​Список лучших библиотек на Python за 2022

В этот раз в подборку попало больше библиотек по ИИ и науке о данных, но всё равно в списке вы найдёте интересные ресурсы, которые стали популярны в этом году и не связаны с наукой:

https://habr.com/ru/post/707916/

#библиотека

​Вопросы и ответы к интервью для Python Developer

Годный репозиторий, в котором собраны популярные вопросы по Python и смежным темам: Django, ООП, принципы программирования, HTML, фронтенд и БД.

Сохраните, чтобы не потерять: https://github.com/yakimka/python_interview_questions

​Мощная и простая в использовании библиотека Python для работы с 3D-облаками точек и сетками

Point Cloud Utils — ценный инструмент, который поможет вам эффективно обрабатывать и анализировать 3D-данные.

Point Cloud Utils умеет работать с различными форматами файлов, что упрощает импорт и экспорт данных из различных источников. Особенно полезна библиотека будет для тех, кто работает с компьютерным зрением, робототехникой, лидарным сканированием и фотограмметрия.

#библиотека

​Как можно ускорить Python сегодня

Перевод интересной статьи от Intel, в которой разобрали:
— Почему важно думать о «будущем разнородных вычислений».
— Две ключевых сложности, которые необходимо преодолеть в открытом решении.
— Параллельное выполнение задач для более эффективного задействования CPU.
— Использование ускорителя для дополнительного повышения быстродействия.

Один только третий пункт позволит увеличить быстродействие в 12 раз, четвёртый — ещё больше за счёт ускорителя. Техники простые, но очень полезные, когда нужно дополнительно ускорить программу:

https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/708358/

​В дополнение про производительность

В прошлом посте поделились статьёй, в которой рассказали, как сегодня можно ускорить код на Python. И вот ещё одно интересное видео на эту тему.

Это более глубокий разбор вопроса от Карла Мейера, инженера-программиста из одной запрещённой соцсети. Несколько лет назад Карл и его команда начали работать над проектом под названием Cinder, стремясь повысить эффективность через оптимизацию работы на уровне Python runtime.

Видео на английском, но если с языком у вас беда, в том же Яндекс браузере можно включить нейросетевой лайв-перевод. Видео точно того стоит.

https://youtu.be/RQAFpUM3EoE

​Конструкция match-case в Python

Начиная с версии 3.10, в Python наконец-то появилась конструкция match-case. С помощью неё можно избавиться от громоздких цепочек if-elif-else.

Например:
http_status = 400
if http_status == 400:
print("Bad Request")
elif http_status == 403:
print("Forbidden")
elif http_status == 404:
print("Not Found")
else:
print("Other")

Вместо этого можно использовать компактное выражение match-case:
http_status = 400
match http_status:
case 400:
print("Bad Request")
case 403:
print("Forbidden")
case 404:
print("Not Found")
case _:
print("Other")

Если ещё не разобрались, как работает конструкция, вот отличная статья, в которой рассказали подробнее. А также разобрали распространенные проблемы с if-else и варианты их решения при помощи match-case:

https://pythonist.ru/konstrukcziya-match-case-v-python-polnoe-rukovodstvo/

​Когда возвращаешься к коду спустя месяц и пытаешься вспомнить что каждая функция делает:

​8 паттернов проектирования для ML-разработчиков

Паттерны проектирования помогают быстрее и эффективнее создавать код, а не «изобретать велосипеды». Если разработчик может грамотно формализовать проблему с помощью ООП и выбрать подходящий паттерн для её решения, во-первых, это очень круто и профессионально, а во-вторых, это может серьезно ускорить сроки разработки.

В статье — 8 паттернов проектирования с примерами кода на Python: https://proglib.io/p/8-patternov-proektirovaniya-kotorye-dolzhen-znat-kazhdyy-ml-razrabotchik-2022-10-27

Изначально паттерны рассматриваются в контексте ML, но будут полезны и другим Python-разработчикам.

#ml #паттерны

​Как генерировать музыку из изображений с помощью Python

Гайд, из которого вы узнаете, как можно делать музыку из изображений и экспортировать её в wav-файлы для последующей обработки.

Конечно, это не тот гайд, где с помощью нейросетей и пары строчек кода убивают всю музыкальную индустрию — в нём всё намного проще. Но зато все шаги подробно расписаны, а код есть на гитхабе.

Для забавного пет-проекта на пару вечеров практики вполне подойдёт: https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/708890/

​Дорожная карта: изучение Python с нуля

Вообще, изучение основ Python почти ничем не отличается от любого другого языка. Но дальше в ход идёт разделение на сферы, синхронное/асинхронное программирование, тестирование и инструменты, часто индивидуальные для каждого языка.

Вот такие вот роадмапы помогают окончательно не запутаться и структурировать обучение. На картинке общий план развития. А в статье — подробности с пояснениями: https://tproger.ru/articles/python-roadmap/

#шпаргалки

​Уберите детей от экрана...

​Вопросы с собеседований: Как сортировать словарь по значению?

Загвоздка в том, что словари в Python не имеют специальных методов, позволяющих сортировать элементы по значениям.

Поэтому сортировку словаря по значению хочется сделать при помощи других структур данных. Например, первое, что приходит на ум — списки. Но этом медленное и неэффективное решение. И если вы ответите так на собеседовании, считайте, что лучше было промолчать.

Вот небольшая заметка, в которой вы найдёте несколько оптимальных способов отсортировать словарь по значению в Python:

https://pythonist.ru/sortirovka-slovarya-po-znacheniyu-2/

​Лучшие open-source инструменты для Python проектов

Open-source проекты, сторонние инструменты и библиотеки — это то, за что мы действительно любим Python.

И вот полезная статья, в которой собраны самые полезные, валидированные сообществом и проверенные временем инструменты, конфигурации которых можно встретить в популярных проектах с открытым исходным кодом: https://habr.com/ru/post/708916/

#библиотека

​Внезапно очень интересный тред на Reddit, в котором Python-разработчики рассказывают, над чем они работали на прошлой неделе

Как минимум, это очень мотивирует — видишь, как разработчики с абсолютно разным опытом что-то делают, спотыкаются и ошибаются. Даже возникает желание что-нибудь эдакое написать, чтобы скорее поделиться с сообществом. Как максимум, можно найти идею для пет-проекта, задать вопрос или, наоборот, помочь кому-то:

https://www.reddit.com/r/Python/comments/10ntjak/sunday_daily_thread_whats_everyone_working_on/

​Самые полезные навыки для Python-разработчика в 2023 году

В статье собрано 7 советов, которые помогут вам понять, в каких случаях лучше использовать библиотеки NumPy и NumExpr, как улучшить производительность функции pandas apply() или разобраться в плюсах и минусах Numba. И в целом улучшить свои навыки программирования на Python:

https://towardsdatascience.com/speed-up-your-python-skills-in-2023-e680f4c56f37

#советы

​Обновлённая дорожная карта по Python на 2023 год: теперь интерактивная

Новичкам она будет полезна для уверенного старта, а опытным разработчикам подскажет, куда развиваться дальше.

Это не новость, ребята обновляют роадмап каждый год. Да и вообще, это классный проект, в котором есть куча других дорожных карт, не только Python. Но только недавно появилась возможность понажимать кнопочки и почитать подробнее. И этого не хватало давно.

Так что если ещё не сохранили себе, рекомендуем: https://roadmap.sh/python

#шпаргалки

​Дайджест Python: чем плох Django и как создать бота на GPT-3

Собрали дайджест из лучших материалов, гайдов и новостей по Python.

Узнайте, с чем сталкиваются джуниоры на собеседованиях, как создать чат-бота на основе GPT-3 и собственный SEO-анализатор: https://tproger.ru/articles/dajdzhest-python-chem-ploh-django-i-kak-sozdat-bota-na-gpt-3/

#дайджест