Python - в одну строку

[GuDron]

Фильтры NEAREST, BILINEAR и BICUBIC в Pillow

Параметр resample можно использовать для указания определенного фильтра, который будет использоваться при поворачивании изображения.

• Image.NEAREST (ближайший сосед / по умолчанию);
• Image.BILINEAR;
• Image.BICUBIC.

С помощью фильтра Image.BICUBIC детали изображения станут более четким, чем в случае использования фильтра по умолчанию Image.NEAREST.

Небольшие различия есть, но у данной картинки они не очень видны. Но, например фильтр Image.BILINEAR сделал картинку более гладкой.

 

[GuDron]

Как удалить элемент массива в Python?

Вы можете использовать .remove() метод, чтобы удалить нужный элемент из массива на Python

arr = ["тест", "тест 1", "тест 2"]
arr.remove("тест 2")
# Вывод: ['тест', 'тест 1']
print(arr)

 

[GuDron]

Проверка данных при помощи декораторов

Еще один полезный метод, который может быть реализован с помощью декораторов, заключается в проверке данных до запуска декорированной функции. Очень распространенный этому пример в веб-приложении — это аутентификация пользователя. Если задача проверки/аутентификации завершается неудачно, то декорированная функция не вызывается, и вместо нее появляется ошибка.

В данном примере, декоратор only_admins ищет HTTP заголовок X-Auth-Token во входящем запросе и затем проверяет, если он совпадает с секретным токеном администратора, который для простоты мы сделали константой.

Если нет заголовка токена, или если он есть, но не совпадает, то функция abort() из Flask выполняется для генерации ответа 401 и остановки дальнейших запросов. В противном случае запрос может пройти, вызвав при этом декорированную функцию.

Обратите внимание, как в примере функции представления admin_route() используются декораторы app.route и only_admins. Это называется цепью декораторов.

 

[GuDron]

Поиск подстроки в строке

Pегулярное выражение — это строка, задающая шаблон поиска подстрок в тексте. В Python есть встроенный модуль, позволяющий работать с регулярными выражениями, — re, который содержит функцию search. Она позволит вам найти подстроку в строке

 

[GuDron]

Хранение хеша и соли

Для хранения можно использовать методы JSON, SQL, CSV и даже простой текстовый файл. Убедитесь, что пароль нигде не сохранен, ведь в этом состоит главная цель — избежать необходимость сохранения действующего пароля в исходном виде.

Если вы ограничены только одним местом для хранения, можете добавить соль и пароль вместе и потом сохранить их. Можно будет разделить их во время чтения, когда вам будет известна длина соли и ключа.

 

[GuDron]

Хеширование паролей Python
Для Python 3.x

Здесь пароли будут хешироваться для последующего сохранения в базе данных.

Тут мы будем использовать salt. salt является случайной последовательностью, добавленной к строке пароля перед использованием хеш-функции.

salt используется для предотвращения перебора по словарю (dictionary attack) и атак радужной таблицы (rainbow tables attacks).

 

[GuDron]

Как убрать табуляцию в python?

Вы можете использовать метод строки .replace()

lineWithTabulation = "\tLine with tabulation"
print(lineWithTabulation)


lineWithoutTabulation = lineWithTabulation.replace('\t', '')
print(lineWithoutTabulation)


# Вывод :
#   Line with tabulation
# Line with tabulation

 

[GuDron]

Python Requests анализ запроса

При составлении запроса стоит иметь в виду, что перед его фактической отправкой на целевой сервер библиотека requests выполняет определенную подготовку. Подготовка запроса включает в себя такие вещи, как проверка заголовков и сериализация содержимого JSON.

Если открыть .request, можно просмотреть PreparedRequest.

Проверка PreparedRequest открывает доступ ко всей информации о выполняемом запросе. Это может быть пейлоад, URL, заголовки, аутентификация и многое другое.

 

[GuDron]

Использование time.sleep() в threading

Python Logging Cookbook является хорошим примером использования time.sleep(). Модуль логирования logging является потоко-безопасным, поэтому в данном примере он будет полезнее, чем операторы print().

Здесь для создания двух потоков используется модуль Python threading. Также создается объект входа, что будет вводить threadName в stdout. Затем начинаются оба потока и инициируется цикл для каждого входа из главного потока. Для фиксирования пользователя используется KeyboardInterrupt при нажатии ^Ctrl+C.

 

[GuDron]

Создаём свой контекстный менеджер

В любом контекстном менеджере должны быть определены методы __enter__ и __exit__. В качестве примера создадим подобие уже существующего open.

Метод __enter__ вызывается автоматически и возвращает объект файла. После того, как блок with заканчивается, также вызывается метод __exit__, который закрывает файл.

 

[GuDron]

Использование Event.wait() в многопоточности Python.

Модуль threading предоставляет Event(), которого можно использовать как time.sleep(). Однако преимущество Event() в том, что он более отзывчив. Причина в том, что когда событие установлено, программа сразу выходит из цикла. В Python с time.sleep() коду надо будет подождать завершения вызова sleep() до выхода из потока.

Причина, по которой здесь лучше использовать wait() в том, что он не блокируется, в то время, как time.sleep() блокируется. Это значит, что при использовании time.sleep() вы заблокируете выполнение основного потока, пока тот будет ждать завершения вызова sleep(). wait() решает данную проблему.

Затем устанавливаются циклы для проверки, настроено ли событие event. Если это не так, тогда код выведет сообщение и немного подождет перед повторной проверкой. Для установки события можно воспользоваться комбинацией ^Ctrl+C. Как только событие установлено, worker() вернется, и цикл оборвется, завершив программу

 

[GuDron]

Как перевернуть слово задом наперед в python?

Вы можете использовать [::-1] чтобы перевернуть слово задом наперед.

str_example = "тестовая строка как пример."
reversed_string = str_example[::-1]
# Вывод: .ремирп как акортс яавотсет
print(reversed_string)

 

[GuDron]

Библиотека Numpy

При создании массивом мы получаем тип ndarray.

Рассмотрим наиболее часты атрибуты (не методы!) применимые к массивам:

ndim - число измерений (чаще их называют "оси") массива.

shape - размеры массива, его форма. Это кортеж натуральных чисел, показывающий длину массива по каждой оси. Для матрицы из n строк и m столбов, shape будет (n,m). Число элементов кортежа shape равно ndim.

size - количество элементов массива. Очевидно, равно произведению всех элементов атрибута shape.

dtype - объект, описывающий тип элементов массива

itemsize - размер каждого элемента массива в байтах.

data - буфер, содержащий фактические элементы массива. Обычно мы не используем этот атрибут, так как обращаться к элементам массива проще всего с помощью индексов.

 

[GuDron]

Как удалить пустые строки в списке на python?

array = ['Stephen King', '', 'J. K. Rowling', '', 'Oliver Bowden']
filtred_array = list(filter(None, array))
print(filtred_array)
# Вывод : ['Stephen King', 'J. K. Rowling', 'Oliver Bowden']

 

[GuDron]

Продвинутая работа со списками

При работе со списками крайне полезно знать как правильно формировать срезы списка. В приложениях, активно использующих группы данных - срезы незаменимый инструмент.

В общей форме формирования среза выглядит следующим образом:

list[start:end:step]

Комбинации параметров помогут достичь необходимого результата.