Nested Sets (вложенные множества)

Это способ организации иерархических данных, где каждый узел дерева представлен парой чисел, определяющих диапазон значений.

Каждая категория представлена объектом, содержащим поля "ID", "Название", "Левая граница" и "Правая граница". "Левая граница" и "Правая граница" определяют диапазон значений, которые охватывают поддерево данной категории.

Преимущество использования Nested Sets заключается в том, что мы можем эффективно извлекать всех потомков узла, находить родителей и определять уровень вложенности с помощью простых операций сравнения.
В этом примере мы находим всех потомков категории "Компьютеры".

*При изменении структуры дерева требуется обновление левых и правых границ всех связанных категорий.

👉@BookPython

Революционный подход к нейросетям: рассказываем про KAN (Kolmogorov-Arnold Networks)

Эволюция архитектуры нейронных сетей уходит корнями в фундаментальные работы, заложенные в 1940-х годах Уорреном Маккаллохом и Уолтером Питcом, которые предложили концепцию искусственных нейронов и их взаимосвязь.

Однако значительные прорывы произошли только в 1980-х годах с разработкой алгоритмов обратного распространения ошибки: алгоритм Геоффри Хинтона и других – все это позволило создавать более глубокие нейронные сети и улучшить методы обучения.

В это время появились классические архитектуры, многослойные перцептроны (MLP, и сверточные нейронные сети (CNN), которые революционизировали различные области, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание образов – теперь мы говорим про своего рода инновационную архитектуру.

https://habr.com/ru/articles/820891/

👉@BookPython

Напишите функцию, которая будет принимать список nums, содержащий числа в диапазоне от 1 до 100, и возвращать отсортированный список чисел, которые в списке nums встречались дважды.

Примеры:

duplicate_nums([1, 2, 3, 4, 3, 5, 6])
➞ [3]

duplicate_nums([81, 72, 43, 72, 81, 99, 99, 100, 12, 54])
➞ [72, 81, 99]

duplicate_nums([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
➞ None

Примечания:
— никакое число не будет встречаться в nums трижды и более раз,
— если никакое число в nums не встречалось дважды, функция должна вернуть None.

👉@BookPython

Что происходит, когда запускаешь «Hello World» в Linux

Сегодня я задумалась о том, что происходит, когда запускаешь в Linux простую программу «Hello World» на Python.
print("hello world")

Вот как это выглядит в командной строке:
$ python3 hello.py
hello world

Но внутри происходит гораздо больше. Я объясню, что там творится, и, что гораздо важнее, расскажу об инструментах, при помощи которых вы сами сможете исследовать происходящее. Мы воспользуемся readelf, strace, ldd, debugfs, /proc, ltrace, dd и stat. Я не буду рассматривать относящиеся к Python части, только объясню, что происходит при выполнении динамически компонуемых исполняемых файлов.

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/753506/

👉@BookPython

Библиотека Feather

Feather — это библиотека для эффективного чтения и записи таблиц данных в двоичный формат. Она использует формат Apache Arrow для сериализации данных, что позволяет быстро читать и записывать данные без потери информации.

В этом примере мы использовали две основные функции библиотеки:
— feather.write_dataframe(): записывает таблицу данных в файл формата Feather.
— feather.read_dataframe(): читает таблицу данных из файла формата Feather.

Feather позволяет быстро и эффективно обмениваться данными между Python и R, а также обеспечивает быстрое чтение и запись таблиц данных на диск.

👉@BookPython

Python, внешние функции и Steam

Языковые экосистемы не идеальны. Иногда получаемые исполняемые файлы работоспособны, но синтаксис ужасен, иногда есть хороший менеджер пакетов, но стандартные функции скудны до невозможности - все дело в компромиссе.

https://arturdryomov.dev/posts/python-foreign-functions-and-steam/

👉@BookPython

When you use a variable in Python, it's first looked up in the current scope. If no such variable is found, the next enclosing scope is searched. That is repeated until the global namespace is reached.

x = 1
def scope():
x = 2
def inner_scope():
print(x) # prints 2
inner_scope()
scope()
However, the variable assignment doesn't work the same way. The new variable is always created in the current scope unless global or nonlocal is specified:

x = 1
def scope():
x = 2
def inner_scope():
x = 3
print(x) # prints 3
inner_scope()
print(x) # prints 2
scope()
print(x) # prints 1
global allows using variables of global namespaces while nonlocal searches for the variable in the nearest enclosing scope. Compare:

x = 1
def scope():
x = 2
def inner_scope():
global x
x = 3
print(x) # prints 3
inner_scope()
print(x) # prints 2
scope()
print(x) # prints 3

x = 1
def scope():
x = 2
def inner_scope():
nonlocal x
x = 3
print(x) # prints 3
inner_scope()
print(x) # prints 3
scope()
print(x) # prints 1

👉@BookPython

Ускорение роутера в Django в 51 раз

История началась с разбора использования ресурсов приложением, которое занимается проксированием. Обнаружили, что довольно много времени оно тратит на выбор маршрута (роута), и решили ускорить этот процесс. Описанная в статье оптимизация не требует каких-то особых вложений, усилий или условий, поэтому приведенный код можно забрать к себе и использовать без каких-либо чрезмерных вмешательств.

https://habr.com/ru/companies/tochka/articles/822431/

👉@BookPython

Что такое дескрипторы?

Дескрипторы — это механизм, который позволяет контролировать доступ к атрибутам классов. Они предоставляют способ определения специальных методов для доступа, присваивания и удаления атрибутов. Дескрипторы часто используются для реализации логики, связанной с доступом к данным, внутри классов.

Для создания дескриптора нужно определить класс, который реализует хотя бы один из трех вышеуказанных методов. Затем экземпляры этого класса могут быть присвоены атрибутам других классов.

👉@BookPython