Итерируемый счетчик

Еще один классный итератор из itertools — это count, который генерирует бесконечную последовательность чисел.

В аргументах можно задать значения start и step: первый отвечает за начальное значение, а второе за шаг, как и в range.

Обычно count редко используют с циклом for. Чаще можно встретить случаи с функциями типа zip или map.

#itertools

Классы данных

Еще в Python 3.7 добавили такую мощную штуку, как классы данных. Они призваны автоматизировать генерацию кода классов, которые используются для хранения данных.

Встроенный модуль dataclasses содержит декоратор @dataclass. С его использованием код будет выглядеть лаконично и коротко. Пример на картинке выше.

Важно отметить, что аннотации типов обязательны. Все поля, которые не имеют отметок о типе будут проигнорированы. Конечно, если вы не хотите использовать конкретный тип, вы можете указать Any из модуля typing.

В результате вы автоматически получаете класс, с реализованными методами __init__, __repr__, __str__ и __eq__. Кроме того, это будет обычный класс и вы можете наследоваться от него или добавлять произвольные методы.

#dataclass

Как работают арифметические операции

Если кто-то еще не знает, то в Python всё является объектами: числа в том числе. И при любых операциях, включая арифметические, у объектов вызываются магические методы.

Например, при сложении у объекта первого слагаемого вызывается соответствующий магический метод и в качестве аргумента передается объект второго слагаемого.

Еще стоит отметить, что у float поддерживается деление с остатком, то есть метод __div__. А int имеет только деление с округлением, реализованное в методе __floordiv__.

#magic

Использование внешних процессов в Python с помощью subprocess

В мире программирования бывают моменты, когда необходимо взаимодействовать с внешними программами из кода на Python. Для этих задач отлично подходит модуль subprocess, который предоставляет удобный способ запуска внешних процессов, передачи данных им и получения результатов выполнения.

Что такое subprocess?

subprocess - это модуль Python, который предоставляет множество возможностей для запуска новых процессов, подключения к существующим процессам, а также обмена данными между вашим кодом и внешними программами.

Пример использования subprocess:

import subprocess

# Простой пример: выполнение команды "ls" в командной строке
result = subprocess.run(['ls', '-l'], stdout=subprocess.PIPE, text=True)

# Вывод результата выполнения команды
print(result.stdout)

В данном примере мы использовали subprocess.run для выполнения команды "ls -l". Параметр stdout=subprocess.PIPE указывает на перенаправление вывода команды в переменную result.stdout. Параметр text=True гарантирует, что вывод будет в текстовом формате.

Передача данных и получение результата:

import subprocess

# Передача данных в команду и получение результата
input_data = "Hello, subprocess!"
result = subprocess.run(['echo', input_data], stdout=subprocess.PIPE, text=True)

# Вывод результата выполнения команды
print(result.stdout)

В данном примере мы использовали команду echo для вывода переданных данных. subprocess.run позволяет передавать данные в команду через параметр input.

subprocess также предоставляет множество других функций для более сложных сценариев взаимодействия с процессами, таких как запуск процесса в фоновом режиме, обработка ошибок, а также потоковый вывод данных.

#python #subprocess

PyOxidizer

PyOxidizer — это инструмент, позволяющий упаковать Python-проект в единый исполняемый файл, включающий интерпретатор Python, все необходимые библиотеки и ресурсы. Это позволяет запускать ваши приложения без необходимости предварительной установки Python или каких-либо зависимостей.

#python

Слабые ссылки

Weakref позволяет создавать слабые ссылки к объектам, но не поддерживают объект живым, если не осталось больше сильных ссылок.

Слабые ссылки нужны для организации кэшей и хеш-таблиц из тяжелых объектов, потому что в долгоживущих программах может закончится память из-за большого хранения в кэшах.

#weakref

Упрощенная работа с JSON

Казалось бы, куда еще проще, но есть один интересный пакет JMESpath, который позволяет декларативно указать, как извлекать элементы из документа JSON.

Основные примеры использования показаны на картинке, там нет ничего сложного. Метод search принимает паттерн, по которому требуется извлечь данные, а также словарь (который в общем-то похож на JSON).

Вообще возможностей у пакета достаточно, поэтому он достоен изучения и применения в проектах. Подробнее советую почитать в документации.

#json #jmespath

Улучшенные отчеты об ошибках

В последнем обновлении Python 3.10 добавили более удобную и точную информацию об ошибках. Теперь выводится и природа ошибки, и ее местоположение в коде.

Для ошибок, связанных с опечатками в названиях атрибутов и имен переменных в функциях, добавили рекомендации по исправлению.

#updates

Код в одну строку через бота

Ещё один интересный проект от нашего подписчика — телеграм бот @onelinepython_bot, который превращает код на Python в одну строку. Проект написан на C#, но тем не менее стоит внимания.

Отправьте боту файл с кодом на Python, и он в ответ ваш пришлет новый файл, состоящий всего из одной строки. Результат получается с помощью функции exec, которая позволяет исполнять код в виде строки.

Присылайте свои проекты в личные сообщения @a1f20. Про самое интересное расскажем на канале. 

#проектподписчика

Распознаем речь используя SpeechRecognition

SpeechRecognition — это библиотека на Python, которая предоставляет возможность использовать API для распознавания речи от различных компаний, таких как Google, Microsoft, IBM и другие. Кроме того, она поддерживает работу в офлайн-режиме.

Эта библиотека упрощает процесс интеграции голосовых команд и обработки аудиоданных в ваших проектах. Благодаря широкому спектру возможностей, SpeechRecognition подходит для создания приложений с голосовым управлением, интеллектуальных ассистентов и многого другого.

#python #speechrecognition

Разделители для целых чисел

Трудно визуально различить целые числа подобные 10000000 и 100000000. Использовать запятые, как в английском языке, не получится.

Но Python позволяет использовать нижнее подчеркивание как разделитель для улучшения читабельности.

Например, 1_000_000 будет интерпретироваться как целое число 1000000.

#числа

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. Подробнее об алгоритме можно почитать тут.

#snowball

Корутины

Некой противоположностью генераторов являются корутины. Для примера напишем функцию, которая будет в бесконечном цикле подставлять значение и выводить строку.

Обратите внимание на то, как было использовано ключевое слово yield. При таком написании создаётся не генератор, а корутина, что позволяет не просто генерировать значения, но и принимать их.

Функция работает так: при отправке значения через метод send локальная переменная name принимает его, а далее значение подставляется в строку и выводится на экран.

#генераторы #корутины

Оператор объединения словарей

В Python есть много разных способов объединить несколько словарей. Мне, например, больше всего нравилась распаковка словарей в один новый.

Но в одном из последних обновлений добавили специальный оператор |, с помощью которого можно это делать ещё проще. 

#словари

Функция itertools.cycle

В пайтон есть классный модуль itertools для создания собственных итераторов. Функции данного модуля довольно эффективны в работе, поэтому их часто используют в реальных проектах.

Сегодня мы бы хотели показать вам функцию cycle() из itertools. Данная функция принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта. Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элементы.

К примеру, функция cycle() из последовательности ['red', 'white', 'blue'] генерирует повторяющуюся бесконечную. Но важно при проходе при итерации по такому итератору предусмотреть выход из цикла (а не как у нас в первом случае с colors:). Так как это итератор, то мы можем использовать его для получения значений через функцию next(colors).

Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.

#генераторы #itertools

Добавляем классу большую функциональность

Декоратор @classmethod — это метод, который получает класс в качестве параметра, который принято обозначать как cls. Он указывает на класс ToyClass, а не на объект этого класса.

Методы класса привязаны к самому классу, а не его экземпляру. Они могут менять состояние класса, что отразится на всех объектах этого класса, но не могут менять конкретный объект.

Проще говоря, @classmethod — это обычный метод класса, имеющий доступ ко всем атрибутам класса, через который он был вызван.

#oop #classmethod

Красивые таблицы в терминале

PrettyTable – это простая библиотека, предназначенная для быстрого и легкого представления табличных данных в виде ASCII. Модуль можно установить привычным способом через pip.

Для создания таблиц и работы с ними используется класс PrettyTable из этого модуля. Задать название для столбцов можно с помощью атрибута fields_name. Строки в таблицу добавляются путем вызова метода add_row.

Более того, модуль prettytable позволяет регулировать различные параметры, сортировать данные, работать с html, а также взаимодействовать с csv и sql таблицами. Так что возможностей у этого модуля предостаточно.

#таблицы #prettytable

Находим файлы по шаблону

Основной фишкой модуля glob является удобная и лаконичная работа с поиском файлов по паттернам. Более того, можно даже пройтись по директориям рекурсивно.

В одноименный метод glob передаётся шаблон для поиска файлов, а возвращается список с результатами. Все методы следуют механизму и правилам сопоставления паттернов в стиле Unix.

Вообще модуль является встроенным, но в некоторых ситуациях импорт может выдать исключение. В таком случае надо просто его переустановить через пакетный менеджер pip.

#glob

Как перезагрузить импортированный модуль?

Чтобы перезагрузить импортированный модуль в Python, вы можете использовать функцию reload() из модуля importlib

Замените module_name на фактическое имя модуля, который вы хотите перезагрузить. Это может быть полезно при разработке и тестировании модулей, но не рекомендуется использовать в проде без серьезных причин.

#python #importlib

Возвращаем значение по указанному ключу с помощью метода setdefault()

Метод setdefault() в Python возвращает значение по указанному ключу из словаря. Если ключ отсутствует в словаре, метод добавляет ключ в словарь со значением по умолчанию, а затем возвращает это значение.

Метод setdefault() имеет два параметра:

— Ключ, по которому необходимо получить значение.
— Значение по умолчанию, которое будет добавлено в словарь, если ключ отсутствует.

Если ключ присутствует в словаре, метод возвращает значение, связанное с этим ключом. Если ключ отсутствует в словаре, метод добавляет ключ в словарь со значением по умолчанию, а затем возвращает это значение.

FastAPI Template — лучший темплейт со всем что надо для старта на FastAPI!

Одной из самых замечательных особенностей является то, что этот проект очень легко настраивается. Вы можете выбирать между различными базами данных и даже ORM, а можете даже сгенерировать проект без базы данных! В настоящее время поддерживаются SQLAlchemy 2.0, TortoiseORM, Piccolo и Ormar.

Фичи темплейта:
- Pydantic V2 (где это возможно, некоторые либы не поддерживают)
- Вы можете выбрать между GraphQL и REST API
- uvicorn и gunicorn
- Поддержка различных баз данных и ORM
- Опциональные миграции для каждого ORM (кроме сырых драйверов)
- Различные CI\CD
- Дополнительные демонстрационные роуты и модели (это поможет вам увидеть, как устроен проект)
- Сгенерированные тесты с почти 90% покрытием
- Дополнительная поддержка Redis, RabbitMQ, Kafka и taskiq
- Опциональная интеграция с Prometheus, Sentry и Opentelemetry
- Опциональный логгер Loguru

Ссылку оставляю тут.

#python #fastapi #template