exceptions
(исключения) — это механизм, который позволяет обрабатывать ошибки и нестандартные ситуации во время выполнения программы. Когда возникает ошибка, Python генерирует исключение. Если исключение не обрабатывается, программа может завершиться с ошибкой.x = 10 / 0
вызовет исключение ZeroDivisionError
, так как нельзя делить на ноль. Однако благодаря конструкции try
и except
, программа не завершится с ошибкой. Вместо этого будет выведено сообщение «Произошла ошибка деления на ноль!».itertools.cycle()
создаёт бесконечный цикл по переданному итерируемому объекту. Это полезно для повторения элементов последовательности.zip_longest()
из модуля itertools
позволяет объединять итерируемые объекты разной длины, заполняя отсутствующие значения с помощью заполнителя (fillvalue
). Это полезно для работы с несоответствующими наборами данных.•
Поддержка инверсии управления (IoC) для гибкого управления зависимостями.•
Интеграция с популярными инструментами, такими как ORM Orator.•
Удобная система маршрутизации и шаблонов.textwrap.dedent()
удаляет общие отступы из многострочного текста. Это полезно для упрощения форматирования строк, особенно в документации или больших блоках текста.yt-dlp
— это библиотека и утилита командной строки для скачивания видео с YouTube и других сайтов. __all__
используется для контроля того, какие элементы модуля экспортируются при импорте с помощью from module import *
.__all__
не определен, то при импорте будут экспортированы все имена, не начинающиеся с _
. __all__
позволяет явно указать автору модуля, какие части модуля являются публичным API, а какие — внутренней реализацией. __all__
— это простой механизм контроля области видимости при импорте. Он помогает организовать чистый публичный интерфейс модуля.Path.glob()
из модуля pathlib
используется для поиска файлов и директорий, соответствующих шаблону. Он мощнее, чем простое перечисление файлов, и поддерживает поиск с использованием подстановочных знаков.•
Глубокий анализ: Memray отслеживает все выделения памяти, включая те, что происходят в нативных расширениях на C/C++.•
Гибкие отчёты: Генерирует отчёты в виде текстовых файлов, графов и HTML-страниц для наглядного представления данных.•
Поддержка многопоточности: Корректно работает с многопоточными приложениями, обеспечивая точный анализ.•
Интеграция с Jupyter: Позволяет визуализировать данные профилирования прямо в Jupyter Notebook.contextlib.redirect_stdout
в Python временно перенаправляет вывод print()
и других операций записи. Полезно, когда нужно записать вывод в файл или перехватить его для дальнейшей обработки.