Представляем DuckDB

Если вы работаете с анализом данных в Python, скорее всего, вы используете такие библиотеки, как Pandas, NumPy и SQL. Но если ваши наборы данных становятся слишком большими для оперативной памяти или вы хотите более эффективную обработку, стоит обратить внимание на DuckDB — встроенную колонко-ориентированную СУБД, идеально подходящую для аналитических задач.

DuckDB позволяет запускать SQL-запросы прямо в Python, работать с DataFrame, Parquet, CSV и другими источниками данных без необходимости в отдельном сервере БД. Он прост в установке, кроссплатформенный и совместим с Pandas.

Основные фишки DuckDB:

- SQL-интерфейс, работающий с Pandas DataFrame, Arrow, Parquet и др.
- Высокая производительность благодаря колонко-ориентированному движку.
- Поддержка сложных SQL-запросов, включая оконные функции и CTE.
- Отсутствие необходимости в сервере — всё работает локально и быстро.

Пример использования:

import duckdb
import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
result = duckdb.query("SELECT column1, AVG(column2) FROM df GROUP BY column1").to_df()

Вы также можете напрямую читать файлы:

result = duckdb.query("SELECT * FROM 'data.parquet' WHERE value > 100").to_df()

DuckDB отлично справляется с задачами типа:

- Быстрый SQL-анализ локальных файлов
- Встраивание SQL в Python без необходимости запускать Postgres/MySQL
- Обработка больших таблиц без загрузки всего в память


https://realpython.com/python-duckdb/

#python

👉 @python_real

🧼 Методы strip(), lstrip() и rstrip() в Python: удаление пробелов и символов

Работая с текстом в Python, часто нужно удалить лишние пробелы или символы с краёв строки. Именно для этого существуют методы strip(), lstrip() и rstrip().

Основы

text = "  hello world  "
print(text.strip())   # 'hello world'
print(text.lstrip())  # 'hello world  '
print(text.rstrip())  # '  hello world'

По умолчанию эти методы удаляют пробелы, переводы строк, табуляции и другие пробельные символы.

Удаление определённых символов

Можно передать в метод строку с символами, которые нужно удалить:

text = ".,!?hello world!?.,"
print(text.strip(".,!?"))  # 'hello world'

Важно: метод удаляет все указанные символы, а не подстроку. То есть strip("abc") удалит все a, b и c, а не строку "abc".

Применение в реальной жизни

- Очистка данных перед обработкой.
- Удаление лишних символов после парсинга.
- Нормализация пользовательского ввода.

Совет

Если нужно удалить только начало или только конец строки — используй lstrip() или rstrip() соответственно.

https://realpython.com/python-strip/

#python

👉 @python_real

🧠 Как копировать объекты в Python правильно?

📌 Статья объясняет разницу между поверхностным и глубоким копированием объектов в Python.

🔍 Основные моменты:
• = не копирует объект, а лишь создаёт новую ссылку на него.
• Поверхностное копирование (copy.copy()) создаёт новый объект, но вложенные объекты остаются общими.
• Глубокое копирование (copy.deepcopy()) рекурсивно копирует все вложенные объекты, обеспечивая полную независимость.
• Для пользовательских классов можно определить методы _copy_() и _deepcopy_() для контроля процесса копирования.

https://realpython.com/python-copy/

#python

👉 @python_real

🔹 Что такое пространства имён в Python?

В Python пространство имён — это система, которая обеспечивает уникальные имена для всех объектов, таких как переменные и функции. Простыми словами, это своего рода словарь, в котором имена являются ключами, а объекты — значениями.

Существует несколько типов пространств имён:
- Локальные: существуют внутри функции.
- Глобальные: существуют на уровне модуля.
- Встроенные: предоставляются Python по умолчанию (например, len() и print()).

Python управляет этими пространствами имён с помощью LEGB-правила:
- Local — локальное пространство имён.
- Enclosing — пространство имён замыкающей функции.
- Global — глобальное пространство имён.
- Built-in — встроенное пространство имён.

Когда интерпретатор встречает имя, он ищет его именно в таком порядке.

Понимание пространств имён помогает избежать неожиданных ошибок и писать более чистый код!


https://realpython.com/python-namespace/

#python

👉 @python_real