Иногда аргументы в виде ключевых слов могут быть более удобочитаемыми. 😍🐍

Знаете ли вы, что в #Python их можно принудительно использовать, добавив * в сигнатуру функции, например: 💡

@pro_python_code

Вы когда-нибудь использовали статические методы в #Python? Посмотрите пример библиотеки requests ниже.

`_get_idna_encoded_host` в `PreparedRequest` - это статический метод.

Он кодирует имена хостов URL, что связано с функциональностью класса, но не зависит от данных экземпляра/класса.

Зачем нужны статические методы?

- Инкапсулируют специфические функции
- Часть API класса (видна через встроенную функцию `dir()`)
- Можно поддерживать чистоту пространства имен

Но помните:

- Отдельные функции предлагают больше возможностей для повторного использования
- Остерегайтесь поползновений в область видимости при проектировании класса

@pro_python_code

🐍 #Python Совет: Упростите свой код, используя кортеж в str.startswith() 🚀

Знаете ли вы, что в качестве аргумента в методе startswith() можно использовать кортеж строк?

Посмотрите на простой рефакторинг на картинке. Всего одна строка позволяет проверить наличие нескольких префиксов. 🌟

@pro_python_code

🔥 Список лучших Python-библиотек 2023 года по версии Tryolabs.

▪LiteLLM — библиотека, которая обеспечивает бесшовную интеграцию с различными языковыми моделями. Она позволяя использовать унифицированный формат как для ввода, так и для вывода вне зависимости от применяемой LLM.

▪MLX — это библиотека от Apple для машинного обучения на процессорах Apple Silicon.

▪Taipy — инструмент, который позволяет дата-сайентистам создавать интерактивный Web UI для ML-проектов.

▪PyApp — упрощает распространение и установку Python-приложений. Это достигается за счёт встраивания Python в самоустанавливающийся пакет, совместимый со всеми операционными системами.

▪Unstructured — набор инструментов для предварительной обработки текста.

▪ZenML и AutoMLOps — два мощных инструмента для создания MLOps-пайплайнов.

▪WhisperX — библиотека для распознавания речи, способная обнаружить нескольких говорящих на аудио.

▪AutoGen — инстрмент, который позволяет создавать LLM-приложения с несколькими агентами, способными общаться друг с другом для решения задач.

▪Guardrails — помогает заставить LLM возвращать структурированные, качественные ответы определённого типа.

▪Temporian — библиотека для простой и эффективной предобработки и фича-инжиниринга временных данных в Python.

@data_analysis_ml

Довольно полезная библиотека Python - Bark 🐶.

Инструмент для преобразования текста в аудио! 🎵 Абсолютно БЕСПЛАТый инструмент.

"Bark - это основанная на трансформерах модель преобразования текста в аудио, созданная компанией Suno.

Bark может генерировать очень реалистичную многоязычную речь, а также другие звуки, включая музыку, фоновый шум и простые звуковые эффекты.

Модель также может генерировать невербальные коммуникации, такие как смех, вздохи и плач.

https://github.com/suno-ai/bark

@pro_python_code