Python — один из моих любимых инструментов для написания кода. Это язык программирования “высокого уровня”, и он обладает множеством полезных свойств и возможностей. Высокоуровневые языки обычно автоматизируют многие функции, то есть в 5 строках Python можно сделать то же самое, что в 50 строках Java.

По этой причине многие разработчики используют его для создания еще более продуктивных функций и возможностей. Вот некоторые из них, используемые мной для повышения производительности и автоматизации задач.

ПРИМЕЧАНИЕ: ВЕСЬ КОД ИЗ ПРИМЕРОВ БЫЛ ПРОТЕСТИРОВАН И В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ РАБОТАЕТ С PYTHON 3.11.

Генератор паролей

import stringfrom random import *characters = string.ascii_letters + string.punctuation + string.digitspassword = "".join(choice(characters) for x in range(randint(8, 16)))print(password)

Программный поиск Google

from googlesearch import searchquery = "Graham Zemel"for url in search(query):    print(url)

Перед запуском требуется установить библиотеку Python “google” (pip3 install google в командной строке).

Автоматизированный бот для браузера

import timefrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.keys import Keysbot = webdriver.Chrome("chromedriver.exe")bot.get(’https://grahamzemel.com’)search = bot.find_element(By.XPATH, ‘/html/body/div[2]/div[6]/div/div/main/div/div[3]’)# полезный метод:# search.send_keys("Hello World")search.click()time.sleep(5)# bot.quit()

Перед запуском требуется установить библиотеку Python “selenium” (pip3 install selenium в командной строке).

Создание пользовательских модулей

# Нахождение текушего пути скрипта Pythonimport sysprint(sys.path)# пример my_module: ‘/Users/grahamzemel/my_module’ (не нужно включать ‘.py’)import my_modulemy_module.my_function()

Создание фейковых данных

import pandas as pdfrom faker import Faker# Создание объектаfake = Faker()# Генерация данныхfake.name()fake.text()fake.address()fake.email()fake.date()fake.country()fake.phone_number()fake.random_number(digits=5)# Создание датафрейма fakeDataframe = pd.DataFrame({’date’:[fake.date() for i in range(5)],                         ‘name’:[fake.name() for i in range(5)],                         ‘email’:[fake.email() for i in range(5)],                         ‘text’:[fake.text() for i in range(5)]})print(fakeDataframe)

Для установки зависимостей (библиотеки “pandas” и “faker”) выполните шаги, перечисленные в вышеуказанных инструментах.

Красиво отформатированные строки

number = 1234.56percentage = 0.33big_number = 149839020429482print(f’No formatting: {number}’ # Не требует объяснений      f’\nVariable name: {number = }’ # Не требует объяснений      f’\nConverted to two decimal place: {number:.2f}’ # Можете выбрать любое число       f’\nChanging wide characters to 30: {number:30}’ # Ширина поля составит 30 символов      f’\nAlign response to center: {number:^30}’ # Выравнивание по левому краю = меньше 30 | выравнивание по правому краю = больше 30       f’\nFill white spaces: {number:=^30}’ # Заполните белые пробелы любыми символами        f’\nPrinting percent: {percentage_number:.2%}’ # Умножьте на 100 и добавьте символ %      f’\nTwo decimal places w/ comma: {high_number:,.2f}’       f’\nTwo decimal places w/ scientific notation: {high_number:.2e}’     )

Индикатор выполнения TQDM (более продвинутая версия)

import pandas as pdimport numpy as npfrom tqdm import tqdm# Сгенерируйте датафрейм со случайными числами формой 1000 x 1000df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (100000, 1000)))# Зарегистрируйте `pandas.progress_apply` в `tqdm`tqdm.pandas(desc=’Processing Dataframe’)# Добавьте 3 к каждому значению, а затем сделайте куб для всего датафреймаdf.progress_apply(lambda x: (x+3)**3)

Результат:

Processing Dataframe: 100%|██████████| 1000/1000 [00:02<00:00, 336.21it/s]

Конвертер алфавита NATO

import sysnato_alphabet = {    ‘a’: ‘alpha’,    ‘b’: ‘bravo’,    ‘c’: ‘charlie’,    ‘d’: ‘delta’,    ‘e’: ‘echo’,    ‘f’: ‘foxtrot’,    ‘g’: ‘golf’,    ‘h’: ‘hotel’,    ‘i’: ‘india’,    ‘j’: ‘juliet’,    ‘k’: ‘kilo’,    ‘l’: ‘lima’,    ‘m’: ‘mike’,    ‘n’: ‘november’,    ‘o’: ‘oscar’,    ‘p’: ‘papa’,    ‘q’: ‘quebec’,    ‘r’: ‘romeo’,    ‘s’: ‘sierra’,    ‘t’: ‘tango’,    ‘u’: ‘uniform’,    ‘v’: ‘victor’,    ‘w’: ‘whiskey’,    ‘x’: ‘x-ray’,    ‘y’: ‘yankee’,    ‘z’: ‘zulu’}try:    sys.argv[1]except:    print("Usage: natoalphabet.py <word>")    exit(1)for letter in sys.argv[1]:    if letter.lower() not in nato_alphabet:        print(letter)    else:        print(nato_alphabet[letter])

Запуск с помощью:

python3 natoalphabet.py Graham

Работа с изображениями

from PIL import Image, ImageFilter        try:        original = Image.open("imagename.png")            # Размытие изображения         blurred = original.filter(ImageFilter.BLUR)            # Показ обоих изображений        original.show()        blurred.show()            blurred.save("blurred.png")        except:        print "Unable to load image"

Статус сайта

import requestsr = requests.get(’https://blog.grahamzemel.com’)print(r.status_code)

---

И пусть эти модули и сниппеты помогут вам добиться чистого выполнения потоков задач на Python!