Оператор преобразования raise ... from

Оператор может быть полезен при преобразовании исключений из одного типа в другой.

Также мы можем строить цепочку исключений, привязываю каждую новую ошибку к __clause__.

Подробнее о том, где используется raise from и в чём отличие от простого raise вы можете найти тут.

#theory // Just Python

Модуль временных зон

В PEP-615 (принятый в Python 3.9) появился новый модуль zoneinfo, который упрощает работу с временными зонами. Он обращается к ОС за информацией, если не получается, просит установить tzdata.

Раньше эту функцию выполнял сторонний пакет pytz, теперь им не стоит пользоваться.

#modules // Just Python

Python кэширует все импортированные модули в sys.modules

Это сделано ради оптимизации, чтобы каждый раз не выполнять модуль, а один раз его вытащить и использовать в проекте.

Чтобы его намеренно выполнить снова, воспользуйтесь importlib.reload(), но будьте осторожны, ведь это пересоздаст все объекты и создаст ошибки, которые сложно найти.

#theory // Just Python

ParamSpec

Это специальный тип для спецификации параметров.

Он часто используется с декораторами, когда мы не знаем какие параметры будет получать декорируемая функция и не можем заранее их задать.

Так мы можем получать подсказки по декорируемой функции, которых бы не было без ParamSpec.

Добавлено в Python 3.10.

#theory // Just Python

Что такое аннотация типов?

Аннотации типов (type hints) позволяют указать ожидаемые типы аргументов функций и возвращаемых значений. Они были введены в Python 3.5.

Аннотации типов не проверяются во время выполнения кода. Это просто подсказки для разработчиков и инструментов статического анализа кода.

Поддерживаются встроенные типы (int, float, str, bool и т.д.), а также классы, списки, словари и кортежи с указанием типов внутри.

Для необязательных аргументов используется Optional[] (например, Optional[int]).
Для возвращения нескольких типов можно использовать Union (например, Union[int, str]).

#theory // Just Python

Что такое дескрипторы?

Дескрипторы — это механизм, который позволяет контролировать доступ к атрибутам классов. Они предоставляют способ определения специальных методов для доступа, присваивания и удаления атрибутов. Дескрипторы часто используются для реализации логики, связанной с доступом к данным, внутри классов.

Для создания дескриптора нужно определить класс, который реализует хотя бы один из трех вышеуказанных методов. Затем экземпляры этого класса могут быть присвоены атрибутам других классов.

#theory // Just Python

Гуглим с помощью Python

Установка необходимых пакетов — pip install beautifulsoup4 и pip install google.

В нашем примере мы задаем в поиске слово "Python" и получаем ссылки на 3 самых популярных по мнению Google сайтов о Python.

#theory // Just Python

getopt

Сам по себе getopt крайне схож по работе с функцией getopt() для анализа параметров командной строки. Модуль полезен при анализе аргументов командной строки, где мы хотим, чтобы пользователь также вводил некоторые параметры. Давайте посмотрим на простой пример, чтобы понять это.

#theory // Just Python

Что такое распаковка кортежа?

Распаковка кортежа — это процесс извлечения отдельных элементов из кортежа и присвоения их переменным. Кортеж представляет собой упорядоченную коллекцию элементов, которые могут быть различных типов. Распаковка позволяет удобно извлекать значения из кортежа и использовать их отдельно.

Распаковка кортежей может быть полезным при работе с функциями, возвращающими несколько значений, а также для обмена значениями переменных без необходимости использовать дополнительные временные переменные.

#theory // Just Python

whylogs

whylogs — это библиотека для мониторинга и аудита машинного обучения.
Она помогает делать ML системы более прозрачными, стабильными и надёжными за счёт постоянного мониторинга и аудита.

Она используется для того, чтобы:

— Отслеживать статистику и метрики моделей и данных в режиме реального времени.

— Выявлять дрейф данных - изменения в распределении данных со временем.

— Собирать примеры исключений и выбросов.

— Проводить аудит моделей и данных в поисках проблем.

— Генерировать автоматические отчёты и визуализации.

— Интегрировать с MLflow, TensorBoard и другими инструментами.

#theory // Just Python

HTTP-запросы с использованием Aiohttp в Python 3

Если вы опытный программист на Python, то наверняка слышали о GIL или Global Interpreter Lock. Эта блокировка защищает доступ к объектам Python таким образом, что только один поток может одновременно выполнять байткод.....

#theory // Just Python

string.strip

Метод strip() возвращает копию строки, удаляя как начальные, так и конечные символы (в зависимости от переданного строкового аргумента). Если аргумент chars не указан, все начальные и конечные пробелы удаляются из строки.

#theory // Just Python

Sketch

Sketch — это библиотека для статистического анализа и обработки данных. Она позволяет быстро проводить первичный анализ данных и строить прототипы моделей машинного обучения.

Основные возможности:
— Быстрый и эффективный подсчёт статистик по данным, таких как сумма, среднее, медиана, дисперсия.
— Аппроксимация распределений и плотностей вероятности.
— Вычисление квантилей, сглаживания, гистограмм.
— Тестирование статистических гипотез, оценка p-value.
— Генерация случайных чисел из разных распределений.

Sketch позволяет ускорить статистический анализ данных с помощью простого и интуитивного API и используется для:
— Первичного анализа и визуализации данных.
— Статистических тестов в научных исследованиях.
— Построения прототипов моделей машинного обучения.
— Анализа пользовательских действий и событий.
— Симуляции процессов на основе статистических моделей.

#theory // Just Python

collections.Mapping

collections.Mapping — это абстрактный базовый класс, который представляет отображение ключ-значение.
Он наследуется встроенными типами словарей, такими как dict, а также другими типами, которые реализуют схожее поведение, например OrderedDict.

Класс Mapping определяет интерфейс, общий для всех отображений ключ-значение, включая такие методы как keys(), values(), items() и другие.
Это позволяет писать универсальный код, который будет работать с любым типом, реализующим этот интерфейс.

Например, Mapping часто используется вместе с isinstance или issubclass для проверки, является ли объект словарем. Также он полезен при написании функций, которым нужно принимать на вход отображения, но без привязки к конкретному типу как dict. Mapping гарантирует наличие основных методов словаря у переданного объекта.

#theory // Just Python

Асинхронные запросы с aiohttp

Модуль aiohttp представляет из себя асинхронный HTTP клиент/сервер для asyncio и Python. Он позволяет выполнять асинхронные HTTP запросы, что делает его идеальным инструментом для современных приложений, где требуется высокая производительность и параллелизм.

Установка aiohttp производится через pip. Чтобы начать делать асинхронные запросы, вам потребуется взаимодействовать с ним с помощью синтаксиса async/await. Запросы, такие как GET, POST, PUT и DELETE, оформляются чисто и ясно. Объекты ответов содержат все необходимые атрибуты для обработки ответов от сервера.

Модуль aiohttp подходит не только для работы с асинхронными веб-сервисами, но и для асинхронного скрапинга веб-страниц.

#modules // Just Python

Функции, поддерживающие только именованные аргументы (kwargs)

**kwargs (keyword arguments) — это способ передачи произвольного количества именованных аргументов в функцию.

В функциях после позиционных и обычных именованных аргументов указывают параметр **kwargs.

В kwargs передаются аргументы в виде ключ-значение. Внутри функции kwargs становится словарем, где ключи — имена аргументов, значения — значения аргументов.
Благодаря этому через kwargs можно передать любое количество дополнительных аргументов в функцию.

Если одновременно используются *args и **kwargs, то в вызове сначала указываются *args.

#theory // Just Python

Метод Counter.elements()

Метод Counter.elements() возвращает итератор по элементам в словаре Counter.
Этот метод позволяет эффективно перебрать элементы словаря Counter без создания копии.

Как видно из примера, метод elements() возвращает итератор по элементам словаря Counter в порядке их добавления.
Это позволяет эффективно обрабатывать элементы, не создавая промежуточные структуры данных.

#theory // Just Python

Geopandas

Geopandas — это библиотека для работы с геопространственными данными. Она базируется на библиотеке Pandas и интегрируется с другими инструментами геоинформатики, такими как Shapely, Fiona, PyProj.

Geopandas позволяет эффективно работать с географическими данными в виде векторных и растровых слоев.

Основные области применения:
— Картография и визуализация пространственных данных.
— Анализ и обработка данных, содержащих географическую привязку.
— Работа с геометрическими объектами: точки, линии, полигоны.
— Преобразование и проектирование геоданных.
— Пространственный анализ и геостатистика.
— Моделирование географических процессов.
— ГИС-приложения и веб-картография.

#theory // Just Python