Декоратор override

@override используется для переопределения методов в классах-наследниках. Он позволяет указать, что метод в подклассе переопределяет метод базового класса.

Это может быть полезно для:

— Повышения читабельности кода, так как сразу видно, какие методы переопределены.

— Выявления ошибок: если имя метода в дочернем классе не совпадает с именем в родительском, будет выдана ошибка.

— Проверки типов аргументов: декоратор гарантирует, что типы аргументов совпадают с базовым методом.

#python #decorators

Полезность модуля math

Сложно переоценить пользу модуля math, если имеешь дело с какими-либо математическими функциями. Модуль представляет собой обширный функционал для работы с числами.

Его стоит импортировать тогда, когда вам необходимо работать с математикой, но не требуется избыточность модуля numpy. Например, можно импортировать число pi, как в примере.

Модуль math обеспечивает доступ к некоторым популярным математическим функциям и константам, к тому же он является встроенным (не нужно делать установку через pip).

#math #pi #inf

Генераторы коллекций

В Python генераторы коллекций (или генераторы) представляют собой удобный способ создания итерируемых последовательностей данных без необходимости сохранять все элементы в памяти. Они могут использоваться для генерации значений на лету, что делает их полезными для работы с большими или бесконечными последовательностями данных.

Генераторы коллекций можно создать с использованием специального синтаксиса, который похож на генераторы списков, но вместо создания списка они создают генераторный объект. В примере на картинке мы создали генератор выражений. Генераторы выражений особенно полезны, когда вы работаете с большими объемами данных, так как они не сохраняют все элементы в памяти, а генерируют их по мере необходимости.

#python

Асинхронно скачиваем файлы

Имея список ссылок на картинки, которые нужно скачать, мы можем это сделать используя простой цикл for, тем самым скачав их последовательно одна за одной.

Но в таких ситуациях как эта (скачивание огромного количества небольших файлов) распараллеливание задачи существенно ускорит процесс.

Для этого воспользуемся функцией ThreadPoolExecutor из стандартного пакета concurrent.futures. Она позволяет запустить нашу функцию, в нескольких екземплярах в параллельных потоках. В конструкторе необходимо указать максимальное количество потоков, которые будут одновременно запущены.

Далее метод .map(download, urls) создает екземпляры нашей функции для скачивания файла, и раскидывает в них элементы списка urls.

Но будьте внимательны: так как скачивание файла — это IO-операция, такой метод не ускоряет вычисления кода. Он лишь позволяет запустить скачивание следующего файла, не дождавшись пока скачается предыдущий.

#python #threading

Упрощенная работа с JSON

Казалось бы, куда еще проще, но есть один интересный пакет JMESpath, который позволяет декларативно указать, как извлекать элементы из документа JSON.

Основные примеры использования показаны на картинке, там нет ничего сложного. Метод search принимает паттерн, по которому требуется извлечь данные, а также словарь (который в общем-то похож на JSON).

Вообще возможностей у пакета достаточно, поэтому он достоен изучения и применения в проектах. Подробнее советую почитать в документации.

#json #jmespath

База данных на минималках

Встроенный модуль shelve позволяет сохранять и читать произвольные данные. Таким образом, можно сохранять любые Python объекты для дальнейшего использования.

Доступ к данным осуществляется с помощью ключей, как и в случае со словарями. А метод shelve.open поддерживает протокол контекстного менеджера, то есть можно не вызывать метод close.

В документации заявляют, что такая база данных является "надежной". Но учитывая, что shelve написан на pickle, его стоит использовать только в совсем маленьких проектах.

#shelve

PyAutoGUI

PyAutoGUI позволяет Python управлять мышью и клавиатурой для автоматизации взаимодействия с другими приложениями. Пакет работает в Windows, macOS и Linux на Python 2 и 3.

Из ключевого функционала можно выделить следующее:

— Передвижение курсора и нажатие на кнопки мыши;
— Набор текста, например для заполнения форм;
— Скриншоты, поиск указанных изображений на экране (например, иконки) и нажатие на них;
— Поиск приложения на экране, изменение размера его окна, перемещение по экрану и т. д.

Основные функции показаны в примере на картинке выше, остальное — в документации проекта.

#pyautogui

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

Wget

Наверняка вам не раз приходилось писать методы для какой-то специфической работы с вебом. Но я вас огорчу – вы делали это зря. Ведь уже есть wget. Рекурсивно скачать сайт? Забрать со страницы все изображения? Для wget это не проблема.

Хочешь присоединиться к высокотехнологичному вендору и производителю IT-инфраструктуры YADRO?

В команде тестирования базовой станции LTE в YADRO TELECOM актуальна вакансия:

1️⃣ Software Development Engineer in Test/SDET (LTE)

Ты сможешь участвовать в создании быстро развивающегося продукта, который нуждается в постоянном совершенствовании процессов и технических средств валидации.

Также есть вакансия в большой команде разработки флагманского продукта компании YADRO – TATLIN.UNIFIED:

2️⃣ Software engineer Go/Инженер-программист Go

Здесь ожидают уверенное владение GO и уделяют большое внимание правильной реализации задач, чтобы всё работало быстро и с оптимальным потреблением аппаратных ресурсов.

Что тебя ждёт ещё:

– достойная зарплата (размер обсуждается на собеседовании) и прозрачная система премий;
– обучение за счёт компании: учебный портал с курсами и лекциями от экспертов, дополнительное профессиональное обучение, изучение английского, участие в конференциях;
– возможность учиться у лучших специалистов индустрии, расти в рамках своей роли, а также участвовать во множестве различных проектов;
– личное участие в становлении процессов и продуктов, возможность увидеть результат своей работы;
– большое инженерное сообщество, которое постоянно развивается;
– гибридный или удалённый формат работы;
– ДМС со стоматологией с первого дня, консультации юристов, психологов, экспертов по ЗОЖ и управлению финансами;
– скидки для сотрудников, дополнительные day-off;
– комфортные офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Минске.

Откликайся по ссылкам и присоединяйся к YADRO!

Обрезаем фотографии с помощью Python

Pillow также может использоваться для обрезки изображения, при этом вы можете получить производный прямоугольник выбранного изображения, указав координаты, по которым преобразовать изображение.

Координаты обрезанной поверхности представлены диагональными координатами. При этом первые две точки находятся (x, y) от верхней левой диагональной точки, а следующие две точки (x2, y2) также являются диагональной точкой снизу справа.

Фотографии до и после изменения изображения представлены в посте выше.

Создание дочернего процесса

Метод os.fork() создаёт дочерний процесс в том же месте кода, вызывая системную функцию fork(), и возвращает PID (Process Identifier), который равен PID дочернего процесса в родительском процессе и нулю в новом.

Кстати, получается интересный случай, в коде примера выполняется и блок if, и else. Если не знать про os.fork() и посмотреть вывод подобного кода, то возникнет много вопросов.

#os #fork #процессы

Слоты в классах

По умолчанию в Python в классах используется словарь __dict__ для хранения атрибутов, который создается по умолчанию при создании экземпляра класса. Данная особенность позволяет динамически в рантайме добавлять атрибуты, но от сюда появляются соответствующие проблемы с производительностью.

В случаях, когда мы сразу точно знаем все атрибуты, используемые в классе, мы можем воспользоваться атрибутом __slots__, который позволяет задать ограниченный список аргументов для класса. В этом случае словарь __dict__ не будет создаваться, что позволит сэкономить память и поднять производительность.

#class #slots

Indico

Indico — это мощная библиотека Python для извлечения информации из неструктурированных текстов, изображений и PDF-файлов. Она позволяет вам выполнять задачи обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения (CV) и машинного обучения (ML) с помощью простых и понятных API.

https://pypi.org/project/indico/

Редирект вывода программы

В contextlib есть еще один прикольный контекстный менеджер — redirect_stdout, позволяющий перенаправить стандартный вывод программы.

Контекстный менеджер принимает аргумент, в котором мы можем указать, куда должен переправляться весь вывод в последующем блоке.

Таким образом, данные из print() в контекстом менеджере будут переправлены в открытый ранее файл, так как мы его передали в аргумент redirect_stdout.

Убедится в этом можем, открыв файл заново и прочитав оттуда данные.

#contextlib

Метод sets.issubset()

Метод sets.issubset() позволяет проверить находится ли каждый элемент множества sets в последовательности other. Метод возвращает True, если множество sets является подмножеством итерируемого объекта other, если нет, то вернет False.

Синтаксис:
sets.issubset(other).

Итерируемый счетчик

Еще один классный итератор из itertools — это count, который генерирует бесконечную последовательность чисел.

В аргументах можно задать значения start и step: первый отвечает за начальное значение, а второе за шаг, как и в range.

Обычно count редко используют с циклом for. Чаще можно встретить случаи с функциями типа zip или map.

#itertools

Протоколы

Термины "протокол итератора" или "протокол дескрипторов" уже привычны и используются давно. Но теперь можно описывать протоколы в виде кода и проверять их соответствие на этапе статического анализа.

Протокол описывается как обычный класс, наследующийся от Protocol. Он может иметь методы (в том числе с реализацией) и поля. Реальные классы, реализующие протокол могут наследоваться от него, но это не обязательно, как показано в примере.

Хоть это и не совсем интерфейсы, но все же классная штука. Еще важно, что протоколы, как и все остальные фишки аннотаций типов, используются в основном со статически типизированным mypy.

#typing #аннотации