VisPy

VisPy — это библиотека для визуализации данных в Python, предназначенная для создания высокопроизводительных интерактивных визуализаций. Она использует библиотеку OpenGL для рендеринга и обеспечивает доступ к графическим возможностям вашего компьютера через современный Python API.

После установки библиотеки, вы можете создать графические приложения с использованием VisPy. В примере на картинке создается окно с красным треугольником. VisPy предоставляет широкие возможности для создания 2D и 3D визуализаций, а также возможность работы с пользовательским вводом, анимациями и интерактивностью.

Вы можете найти дополнительные примеры и документацию на официальном сайте VisPy, чтобы более подробно изучить возможности этой библиотеки и начать создавать собственные визуализации.

#python

Получаем данные о системе 

Кроссплатформенная библиотека psutil позволяет получать информацию о процессоре, памяти, диске, сети, датчиках и запущенных процессах в системе. Примеры базового использования показаны на картинке. 

Если говорить про практические применение, psutil полезен в основном для мониторинга системы, ограничения ресурсов процессов и управления запущенными процессами. 

Помимо привычных Windows, MacOS и Linux, библиотека также поддерживает системы FreeBSD, OpenBSD, NetBSD, Sun Solaris и AIX. 

#psutil

Паттерн проектирования Singleton

Одиночка или же синглтон – это паттерн проектирования, описывающий объект, у которого имеется один единственный экземпляр. 

Метод __new__ вызывается для создания экземпляра класса, перед вызовом __init__. На вход первым аргументом метод принимает сам класс, а возвращать должен уже экземпляр (даже можно экземпляр и другого класса).

В примере мы проверяем, есть ли значение у атрибута instance. Если нет, то присваиваем атрибуту экземпляр этого же класса. А если уже экземпляр создан, то просто его возвращаем.

То есть при вызове конструктора класса Singleton, будет возвращаться один и тот же объект из памяти.

#классы #паттерны

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

Метод isspace()

Метод isspace() — это строковый метод, который используется для проверки, состоит ли строка только из пробельных символов (пробелов, символов табуляции, символов новой строки и других символов, которые считаются «пробельными» в контексте языка Python).

Примечание: isspace() не изменяет исходную строку, а просто возвращает булево значение в зависимости от условия.

#python

Хорошую олимпиаду отличает прежде всего качество заданий и возможность получить как можно больше опыта.

Это как раз отличительные черты AIDAO — международной олимпиады для студентов, организованной Яндекс Образованием и ФКН НИУ ВШЭ.

— Задачи по ИИ и анализу данных
— Живое общение со студентами и экспертами
— Победителям — миллион рублей и преимущество при поступлении в магистратуры ФКН ВШЭ
— Масштабный финал в Москве

Чтобы принять участие в AIDAO нужно собрать команду из студентов и зарегистрироваться по ссылке

Ускоряем код с помощью векторизации

Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами.

Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize.

По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.

#vectorize #numpy

Универсальный парсер статей

Пакет newspaper3k позволяет парсить статьи и извлекать из них заголовки, текст, дату публикации, имена авторов и много другой информации.

Плюс пакета в том, что весь процесс парсинга автоматизирован и не надо вручную искать нужные теги и тянуть из них данные.

Но точность парсера зависит в основном от того, как хорошо сверстана запрашиваемая страница. Поэтому в некоторых случаях результат может отличаться от ожиданий.

#парсер #newspaper3k

True Tech Champ 2025

Программируешь на Python, C++ или другом языке? Проверь себя на всероссийском чемпионате от МТС и поборись за часть призового фонда в 10 250 000 ₽.

Два трека:
Алгоритмический — классический олимпиадный формат, призовой фонд 2,75 млн ₽.
Программирование роботов — напиши код, чтобы робот прошёл лабиринт и реальные испытания на шоу-финале в Москве. Призовой фонд 7,5 млн ₽.

Трек будет интересен начинающим и опытным разработчикам: С++, Go, Python, JS, Java, C# и не только.

Регистрация открыта до 20 октября.

Подробности тут.

Объединяем видео и аудио потоки

Итак, дополнение к предыдущему посту.

Из-за технологии потоковой передачи DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP), используемой youtube, мы не можем получить сразу видео в нужном качестве со звуковой дорожкой из-за ее отсутствия в потоке.

В качестве решения мы можем по отдельности забрать аудио и видео и объединить с помощью утилиты ffmpeg. Для этого выбираем нужные потоки video и audio, после чего передаем url'ы в команду для инициирования создания процесса для скачивания и объединения потоков с помощью ffmpeg.

#youtube

Применяем pathlib взамен os

В Python 3 стандартная библиотека включает модуль pathlib, предоставляющий функцию Path, которая обеспечивает все необходимое для эффективной работы с путями к файлам.

Одно из наиболее впечатляющих преимуществ использования pathlib - это упрощение работы с путями за счет использования Path вместо os.path.join, представляя более простой и изящный метод, как показано на изображении.

В общем, этот модуль предлагает замену функциям для работы с файловыми путями из модуля os, таким как os.mkdir или os.path, на более удобные альтернативы.

#path #os

FFmpeg: Лучшее решение для обработки мультимедийных файлов

FFmpeg - это бесплатная и открытая библиотека и набор инструментов для обработки мультимедийных файлов. Она предоставляет мощные возможности для работы с видео, аудио и другими мультимедийными данными. FFmpeg является одним из самых популярных и универсальных инструментов для обработки мультимедиа в мире.

Для начала использования FFmpeg, вы можете установить библиотеку командой pip install ffmpeg-python. После этого, вы можете создавать собственные скрипты для обработки видео и аудио файлов, определяя нужные операции и параметры. ffmpeg-python обладает мощными возможностями для конвертации, обрезки, склеивания и многого другого.

Исходный код и документация доступны тут