Just Python
10.3K subscribers
4.33K photos
11 videos
4.31K links
🐍Простое изучение Python.

Ссылка: @Portal_v_IT

Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc

Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it

РКН: clck.ru/3MnbSc
Download Telegram
Как и когда можно использовать UserString

UserString можно использовать для изменения строк или выполнения определенных функций.

Предположим, вы хотите удалить определенное слово из текстового файла (где бы оно ни было). Возможно, некоторые слова в тексте неуместны.

Давайте посмотрим на пример того, как UserString можно использовать для удаления определенных слов из строки.

#theory // Just Python
UserDict

Это класс-оболочка для словарей. Его синтаксис аналогичен UserList и UserString.

Мы передаем словарь в качестве аргумента, который хранится в атрибуте ‘data’.

#theory // Just Python
Pyperclip

Этот модуль был создан для межплатформенного копирования в Python. В Pyperclip есть функции copy() и paste(), которые могут отправлять текст в буфер обмена и получать текст из него.

Отправка вывода вашей программы в буфер обмена облегчает его вставку в email, текстовый редактор или другую программу.

#theory // Just Python
Модуль os

Данный модуль предоставляет доступ к уникальным функциям, зависящим от конкретной системы. Атрибут os.name покажет тип операционной системы:

posix — для linux и macOS
nt — для операционных систем семейства Windows
java — для систем, работающих в виртуальной Java-машине (например, Android)

Модуль позволяет создавать, удалять, переименовывать файлы и папки. Возможность менять директорию и писать вместо /foler/file1, /foler/file2 и тд, можно просто сменить директорию через функцию os.chdir().

os.access() - проверить наличие файла и возможность записи/чтение.

os.listdir() - список файлов и вложенных каталогов.

os.path.abspath() - вернет абсолютный путь по относительному.

Полный список и документацию можно посмотреть через dir() и help() соответственно.

#theory // Just Python
Обработка данных

Иногда, чтобы очистить данные, бывает нужно отбросить некоторые столбцы, создать новый столбец из существующих данных или удалить строки, не содержащие определенных данных.

Здесь в третьей строке мы отбрасываем два столбца с именами Id и Name и возвращаем копию нового датафрейма.

Четвертая строка проверяет, содержит ли столбец Type строку frozen или green, затем возвращает True и сохраняет эту строку.

#theory // Just Python
Отбрасываем строки с пустыми данными

После выполнения предыдущих шагов по очистке в столбцах остаются пустые данные. От этих пустых строк нужно избавиться, иначе это создаст неопределенность при обучении модели.

#theory // Just Python
Поздравляем всех с Наступающим Новым годом ❄️

Спасибо, что остаетесь с нами все это время. Мы стараемся отбирать полезные практики и современные подходы к написанию кода!

Желаем вам меньше багов и продуктивного Python-кодинга в новом году!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Чтение файлов и запись в них

Чтобы выполнить любую из операций чтения и записи, нам нужно сделать три основных шага:

Открыть файл
Выполнить операцию
Закрыть файл
Мы можем проделывать эти шаги, используя два паттерна. Объяснить их на словах сложно, но мы сделаем это при помощи кода.
Перемещение и удаление файлов в Python

Чтобы переместить файл, мы можем воспользоваться модулем os или модулем shutil. Вы увидите перемещение файла при помощи метода rename() из модуля os.

Синтаксис rename() тот же, только в качестве второго аргумента указывается путь к целевому файлу с именем самого файла.

os.rename(исходноеместонахождение, целевоеместонахождение)

#theory // Just Python
Дальнейшая обработка данных

Иногда, чтобы очистить данные, бывает нужно отбросить некоторые столбцы, создать новый столбец из существующих данных или удалить строки, не содержащие определенных данных.

Здесь в третьей строке мы отбрасываем два столбца с именами Id и Name и возвращаем копию нового датафрейма.

Четвертая строка проверяет, содержит ли столбец Type строку frozen или green, затем возвращает True и сохраняет эту строку.

#theory // Just Python
Чтение файлов и запись в них

Чтобы выполнить любую из операций чтения и записи, нам нужно сделать три основных шага:

Открыть файл
Выполнить операцию
Закрыть файл
Мы можем проделывать эти шаги, используя два паттерна. Объяснить их на словах сложно, но мы сделаем это при помощи кода.

#theory // Just Python
Применение dataclasses для упрощения работы с данными

dataclass — это специальный декоратор в Python (доступный с версии 3.7), который автоматически создает методы, такие как init, repr, eq и другие, для классов, представляющих данные. Это позволяет сократить код и сделать его более читаемым.

Использование dataclass — это простой способ повысить эффективность разработки и сделать ваш код более чистым и понятным!

#theory // Just Python
Удаление URL-адресов

Для получения данных многие пользуются опросами. Но люди невнимательно заполняют поля, и порой в этих данных встречаются URL-адреса. Регулярное выражение, приведенное ниже, удаляет URL.

Вы можете использовать и любой другой regex-паттерн для поиска URL. Здесь найденные адреса заменяются пустой строкой.

#theory // Just Python
Перевод данных в нижний регистр

Весьма вероятно, что вам придется изменить регистр данных. Здесь мы переводим их в нижний.

Первые две строки кода заменяют табы и символы перевода строки на пустые строки. Третья строка ищет два и более пробелов при помощи регулярного выражения, а затем заменяет их на один пробел. Наконец, последняя строка обрезает данные с обоих концов, удаляя пробелы.

#theory // Just Python
Удаление эмодзи

Зачастую нам не нужны эмодзи в текстовых наборах данных. Мы можем их удалить всего одной строчкой кода. Сниппет, приведенный ниже, будет удалять эмодзи из датафрейма pandas столбец за столбцом. Этот сниппет можно найти на Stackoverflow.

#theory // Just Python
Удаление дублирующихся данных

Чтобы очистить данные, некоторые шаги нужно сделать обязательно. Один из таких шагов — удаление дубликатов. И тут не важно, идет речь о текстовых или числовых данных. Если у вас слишком много дубликатов, это увеличивает время обработки данных.

#theory // Just Python
Профилирование

Профилирование — это процесс, который помогает при работе с данными и их обработке. Пожалуй, одна из самых известных Python-библиотек для этого – Pandas. Данная библиотека является довольно понятной в использовании и благодаря ей можно быстро выполнять анализ данных. Кроме того, Pandas имеет встроенную функцию .plot() как часть класса DataFrame, что позволяет демонстрировать на графиках обрабатываемые данные.

#theory // Just Python
Применение SQLAlchemy для упрощенного взаимодействия с базами данных

SQLAlchemy — это популярная библиотека для работы с базами данных в Python. Она обеспечивает удобный интерфейс для выполнения операций с базами данных, используя как SQL-запросы, так и ORM (Object-Relational Mapping).

Таким образом, использование SQLAlchemy может значительно упростить вашу работу с базами данных в Python!

#theory // Just Python
Генераторные фунции (generator functions)

Если предикатов фильтрации или обработчиков элементов списка много, то удобнее использовать генераторы. Они могут не дать прироста скорости, но помогут сэкономить память.

Генераторной фунцией в python называется функция, которая ведет себя как итератор. Для определения генераторной функции нужно использовать ключевое слово yield

#theory // Just Python
Генераторные выражения (generator expressions)

Попробуем использовать генераторные выражения (для получения среза будем использовать функцию islice из itertools, которая возвращает итератор по срезу)

#theory // Just Python