Вычисление размера объектов

Для вычисления размера объекта мы можем использовать функцию getsizeof(object[, default]) из модуля sys. Так как в python все по сути является объектами, то и вычислить размер в памяти мы можем у любого такого объекта.

И хотя все built-in (встроенные) объекты и вернут правильный размер, в общем случае это не должно быть верно для каких-либо пользовательских объектов.

Аргумент default позволяет определить значение, которое будет возвращено, если тип объекта не предоставляет средства для извлечения размера и вызовет TypeError .

Функция getsizeof вызывает метод __sizeof__ объекта и добавляет дополнительные служебные данные сборщика мусора.

#getsizeof

Курс и конвертер валют в Python

Для работы с разными валютами и их курсами существует библиотека forex-python.

С её помощью можно как узнать курс любой валюты, так и сконвертировать одну валюту в другую.

Ознакомиться с интерактивным примером кода можно тут.

#currency #forex_python

Получение геолокации по IP с использованием ip2geotools

Недавно я обнаружил увлекательный пакет ip2geotools, который обеспечивает возможность получения геолокации по IP из различных баз данных.
Пример кода для получения информации по IP с использованием класса DbIpCity, представляющего некоммерческую базу данных, выглядит следующим образом:

from ip2geotools.databases.noncommercial import DbIpCity

def get_ip_geolocation(ip_address):
    try:
        response = DbIpCity.get(ip_address, api_key='free')
        city = response.city
        region = response.region
        country = response.country
        latitude = response.latitude
        longitude = response.longitude

        print(f"Информация о местоположении для IP {ip_address}:")
        print(f"Город: {city}")
        print(f"Регион: {region}")
        print(f"Страна: {country}")
        print(f"Широта: {latitude}")
        print(f"Долгота: {longitude}")

    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при получении информации по IP {ip_address}: {e}")

ip_address_to_check = '8.8.8.8'
get_ip_geolocation(ip_address_to_check)

Этот код использует метод get из класса DbIpCity для получения информации о местоположении по заданному IP-адресу. Помните о том, что для использования некоторых баз данных может потребоваться API-ключ.

#python #ip2geotools

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

Деструкторы

При уничтожении экземпляра класса в большинстве языков вызывается специальный метод, который называется деструктор.

В Python деструктор можно переопределять с помощью магического метода __del__, который вызовется автоматически при удалении объекта.

Вообще деструкторы крайне редко переопределяется в Python, но полезно знать, что именно эти методы отвечают за очистку при удалении объекта.

#классы

dateparser

dateparser — это библиотека Python, предоставляющая удобные инструменты для разбора и анализа текстовых дат и времени. Она автоматически определяет формат даты и времени в текстовой строке и преобразует его в объект datetime. Это особенно полезно, когда у вас есть текстовые описания дат и времени в различных форматах, и вы хотите их структурировать.

Обратите внимание, что dateparser может использовать текущие локальные настройки для определения форматов даты и времени, поэтому результаты могут зависеть от настроек вашей системы. Вы также можете явно указать нужную локаль с помощью аргумента locales, если это необходимо.

#python #dateparser

Работа с методом str.replace() в Python

Python предлагает множество удобных встроенных методов для работы со строками. Один из таких методов - str.replace(), который используется для замены частей строки.

Метод принимает два основных аргумента: первый - это подстрока, которую нужно заменить в исходной строке, а второй - это подстрока, на которую происходит замена.

Кроме того, существует третий необязательный аргумент, определяющий количество замен старой подстроки на новую. Если он не указан, метод заменяет все вхождения.

#python #replace

Работа с PDF файлами используя PyPDF2

В этом посте, вы узнаете, как работать с PDF-файлами в Python. PyPDF2 предоставляет функциональность для работы с PDF-файлами в Python, позволяя автоматизировать процессы обработки и анализа документов в формате PDF.

Пример кода:

import PyPDF2

with open('example.pdf', 'rb') as file:

    pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(file)

    num_pages = len(pdf_reader.pages)
    print(f"Количество страниц в PDF: {num_pages}")

    first_page_text = pdf_reader.pages[0].extract_text()
    print("Текст с первой страницы:")
    print(first_page_text)

    pdf_writer = PyPDF2.PdfWriter()

    pdf_writer.add_page(pdf_reader.pages[0])

    with open('new_document.pdf', 'wb') as new_file:
        pdf_writer.write(new_file)

print("Обработка PDF завершена.")

В этом примере мы открываем PDF-файл, используя PyPDF2, извлекаем информацию о количестве страниц и тексте с первой страницы. Затем мы создаем новый PDF-файл, добавляем в него первую страницу и сохраняем его под именем "new_document.pdf".

PyPDF2 - это мощный инструмент для работы с PDF-документами в Python. Он предоставляет возможности для чтения, создания и манипулирования PDF-файлами, что делает его отличным выбором для автоматизации задач, связанных с обработкой документов в этом формате.

#python #pypdf2

Получаем текст с картинки

У Google есть система Tesseract, которая позволяет парсить текст с картинок с помощью оптического распознавания символов.

И в качестве обертки над их системой, был создан пакет pytesseract, который максимально удобно и легко использовать.

Для того, чтобы получить текст с картинки, нужно вызвать метод image_to_string. Если вас интересует текст на русском, то следует указать аургмент lang как 'rus'.

Еще важно, что для открытия картинок рекомендуется использовать pillow, хоть и имеется возможность просто указать путь к файлу в виде строки.

#pytesseract

Скачиваем вебсайты целиком

Максимально простой, но при этом мощный пакет pywebcopy поможет вам клонировать отдельные веб-страницы или даже целые сайты.

Функция save_webpage скачивает страницу по указанной ссылке, в аргументы также можно передать путь, куда сохранить результат.

А вот save_website дает возможность скачать целый вебсайт рекурсивно. Например, если сайт представляет из себя блог, то скрипт скачет все статьи, которые есть на сайте.

Но здесь надо быть аккуратнее, подобная рекурсивная загрузка отправит много запросов к серверу и может сильно нагрузить его, если на сайте много страниц.

#pywebcopy

Картографическая визуализация с использованием Folium

Folium обеспечивает интеграцию данных на карты, позволяя создавать как фоновые картограммы, так и размещать на картах векторные, растровые и HTML элементы в виде маркеров.

Эта библиотека поддерживает пользовательские наборы тайлов от MapBox или Cloudmade.

В арсенале Folium имеются различные типы маркеров, от простых маркеров местоположения со стандартными листовками, содержащими всплывающие окна и HTML подсказки, до возможности встраивания изображений, видео, а также GeoJSON и TopoJSON объектов.

Посмотреть результат выполнения кода со скрина можно тут -- https://i.imgur.com/QhNDb5I.png

#python #folium

Deep-Translator: Мощный инструмент для многоязычного перевода в Python

Deep-Translator - это выдающаяся библиотека на Python, разработанная для удобного и качественного перевода текстов на различные языки используя более 10 сервисов! Она предоставляет удобные инструменты для автоматического перевода текста, с опцией перевода между более чем 100 языками мира. Deep-Translator обладает высокой точностью перевода, а также поддерживает множество функций для настройки перевода под ваши потребности.

Deep-Translator также предоставляет возможность работы с различными API сервисами перевода (Google Translate, Yandex Translator, и т.д.), что делает его гибким инструментом для разработчиков.

Одним из плюсом использования Deep-Translator является его способность работать с текстами разных языков и поддерживать большое количество языковых пар для перевода.

Deep-Translator - это отличный инструмент для многоязычного перевода ваших текстов, который поможет вам сделать ваши проекты доступными для широкой аудитории.

Документация доступна тут

Тестирование на pytest

pytest — ближе по духу к языку Python нежели unittest, которая накладывает определенные обязательства при разработке тестов. Например, создание классов-наследников от TestCase или выполнение определенной процедуры запуска тестов.

Но при разработке на pytest ничего этого делать не нужно. Вы просто пишете функции, которые должны начинаться с "test_" и используете assert, встроенные в Python.

Также он поддерживает запуск тестов на unittest и nose, то есть полная обратная совместимость с ними.

#тестирование #pytest #assert

​​Сортировка пузырьком

Для сортировки списков в Python уже есть встроенные функция sorted() и метод .sorted(), но достаточно важно самому знать хотя бы несколько реализаций.

Суть алгоритма в том, что совершается несколько проходов по массиву. При проходе последовательно сравниваются пары элементов в массиве и в случае несоответствия выбранному порядку меняются местами. Если пары элементов находятся в верном порядке, то ничего не происходит.

В результате первого прохода максимальный элемент окажется в конце, то есть всплывет словно пузырек. Затем все повторяется до того момента пока весь массив не будет отсортирован. Последний проход будет по отсортированному массиву.

#списки #сортировка

Список импортов по умолчанию

Для ограничения импорта переменных, функций и классов по умолчанию можно использовать список __all__, в который записываются названия объектов, которые будут подключены.

Таким образом, при импорте вида from module import * из модуля c подобной записью подключатся только объекты с названиями из списка __all__.

Тем не менее, в примере выше импортировать функцию foo из такого модуля всё ещё можно, например, с помощью записи from module import foo.

#модули

Легкий веб-фреймворк

Bottle – это быстрый, простой и легкий микро-веб-фреймворк WSGI для Python. Он распространяется как единый файловый модуль и не имеет никаких зависимостей, кроме стандартной библиотеки Python.

Несмотря на свою минималистичность, Bottle предоставляет довольно широкие возможности, которых на 100% хватает для мелких и средних проектов. Вот список основных возможностей: routing, templates, POST-routing, обработка форм, cookies и сервер.

После запуска подобного примера можете перейти в браузере по адресу localhost:5000/hello/world и посмотреть на результат, полученный из всего пяти строк кода.

#python #bottle

Pandas: Работа с данными и анализ в Python

pandas - это мощная библиотека, предназначенная для обработки и анализа данных в языке программирования Python. Она предоставляет удобные и эффективные средства для работы с табличными данными, такими как CSV-файлы, базы данных и многое другое.

Одним из ключевых преимуществ pandas является его гибкость и удобство. Вы можете использовать эту библиотеку для чтения, записи, фильтрации, сортировки и агрегации данных, делая процесс обработки информации более интуитивным и эффективным.

Для начала работы с pandas, вам нужно установить библиотеку командой pip install pandas. После установки , вы можете создавать скрипты для анализа данных, манипулировать таблицами, вычислять статистику и визуализировать результаты. pandas предоставляет множество функций и методов для работы с данными, что делает его универсальным инструментом для анализа информации.

С помощью pandas, вы можете значительно упростить процесс анализа данных и получения ценной информации из них. Это помогает принимать более обоснованные решения, оптимизировать бизнес-процессы и улучшить понимание ваших данных.

Код с поста доступен тут
Файл example.csv доступен тут

​​Получаем срез из бесконечного генератора

Вероятно, у многих были случаи, когда требовалось получить конечный список элементов из бесконечного генератора.

И в целом задача вполне простая, но сейчас рассмотрим лаконичный вариант — воспользуемся пакетом itertools, в котором есть функции на все случаи генераторов.

В нашем случае понадобится islice, который как раз берет "срез" из генератора. В аргументах указываем объект генератора и длину среза.

Для примера мы написали функцию-генератор, которая вычисляет числа Фибоначчи. Результат можете посмотреть на картинке.

#itertools

⚡️ Мы сделали нового книжного бота — он гораздо быстрее по скорости, в нем в 4 раза больше книг, исправлена ошибка с форматами, теперь есть все форматы, включая PDF

В случае блокировки этого бота тот бот будет жить, срочно сохраняйте нового бота, чтобы читать все книги мира: @flibustatopbot

Воспроизводим аудиофайлы

Для этого воспользуемся кроссплатформенным пакетом playsound, который легко устанавливается через pip.

Он содержит в себе лишь одну полезную функцию для воспроизведения аудиофайла: playsound('path/to/file.mp3')

В качестве параметра функции можно указать путь к .mp3 или .wav файлу, или вообще его url.

#audio