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
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
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
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 –
Далее,
А для того, чтобы создавать комбинации из элементов выбранного итерируемого объекта, вам понадобится функция
#theory // just python
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
#modules // just 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
#modules // just python
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
По сути,
#theory // just python
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
А для того, чтобы добиться правильного поведения функции, следует воспользоваться ключевым словом
#theory // just python
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:
#theory // just python
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:
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
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 pillowДля 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
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
#modules // just python
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.
#theory // just python
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,aДля 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
Функция
#theory // just python
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
Логические операции с числами работают согласно таблицам истинности операторов.
#theory // just python
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
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
Mодуль cmath
Функции в математическом модуле стандартной библиотеки Python обрабатывают числа с плавающей запятой. Для комплексных чисел библиотека Python содержит модуль
Функция
Эта функция возвращает полярное представление декартовой записи комплексного числа. Возвращаемое значение - это кортеж, состоящий из модуля и фазы.
Функция
Эта функция возвращает угол против часовой стрелки между осью x и сегментом, соединяющим точку с исходной точкой. Угол представлен в радианах и находится между π и -π.
Функция
Эта функция возвращает декартово представление комплексного числа, представленного в полярной форме, то есть по модулю и фазе.
Функция
Эта функция возвращает тригонометрическое соотношение синуса фазового угла, представленного в радианах.
#modules // just python
Функции в математическом модуле стандартной библиотеки Python обрабатывают числа с плавающей запятой. Для комплексных чисел библиотека Python содержит модуль
cmath.Функция
polar():Эта функция возвращает полярное представление декартовой записи комплексного числа. Возвращаемое значение - это кортеж, состоящий из модуля и фазы.
Функция
phase():Эта функция возвращает угол против часовой стрелки между осью x и сегментом, соединяющим точку с исходной точкой. Угол представлен в радианах и находится между π и -π.
Функция
rect():Эта функция возвращает декартово представление комплексного числа, представленного в полярной форме, то есть по модулю и фазе.
Функция
sin():Эта функция возвращает тригонометрическое соотношение синуса фазового угла, представленного в радианах.
#modules // just python
Методы списков list
Списки в Python – упорядоченные последовательности элементов различных типов данных. Списки можно изменять, например, добавлять новые элементы:
1. `list.append(x)` – добавляет элемент, переданный в качестве аргумента, в конец списка. Этот метод является самым простым и распространённым в коде.
2. `list.insert(i, x)` – вставляет элемент в переданную позицию. Первый аргумент означает индекс элемента, перед которым будет добавлено новое значения.
Таким образом,
3.
#theory // just python
Списки в Python – упорядоченные последовательности элементов различных типов данных. Списки можно изменять, например, добавлять новые элементы:
1. `list.append(x)` – добавляет элемент, переданный в качестве аргумента, в конец списка. Этот метод является самым простым и распространённым в коде.
2. `list.insert(i, x)` – вставляет элемент в переданную позицию. Первый аргумент означает индекс элемента, перед которым будет добавлено новое значения.
Таким образом,
list.insert(0, x) вставит элемент в начало списка, а list.insert(len(list), x) эквивалентно записи list.append(x).3.
list.extend(iterable) – расширяет список, добавляя все элементы другой коллекции.#theory // just python
Создание дробей
Класс Fraction в Python позволяет нам создавать свои экземпляры различными способами.
Мы также можем создать дробь из ее строкового представления.
#theory // just python
Класс Fraction в Python позволяет нам создавать свои экземпляры различными способами.
Мы также можем создать дробь из ее строкового представления.
#theory // just python
List Comprehensions
Удаление элемента из списка во время его итерации – это проблема, которая хорошо известна любому опытному разработчику. К счастью, Python включает в себя ряд элегантных парадигм программирования, которые при правильном использовании могут привести к значительному упрощению и оптимизации кода.
Одна из таких парадигм – list comprehensions. Генераторы списков часто используют именно для решения подобных проблем, что и показывает реализация кода.
Заметьте, что в примере "забывается" старый список и на его месте появляется новый.
#theory // just python
Удаление элемента из списка во время его итерации – это проблема, которая хорошо известна любому опытному разработчику. К счастью, Python включает в себя ряд элегантных парадигм программирования, которые при правильном использовании могут привести к значительному упрощению и оптимизации кода.
Одна из таких парадигм – list comprehensions. Генераторы списков часто используют именно для решения подобных проблем, что и показывает реализация кода.
Заметьте, что в примере "забывается" старый список и на его месте появляется новый.
#theory // just python