Python Academy

Получаем данные о системе Кроссплатформенная библиотека psutil позволяет получать информацию о процессоре, памяти, диске, сети, датчиках и запущенных процессах в системе. Примеры базового использования показаны на картинке. Если говорить про практические применение, psutil полезен в основном для мониторинга системы, ограничения ресурсов процессов и управления запущенными процессами. Помимо привычных Windows, MacOS и Linux, библиотека также поддерживает системы FreeBSD, OpenBSD, NetBSD, Sun Solaris и AIX. #psutil

VisPy VisPy — это библиотека для визуализации данных в Python, предназначенная для создания высокопроизводительных интерактивных визуализаций. Она использует библиотеку OpenGL для рендеринга и обеспечивает доступ к графическим возможностям вашего компьютера через современный Python API. После установки библиотеки, вы можете создать графические приложения с использованием VisPy. В примере на картинке создается окно с красным треугольником. VisPy предоставляет широкие возможности для создания 2D и 3D визуализаций, а также возможность работы с пользовательским вводом, анимациями и интерактивностью. Вы можете найти дополнительные примеры и документацию на официальном сайте VisPy, чтобы более подробно изучить возможности этой библиотеки и начать создавать собственные визуализации. #python

Типизация в Python с использованием модуля typing В Python модуль typing предоставляет возможность добавлять подсказки типов для переменных, функций и классов, что делает код более явным и понятным. Зачем использовать типизацию? 1. Ясность и понятность кода: Добавление аннотаций типов помогает читателям быстро понять, какие данные ожидаются и какие типы переменных возвращаются из функций. 2. Предотвращение ошибок: Статические анализаторы кода, такие как mypy, могут обнаруживать потенциальные ошибки до выполнения программы, что уменьшает количество багов. 3. Документация кода: Подсказки типов могут служить формой документации, особенно полезной при совместной разработке. Разработчики могут быстро понимать интерфейсы функций и классов. Пример использования типизации для переменных и функций: from typing import List, Tuple def multiply(a: int, b: int) -> int: return a * b def process_list(data: List[int]) -> Tuple[int, int]: sum_values = sum(data) average = sum_values / len(data) return sum_values, average # Пример использования result1 = multiply(5, 3)# Ожидается int data_list = [1, 2, 3, 4, 5] result2 = process_list(data_list)# Ожидается Tuple[int, int] Здесь a: int и b: int указывают на типы аргументов функции, а -> int и -> Tuple[int, int] - на типы возвращаемых значений. Это помогает читателям кода лучше понимать ожидаемую структуру данных и типы переменных. Типизация делает ваш код более структурированным, улучшает его читабельность и может служить документацией, облегчая разработку. #python#typing

Пакетный менеджер pip Для работы с пакетами в Python есть специальная утилита pip — устанавливается она сразу вместе с интерпретатором. Установить или удалить пакет можно через команды install и uninstall. После них нужно перечислить необходимые пакеты через пробел. Команды list и freeze покажут все пакеты в текущем окружении, а также их версии. Обратите внимание на то, как выглядит вывод каждой из них. А с помощью show можно посмотреть информацию о конкретном пакете: название, версию, описание, автора, лицензию и другое. #pip

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

Форматируемые шаблоны строк Модуль string из стандартной библиотеки содержит интересный класс Template, который позволяет вполне удобно создавать шаблоны строк для дальнейшего форматирования. Такой способ появился ещё в Python 2.4, как замена %-форматированию (PEP 292), но популярным так и не стал. Поддерживает передачу значений по имени и использует $-синтаксис как в PHP. В новых проектах, конечно, используются чаще всего f-строки и иногда метод format, но всё же о Template стоит хотя бы знать на случай, если придется работать с легаси кодом. #строки

Мощная декларативная библиотека для работы с датой и временем Большинство разработчиков знают про модуль datetime из стандартной библиотеки - достаточно хороший инструмент для работы с временем. Но не лишним будет узнать про его мощное расширение - dateutil. dateutil позволяет писать краткий и декларативный код для решения задач по взаимодействию с датой и временем. На скриншоте показано получение первого дня прошлого месяца с помощью dateutil и без. Примечательно то, что dateutil позиционируется как расширение для datetime, что значит, что они друг с другом совместимы.

Очистка элементов в последовательности Встроенный модуль itertools был создан для работы с более сложными случаями итераторов. Плюс модуля в том, что он быстро работает и оптимизирован в плане памяти. Иногда возникает необходимость в удалении ненужных объектов последовательности. Как раз для этого и используют itertools, а именно метод compress. Первым аргументом передается какой-либо контейнер, например список. Вторым аргументом — логические значения, соответствующие элементам в последовательности. Если логическое значения равно True или 1, то элемент сохраняется в последовательности, в противном случае — удаляется из нее. #itertools

spotDL: Автоматизация загрузки музыки из Spotify Библиотека spotDL - это мощный инструмент для автоматизации процесса загрузки музыки из Spotify. Если вы ищете способ легко и быстро получить аудиотреки с этой популярной стриминговой платформы, то spotDL может стать вашим идеальным партнером. Установка spotDL также проста и выполняется через pip. Эта библиотека предоставляет удобные средства для поиска и загрузки музыки из Spotify. Она работает асинхронно и поддерживает асинхронный синтаксис с помощью async/await, что делает ее отличным инструментом для современных приложений, где требуется автоматизированный доступ к аудиоконтенту. spotDL позволяет выполнять поиск треков, альбомов или плейлистов по запросам и загружать их на ваше устройство. Он также предоставляет возможность выбора желаемого качества аудио и множество других опций для настройки загрузки. Библиотека spotDL не только удобна для скачивания музыки для личного пользования, но также может быть использована для создания аудиоархивов, подкастов или даже для автоматизации процесса создания музыкальных бэкапов. #spotify#spotDL#аудио#автоматизация

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

Делаем ошибки более читаемыми В Python есть удобный модуль pretty_errors, который делает стандартный вывод исключений и их traceback более удобным для чтения. Для того, чтобы он заработал, достаточно импортировать его в ваш код. Вывод ошибок в вашей программе будет выглядеть более читаемым. Более того, разные части вывода будут помечаться разным цветом вместо монотонного серого цвета. Также модуль можно модифицировать, указав параметры в конфиге. Подробнее можете почитать в документации модуля.

Хеширование в Python используя hashlib Библиотека hashlib предоставляет алгоритмы хеширования, которые позволяют создавать уникальные хеш-суммы для данных. Это полезно для проверки целостности файлов, хранения паролей в безопасной форме и других задач безопасности данных. Пример кода: import hashlib # Пример хеширования строки с использованием SHA-256 data_to_hash = "Hello, World!" hashed_data = hashlib.sha256(data_to_hash.encode()).hexdigest() print(f"Исходные данные: {data_to_hash}") print(f"Хеш-сумма (SHA-256): {hashed_data}") В этом примере мы используем алгоритм SHA-256 из библиотеки hashlib для создания хеш-суммы строки "Hello, World!". Результат выводится в шестнадцатеричном формате. Библиотека hashlib является одним из лучших инструментов для обеспечения безопасности данных в Python. Путем использования различных алгоритмов хеширования, таких как MD5, SHA-256 и других, вы можете обеспечить целостность данных и повысить уровень безопасности ваших приложений. #python#hashlib