интересные коды для питона
Пасхалки, скрытые шутки и забавные возможности Python
Собрали все забавные фишки и пасхалки языка Python в одной подборке. А если не все — делитесь упущенными в комментариях 😉
Hello World
Классика
Да, высказываний должно было быть 20, но одно потерялось.
Простой жизненный урок
Дааа, комиксы
Скобок в языке не будет никогда
Происхождение названия
Само название языка не имеет никакого отношения к змеям. Гвидо Ван Россум, создатель Python, является большим фанатом скетч-сериала «Летающий цирк Монти Пайтона».
Слова не должны расходиться с делом
Используется вариация шифра Цезаря ROT13.
Фанаты C/C++, тут к вам обращаются!
Ещё одна пасхалка в Дзене, намекающая на возможность использования инкремента и декремента двумя способами, что зачастую вводит в заблуждение начинающих (и не только) программистов.
А вы знали, что так называть переменные тоже можно?
Поддержка Unicode появилась в Python 3 и очень удобна, например, в научных вычислениях.
Ищете место для митапа?
Ещё одна отсылка к комиксам xkcd, реализующая алгоритм геохеширования:
Бесконечность — не предел
Хинт для программистов: если зарегистрируетесь на соревнования Huawei Cup, то бесплатно получите доступ к онлайн-школе для участников. Можно прокачаться по разным навыкам и выиграть призы в самом соревновании.
Перейти к регистрации
5 классных вещей, которые вы можете сделать с Python
Некоторые из распространенных случаев использования:
В этой статье я постараюсь охватить несколько примеров и покажу вам некоторые забавные вещи, которые вы можете делать с Python.
1. Для веб-разработки
Python имеет очень хорошую поддержку для веб-разработки с его фреймворками, такими как Django, Flask и другими. Он может использоваться для создания веб-приложений на стороне сервера и может быть интегрирован с любым внешним интерфейсом. Обычно разработчики используют JavaScript во внешнем интерфейсе и python для поддержки операций на стороне сервера. Python не используется напрямую в браузерах.
Вы можете получить доступ к вашей файловой системе, запустив файловый сервер на вашем компьютере. Перейдите в нужный каталог, к которому вы хотите получить доступ, и выполните следующую команду:
Данная команда запускает файловый сервер, к которому можно получить доступ в той же сети. Чтобы получить доступ к своим файлам на мобильном устройстве, просто подключитесь к той же сети (Wi-Fi или воспользуйтесь точкой доступа телефона на ноутбуке). Теперь откройте браузер в вашем телефоне.
И на мобильном телефоне вы увидите текущий каталог
2. Автоматизация и скриптинг
Если вы программист, вы, вероятно, будете ленивы и захотите автоматизировать практически все, что можете, верно?
Не беспокойтесь, питон тебя прикроет. Есть множество вещей, которые вы можете автоматизировать всего за 4-5 строк кода. От установки заданий cron и напоминаний до загрузки ваших любимых видео на YouTube, вы можете сделать все это с помощью нескольких строк в python.
Вы можете преобразовать файл CSV в JSON с помощью всего одной команды в Python!
Замените его на filename.csv, и вы получите вывод JSON!
3. Создание игр
Виселица в терминале
Вот простая программа на Python, которая позволяет вам играть в виселицу в терминале. Код может быть значительно сокращен, и я оставлю это в качестве упражнения для вас!
Вывод будет выглядеть примерно так:
4. Веб-парсинг
Вы встречаете много данных каждый день на нескольких сайтах. Подумайте, как было бы здорово, если бы вы могли легко получить доступ к этим данным.Python делает данный процесс еще проще благодаря своей удивительной поддержке и библиотекам. Данные в сети неструктурированы, и python предоставляет простой способ для анализа и использования этих данных и даже для дальнейшего анализа и операций.
Вот некоторые популярные библиотеки для парсинга:
Давайте используем парсинг для получения значений валюты:
5. Наука о данных и машинное обучение
Python хорошо подходит для манипулирования данными, анализа и реализации сложных алгоритмов. Синтаксический анализ и визуализация данных обычно представляют собой простые функции или несколько строк кода с библиотеками Python, такими как NumPy, scipy, scikit-learn и т.д.
Python можно использовать в приложениях с интенсивным использованием данных и машинном обучении, используя множество популярных библиотек, таких как:
Есть много инструментов глубокого обучения, которые поддерживают Python. Некоторые популярные библиотеки и фреймворки:
Еще одна причина, по которой Python популярна, заключается в том, что даже сложные модели машинного обучения могут быть реализованы с помощью 20-40 строк кода.
Заключение
В этом руководстве обсуждались различные области, в которых может использоваться python. Я предоставил несколько классных и простых примеров для демонстрации, но есть гораздо больше замечательных приложений и инструментов, которые вы можете создать с помощью Python. Я надеюсь, что вы узнали что-то новое!
22 полезных примера кода на Python
Python — один из самых популярных языков программирования, чрезвычайно полезный и в решении повседневных задач. В этой статье я вкратце расскажу о 22 полезных примерах кода, позволяющих воспользоваться мощью Python.
Некоторые из примеров вы могли уже видеть ранее, а другие будут новыми и интересными для вас. Все эти примеры легко запоминаются.
1. Получаем гласные
2. Первая буква в верхнем регистре
Этот пример используется для превращения каждой первой буквы символов строки в прописную букву. Он работает со строкой из одного или нескольких символов и будет полезен при анализе текста или записи данных в файл и т.п.
3. Печать строки N раз
Этот пример может печатать любую строку n раз без использования циклов Python.
4. Объединяем два словаря
Этот пример выполняет слияние двух словарей в один.
5. Вычисляем время выполнения
Этот пример полезен, когда вам нужно знать, сколько времени требуется для выполнения программы или функции.
6. Обмен значений между переменными
Это быстрый способ обменять местами две переменные без использования третьей.
7. Проверка дубликатов
Это самый быстрый способ проверки наличия повторяющихся значений в списке.
8. Фильтрация значений False
9. Размер в байтах
Этот пример возвращает длину строки в байтах, что удобно, когда вам нужно знать размер строковой переменной.
10. Занятая память
Пример позволяет получить объём памяти, используемой любой переменной в Python.
11. Анаграммы
Этот код полезен для проверки того, является ли строка анаграммой. Анаграмма — это слово, полученное перестановкой букв другого слова.
12. Сортировка списка
Этот пример сортирует список. Сортировка — это часто используемая задача, которую можно реализовать множеством строк кода с циклом, но можно ускорить свою работу при помощи встроенного метода сортировки.
13. Сортировка словаря
14. Получение последнего элемента списка
15. Преобразование разделённого запятыми списка в строку
Этот код преобразует разделённый запятыми список в единую строку. Его удобно использовать, когда нужно объединить весь список со строкой.
16. Проверка палиндромов
Этот пример показывает, как быстро проверить наличие палиндромов.
17. Перемешивание списка
18. Преобразование строки в нижний и верхний регистры
19. Форматирование строки
Этот код позволяет форматировать строку. Под форматированием в Python подразумевается присоединение к строке данных из переменных.
20. Поиск подстроки
Этот пример будет полезен для поиска подстроки в строке. Я реализую его двумя способами, позволяющими не писать много кода.
21. Печать в одной строке
Мы знаем, что функция print выполняет вывод в каждой строке, и если использовать две функции print, они выполнят печать в две строки. Этот пример покажет, как выполнять вывод в той же строке без перехода на новую.
22. Разбиение на фрагменты
Этот пример покажет, как разбить список на фрагменты и разделить его на меньшие части.
На правах рекламы
Серверы для разработчиков — выбор среди обширного списка предустановленных операционных систем, возможность использовать собственный ISO для установки ОС, огромный выбор тарифных планов и возможность создать собственную конфигурацию в пару кликов, активация любого сервера в течение минуты. Обязательно попробуйте!
26 полезных приёмов и хитростей Python
Python — один из самых популярных и востребованных языков программирования. На это есть несколько причин:
В процессе работы с Python каждый находит для себя какие-то полезные модули и приёмы. В этой подборке вы узнаете о некоторых полезных хитростях.
all и any
Одна из многих причин популярности Python — его читабельность и выразительность.
Часто шутят, что Python — это «исполняемый псевдокод». Однако когда вы можете писать код таким образом, становится сложно не согласиться:
bashplotlib
Хотите строить графики в консоли?
$ pip install bashplotlib
Стройте на здоровье.
collections
В Python есть классные встроенные типы данных, но порой они ведут себя не совсем так, как хотелось бы.
К счастью, во встроенной библиотеке Python есть модуль collections с удобными дополнительными типами данных:
Когда-нибудь задумывались о том, как заглянуть внутрь объекта в Python и посмотреть на его атрибуты? Конечно, задумывались.
Используем командную строку:
Это может пригодиться при интерактивной сессии в Python, а также для динамического изучения объектов и модулей, с которыми вы работаете.
emoji
И не делайте вид, что не хотите попробовать:
from __future__ import
Одним из последствий популярности Python является то, что постоянно разрабатываются и выходят новые версии. Новые версии — новые возможности, но только не для вас, если вы пользуетесь устаревшей.
Впрочем, не всё так плохо. Модуль __future__ даёт возможность импортировать функциональность будущих версий Python. Это прямо как путешествие во времени, или магия:
geopy
Программистам может быть сложно ориентироваться в географии. Однако модуль geopy всё упрощает:
Он работает путём абстрагирования API разных сервисов геокодирования. Этот модуль даёт возможность узнать полный адрес места, его долготу и широту и даже высоту.
howdoi
Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал?
Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:
$ pip install howdoi
Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него:
Но будьте осторожны: он извлекает код из топовых ответов на StackOverflow и не всегда даёт полезную информацию:
inspect
Модуль inspect пригодится для понимания того, что происходит за кулисами в Python. Вы даже можете вызывать его методы на них самих!
Ниже используется метод inspect.getsource() для вывода его собственного исходного кода. Также используется метод inspect.getmodule() для вывода модуля, в котором его определили.
Последняя команда выводит номер строки, на которой она сама находится:
Конечно, кроме таких банальных применений этот модуль может оказаться полезным для понимания того, что делает ваш код. Также вы можете использовать его, чтобы писать самодокументированный код.
Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его более продуктивным.
Если вы не разрабатываете свою IDE, то вам, наверное, будет более интересно использовать Jedi в качестве расширения редактора. К счастью, уже есть много вариантов.
Возможно, вы уже встречались с Jedi — IPython использует эту библиотеку для автодополнения.
**kwargs
Когда изучаешь любой язык, на пути встречается множество краеугольных камней. В случае с Python понимание таинственного синтаксиса **kwargs можно считать одним из них.
Две звёздочки впереди объекта словаря дают возможность передавать в функцию содержимое этого словаря как именованные аргументы.
Ключи словаря — это имена аргументов, а значения передаются в функцию. Вам даже не обязательно называть его kwargs :
Это полезно в тех случаях, когда ваши функции должны обрабатывать именованные аргументы, не определённые заранее.
Прим.перев. Также это может пригодиться при написании функций-обёрток, которые передают все аргументы другой функции.
Генераторы списков
Ещё одна классная особенность Python, дающая возможность быстро создавать списки. Такие выражения позволяют легко писать чистый код, который читается почти как естественный язык:
newspaper3k
Если вы ещё с ним не встречались, то приготовьтесь к тому, что модуль newspaper снесёт вам крышу.
Он даёт возможность извлекать статьи и связанные мета-данные из множества разных источников. Можно извлечь изображения, текст и имена авторов.
В нём даже есть встроенная NLP-функциональность.
Поэтому, если вы собирались использовать BeautifulSoup или другую библиотеку для вебскрапинга в своём следующем проекте, лучше сэкономьте своё время и силы и установите newspaper:
$ pip install newspaper3k
Перегрузка операторов
В Python есть поддержка перегрузки операторов — одной из тех штук, о которых говорят все настоящие computer-scientis’ы.
На самом деле идея проста. Когда-нибудь задумывались, почему Python позволяет использовать оператор + как для сложения чисел, так и для конкатенации строк? За этим как раз и стоит перегрузка операторов.
Вы можете определять объекты, которые используют стандартные символы операторов любым образом. Это позволяет применять их в контексте объектов, с которыми вы работаете:
pprint
Стандартная функция Python print() делает своё дело. Но если попытаться вывести какой-нибудь большой вложенный объект, результат будет выглядеть не очень приятно.
Здесь на помощь приходит модуль из стандартной библиотеки pprint (pretty print). С его помощью можно выводить объекты со сложной структурой в читабельном виде.
Мастхэв для любого Python-разработчика, работающего с нестандартными структурами данных:
Queue
Python поддерживает многопоточность, в использовании которой помогает стандартный модуль Queue.
Он позволяет реализовывать такую структуру данных, как очередь. Очереди позволяют добавлять и извлекать элементы согласно определённому правилу.
Очереди «первым пришёл — первым ушёл» («first in, first out», FIFO) позволяют извлекать объекты в порядке их добавления. Из очередей «последним пришёл — первым ушёл» («last in, first out», LIFO) можно извлекать последние добавленные объекты.
Наконец, приоритетные очереди позволяют извлекать объекты согласно порядку их сортировки.
Здесь можно посмотреть на пример использования очередей в многопоточном программировании на Python.
__repr__
При определении класса или объекта полезно добавлять «официальный» способ представления объекта строкой. Например:
Это сильно упрощает отладку. Вот всё, что вам нужно сделать:
Прим.перев. Метод __repr__() позволяет определять строковое представление, предназначенное для программиста и удобное при использовании во время отладки, а метод __str__() позволяет определять понятное пользователю строковое представление, которое можно отображать в интерфейсе программы.
Python — отличный скриптовый язык. Но иногда стандартные библиотеки os и subprocess вызывают только головную боль.
Библиотека sh может стать приятной альтернативой.
Она позволяет вызывать любую программу как обычную функцию, что полезно для автоматизации различных задач исключительно с помощью Python:
Прим.перев. Библиотека sh поддерживает только платформы Linux и macOS; для работы на Windows вам придётся поискать другой инструмент.
Аннотации типов
Python — динамически типизированный язык. Вам не нужно указывать тип данных при определении переменных, функций, классов и т.д.
Это позволяет ускорить процесс разработки. Однако мало что раздражает так сильно, как ошибка времени выполнения, возникшая из-за простого несовпадения типа.
С версии Python 3.5 при определении функции можно добавлять аннотации типов:
Можно даже определять псевдонимы типов:
Хотя их использование опционально, с помощью аннотаций типов код можно сделать более понятным.
Также они позволяют использовать инструменты для проверки типов, чтобы отлавливать ошибки TypeError.
Стандартный модуль uuid — быстрый и простой способ сгенерировать UUID (universally unique identifier, глобально уникальный идентификатор).
Так мы создаём случайное 128-битное число, которое почти наверняка будет уникальным.
Существует более 2¹²² возможных UUID. Это более 5 ундециллионов или 5,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000.
Вероятность нахождения дубликатов в заданном наборе крайне мала. Даже при наличии триллиона UUID вероятность того, что среди них есть дубликат, гораздо меньше, чем один к миллиарду.
Вполне недурно для двух строк кода.
Виртуальные среды
Часто Python-программисты работают над несколькими проектами одновременно. К сожалению, порой два проекта зависят от разных версий одной зависимости. Какую же установить?
К счастью, в Python есть поддержка виртуальных сред, которые позволяют взять лучшее от двух миров. В командной строке нужно ввести:
Теперь вы можете иметь разные независимые версии Python на одной машине.
wikipedia
У Wikipedia есть классное API, которое позволяет получить доступ к непревзойдённому источнику полностью бесплатной информации.
Модуль wikipedia делает доступ к этому API чуть ли чрезмерно удобным:
Юмор — ключевая особенность Python. В конце концов, язык был назван в честь британского комедийного шоу «Летающий цирк Монти Пайтона». Во многих местах официальной документации можно найти отсылки к самым известным эпизодам шоу.
Конечно, чувство юмора не заканчивается на документации. Попробуйте ввести следующую строку:
Оставайся собой, Python. Оставайся собой.
YAML означает «YAML — не язык разметки» («YAML Ain’t Markup Language»). Это язык форматирования данных, являющийся надмножеством JSON.
В отличие от JSON, YAML может хранить более сложные объекты и ссылаться на собственные элементы. Также там можно писать комментарии, что делает YAML подходящим для конфигурационных файлов.
Модуль PyYAML позволяет использовать YAML в Python. Установить можно так:
$ pip install pyyaml
А затем импортировать:
PyYAML позволяет хранить любые Python-объекты и экземпляры любых пользовательских классов.
Напоследок ещё одна клёвая штука. Когда-нибудь возникала необходимость создать словарь из двух списков?
Встроенная функция zip() принимает несколько итерируемых объектов и возвращает последовательность кортежей. Каждый кортеж группирует элементы объектов по их индексу.
А какие приёмы или полезные библиотеки знаете вы? Делитесь в комментариях.
Хинт для программистов: если зарегистрируетесь на соревнования Huawei Cup, то бесплатно получите доступ к онлайн-школе для участников. Можно прокачаться по разным навыкам и выиграть призы в самом соревновании.
Перейти к регистрации
И еще несколько полезных библиотек для Python (с примерами)
Введение
У python одно из самых крупных комьюнити, это обусловлено тем, что этот язык любят многие за его простоту и универсальность. Очень много энтузиастов, которые создают всё новые и новые библиотеки для облегчения разработки, поэтому среди всего этого разнообразия каждый может подобрать несколько библиотек для себя. На github существует много проектов, которые можно встроить к себе в проект, чтобы оптимизировать, улучшить или просто расширить его функционал.
Хотелось бы рассмотреть несколько интересных на мой взгляд библиотек.
Стилизация print
icecream
Для форматирования вывода существует одна удобная библиотека под названием icecream. Она помогает упростить написание логов или принтов для отладки. Рассмотрим пример её работы:
Чтобы подключить информацию о том, в каком месте программы происходит вывод, необходимо добавить всего лишь один аргумент в конфигурации модуля:
Это помогает более точно понять в каком месте происходит сбой в работе программы:
Также можно поменять префикс, который добавляется в начале строки, по дефолту он задан “ic|”. Удобно добавить время для вывода, чтобы видеть в какой момент времени и сколько занимал переход от одного принта к другому.
Если у вас уже имеются расставленные принты в коде, то легко можно переприсвоить print на ic:
Рассмотрим пример вывода более сложных структур, например, словарей:
Как видно на скриншоте, то вывод данных в таком формате читать гораздо легче, нежели обычный принт.
Также эта библиотека предоставляет возможность стилизовать вывод в зависимости от предоставляемых данных. Например, если есть необходимость дополнительно оформлять текст ошибки (Exception) или есть желание дополнительно выводить тип данных:
colorama
Многопоточность (многозадачность)
multitasking
Достаточно выполнить простую установку: pip install multitasking и далее оборачивать метод декоратором @task
И если удалить @multitasking.task, код выполнится последовательно:
Связь с другими языками
pythonnet
Иногда возникает потребность запустить код, написанный на другом языке, через Python, например, в целях проверки работы какого-либо стороннего модуля или для оптимизации кода. Существует несколько библиотек, позволяющих сделать это, например, pythonnet позволяет запустить некоторую часть кода, написанную на C# в Python (pythonnet позволяет рассматривать множество элементов clr, как модули в python).
Обращаемся к C# через Python
JPype
Создание десктопных приложений и UI
Для работы с созданием графических приложений есть несколько популярных библиотек, в частности встроенный tkinter и Qt. Но когда необходимо сделать красивое, легковесное графическое приложение, то хотелось бы использовать что-то более мощное, например, html+css+js, именно с этим может помочь библиотека EEL. Она позволяет создать десктопное приложение, где в качестве графической оболочки используется html, css и js (можно использовать различные фреймворки), а в качестве языка для написания бэк-части используется Python (подробнее тут).
Приведем простой пример использования библиотеки. Python код:
И сама структура проекта должна выглядеть так:
Можно запустить файл main.py и убедиться, что всё работает:
Анимация математических операций и функций
manim
Для создания различного рода графика существуют популярные библиотеки по типу matplotlib, seaborn (построенный поверх matplotlib и pandas). Но хотел бы отметить библиотеку, позволяющую создавать анимации различных графиков, функций и различного рода пользовательских текстов: Manim.
Также более серьёзный пример работы:
Оценка производительности
pympler
Потребление памяти в Python отдельная проблема, которой можно посвятить много времени, поэтому зачастую приходится следить за тем, чтобы python не сожрал всю оперативку. Для проверки памяти есть замечательный модуль pympler, который поможет не только посмотреть память, занимаемую объектом, но также поможет проследить за памятью, которую занимают отдельные классы или типы данных:
Проследим за изменением памяти, занимаемой классом A:
И в целом за памятью, занимаемой различными структурами
py-spy
Но знать распределение памяти зачастую недостаточно, так как программа может тормозить и не выполнять работу за ожидаемое время. В таком случае необходимо отследить, какие процессы сколько времени занимают.
В таком случае можно воспользоваться библиотекой py-spy, она позволяет без остановки программы проверить, сколько времени какие процессы в ней занимают. Установить библиотеку можно через pip install py-spy. Усложним код предыдущей программы, создадим дополнительный модуль sec.py:
Обработка языков
pymorphy2
Плюсы этой библиотеки в том, что она позволяет обрабатывать до нескольких десятков тысяч слов в секунду, занимает мало памяти и основана на словаре opencorpora.
Небольшой пример использования библиотеки:
Заключение
Существует огромное количество малоизвестных библиотек, которые могут облегчить жизнь разработчику, поэтому в огромном сообществе python-разработчиков всегда можно найти что-то для своего проекта, что поможет расширить функционал вашего проекта или ускорить работу как самого проекта, так и его разработки.