---

Python: 10 хитростей и библиотек, которые сделают вашу жизнь проще

Привет, коллеги! Если вы когда-нибудь задумывались, как сделать свою жизнь программиста легче, вы попали по адресу. Сегодня я поделюсь с вами 10 хитростями и библиотеками Python, которые помогут вам не только писать код быстрее, но и сохранить остатки разума.

1. List Comprehensions

Забыли, как писать циклы? Не беда! С помощью list comprehensions вы можете создавать списки в одну строку. Например:

squares = [x**2 for x in range(10)]

Теперь ваш код выглядит как поэзия, а не как инструкция по сборке мебели из ИКЕА.

2. enumerate()

Когда вы хотите получить индекс элемента в списке, не прибегайте к сложным манипуляциям с range(). Используйте enumerate():

for index, value in enumerate(['a', 'b', 'c']):
    print(index, value)

Теперь вы можете не только перебрать элементы, но и узнать, сколько раз вы ошибались в их индексах!

3. zip()

Собираете два списка в один? Не мучайте себя циклом! Используйте zip():

names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
scores = [85, 90, 95]
combined = list(zip(names, scores))

Теперь у вас есть список, где все ваши друзья не только знают, как вы их зовете, но и сколько вы им ставите!

4. with для работы с файлами

Забудьте о том, что нужно закрывать файлы вручную. Используйте with:

with open('file.txt', 'r') as f:
    content = f.read()

Теперь вы можете сосредоточиться на более важных вещах, например, на выборе, какой кофе пить во время работы.

5. requests для работы с API

Если вы еще не используете библиотеку requests, то, возможно, вы все еще пишете код на языке 90-х. Вот как просто сделать GET-запрос:

import requests
response = requests.get('https://api.example.com/data')

Теперь вам не нужно изучать, как работает HTTP, чтобы получить данные. Просто помните: "GET" — это не только команда на завтрак!

6. pandas для анализа данных

Если вам нужно работать с данными, pandas — ваш лучший друг. Он может делать все, от обработки данных до создания отчетов. Не верите? Попробуйте:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

С pandas ваши данные будут в порядке, даже если ваша жизнь — нет.

7. numpy для научных вычислений

Зачем считать в уме, когда есть numpy? Это библиотека для работы с массивами и матрицами:

import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3])

Теперь вы можете делать сложные вычисления, не теряя при этом ни одного нейрона.

8. virtualenv для изоляции окружений

Если вы не используете virtualenv, вы, вероятно, уже находитесь в зависимости от зависимости от зависимости... Вы поняли, да? Создайте виртуальное окружение:

virtualenv myenv

Теперь ваши проекты больше не будут конфликтовать, как старые друзья на вечеринке.

9. pytest для тестирования

Если вы не пишете тесты, вы, вероятно, не знаете, что такое "спокойная ночь". С pytest тестирование становится простым и веселым:

def test_add():
    assert add(1, 2) == 3

Теперь вы можете спать спокойно, зная, что ваш код не сломается, как ваши планы на выходные.

10. flask для создания веб-приложений

Хотите создать веб-приложение? Flask — это легкий фреймворк, который поможет вам начать:

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return "Hello, World!"

Теперь вы можете запустить свой собственный сайт и рассказать всем, что вы — веб-разработчик, даже если ваш сайт — это всего лишь стра

---

---

All images are taken from the Pixabay.comБольше полезных статей 4adm.in