1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
|
===============================================
### TinyDB ###
это легковесная, чисто Python база данных без сервера, которая сохраняет данные в виде JSON-файлов.
Подходит для небольших проектов, скриптов и приложений, где не требуется полноценная SQL-база данных.
Подходит для разработчиков, которым нужно быстро внедрить базу данных без сложной настройки и установки.
```python
from tinydb import TinyDB, Query
# Создание базы данных в файле db.json
db = TinyDB('db.json')
# Добавление данных
db.insert({'name': 'Alice', 'age': 24})
db.insert({'name': 'Bob', 'age': 30})
# Поиск данных
User = Query()
results = db.search(User.age > 25)
print(results)
# Обновление данных
db.update({'age': 26}, User.name == 'Alice')
# Удаление данных
db.remove(User.name == 'Bob')
# Установка
pip install tinydb
```
===============================================
### Библиотека Python: Arrow ###
**Arrow** — библиотека для работы с датами и временем, которая упрощает создание, обработку и форматирование временных меток.
Подходит для разработчиков, которые хотят избежать сложности работы с модулями `datetime` и `timezones`, предоставляя более интуитивные и мощные инструменты для управления временем.
```python
import arrow
# Текущее время
now = arrow.now()
print(now)
# Создание объекта даты и времени
date = arrow.get('2023-08-13T12:30:00')
print(date)
# Форматирование даты и времени
formatted_date = date.format('DD MMMM YYYY HH:mm')
print(formatted_date)
# Работа с часовыми поясами
utc_time = arrow.utcnow()
local_time = utc_time.to('US/Pacific')
print(local_time)
# Установка
pip install arrow
```
===============================================
### REMBG ###
```python
# удаление фона изображения:
pip install rembg
from rembg inport remove
from PIL import Image
input_path = 'name.jpg'
output_path = 'out.png'
input = Image.open(input_path)
output = remove(input)
output,save(output_path)
# фото в ч/б:
from PIL import Image
img = Image.open('girl.png')
baw = img.convert('L') # L - оттенки серого
baw.save('baw_girl.png')
```
===============================================
### PANDAS ###
Обработка CSV-файлов с помощью pandas позволяет эффективно управлять, анализировать и преобразовывать данные из таблиц, что полезно для работы с большими объемами данных.
```python
pip install pandas
import pandas as pd
# Чтение CSV-файла
df = pd.read_csv('data.csv')
# Вывод первых 5 строк таблицы
print(df.head())
# Фильтрация данных: выбор строк, где значение в столбце 'age' больше 30
filtered_df = df[df['age'] > 30]
# Запись отфильтрованных данных в новый CSV-файл
filtered_df.to_csv('filtered_data.csv', index=False)
```
Этот скрипт читает CSV-файл, отображает первые 5 строк таблицы, фильтрует строки по значению столбца и сохраняет отфильтрованные данные в новый файл. pandas упрощает обработку табличных данных и позволяет работать с большими массивами данных в удобной форме.
===============================================
```python
# Объединение нескольких CSV-файлов:
import pandas as pd
# Чтение нескольких CSV-файлов и их объединение в один DataFrame
files = ['data1.csv', 'data2.csv', 'data3.csv']
df_list = [pd.read_csv(file) for file in files]
combined_df = pd.concat(df_list)
# Сохранение объединенных данных в новый CSV-файл
combined_df.to_csv('combined_data.csv', index=False)
```
В этом примере несколько CSV-файлов объединяются в одну таблицу, что упрощает работу с данными из разных источников. pandas позволяет легко манипулировать такими данными и проводить различные операции, такие как фильтрация, группировка и сортировка.
===============================================
### % заряда батареи ###
```python
# заряд батареи:
import psutil
battery psutil.sensors_battery()
persent = int(battery.persent)
print(f'Заряд батареи: {persent}%)
```
===============================================
### Скриншот ###
```python
import pyautogui
pyautogui.screenshot(
'path_to_file.jpg',
region=(0, 0, 300, 400)
)
# функционал - большой !
```
===============================================
### MAX элемент СПИСКА
который входит самое большое кол-во раз:
```python
my_list = [5, 9, 0, 5, 3, 6, 3, 5, 0, 4, 3]
mpv = max(set(my_list), key=my_list.count)
print(mpv)
```
===============================================
|
