Многопоточность

В модуле threading новый поток выполнения может начинаться с нового threading.Thread и присвоения ему функции для выполнения.

Параметр target ссылается на функцию (или вызываемый объект), который будет работать. Нить не начнет выполнение до start, также не будет вызываться Thread объекта.

Когда my_thread завершается, вызов start выкинет исключение RuntimeError. Если вы хотите запустить Thread в фоновом режиме, то передавайте daemon=True или установите my_thread.daemon в True перед вызовом start().

#потоки #многопоточность

➡️ PyForest: Один импорт для всех важных модулей

Импортируйте все ключевые библиотеки Python одной строкой. Это удобно для всех ваших проектов по Data Science и при создании нового окружения в Conda.

🗣️ При работе с данными вы используете библиотеки, такие как pandas, matplotlib, seaborn, numpy и sklearn. Прежде чем приступить к работе, нужно их импортировать.

Библиотека решает несколько проблем:

• Однообразие: импорт всегда одинаковый и скучный.
• Пропущенные импорты мешают работе.
• Иногда нужно искать точные строки импорта, например, import matplotlib.pyplot as plt или from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor.

🔗 Ссылочка на доку

Использование try/except для безопасного доступа к словарям

Когда вы работаете со словарями и хотите получить значение по ключу, но не уверены, существует ли этот ключ, вместо того чтобы писать сложные проверки, можно использовать конструкцию try/except.

Использование try/except делает код более надёжным и защищает от сбоев, вызванных отсутствием ключей в словарях, что упрощает работу с динамическими и неопределёнными данными.

▶️ ООП: Наследование (Inheritance)

Сегодня разберемся что это такое и зачем это нужно программисту

Наследование – это механизм доступа к данным и поведению предка, а также способ расширения (изменения поведения) класса не изменяя его код.

Главное правило наследования: наследник является предком, например директор является работником, но машина не является двигателем, потому наследовать автомобиль от двигателя нельзя, тут нужна композиция.

👀 Смотреть на YouTube

⚙️ Fabulous — вывод картинок в консоль

ℹ️ Вам не достаточно красивого вывода таблиц в консоль? А как насчёт вывода текста с тенями или даже картинок? Теперь это возможно!

🗣️ Использовать только в небольших количествах во избежание перелома чувства прекрасного

🔗 Ссылочка на доку

🔥 Kolors Virtual — нейросеть которая может переодевать ЛЮБОГО человека с помощью ИИ

Всё максимально просто: в левое поле закидываем своё фото, а в правое — картинку с одеждой. Пара кликов и вы уже в другом костюме или без него 😲

Бесплатно можно использовать ТУТ

#nn #soft

⚡️ Полезные библиотеки Python

pdf2docx — Python модуль который позволяет конвертировать PDF документы в docx для дальнейшего редактирования.

Установка:

$ pip install pdf2docx

Пример работы:

from pdf2docx import Converter

pdf_file = '/path/to/sample.pdf'
docx_file = 'path/to/sample.docx'

# convert pdf to docx
cv = Converter(pdf_file)

# all pages by default
cv.convert(docx_file)
cv.close()

⚙️ GitHub/Инструкция

#soft #code #python #github

Использование функции enumerate() для нумерации элементов в цикле

Когда вам нужно итерировать по списку и одновременно отслеживать индекс каждого элемента, использование функции enumerate() упрощает эту задачу, избавляя от необходимости вручную управлять счётчиком.

Использование enumerate() улучшает читаемость кода и упрощает работу с индексами при итерации по спискам, что особенно полезно при обработке больших данных или сложных списков.

⚙️ Temporian для предварительной обработки временных данных

ℹ️ Temporian предлагает новую парадигму для работы с временными данными. Будучи специально разработанными для него, плюс его основные вычисления, выполняемые как высокооптимизированный код C ++, позволяют ему сделать обычные временные операции более безопасными, простыми в написании и намного, намного быстрее в выполнении - с бенчмарками, показывающими ускорение более чем в 100 раз по сравнению с эквивалентным кодом pandas.

🔗 Ссылочка на доку

📣 Как перехватывать сразу несколько исключений

Исключения – это механизм взаимодействия различных частей программы. Этот механизм позволяет одной части системы уведомлять о том, что она столкнулась с некой критической ошибкой и не знает, как с ней справиться

Перехват исключений в Python помогает уменьшить количество возникающих в программе сбоев

В этой статье я расскажу, как перехватывать несколько исключений в одном блоке try/except в Python

🖥 Читать подробнее

Использование "словаря через .get()" для безопасного доступа к значениям

Когда вы работаете со словарями и вам нужно получить значение по ключу, но не хотите сталкиваться с ошибкой, если ключ отсутствует, метод .get() — отличное решение.

Использование метода .get() позволяет сделать код более устойчивым к ошибкам и упрощает обработку данных, где наличие ключей не всегда гарантировано.

▶️ Атрибуты класса, classmethod и staticmethod

Посмотрим в первом приближении на атрибуты класса, как с ними работать, для чего нужны декораторы classmethod и staticmethod

⏺ LEGB – правило продолжает действовать для простых имен переменных и их поиска
⏺ Для self атрибутов поиск идет сначала в объекте, потом в классе, затем у предков OCP(object-class-parent). То есть через self можно достучаться как к обычным методам/атрибутам, так и к классовым, статичным
⏺ Если через self пытаться поменять неизменяемый атрибут (строка) класса, то будет создана локальная копия, ее не увидят другие объекты класса
⏺ Если менять через self изменямый атрибут класса (список), то он изменится для всех объектов класса
⏺ cls – это ссылка на класс (не объект!), питон передает его под капотом. cls = Class
⏺ classmethod используется для работы с атрибутами класса и с другими методами класса. Часто используется для конструирования готовых объектов
⏺ staticmethod не получает ссылок под капотом, это просто функция связанная контекстом с классом. Используется редко и часто завуалированно

▶️ Смотреть на YouTube

⚙️ Unstructured для предварительной обработки текста

ℹ️ Unstructured - это доступная библиотека Python для легкого извлечения текста из документов. Она упрощает очистку текста, обрабатывая все, от удаления маркеров до управления эмодзи и языкового перевода.

🔗 Ссылочка на доку

Использование модуля os.path и pathlib для удобной работы с путями

Когда вы работаете с файлами и директориями, важно уметь легко и безопасно манипулировать путями к файлам. Модули os.path и pathlib в Python предоставляют удобные методы для работы с путями, объединения их, получения имени файла и расширения, а также проверки существования файла или директории.

Использование os.path и pathlib помогает сделать код более безопасным и понятным, упрощая работу с путями и снижая вероятность ошибок, связанных с неправильным использованием путей к файлам.

🔥 Полезные библиотеки Python

Uscrapper — надежный OSINT-парсер, предназначенный для эффективного сбора разнообразной персональной информации с веб-сайтов.

Модуль использует методы веб-парсинга и регулярные выражения для извлечения:

➕ адресов электронной почты;
➕ ссылок на социальные сети;
➕ имен авторов;
➕ геолокации;
➕ номеров телефонов и имен пользователей из гиперссылочных и негиперссылочных источников на веб-странице;
➕ поддерживает многопоточность для ускорения этого процесса.

⚠️ Инструмент оснащен передовыми модулями обхода анти-парсинга и поддерживает технологии для извлечения информации из всех ссылок в пределах одного домена. Кроме того, в программе предусмотрена возможность создания отчета, содержащего все извлеченные данные.

Установка:

$ git clone https://github.com/z0m31en7/Uscrapper.git
$ cd Uscrapper/install/
$ chmod +x ./install.sh && ./install.sh

Запуск:

$ python Uscrapper-vanta.py [-h] [-u URL] [-O] [-ns] [-c CRAWL] [-t THREADS] [-k KEYWORDS [KEYWORDS ...]] [-f FILE]

⚙️ GitHub/Инструкция

#soft #code #python #github

Преобразования текста в аудио с помощью Python

Для преобразования текста в аудио на Python можно использовать библиотеку gTTS (Google Text-to-Speech).

В данном примере мы используем текст "Привет!» на русском языке, создаем объект gTTS и сохраняем аудиофайл "hello.mp3". Затем мы воспроизводим аудиофайл с помощью утилиты mpg321.

Отправляем универсальные уведомления

Наткнулся на интересный пакет notifiers, который позволяет отправлять уведомления на почту, через Телеграм бота, в Слэк и еще много куда. Всего доступно 16 провайдеров, подробнее про них в документации.

В функцию get_notifier передаем название провайдера в виде строки и получаем объект, с которым можно работать. Отправить уведомление можно с помощью универсального метода notify.

Если не уверены, какие аргументы нужно передать для отправки уведомления, то можете посмотреть их через атрибут required у созданного объекта.

Например, для Телеграма нужно передать токен бота, айди чата и само сообщение. В случае с почтой необходимо указать логин, пароль, адресата и также сообщение.

#уведомления #notifiers

👨‍💻 9 лучших архитектурных шаблонов для потоков данных и коммуникаций

🖱 Peer-to-Peer
Шаблон Peer-to-Peer подразумевает прямую связь между двумя компонентами без необходимости в центральном координаторе.

🖱 API Gateway
Шлюз API выступает в качестве единой точки входа для всех клиентских запросов к внутренним службам приложения.

🖱 Pub-Sub
Шаблон Pub-Sub разделяет производителей сообщений (издателей) от потребителей сообщений (подписчиков) через брокера сообщений.

🖱 Request-Response
Это один из самых фундаментальных шаблонов интеграции, где клиент отправляет запрос на сервер и ждет ответа.

🖱 Event Sourcing
Event Sourcing подразумевает сохранение изменений состояния приложения в виде последовательности событий.

🖱 ETL
ETL — это шаблон интеграции данных, используемый для сбора данных из нескольких источников, преобразования их в структурированный формат и загрузки в целевую базу данных.

🖱 Batching
Пакетирование подразумевает накопление данных в течение определенного периода или до тех пор, пока не будет достигнут определенный порог, прежде чем обрабатывать их как единую группу.

🖱 Streaming Processing
Потоковая обработка обеспечивает непрерывный прием, обработку и анализ потоков данных в режиме реального времени.

🖱 Orchestration
Orchestration подразумевает наличие центрального координатора (оркестратора), управляющего взаимодействиями между распределенными компонентами или службами для достижения рабочего процесса или бизнес-процесса.

#doc #cheatsheet

➡️ Декоратор для измерения времени выполнения функции в Python

В Python можно легко измерять время выполнения функций с помощью декораторов. Этот подход удобен для анализа производительности и оптимизации кода.

• Декоратор оборачивает функцию и измеряет время ее выполнения, выводя результат на экран. Это позволяет легко оценить производительность различных участков кода.

• Декоратор time_it может использоваться для любых функций, без изменения их логики, что делает его удобным инструментом для анализа производительности.

Как выучить язык программирования быстрее

В этом ролике автор дает несколько полезных советов, помогающих ускорить изучение языков программированию.

00:00 Вступление
00:09 Практика
00:58 Каждый следующий язык учить легче предыдущего
01:45 Читайте чужой исходный код
02:19 Читайте документацию от разработчиков
03:27 Задавайте вопросы на Stackoverflow
04:00 Заведите профессиональный блог
04:46 Найдите работу на языке, который вы учите
05:51 Геймификация
07:29 Синдром самозванца
09:35 Не бойтесь гуглить
10:44 Начните с фреймворков
11:54 Дайте себе время
12:56 Не бросайте!

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/Sxy8_9DK0Xg

▶️ Реальное live-coding собеседование Junior Python разработчик

Сегодня вы увидите реальное собеседование на Python Backend разработчика, на котором мне предложили 100.000 рублей

В видео вы увидите live-coding, рассмотрим три практические задачи по уроню сложности

👀 Смотреть на YouTube