🔩 Attrs

Its main goal is to help you to write concise and correct software without slowing down your code.

attrs - это пакет Python, который вернет радость от написания классов, избавив вас от муторной работы по реализации объектных протоколов (они же методы Дандера). Доверенный NASA для миссий на Марсе с 2020 года!

Его основная цель - помочь вам писать лаконичное и корректное программное обеспечение.

🖥 Github
🗒 Docs

@pythonl

🐍 Box

Box will automatically make otherwise inaccessible keys safe to access as an attribute. You can always pass conversion_box=False to Box to disable that behavior. Also, all new dict and lists added to a Box or BoxList object are converted automatically.

Словари Python с расширенным функциналом, которые помогут вам в написании скриптов.

from box import Box

movie_box = Box({ "Robin Hood: Men in Tights": { "imdb stars": 6.7, "length": 104 } })

movie_box.Robin_Hood_Men_in_Tights.imdb_stars

🖥 Github

#github #python

@pythonl

🤖Errbot

Errbot is a chatbot. It allows you to start scripts interactively from your chatrooms for any reason: random humour, chatops, starting a build, monitoring commits, triggering alerts...

Errbot - это чат-бот, который можно подключить к чату, при этом бот будет вести осмысленный и интересный диалог.

🖥 Github

@pythonl

🖥 PyGitHub

If you want to manage your Github resources (repositories, user profiles, organizations, etc.) from Python scripts, try PyGithub. Above is an example to get a list of Github repositories when searching for a certain topic.

Если вы хотите управлять Github (репозиториями, профилями пользователей, организациями и т.д.) с помощью скриптов на Python, попробуйте PyGithub. Выше приведен пример получения списка репозиториев Github при поиске определенной темы.

$ pip install PyGithub

🖥 Github
📌 Документация

@pythonl

🖥 tmuxp

A session manager for tmux. Built on libtmux.

Менеджер сессий для tmux. Написан на базе libtmux.

🖥 Github

@pythonl

🖥 Difference between Numpy’s All and Any Methods

If you want to get the row whose ALL values satisfy a certain condition, use numpy’s all method. To get the row whose AT LEAST one value satisfies a certain condition, use numpy’s any method.

Если вы хотите получить строку, ВСЕ значения которой удовлетворяют определенному условию, используйте метод numpy's all. Чтобы получить строку, в которой хотя бы одно значение удовлетворяет определенному условию, используйте метод numpy's any.

В приведенном коде показана разница в выводах между all и any.

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 1], [2, 2, 5]])

# get the rows whose all values are fewer than 3
mask_all = (a<3).all(axis=1)
print(a[mask_all])
"""
[[1 2 1]]
"""

mask_any = (a<3).any(axis=1)
print(a[mask_any])
"""
[[1 2 1]
[2 2 5]]
"""

▪Numpy docs

@pythonl

🖥 Pydantic: 10 Most Common Usage Patterns

Pydantic: 10 наиболее распространенных вариантов использования

1. Basic Data Validation
Use Pydantic models to validate incoming data easily.

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
name: str
age: int

user = User(name='John Doe', age=30)

2. Default Values
Define default values for your model fields.

class User(BaseModel):
name: str
age: int = 18 # Default value

3. Optional Fields
Mark fields as optional using the Optional type.

from typing import Optional

class User(BaseModel):
name: str
age: Optional[int] = None

4. Custom Validators
Create custom validators with the @validator decorator.

from pydantic import validator

class User(BaseModel):
name: str
age: int

@validator('age')
def validate_age(cls, value):
if value < 18:
raise ValueError('User must be 18+')
return value

5. Nested Models
Use Pydantic models to validate nested data structures.

class Address(BaseModel):
street: str
city: str

class User(BaseModel):
name: str
age: int
address: Address

6. Lists of Models
Handle lists of a specific model.

from typing import List

class User(BaseModel):
name: str
age: int

class UserList(BaseModel):
users: List[User]

7. Union Fields
Use Union to allow a field to be one of several types.

from typing import Union

class User(BaseModel):
identifier: Union[str, int]

8. Value Constraints
Impose constraints on values using Field.

from pydantic import Field

class User(BaseModel):
name: str
age: int = Field(..., gt=0, lt=120) # Greater than 0, less than 120

9. Aliases for Fields
Define aliases for model fields, which can be useful for fields that are Python keywords.

class User(BaseModel):
name: str
class_: str = Field(alias='class')

10. Recursive Models
Make models that can contain themselves.

from typing import Optional

class TreeNode(BaseModel):
value: int
left: Optional['TreeNode'] = None
right: Optional['TreeNode'] = None

TreeNode.update_forward_refs() # Resolve string annotations

▪pydantic

@pythonl

🖥 6 Python f-strings tips and tricks

f-строки в Python обеспечивают более читабельный, лаконичный и менее подверженный ошибкам способ форматирования строк, чем традиционное форматирование строк. Они обладают множеством полезных функций, которые обязательно пригодятся в повседневной работе.

1. String Interpolation
The most used f-string feature by far is string interpolation. All you need to do is wrap the value or variable in curly braces ({}) and you're good to go.

str_val = 'apples'
num_val = 42

print(f'{num_val} {str_val}') # 42 apples

2. Variable names
Apart from getting a variable's value, you can also get its name alongside the value.

str_val = 'apples'
num_val = 42

print(f'{str_val=}, {num_val = }') # str_val='apples', num_val = 42

3. Mathematical operations
Not syntactically unlike variable names, you can also perform mathematical operations in f-strings.

num_val = 42

print(f'{num_val % 2 = }') # num_val % 2 = 0

4. Printable representation
Apart from plain string interpolation, you might want to get the printable representation of a value.

str_val = 'apples'

print(f'{str_val!r}') # 'apples'

5. Number formatting
Numbers are a great candidate for this. If, for example, you want to trim a numeric value to two digits after the decimal, you can use the .2f format specifier.

price_val = 6.12658

print(f'{price_val:.2f}') # 6.13

6. Date formatting
Finally, dates can also be formatted the same way as numbers, using format specifiers. As usual, %Y denotes the full year, %m is the month and %d is the day of the month.

from datetime import datetime;

date_val = datetime.utcnow()

print(f'{date_val=:%Y-%m-%d}') # date_val=2021-07-09

▪String Formatting Best Practices
▪F-strings или как сделать код чуть более быстрым

@pythonl

🖥 5 Mistakes Every Python Developer Should Avoid!

5 ошибок, которых должен избегать каждый разработчик Python!

1. Avoid using global variables
Избегайте использовать глобальных переменных

# Using global variables
my_var = 42

def my_function():
global my_var
my_var += 1
return my_var

# Using local variables
def my_function2(my_var):
my_var += 1
return my_var

2. Avoid blocking I/O operations
Избегайте блокировки операций ввода/вывода

# Blocking I/O
import requests

response = requests.get('https://example.com')
print(response.text)

# Non-blocking I/O using asyncio
import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
async with session.get(url) as response:
return await response.text()

async def main():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
html = await fetch(session, 'https://example.com')
print(html)

asyncio.run(main())

3. Avoid using eval() and exec()
избегайте использования eval() и exec()

# Using eval() to execute code
my_var = '1 + 1'
result = eval(my_var)

# Using ast.literal_eval() to safely evaluate literals
import ast

my_var = '[1, 2, 3]'
result = ast.literal_eval(my_var)

4. Avoid using mutable default arguments
Избегайте использования изменяемых аргументов

# Using mutable default arguments
def my_function(my_list=[]):
my_list.append(1)
return my_list

result1 = my_function() # [1]
result2 = my_function() # [1, 1]

# Using immutable default arguments
def my_function2(my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(1)
return my_list

result3 = my_function2() # [1]
result4 = my_function2() # [1]

5. Avoid using *args and **kwargs excessively
Избегайте частого использования *args и **kwargs

def my_function(*args, **kwargs):
arg1 = args[0]
arg2 = kwargs.get('arg2', 'default_value')
return arg1, arg2

result = my_function('value1', arg2='value2')

# Using named arguments and default values
def my_function2(arg1, arg2='default_value'):
return arg

▪Article
▪10 самых распространенных ошибок Python

@pythonl

🖥 5 examples on how to improve your Python code

Полезные примеры того, как улучшить ваш код на Python

1. Using List Comprehensions

squares = []

for x in range(10):
squares.append(x**2)

print(squares)

2. Using Generators

with open('example.txt') as f:
for line in (line.strip() for line in f):
print(line)

3. Using the zip() function

names = ['Pippo', 'Pluto', 'Paperino']
ages = [25, 30, 35]

for name, age in zip(names, ages):
print(f'{name} is {age} years old')

4. Using DefaultDict

from collections import defaultdict

s = 'hello world'

d = defaultdict(int)
for c in s:
d[c] += 1

print(d)

5. Using enumerate()

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']

for i, fruit in enumerate(fruits):
print(f'{i}: {fruit}')

▪Techniques to Write Better Python Code
▪Улучшение Python-кода

@pythonl

🖥 Quick and Dirty Guide To Numpy

Расширенный учебник по Numpy

▪Colab
▪NumPy Cheatsheets

@pythonl

🖥 typeshed

Typeshed contains external type annotations for the Python standard library and Python builtins, as well as third party packages as contributed by people external to those projects.

Typeshed содержит внешние аннотации типов для стандартной библиотеки Python и встроенных модулей Python, а также пакеты сторонних разработчиков.

🖥 Github

@pythonl

🖥 Topological sorting

Реализация алгоритма топологической сортировки

# a
# / \
# b c
# / \
# d e
edges = {"a": ["c", "b"], "b": ["d", "e"], "c": [], "d": [], "e": []}
vertices = ["a", "b", "c", "d", "e"]


def topological_sort(start, visited, sort):

current = start

visited.append(current)
neighbors = edges[current]
for neighbor in neighbors:

if neighbor not in visited:
sort = topological_sort(neighbor, visited, sort)

sort.append(current)

if len(visited) != len(vertices):
for vertice in vertices:
if vertice not in visited:
sort = topological_sort(vertice, visited, sort)

return sort

if __name__ == "__main__":
sort = topological_sort("a", [], [])
print(sort)

▪Topological sorting
▪Топологическая сортировка

@pythonl

🖥 Roop

one-click deepfake (face swap)

Root крутой проект на Python для качественных дипфейков в один клик.

🖥 Github

@pythonl