Аннотация типов

Python - язык с динамической типизацией. Это может быть как преимуществом так и недостатком. Для четкого определения типа переменных существуют аннотации, которые позволят явно указать тип данных объекта или тип данных возвращаемых функцией.

У аннотаций следующий варианты синтаксиса:
1. имя_переменной : тип_данных
2. имя_переменной : тип_данных = значение
3. def my_function(arg: тип_данных) -> тип_возвращаемого_значения

#theory // just python

Библиотека showballstemmer

Библиотека showballstemmer и занимается тем, что определяет основу слова, что делает поиск более точным. А главное — библиотека мало потребляет, а результат получается намного лучше.

В начале следует импортировать модуль требуемого языка, к примеру вот модули английского, русского и французского соответственно: EnglishStemmer, FrenchStemmer, RussianStemmer

#theory // just python

Выражения присваивания

Так же известные как «моржовый оператор» (walrus operator) — новый синтаксис, который позволит присваивать значения переменным внутри другого выражения. Целью введения оператора является повышение читаемости кода, поэтому использовать его (как и все остальные операторы) стоит не при первой же возможности, а только тогда, когда это уместно.

#theory // just python

Составной вывод

Простой способ — сложение (конкатенация) строк. Хорошо с одной переменной в строке, а если их больше — читается с трудом.

print('Hello ' + name + ' — ' + str(age) + ' y.o.')

Функция format() позволяет формировать понятный вывод не только для пользователя, но и для программиста.

print('Hello {} — {} y.o.'.format(name, age))

Python последовательно проставляет номера для скобок и передает им значения переменных, последовательно указанных в аргументе.

#theory // just python

Преобразование текста в речь

Этот проект на Python использует ряд новых библиотек для преобразования существующей статьи в воспроизводимый mp3-файл. Вам нужно будет установить nltk (natural language toolkit), newspaper3k и gtts.

Программа простая, поскольку мы просто передаем URL-адрес статьи для преобразования, а затем позволяем функции обрабатывать преобразование текста в речь с помощью наших недавно установленных модулей.

#theory // just python

Метод get() у словарей и его «дефолтный» результат.

Немножко теории: метод get() возвращает значение для искомого ключа. Если ключ недоступен, возвращает значение по умолчанию.

Метод get() возвращает значение по ключу если такой ключ присутсвует в списке, если его нет, то метод возвращает дефолтное значение.

Если же мы напишем name_for_userid.get(5454) без указания «дефолтного» значения, то функция вернет None. Довольно удобно и практично.

#theory // just python

Как отформатировать строку с помощью f-строк

Эти f-строки похожи на метод .format(). Однако они предоставляют более ёмкий способ сделать то же самое, всего лишь добавив к строке букву f в качестве префикса.

#theory // just python

3 трюка с itertools

Сегодня мы рассмотрим несколько функций из довольно полезного модуля, позволяющих эффективно работать с итерируемыми объектами. Начнём с очень простой функции – chain. Она позволяет "склеивать" несколько итерируемых элементов в один.

Далее, accumulate. Эта функция немного похожа на reduce, но вместо того, чтобы давать одно окончательное значение, она последовательно применяет функцию, заданную вторым аргументом (в данном случае min), к каждому последующему элементу по порядку: min(11), min(11, 3), min(11, 3, 9) и так далее.

А для того, чтобы создавать комбинации из элементов выбранного итерируемого объекта, вам понадобится функция combinations. Вторым аргументом можно задать длину этой самой комбинации.

#theory // just python

Wikipedia в Python

Это модуль, который обращается к API Википедии. Устанавливается этот модуль через пакетный менеджер pip. А использовать его можно без всяких трудностей – всё самое важное показано на картинке.

#modules // just python

Pyperclip

Модуль pyperclip имеет функции copy() и paste(), которые позволяют отправлять текст в буфер обмена вашего компьютера и получать его оттуда. Таким образом, можно прямо через код копировать вывод программы в буфер обмена вместо того, чтобы делать это вручную. Установить этот модуль можно привычным способом через пакетный менеджер pip.

#modules // just python

Ускоряем код с помощью векторизации

Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами. Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize.
По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.

#theory // just python

Правильным ответом является [1, 2]

Происходит так из-за того, что дефолтные параметры хранятся в неизменном кортеже в атрибуте функции defaults, который создается один раз в момент определения функции.

А для того, чтобы добиться правильного поведения функции, следует воспользоваться ключевым словом None при определении аргументов по-умолчанию.

#theory // just python

Потоковый ввод

Вы можете обрабатывать ввод от пользователя потоком. В таком случае для завершения надо воспользоваться специальной "командой" на Windows — Ctrl + D. Запустить потоковый ввод можно через библиотеку sys и метод stdin.

Если требуется получить и тут же обработать строку, то так и пишем: sys.stdin

Если надо в начале прочитать весь потоковый ввод, а затем обработать, то sys.stdin.readlines()

На картинке представлено 2 варианта.

#theory // just python

Библиотека PIL

Очень хорошая библиотека для работы с изображениями. С её помощью можно много что сделать с картинками в одну строчку: повернуть по градусам, уменьшить количество цветов (и вес, соответственно), обрезать, сделать похожим на рисунок карандашом.

Плюс, с помощью этой библиотеки очень просто перебрать все пиксели и получить их RGB цвет. Библиотека нуждается в установке:

install pillow

Для примера напишем простую программу объединяющую два изображения в одно. Для этого оба изображения сделаем прозрачными, будем делать в равном отношении чтобы ничто не выделялось (поэтому умножаем на 0.5), коэффициент можно изменить.

#modules // just python

Глубокое (полное) копирование

Глубокая копия создает новую и отдельную копию всего объекта или списка со своим уникальным адресом памяти. Это означает, что любые изменения, внесенные в новую копию объекта или списка, не будут отражаться в исходной. Этот процесс происходит следующим образом: сначала создается новый список или объект, а затем рекурсивно копируются все элементы из исходного в новый.

Короче говоря, оба объекта становятся полностью независимы друг от друга. Это похоже на концепцию передачи по значению в таких языках, как C ++, Java и C #.

#theory // just python

Библиотека JmesPath

Как вы уже заметили работать с json файлами в python очень удобно, ведь они отлично конвертируется в словарь. Также мы разобрали полезную библиотеку json, поэтому еще раз говорить о ней не будем.
Но вот нам надо получить данные из файла. А формат json, как правило имеет множество вложений. Искать что-то нужное можно, но не всегда это удобно.

JmesPath облегчает работу в несколько раз. Вместо file['a']['b']['c'] можно написать jmespath.search('a.b.c', file). Кажется стало длиннее, но это потому что мы взяли мало элементов, и согласитесь a.b.c выглядит лучше. Даже отредактировать в случае чего будет проще.

#modules // just python

Продвинутые кортежи

С помощью кортежей в Pyhton реализовано множественное присваивание.
Кортежи довольно полезный инструмент. Благодаря им в Python возможно поменять местами значения переменных самым простым способом.

a,b = b,a

Для расширенной распаковки кортежа в переменные указываем * перед переменной - в нее распаковывается часть кортежа как список.

#theory // just python

Множества

Множество - группа случайных, не повторяющихся элементов. Использует тот же литерал, что и словарь, но пустое множество нельзя создать используя литерал. Поддерживают операции над множествами.
Функция set() — формирует множество. При создании удаляются все повторяющиеся элементы.
Функция frozenset() — формирует неизменяемое множество.

#theory // just python

Логические значения чисел

В Python при преобразовании чисел к логическим значениям все числа кроме нуля, в том числе и отрицательные - имеют значения True. 0 имеет значение False. Python позволяет проводить логические операции and, or, not над числами.
Функция bool() преобразует объект в логический. Использовать ее можно с числами.
Логические операции с числами работают согласно таблицам истинности операторов.

#theory // just python

Кортежи в Python

Кортеж - неизменяемый список, группа объектов.
Преимущества перед списками:
- Защита от изменений
- Размер меньше
- Скорость работы
Для создания кортежа используется функция tuple(), использование функции с интегрируемым объектом поместит все его элементы в кортеж.
Кортежи очень полезны, когда нужно передать группу элементов и не нагружать скрипт.

#theory // just python