Использование collections.defaultdict для работы со словарями с значениями по умолчанию

Когда вы работаете со словарями и часто сталкиваетесь с ситуацией, когда нужно инициализировать значение, если ключа ещё нет в словаре, defaultdict из модуля collections значительно упростит вашу работу.

Использование defaultdict делает код чище и защищает от ошибок, связанных с обращением к несуществующим ключам, позволяя сосредоточиться на логике задачи.

▶️ Доступ к свойствам объекта | Property и slots

В видео обсудим интересный вопрос – как можно запретить менять наши атрибуты, реализовать логику изменения/получения атрибутов и как запретить добавлять объекту новые атрибуты.

⏺ _dict_ – это атрибут объектов в питоне, который хранит состояние
⏺ _setattr_ – вызывается при попытке установить атрибут
⏺ property – это удобный механизм создания геттеров и сеттеров
⏺ _slots_ – создан для уменьшения памяти, занимаемой объектами, но как побочное свойство – не даст добавить объекту новый атрибут

👀 Смотреть на YouTube

Преобразование двух списков в словарь

Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь?

✔️ Для решения задачи можно прибегнуть к функции zip().

👨‍💻 Если вы создаете API, вот вам 6 архитектур которые нужно знать

Проектирование API — это не только функциональность, но и выбор правильной архитектуры для удовлетворения ваших потребностей. Вот шесть архитектурных проектов API, с которыми должен быть знаком каждый разработчик:

🖱 1 — REST
— Самая популярная архитектура для веб-сервисов.
— Использует HTTP-запросы для связи.
— Не сохраняет состояние и обеспечивает легкую масштабируемость и гибкость.

🖱 2 — GraphQL
— Язык запросов для вашего API.
— Позволяет клиентам запрашивать именно то, что им нужно, не больше и не меньше.
— Идеально подходит для оптимизации сетевых запросов.

🖱 3 — SOAP (устаревший)
— Протокол для обмена структурированной информацией в веб-сервисах.
— Известен своими строгими стандартами и встроенной обработкой ошибок.
— Часто используется в приложениях корпоративного уровня.

🖱 4 - gRPC
- Высокопроизводительная среда с открытым исходным кодом.
- Использует HTTP/2 для транспорта и буферы протоколов в качестве языка описания интерфейса.
- Отлично подходит для микросервисов и общения в реальном времени.

🖱 5 - WebSockets
- Обеспечивает двустороннюю связь между клиентом и сервером.
- Идеально подходит для приложений реального времени, таких как чат-приложения и обновления в реальном времени.
- Позволяет осуществлять непрерывный обмен данными без накладных расходов HTTP.

🖱 6 - MQTT
- Легкий протокол обмена сообщениями для небольших датчиков и мобильных устройств.
- Ориентирован на минимальное использование полосы пропускания и заряда батареи.
- Обычно используется в приложениях IoT (Интернет вещей).

📂 Сохраняем

#doc #cheatsheet

👩‍💻 Полное руководство по пакету NumPy для научных расчетов в Python

NumPy (Numeric Python, Числовой Python) – это библиотека с открытым исходным кодом для работы с многомерными массивами и набор математических функций, которые применяются над ними

Это руководство научит вас основам NumPy, которые вы сможете использовать для вычислений в Python

🖥 Читать подробнее

Использование itertools для создания комбинаций и перестановок

Когда вам нужно сгенерировать все возможные комбинации, перестановки или произведения элементов из одного или нескольких списков, модуль itertools предоставляет для этого удобные функции.

Использование itertools позволяет быстро и эффективно генерировать комбинации и перестановки, что упрощает решение многих задач, связанных с перебором и анализом вариантов.

🔥 Babelfish — нейросеть, которая переведет любое аудио на нужный вам язык в реальном времени

Сервис моментально распознает речь и переведет в текст на любой язык. Идеально подойдет для учебы и просмотра зарубежных подкастов.

Работает с русским языком, да ещё и бесплатна 😎

📂 Сохраняем и используем ТУТ

Туториал на YouTube

#soft #nn

⚙️ Оптимизация памяти в Python: Использование генераторов вместо списков

Когда мы работаем с большими наборами данных, важно помнить об эффективном использовании памяти. Одной из полезных фишек Python для оптимизации памяти является использование генераторов вместо списков.

➡️ Пример кода

Допустим, у нас есть задача найти квадраты чисел от 1 до 1 000 000. Сначала посмотрим, как это сделать с помощью списка:

# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]

Этот код создает список квадратов чисел, что требует значительного объема памяти. Вместо этого можно использовать генератор, который создаст объекты по мере их запроса, не занимая много памяти:

# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))

Теперь squares - это генератор, который генерирует квадраты чисел по мере необходимости, занимая минимальное количество памяти.

Почему это полезно

Использование генераторов вместо списков позволяет значительно экономить память, особенно при работе с большими наборами данных. Это делает ваш код более эффективным и позволяет работать с гораздо большими объемами данных без значительных затрат ресурсов.

Работаем с картинками в Python

Библиотека Pillow — это очень мощный, быстрый и удобный инструмент для обработки графики в Python.

В сегодняшнем примере мы применим ее для конвертации картинки в черно-белую, обратим цвета, вертикально отзеркалим и сохраним в файл.

Метод Image.open('resources/img/cat.jpg') считывает картинку из папки.

img.convert('L') трансформирует картинку в черно-белую.

ImageOps.invert(image) обращает цвета.

img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) вертикально отзеркаливает картинку.

img.save('grayscale_cat.jpg') сохранит картинку на диске.

Использование списка списков (List Comprehensions) для создания двумерных массивов

Когда вам нужно создать двумерный массив (список списков) с инициализированными значениями, можно использовать мощные и лаконичные возможности списка списков в Python.

Использование списка списков позволяет легко и быстро создавать двумерные массивы с любой логикой инициализации, делая код компактным и понятным.

Наследование

Нередко в процессе написания кода выясняется, что некоторые объекты аналогичны другим за исключением нескольких различий. Определение сходств и различий между такими объектами называется "наследованием".

Мы все прекрасно знаем, что котики, к примеру, любят всё ронять, а собакены — рыть землю. Создадим два соответствующих класса-наследника.

Теперь объекты этих двух классов могут не только издавать животные звуки, но и выполнять собственные уникальные действия.

⚙️ pathlib для работы с системными путями

ℹ️ Модуль Python os, мягко говоря, отстой… К счастью, разработчики ядра Python услышали крики миллионов и представили библиотеку pathlib в Python 3.4. Она обеспечивает удобный объектно-ориентированный подход к системным путям.

🗣️ Она также очень старается решить все проблемы, связанные с системой путей Windows

🔗 Ссылочка на доку

Получаем гласные

Этот пример возвращает в строке найденные гласные "a e i o u". Это может оказаться полезным при поиске или обнаружении гласных.

👨‍💻 The Algorithms — крупнейшая библиотека алгоритмов с открытым исходным кодом.

Отличная подборка самых популярных алгоритмов на Python и других языках. Идеально подходит для обучения.

📂 Сохраняем

📌 Веб-сайт на русском
📌 GitHub

#doc #cheatsheet #python

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