Яндекс ищет тех, кто пишет на Python или Go

А также тех, кто хочет перейти на них с другого языка программирования. Не пропустите момент и успейте зарегистрироваться на Fast Track для бэкенд-разработчиков 26–27 февраля. Отборочный этап длится до 23 февраля, спешите! На мероприятии, которое пройдет в онлайн-формате, вы сможете за пару дней получить оффер в команду, которая разрабатывает FinOps платформу Яндекса.

FinOps платформа — это внутренняя высоконагруженная финансово-операционная система, через которую проходят денежные транзакции всех сервисов Яндекса. Приходите работать с нами, задачи сложные, но действительно интересные.

Регистрируйтесь, проходите отборочный этап и до встречи 26 и 27 февраля!

Работаем с котировками акций в Python

Библиотека yfinance предоставляет мощный и удобный инструмент для получения информации с ресурса Yahoo! finance в Python.

В сегодняшнем примере применим эту библиотеку чтобы узнать цену акций Майкрософт.

Тикер Макйрософт называется "MSFT", именно его необходимо вписать в методе поиска:

msft = yf.Ticker("MSFT")

Цена акции находится в поле ['regularMarketPrice']:

price = msft.info['regularMarketPrice']

Кроме этого yfinance предоставляет огромное количество такой информации о тикере как:

— Исторические данные рынка;
— Информация по дивидентам;
— Информация о фирме (адрес, количество работников, прибыль) и т. д.

Больше подробно об этой библиотеке можно посмотреть тут.

Пример с постройкой графика истории цены на тикер тут.

#yfinance

Работа с ChainMap из collections

СhainMap группирует несколько словарей или других сопоставлений вместе, чтобы создать единое представление.

Иногда нам нужно сгруппировать словари в один или же работать с множеством словарей как с одним, в этом случае вам поможет ChainMap.

Немного про особенности ChainMap:

— Представляет тот же интерфейс, что и словарь, но с дополнительными возможностями;
— Создает обновляемое представление;
— Видит внешние изменения во входных отображениях.

#collections

Counter из collections

Counter — это подкласс словаря dict. Сама коллекция нужна для хранения элементов в виде словарных ключей, а их счетчики хранятся в виде значений словаря.

Для отсутствующих элементов вернется 0 вместо KeyError.

Немного о методах:

elements — возвращает итератор по элементам, каждый из которых повторяется столько раз, сколько его количество.

most_common — возвращает список из n наиболее распространенных элементов.

#collections

Слабые ссылки

Weakref позволяет создавать слабые ссылки к объектам, но не поддерживают объект живым, если не осталось больше сильных ссылок.

Слабые ссылки нужны для организации кэшей и хеш-таблиц из тяжелых объектов, потому что в долгоживущих программах может закончится память из-за большого хранения в кэшах.

#weakref

Рисуем графики

Графическая библиотека plotly позволяет создавать интерактивные качественные графики в Python.

В сегодняшнем примере применим эту библиотеку чтобы построить простой линейный график.

Сначала нам нужен список с данными, которые мы хотим изобразить на графике. Это может быть, например, список или numpy массив:

data = [1, 1.3, 2.1, 4, 3.5, 7]

Далее метод fig = px.line(y=data) принимает наши данные и строит график в виде точек с координатами из массива и обьединяет их линиями.

Метод fig.show() откроет графическое окно с изображенным графиком.

Кроме этого plotly позволяет строить такие графики как:

— Точечные графики;
— Круговые диаграммы;
— Гистограммы;
— Тепловые карты;
— Пузырьковые диаграммы;
— И многие другие.

Больше подробно об этой библиотеке и способы ее применения можно посмотреть тут. Интерактивный пример работы с plotly можно посмотреть тут.

#plotly

Аннотации типов

Python имеет динамическую типизацию и позволяет нам оперировать переменными разных типов, и иногда у нас бывают ошибки, связанные с некорректной передачей данных неверного типа.

В современных версиях 3.6+ добавилась поддержка аннотации типов переменных, полей класса,аргументов и возвращаемых значений.

#typing

Управление версиями Python

Инструмент pyenv позволяет легко переключаться между несколькими версиями Python. Он прост в использовании и следует лучшим традициям UNIX, где каждая утилита хорошо выполняет одну свою задачу.

Вкратце, основной функционал pyenv выглядит так:

— Позволяет изменять глобальную версию Python для каждого пользователя;
— Обеспечивает поддержку версий Python для каждого проекта;
— Позволяет переопределить версию Python с помощью переменной окружения;
— Выполняет поиск команд из нескольких версий Python одновременно.

Кстати, этот проект основан на rbenv и ruby-build и модифицирован для Python.

#pyenv

Обработка исключений

Исключения — это тип данных, который нужен для того, что бы сообщать нам об ошибках.

Существует базовое исключение BaseException от которого наследуются все остальные исключения.

В блоке try мы выполняем инструкцию, которая может породить исключение, а в блоке except мы ловим ошибки и делаем свои операции.

Стоит учесть, что мы можем делать бесконечное количество вложенных блоков.

Грамотным способом является вылавливать только те исключения, которые мы ожидаем.

#exceptions

Получаем метаданные из аудиофайла

Для извлечения метаданных из аудиофайлов, а также их редактирования есть очень удобный модуль mutagen. Модуль позволяет получить всю основную информацию об аудиофайле: длину, битрейт, исполнителя и так далее.

Модуль поддерживает форматы метаданных APEv2 и ID3v2, анализируя все кадры ID3v2.4 (посмотреть все нужные теги ID3v2 можно тут).

#audio #mutagen

Получаем и задаем лимит рекурсии

В Python не оптимизируется хвостовая рекурсия, из-за чего зачастую возникает RecursionError во время создания рекурсивных алгоритмов.

Но с помощью модуля sys можно посмотреть и даже изменить максимальную глубину рекурсии. Хотя делать это слегка опасно, так как каждый новый вызов занимает много памяти.

И вообще лучше стараться использовать не рекурсию, а обычные циклы, но это вы и так сами знаете.

#рекурсия #лимиты

Wikipedia в Python

В случае, если вам не хватает прошлого howdoi, можете взглянуть на 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.

#модули #wikipedia

Дизассемблирование

Встроенный модуль dis позволяет декомпилировать написанную вами программу в байт-код Python.

На картинке показана работа этого модуля на примере функции, но такое можно повторить и с классами – в таком случае все его функции будут дизассемблированы.

#модули #dis

Сортировка словаря по значениям

Сортировка данных словаря по значениям ключей, а не по самим ключам, нередко ставит в тупик.

Задача решается довольно просто при помощи аргумента key функции sorted для указания функции, которая будет вызываться на каждом элементе до сравнения.

#словари #сортировка

Функция zip

Функция zip создаёт итератор, который комбинирует элементы нескольких списков. Это позволяет осуществлять параллельный обход списков в циклах for или, например, выполнять параллельную сортировку.

#функции #zip

Функция reduce

Модуль functools позволяет хорошо раскрыть функциональные возможности Python. Например, в functools есть интересная функция reduce, которая позволяет «сжимать» данные, применяя последовательно функцию и запоминая результат.

Таким образом, в примере выше reduce умножает 1 на 2, затем результат этого умножения на 3 и так далее.

#функции #reduce

Создание словаря из набора ключей

Для создания словаря из известного набора ключей и одинаковых значений часто используют генераторы словарей (dict comprehensions).

Однако класс dict имеет удобный метод fromkeys, который был создан специально для таких случаев.

#словари #fromkeys

Символы Юникода

Добавлять юникод-символы в строковые литералы можно не только с помощью их номеров, но и по их названиям.

Более того, такая запись символов юникода совместима и с f-строками, а это очень удобно.

#строки #юникод

Лимит рекурсии

В Python не поддерживается хвостовая рекурсия, из-за чего зачастую возникает RecursionError во время создания рекурсивных алгоритмов. Но с помощью модуля sys можно посмотреть и даже изменить максимальную глубину рекурсии.

Однако делать это слегка опасно, так как каждый новый вызов занимает достаточно много памяти. И вообще лучше стараться использовать не рекурсию, а обычные циклы.

#рекурсия #sys