​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...