Создание скриншотов с использованием модуля pyscreenshot

Модуль pyscreenshot, обеспечивая кросс-платформенную функциональность, позволяет легко создавать скриншоты как всего экрана, так и его отдельных частей. Для работы этого модуля необходимо установить библиотеку Pillow.

Для захвата изображения используется метод grab, для его отображения – show, а для сохранения – save. В метод grab можно также передать аргумент bbox, чтобы ограничить захват только определенной областью экрана.

Этот модуль оказывается особенно полезным, например, при логировании скриптов, использующих Selenium.
Selenium может открывать браузер и выполнять различные операции в нем, и использование pyscreenshot позволяет создавать скриншоты для последующего анализа и отладки.

#python #pyscreenshot

Получение геолокации по IP с использованием ip2geotools

Недавно я обнаружил увлекательный пакет ip2geotools, который обеспечивает возможность получения геолокации по IP из различных баз данных.
Пример кода для получения информации по IP с использованием класса DbIpCity, представляющего некоммерческую базу данных, выглядит следующим образом:

from ip2geotools.databases.noncommercial import DbIpCity

def get_ip_geolocation(ip_address):
    try:
        response = DbIpCity.get(ip_address, api_key='free')
        city = response.city
        region = response.region
        country = response.country
        latitude = response.latitude
        longitude = response.longitude

        print(f"Информация о местоположении для IP {ip_address}:")
        print(f"Город: {city}")
        print(f"Регион: {region}")
        print(f"Страна: {country}")
        print(f"Широта: {latitude}")
        print(f"Долгота: {longitude}")

    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при получении информации по IP {ip_address}: {e}")

ip_address_to_check = '8.8.8.8'
get_ip_geolocation(ip_address_to_check)

Этот код использует метод get из класса DbIpCity для получения информации о местоположении по заданному IP-адресу. Помните о том, что для использования некоторых баз данных может потребоваться API-ключ.

#python #ip2geotools

Настройка ширины текста с использованием модуля textwrap

textwrap предоставляет функции для форматирования текста, делая его более читаемым и приятным для восприятия. Одной из таких функций является fill, которая позволяет настраивать ширину текста в символах, обеспечивая корректное перенос слов на новые строки.

Приведем пример использования:

import textwrap

# Исходный текст
original_text = "Мощные функции модуля textwrap обеспечивают красивое форматирование текста, а функция fill позволяет задать ширину текста в символах."

# Задаем ширину текста в 30 символов
width = 30

# Применяем функцию fill для форматирования текста
formatted_text = textwrap.fill(original_text, width)

print(formatted_text)

Результат выполнения кода будет следующим:

Мощные функции модуля
textwrap обеспечивают
красивое форматирование
текста, а функция fill
позволяет задать ширину
текста в символах.

Как видно из примера, слова переносятся на новые строки, при этом ничего не обрывается на полуслове. Это обеспечивает читабельность и красивый внешний вид текста при заданной ширине.

#python #textwrap

Придаем человеческий вид данным с помощью пакета humanize

Открыл для себя потрясающий инструмент — пакет humanize, который превращает числа и даты в понятный для человека текст. Вместо того чтобы изобретать велосипеды для таких задач, этот пакет позволяет справиться с ними буквально в одной строке.

Например, сложный объект timedelta может быть преобразован в "2 дня, 1 час и 33.12 секунд".

Однако, что еще более впечатляет, — помимо английского, этот пакет поддерживает множество других языков, включая русский. Настоятельно рекомендую ознакомиться с их документацией, где представлено множество интересных функций.

Пример использования в Python:

import humanize
from datetime import timedelta

time_difference = timedelta(days=2, hours=1, seconds=33.12)
humanized_time = humanize.naturaldelta(time_difference)
print(humanized_time)
# Output: 2 days, 1 hour and 33.12 seconds

number_to_humanize = 500
humanized_number = humanize.intword(number_to_humanize)
print(humanized_number)
# Output: 5.00 x 10² 

В данном примере мы используем функции naturaldelta и intword из пакета humanize для получения читаемых представлений временного интервала и числа соответственно.

#python #humanize

Легкий веб-фреймворк

Bottle – это быстрый, простой и легкий микро-веб-фреймворк WSGI для Python. Он распространяется как единый файловый модуль и не имеет никаких зависимостей, кроме стандартной библиотеки Python.

Несмотря на свою минималистичность, Bottle предоставляет довольно широкие возможности, которых на 100% хватает для мелких и средних проектов. Вот список основных возможностей: routing, templates, POST-routing, обработка форм, cookies и сервер.

После запуска подобного примера можете перейти в браузере по адресу localhost:5000/hello/world и посмотреть на результат, полученный из всего пяти строк кода.

#python #bottle

Читаем текст с картинки используя Tesseract от Google

Google разработал систему Tesseract для извлечения текста из изображений через оптическое распознавание символов.

Pytesseract - это удобная оболочка для системы Tesseract, облегчающая её использование.

Чтобы извлечь текст из изображения, используйте метод image_to_string. Для работы с русским текстом укажите аргумент lang как 'rus'.

Рекомендуется использовать библиотеку pillow для открытия изображений, хотя можно также просто указать путь к файлу.

Пример кода:

from PIL import Image
import pytesseract

# Открываем изображение с помощью Pillow
image = Image.open('image.jpg')

# Используем pytesseract для извлечения текста
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='rus')

print(text)

#python #pytesseract

Функция reduce

В Python модуль functools открывает доступ к функциональным возможностям языка. Одной из замечательных функций в этом модуле является reduce, которая эффективно уменьшает коллекцию данных, последовательно применяя к ним заданную функцию и сохраняя промежуточные результаты.

Примером работы reduce может служить последовательное умножение чисел: сначала 1 умножается на 2, затем полученный результат умножается на 3, и так далее.

#python #functools

Отправка электронных писем через SMTP в Python

SMTP (Simple Mail Transfer Protocol) - это протокол, позволяющий отправлять электронные письма. В стандартной библиотеке Python доступен пакет smtplib, который реализует функциональность SMTP.

Для установления соединения с почтовым сервером используется класс SMTP_SSL, который также обеспечивает шифрование данных. Для этого классу передаются адрес сервера и порт.

Авторизация на сервере осуществляется с использованием метода login, в который передаются логин и пароль пользователя.

Для отправки электронных писем используется метод sendmail, который принимает адрес отправителя, адрес получателя и текст сообщения. Важно отметить, что в конце написаного кода следует закрыть соединение с сервером с помощью метода quit().

Однако стоит учесть, что некоторые почтовые сервисы могут иметь ограничения и требования к безопасности. Например, для работы с Gmail может потребоваться включить поддержку "доступа к ненадежным приложениям" и настроить двухфакторную аутентификацию.

Пример использования smtplib для отправки электронного письма:

import smtplib

smtp_server = "smtp.example.com"
smtp_port = 465  # SSL-порт
smtp_username = "your_username"
smtp_password = "your_password"

server = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, smtp_port)

server.login(smtp_username, smtp_password)

from_email = "[email protected]"
to_email = "[email protected]"
subject = "Тема письма"
message = "Текст письма"

server.sendmail(from_email, to_email, f"Subject: {subject}\n\n{message}")

server.quit()

#python #smtp #smtplib

Работа с методом str.replace() в Python

Python предлагает множество удобных встроенных методов для работы со строками. Один из таких методов - str.replace(), который используется для замены частей строки.

Метод принимает два основных аргумента: первый - это подстрока, которую нужно заменить в исходной строке, а второй - это подстрока, на которую происходит замена.

Кроме того, существует третий необязательный аргумент, определяющий количество замен старой подстроки на новую. Если он не указан, метод заменяет все вхождения.

#python #replace

Делаем планировщик задач

К моему удивлению, далеко не все знают про пакет schedule, который позволяет планировать задачи и повторять их через промежуток времени.

Основной его плюс в том, что он максимально интуитивный и имеет гибкий функционал. А еще schedule не требует внешних зависимостей и сам в целом легковесный.

Здесь на самом деле даже объяснять особо нечего, логика методов в этом пакете понятна на примерах.

#python #schedule

Управление лимитом рекурсии в Python

В Python отсутствует оптимизация хвостовой рекурсии, что часто приводит к ошибке RecursionError при разработке рекурсивных алгоритмов.

Однако, используя модуль sys, можно узнать и даже изменить максимально допустимую глубину рекурсии. Несмотря на это, следует быть осторожным с увеличением лимита, так как каждый вызов рекурсии потребляет значительное количество памяти.

В большинстве случаев предпочтительнее использовать итеративные подходы, такие как циклы, вместо рекурсии.

#python #recursion

Обработка видео с помощью MoviePy

MoviePy - это удобный пакет для выполнения различных задач по редактированию видео, включая обрезку и склейку клипов, добавление видеоэффектов и редактирование аудиодорожки.

Пакет достаточно прост в освоении, и базовые принципы его использования можно увидеть на примере. В данном случае, мы открываем два видеофайла, соединяем их в один, обрезаем получившийся клип, уменьшаем громкость звука и сохраняем итоговый результат.

Стоит учитывать, что обработка видео, особенно больших файлов, может занять значительное время.

MoviePy особенно полезен, когда необходимо автоматизировать обработку большого количества видео по единому алгоритму.

#python #moviepy

Использование функции zip в Python

Функция zip в Python формирует итератор, объединяющий элементы из нескольких списков. Это удобно для одновременного перебора элементов нескольких списков в цикле for или для реализации параллельной сортировки.

Пример:

# Допустим, у нас есть два списка
list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']

# Используем функцию zip для объединения этих списков
zipped = zip(list1, list2)

# Теперь мы можем перебрать объединенные элементы
for num, letter in zipped:
    print(f"Число: {num}, Буква: {letter}")

# Вывод:
# Число: 1, Буква: a
# Число: 2, Буква: b
# Число: 3, Буква: c

#python #zip

Работа с данными в Python используя Pydantic

Pydantic - это библиотека для Python, предназначенная для парсинга и валидации данных. Она использует статическую типизацию для атрибутов классов, что облегчает проверку данных при создании объектов.

Этот инструмент особенно полезен при работе с JSON: он автоматизирует проверку структуры, необходимых полей и значений.

Pydantic поддерживает не только стандартные типы данных, но и специализированные, такие как email, URL-адреса и номера платежных карт.

Для более подробного примера и документации можно обратиться сюда.

#python #pydantic

Запись экрана в Windows с помощью Python

Для записи экрана в Windows используя Python существует несколько библиотек, однако наиболее эффективной оказалась d3dshot.

Библиотека d3dshot использует системные библиотеки DXGI и Direct3D для быстрого и надежного захвата экрана.

Эта библиотека идеально подходит для создания игровых ботов.

#python #d3dshot

Работаем с атрибутами объектов

Помимо привычного обращения к атрибутам объектов через точку, в Python есть 4 специальных функции: getattr, setattr, delattr и hasattr.

По названиям можно понять, что первые три отвечают за получение, установку и удаление атрибута. А последний проверяет, существует ли атрибут с указанным названием у объекта или нет.

Во всех функциях первыми двумя аргументами идут объект и название атрибута в виде строки. В setattr также нужно передать новое значение для атрибута.

На практике использование подобного — довольно редкий случай, но иногда может сильно выручить, так что берите на вооружение.

#python #tips

Нейронка от Сбера обошла GPT-3.5-turbo по качеству ответов на английском языке. На русском и так всё было хорошо. Теперь же, благодаря тесту MMLU, стало известно, что и на родном языке Шерлока Холмса правильность ответов GigaChat PRO на 6% выше, чем у разработки от OpenAI.

То чувство, когда можешь в англ лучше, чем его носитель.

@bugnotfeature

Современный способ сериализации, десериализации и валидации данных

adaptix - гибкая и легко конфигурируемая библиотека для сериализации и десериализации данных.

adaptix работает с нативными dataclass, NamedTuple, TypedDict. Ваши модели не зависят от библиотеки и не требуют наследования от каких-либо специальных классов, позволяя моделям оставаться чистыми, а вам - следовать принципу инверсии зависимостей.

Также, библиотека позволяет легко создавать свои правила для конвертации данных и группировать их, соответствуя принципу DRY.

Особое внимание стоит обратить на возможность преобразования стилей названий полей, что полезно в web приложениях.

Приятным бонусом будет то, что adaptix до двух раз быстрее чем pydantic v2 (бенчмарки).

#python #typing #adaptix

Сортировка списков по ключу

У списков есть метод sort(), который сортирует элементы. Также есть аргумент reverse, с помощью которого можно отсортировать в обратном порядке при значении True.

Но еще есть аргумент key, отвечающий за критерий сортировки. Он принимает функцию, которая применяется к каждому элементу. Возвращаемый результат и есть критерий, по которому произойдет сортировка.

В коде на картинке у нас есть список из словарей, которые содержать описания машин. И в качестве мы отсортировали список по годам их выпуска, то есть по ключу 'year'.

Также вместо написания обычных функций были применены анонимные, чтобы закрепить недавнюю тему о них.

#списки

Загрузка файлов асинхронно

Если у нас есть список URL картинок для загрузки, использование простого цикла for позволит нам загрузить их последовательно, по одной за раз.

Однако, для задач, включающих загрузку большого количества маленьких файлов, параллелизация может заметно ускорить процесс.

Для параллелизации мы можем использовать ThreadPoolExecutor из модуля concurrent.futures. Этот инструмент позволяет выполнить функцию загрузки в нескольких параллельных потоках, где в конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков для одновременного выполнения.

С помощью метода .map(download, urls) можно развернуть функцию загрузки на каждый URL из списка, обеспечивая их параллельную обработку.

Важно понимать, что так как загрузка файлов является IO-операцией, данный метод не ускоряет выполнение кода в прямом смысле, а скорее позволяет начать загрузку следующего файла, не ожидая завершения предыдущего.

#python #threading