Memray

Memray - это библиотека для профилирования памяти и она является важным инструментом оптимизации производительности Python программ.

Библиотека отслеживает выделение и освобождение памяти при работе программы, поддерживает отслеживание ссылок на объект, применятся для профилирования на серверах и в виртуальных окружениях.

В примере мы используем декоратор memray.profile, который будет отслеживать все выделение и освобождение памяти внутри функции my_func().

При запуске этого кода memray выведет отчёт.

#theory // Just Python

list.pop

Метод list pop() удаляет элемент по указанному индексу. Метод также возвращает удаленный элемент. Если индекс, переданный методу, находится за пределами диапазона, он выдает исключение IndexError: pop index out of range.

#theory // Just Python

NotImplemented

NotImplemented представляет собой специальный объект-сентинель (или маркер), который обычно используется в методах классов или функциях для указания на то, что конкретная функциональность или реализация пока не были предоставлены. Это может быть полезным при создании абстрактных классов или интерфейсов, когда вы хотите, чтобы подклассы предоставляли свои собственные реализации методов./

#theory // Just Python

OrderedDict

OrderedDict — это улучшенная версия обычного словаря (dict), которая сохраняет порядок элементов в словаре в том порядке, в котором они были добавлены. Это означает, что при итерации по OrderedDict, элементы будут возвращаться в том порядке, в котором они были добавлены в словарь.

Вы можете использовать OrderedDict из модуля collections в Python для создания словаря с учетом порядка элементов.

#theory // Just Python

PyFlux

PyFlux — это библиотека для анализа временных рядов и моделирования в Python. Она предоставляет инструменты для анализа, прогнозирования и визуализации временных рядов. PyFlux предлагает различные статистические и машинные методы для работы с данными временных рядов, включая ARIMA, GARCH, VAR и другие модели.

#theory // Just Python

Bamboolib

Bamboolib — это библиотека для упрощения и ускорения анализа данных в Python, особенно при работе с данными в формате DataFrame. Она предоставляет графический интерфейс для выполнения различных операций с данными, таких как фильтрация, группировка, визуализация и многое другое, без необходимости написания кода. Bamboolib предназначена для упрощения работы с библиотеками Pandas и Jupyter Notebook.

Bamboolib предоставляет множество инструментов и функций для удобного манипулирования данными, и она может быть полезна, особенно если вы предпочитаете визуальный подход к анализу данных.

#theory // Just Python

Функция os.listdir()

Функция os.listdir() в Python используется для получения списка файлов и папок в указанной директории. Она возвращает список имен элементов в указанной директории в виде строк.

Замените '/путь/к/директории' на путь к директории, список файлов и папок которой вы хотите получить. Функция os.listdir() вернет список строк с именами элементов в этой директории, и вы можете использовать этот список для дальнейшей обработки файлов и папок в Python.

#theory // Just Python

SpaCy

SpaCy — это библиотека для обработки естественного языка (NLP) на языке Python. Она предоставляет инструменты для сегментации текста, анализа грамматики, извлечения информации и многих других задач, связанных с обработкой текста.

Библиотека предоставляет множество инструментов для более сложных задач обработки текста, таких как анализ тональности, извлечение ключевых фраз, машинное обучение и многое другое. Подробнее про SpaCy

#theory // Just Python

Метод isalpha()

Метод isalpha() является строковым методом, который позволяет проверить, состоит ли каждый символ в строке из букв (алфавитных символов). Он возвращает True, если все символы в строке являются буквами, и False в противном случае.

Как видно в примере выше, первая строка состоит только из букв, поэтому isalpha() возвращает True. Вторая строка содержит символы, которые не являются буквами (запятая и восклицательный знак), поэтому isalpha() возвращает False.

#theory // Just Python

pyperclip

pyperclip — это библиотека Python, которая предоставляет простой способ копирования и вставки текста в буфер обмена (clipboard) операционной системы. Вы можете использовать pyperclip для копирования текста в буфер обмена и вставки текста из буфера обмена в свой Python-скрипт.

Для установки pyperclip, вы можете использовать инструмент управления пакетами Python, такой как pip. Откройте терминал или командную строку и выполните следующую команду:

pip install pyperclip

После установки библиотеки, вы можете использовать ее в своем Python-коде.

#theory // Just Python

divmod

Метод divmod() принимает два числа в качестве аргументов и возвращает их частное и остаток в виде кортежа. В качестве вводных чисел могут быть как целые числа, так и с плавающей запятой. Если же использовать не числовые значения, выдается ошибка TypeError.

#theory // Just Python

PySnooper

PySnooper — это библиотека для отладки, которая позволяет логгировать каждую строку выполняемого кода вместе со значениями переменных. Она полезна, когда нужно понять, как работает код и где происходят изменения переменных.

Для использования необходимо декорировать функцию, которую нужно отладить с помощью @pysnooper.snoop(). Вид лога можно настроить с помощью параметров: variables — какие переменные отображать, depth — максимальная вложенность структур данных, prefix — префикс для каждой строки лога.

Результат использования pysnooper предоставлен на изображении.

#theory // Just Python

Декоратор frozen

Декоратор @frozen — это не встроенный декоратор, а часто используемый соглашение в библиотеках и коде на Python. Он используется для обозначения, что класс или объект должен быть неизменяемым (immutable). Неизменяемые объекты не могут быть изменены после создания. Это означает, что их атрибуты и состояние остаются постоянными, что может быть полезно во многих сценариях.

Преимущества неизменяемых объектов включают в себя упрощение работы с объектами в многозадачных приложениях, избегание побочных эффектов и более безопасную работу с объектами в разных частях кода.

#theory // Just Python

Функция zlib.compress()

Функция zlib.compress() является частью стандартной библиотеки и предназначена для сжатия данных с использованием библиотеки сжатия данных Zlib.

Zlib — это библиотека, которая предоставляет алгоритмы сжатия данных. С её помощью можно уменьшить объем данных, что полезно, например, при передаче данных по сети или сохранении данных на диске, чтобы уменьшить потребление места.

Функция zlib.compress() принимает один аргумент — последовательность байтов (например, строку или байтовый объект) и возвращает сжатую версию этой последовательности

#theory // Just Python

Py-spy

Py-spy — это инструмент для профилирования производительности Python-приложений. Он предоставляет информацию о том, как Python-приложение использует центральный процессор (CPU) и может помочь вам выявить узкие места в вашем коде, которые могут приводить к высокому использованию CPU.

Py-spy можно использовать из командной строки, чтобы наблюдать за работой запущенных Python-процессов. Он предоставляет информацию о потреблении CPU, вызовах функций, стеке вызовов и других характеристиках производительности. Вы можете использовать py-spy для оптимизации вашего Python-кода и выявления проблем с производительностью.

#theory // Just Python

Annoy

Annoy — это библиотека, которая используется для поиска точек в пространстве, близких к заданной точке запроса. Она также создает большие файловые структуры данных только для чтения, которые отображаются в память, чтобы многие процессы могли использовать одни и те же данные.

В этом примере мы создаем индекс Annoy с длиной вектора элемента f и используем расстояние angular. Затем мы добавляем 1000 элементов со случайными значениями в индекс и строим его с использованием 10 деревьев. После этого мы сохраняем индекс в файл test.ann. Затем мы загружаем индекс из файла и выполняем поиск 1000 ближайших соседей для элемента с индексом 0.

Результат работы кода - список из 1000 индексов элементов, которые являются ближайшими соседями для элемента с индексом 0.

#theory // Just Python

Emot

Emot (Emotional Analysis for Text) — это библиотека для анализа эмодзи на Python. Она может быть полезна для обработки данных текста, чтобы удалить эмодзи и других задач, связанных с анализом эмотиконами.

Чтобы использовать библиотеку Emot, вам сначала нужно установить её с помощью pip:

#theory // Just Python

Geoplotlib

Geoplotlib — это библиотека Python, предназначенная для создания интерактивных карт и визуализации геоданных. Она предоставляет простой и удобный способ создания различных карт, включая точечные карты, карты с тепловыми картами, кластеризацию данных и другие географические визуализации.

Перед началом работы установите и импортируйте библиотеку. Чтобы визуализировать геоданные, вам понадобятся данные о географических координатах (широте и долготе). Вы можете использовать различные источники данных, такие как CSV-файлы, базы данных или API.

#theory // Just Python

Метод dict.values()

Метод dict.values() в Python используется для получения всех значений (values) в словаре (dictionary). Этот метод возвращает представление (view) значений в словаре в виде объекта типа dict_values.

Этот метод полезен, когда вы хотите получить доступ к значениям словаря, но не обязательно к ключам. Вы можете использовать dict.values() в циклах или для выполнения операций на значениях словаря, например, суммирования всех значений или поиска определенного значения.

#theory // Just Python

Метод update()

Метод update() в Python используется для обновления содержимого словаря (dict) с данными из другого словаря или итерабельного объекта. Он позволяет добавлять новые ключи и значения в словарь или обновлять значения существующих ключей.
Синтаксис метода update() следующий:

словарь.update(другой_словарь)

где:
словарь — это словарь, в котором вы хотите обновить данные.
другой_словарь — это словарь или другой итерабельный объект (например, другой словарь, список кортежей или список списков), данные из которого вы хотите добавить или обновить в словарь.

#theory // Just Python