Этот пост о том, как мы используем типы для документирования и обеспечения исполнения контракта для наших API-интерфейсов Python HTTP. В ближайшие несколько недель мы поделимся подробностями о дополнительных инструментах и ​​методах, которые мы разработали для управления качеством нашей кодовой базы.

В прошлой статье я написал о некоторых методах, которые я использую в python для эффективной обработки очень больших наборов данных. Вы можете найти это здесь. Грубо говоря, в нем подробно рассказывается, как можно разбить большой файл на куски, которые затем можно передать на несколько ядер для сокращения времени обработки. Ниже я подробно остановлюсь на этом, сначала создав родительский класс, который превращает данный (большой) файл в порции. Я создаю его таким образом, чтобы дочерние классы можно было легко создавать и адаптировать для конкретных типов файлов, учитывая некоторые примеры. Наконец, я даю некоторые функции обертывания для использования в сочетании с любым из чанков, чтобы чанки могли обрабатываться с использованием нескольких ядер.

В последний год или около того, и с моим повышенным вниманием к данным ribo-seq я полностью осознал, что означает термин большие данные. Исследования ribo-seq в их необработанном виде могут легко охватить сотни ГБ, что означает, что их обработка как своевременной, так и эффективной требует некоторого обдумывания. В этом посте, и, надеюсь, в следующем, я хочу подробно описать некоторые из методов, которые я придумала (собрал из разных статей в интернете), которые помогают мне получать данные такого масштаба. В частности, я буду подробно описывать методы для Python, хотя некоторые методы можно перенести на другие языки.

В этом коротком руководстве мы покажем вам, как выполнять вызовы API для API геолокации Google. Цель состоит в том, чтобы иметь возможность быстро и легко получать данные адреса, почтового индекса или просто города с помощью API, который является важной частью Google Maps.

Все в сообществе Python слышали о Celery хотя бы один раз, и, возможно, уже работали с ним. По сути, это удобный инструмент, который помогает запускать отложенный или выделенный код в отдельном процессе или даже на отдельном компьютере или сервере. Это экономит время и усилия на многих уровнях.

Функция range является одной из встроенных функций, доступных в Python. Он генерирует серию целых чисел, от значения start до stop, указанного пользователем. Мы можем использовать его для цикла for и обходить весь диапазон как список.

В программировании на Python у нас есть две функции range() и xrange(), которые генерируют целые числа из заданного начального и конечного значений. Здесь мы обсуждаем основные различия между функциями xrange и range.

Вы хотите узнать, как генерировать диапазон чисел с плавающей запятой в ​​Python? В этом руководстве вы найдете много способов получения значений с плавающей запятой в пределах заданного диапазона.

Допустим, вы ищете в Интернете некоторые необработанные данные, необходимые для проекта, и наткнулись на веб-страницу такого содержания:

Самые популярные библиотеки, используемые веб-разработчиками в Python, это Beautiful soup, Scrapy и Selenium, но у каждой библиотеки есть свои плюсы и минусы. Ничто не идеально в этом мире. Чтобы объяснить различные аспекты каждой библиотеки и ее различия, прежде всего я хотел бы начать с реализации ядра каждого модуля и его рабочего механизма. после этого мы углубимся в различные различия каждого модуля. Давайте начнем наше объяснение с библиотеки Scrapy.