнить о ней в очередной раз. Выброс NotImplemented в Python не приводит к выбросу ошибки NotImplemented, вместо этого выбрасывается TypeError.

Копирование!

Использование копирования может быть объективно лучше обычного присвоения. Обычные операции присвоения просто указывают на существующий объект новой переменной, вместо создания нового объекта.

Изменяемые значения по умолчанию 

Аргументы по умолчанию в Python задаются один раз при определении функции. Следовательно, каждый элемент используется при каждом вызове, то есть данные, содержащиеся в переменной, изменяемы при каждом обращении к ним в функции.

4 ситуации из жизни лямбда-функций в Python. Сортировка последовательности данных 

Первый допустимый вариант использования — сортировка последовательности данных при помощи встроенной функции sorted(). Если вы знакомы с методами списков объектов, то, скорее всего, вам известен похожий метод sort(), который может сортировать объекты в списке в нужном порядке. Функция sorted() используется во многих ситуациях. 

4 ситуации из жизни лямбда-функций в Python. Нахождение минимальных и максимальных значений 

Для нахождения минимального и максимального значений в наборе данных можно использовать две встроенные функции, а именно min() и max(). Принцип использования обоих методов идентичен. В большинстве случаев мы предоставляем итерируемый объект, состоящий из нескольких элементов. Задавая аргумент key, мы можем получить искомые минимальные и максимальные значения по тому же принципу, что и в случае с функцией sorted().