Когда вам нужно очистить список в Python, вы, скорее всего, используете
Пример:
Хотя это кажется очевидным, правильное решение стало доступно только с введением метода
До этого для очистки списка приходилось использовать:
-
-
Оба варианта работают, поскольку срезы позволяют модифицировать часть списка. Если вы берёте срез
Теперь же
📲 Мы в MAX
👉@BookPython
lst = []. Однако на самом деле вы просто создаёте новый пустой список и присваиваете его переменной lst, а все другие переменные, которые ссылаются на исходный список, продолжают хранить его содержимое. Пример:
lst = [1, 2, 3]
lst2 = lst
lst = []
print(lst2) # [1, 2, 3]
Хотя это кажется очевидным, правильное решение стало доступно только с введением метода
lst.clear() в Python 3.3. До этого для очистки списка приходилось использовать:
-
del lst[:], или -
lst[:] = [].Оба варианта работают, поскольку срезы позволяют модифицировать часть списка. Если вы берёте срез
[:], он охватывает весь список.Теперь же
lst.clear() является более читаемым и современным решением. 👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤2🙏1
Пагинация — это стандартная задача, с которой ежедневно сталкиваются тысячи разработчиков. Если вы используете реляционную базу данных, то можно задать смещение через
Этот запрос действительно вернет 100 записей, с 1001-й по 1100-ю. Но проблема в том, что для базы данных это так же сложно, как и выборка всех первых 1001 записей. Чем дальше запрашиваемая страница, тем медленнее будет выполняться запрос.
Более оптимальным решением является использование фильтрации через
Этот подход позволяет избежать сканирования всех предыдущих строк, что значительно ускоряет работу с большими объемами данных.
Если хотите разобраться подробнее, рекомендую почитать отличную статью на эту тему!
📲 Мы в MAX
👉@BookPython
LIMIT, например:
SELECT *
FROM table
LIMIT 1001, 100;
Этот запрос действительно вернет 100 записей, с 1001-й по 1100-ю. Но проблема в том, что для базы данных это так же сложно, как и выборка всех первых 1001 записей. Чем дальше запрашиваемая страница, тем медленнее будет выполняться запрос.
Более оптимальным решением является использование фильтрации через
WHERE, где клиент передает идентификатор последней записи текущей страницы ($last_seen_id в примере):
SELECT *
FROM table
WHERE id > $last_seen_id
ORDER BY id ASC
LIMIT 100;
Этот подход позволяет избежать сканирования всех предыдущих строк, что значительно ускоряет работу с большими объемами данных.
Если хотите разобраться подробнее, рекомендую почитать отличную статью на эту тему!
👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤1
🚀 Подборка Telegram каналов для программистов
Системное администрирование, DevOps 📌
https://t.me/bash_srv Bash Советы
https://t.me/win_sysadmin Системный Администратор Windows
https://t.me/sysadmin_girl Девочка Сисадмин
https://t.me/srv_admin_linux Админские угодья
https://t.me/linux_srv Типичный Сисадмин
https://t.me/devopslib Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
https://t.me/linux_odmin Linux: Системный администратор
https://t.me/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса)
https://t.me/i_linux Системный администратор
https://t.me/linuxchmod Linux
https://t.me/sys_adminos Системный Администратор
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux
1C разработка 📌
https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
https://t.me/DevLab1C 1С:Предприятие 8
https://t.me/razrab_1C 1C Разработчик
https://t.me/buh1C_prog 1C Программист | Бухгалтерия и Учёт
https://t.me/rabota1C_rus Вакансии для программистов 1С
Программирование C++📌
https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++
https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах
Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия.
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском
https://t.me/python_360 Книги по Python
Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/java_360 Книги по Java Rus
https://t.me/java_geek Учим Java на примерах
GitHub Сообщество 📌
https://t.me/Githublib Интересное из GitHub
Базы данных (Data Base) 📌
https://t.me/database_info Все про базы данных
Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin
https://t.me/androidspb Разработка под Android: Kotlin, Java.
Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика!
https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано
Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv Все о разработке игр
Библиотеки 📌
https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
БигДата, машинное обучение 📌
https://t.me/bigdata_1 Big Data, Machine Learning
Программирование 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust
https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼💻👩💻
https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано
https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста
https://t.me/lifeproger Жизнь программиста. Авторский канал.
QA, тестирование 📌
https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика
Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor Шутки программистов
Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
https://t.me/xakep_2 Хакер Free
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике
https://t.me/matgeoru Математика | Геометрия | Логика
Excel лайфхак📌
https://t.me/Excel_lifehack
https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World)
Вакансии 📌
https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор
https://t.me/progjob Вакансии в IT
Системное администрирование, DevOps 📌
https://t.me/bash_srv Bash Советы
https://t.me/win_sysadmin Системный Администратор Windows
https://t.me/sysadmin_girl Девочка Сисадмин
https://t.me/srv_admin_linux Админские угодья
https://t.me/linux_srv Типичный Сисадмин
https://t.me/devopslib Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
https://t.me/linux_odmin Linux: Системный администратор
https://t.me/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса)
https://t.me/i_linux Системный администратор
https://t.me/linuxchmod Linux
https://t.me/sys_adminos Системный Администратор
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux
1C разработка 📌
https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
https://t.me/DevLab1C 1С:Предприятие 8
https://t.me/razrab_1C 1C Разработчик
https://t.me/buh1C_prog 1C Программист | Бухгалтерия и Учёт
https://t.me/rabota1C_rus Вакансии для программистов 1С
Программирование C++📌
https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++
https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах
Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия.
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском
https://t.me/python_360 Книги по Python
Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/java_360 Книги по Java Rus
https://t.me/java_geek Учим Java на примерах
GitHub Сообщество 📌
https://t.me/Githublib Интересное из GitHub
Базы данных (Data Base) 📌
https://t.me/database_info Все про базы данных
Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin
https://t.me/androidspb Разработка под Android: Kotlin, Java.
Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика!
https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано
Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv Все о разработке игр
Библиотеки 📌
https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
БигДата, машинное обучение 📌
https://t.me/bigdata_1 Big Data, Machine Learning
Программирование 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust
https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼💻👩💻
https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано
https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста
https://t.me/lifeproger Жизнь программиста. Авторский канал.
QA, тестирование 📌
https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика
Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor Шутки программистов
Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
https://t.me/xakep_2 Хакер Free
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике
https://t.me/matgeoru Математика | Геометрия | Логика
Excel лайфхак📌
https://t.me/Excel_lifehack
https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World)
Вакансии 📌
https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор
https://t.me/progjob Вакансии в IT
Telegram
Bash Советы
🚀 Секреты и советы по Bash
🔹 Полезные трюки, хитрые однострочники и лайфхаки для работы в терминале.
🔹 Автоматизация, скрипты и оптимизация работы в Linux.
🔹 Стать мастером Bash легко – просто подпишись!
По всем вопросам @evgenycarter
🔹 Полезные трюки, хитрые однострочники и лайфхаки для работы в терминале.
🔹 Автоматизация, скрипты и оптимизация работы в Linux.
🔹 Стать мастером Bash легко – просто подпишись!
По всем вопросам @evgenycarter
Как ускорить вычисления в Python с помощью
Когда речь заходит о ресурсоемких задачах, которые нагружают ваш CPU, стоит обратить внимание на библиотеку
Вот простой пример:
📲 Мы в MAX
👉@BookPython
multiprocessing.PoolКогда речь заходит о ресурсоемких задачах, которые нагружают ваш CPU, стоит обратить внимание на библиотеку
multiprocessing, а именно на класс Pool. Он позволяет задействовать все доступные ядра процессора, автоматически распределяя задачи между ними. Вот простой пример:
import math
from multiprocessing import Pool
# Генерируем список входных данных
inputs = [i ** 2 for i in range(100, 130)]
# Функция для вычислений
def f(x):
return len(str(math.factorial(x)))
# Последовательное выполнение
%timeit [f(x) for x in inputs]
# Результат: ~1.44 сек
# Параллельное выполнение
p = Pool(4) # Создаем пул из 4 процессов
%timeit p.map(f, inputs)
# Результат: ~451 мс
👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Модуль
Модуль
Это означает, что потоки полезны в основном в случаях, когда программа выполняет операции, не связанные с Python-интерпретатором, например, ожидание ввода-вывода (IO). К примеру, загрузка трёх различных статей из Википедии будет одинаково эффективной как с потоками, так и с процессами. Причём результат в три раза быстрее по сравнению с выполнением задачи в одном процессе:
Однако использование потоков для задач, нагружающих CPU, практически бессмысленно:
При задачах, требующих интенсивных вычислений, использование процессов вместо потоков даст значительный прирост производительности благодаря распределению нагрузки между несколькими ядрами процессора.
📲 Мы в MAX
👉@BookPython
multiprocessing в Python: потоки против процессовМодуль
multiprocessing позволяет создавать не только процессы, но и потоки. Однако стоит помнить о главной особенности CPython — GIL (Global Interpreter Lock). Этот механизм блокирует выполнение байт-кода Python несколькими потоками одновременно. Это означает, что потоки полезны в основном в случаях, когда программа выполняет операции, не связанные с Python-интерпретатором, например, ожидание ввода-вывода (IO). К примеру, загрузка трёх различных статей из Википедии будет одинаково эффективной как с потоками, так и с процессами. Причём результат в три раза быстрее по сравнению с выполнением задачи в одном процессе:
from multiprocessing import Pool
from multiprocessing.pool import ThreadPool
import requests
def download_wiki_article(article):
url = 'http://de.wikipedia.org/wiki/'
return requests.get(url + article)
process_pool = Pool(3)
thread_pool = ThreadPool(3)
thread_pool.map(download_wiki_article, ['a', 'b', 'c'])
# ~376 ms
process_pool.map(download_wiki_article, ['a', 'b', 'c'])
# ~373 ms
[download_wiki_article(a) for a in ['a', 'b', 'c']]
# ~1.09 s
Однако использование потоков для задач, нагружающих CPU, практически бессмысленно:
import math
from multiprocessing import Pool
from multiprocessing.pool import ThreadPool
def f(x):
return len(str(math.factorial(x)))
process_pool = Pool(4)
thread_pool = ThreadPool(4)
inputs = [i ** 2 for i in range(100, 130)]
[f(x) for x in inputs]
# ~1.48 s
thread_pool.map(f, inputs)
# ~1.48 s
process_pool.map(f, inputs)
# ~478 ms
При задачах, требующих интенсивных вычислений, использование процессов вместо потоков даст значительный прирост производительности благодаря распределению нагрузки между несколькими ядрами процессора.
👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Если вам нужно выполнить поиск в отсортированной коллекции, то бинарный поиск — это именно то, что вам нужно. Этот простой алгоритм сравнивает искомое значение с элементом в середине массива; результат определяет, какую половину нужно искать дальше.
Стандартная библиотека Python предоставляет возможность использовать бинарный поиск без его непосредственной реализации. Функция
Результаты демонстрируют, что использование бинарного поиска через
📲 Мы в MAX
👉@BookPython
Стандартная библиотека Python предоставляет возможность использовать бинарный поиск без его непосредственной реализации. Функция
bisect_left возвращает самую левую позицию элемента в отсортированном списке, а bisect_right — самую правую.
from random import randrange
from bisect import bisect_left
n = 1000000
look_for = 555555
lst = sorted(randrange(0, n) for _ in range(n))
%timeit look_for in lst
# 69.7 ms ± 449 µs на цикл
%timeit look_for == lst[bisect_left(lst, look_for)]
# 927 ns ± 2.28 ns на цикл
Результаты демонстрируют, что использование бинарного поиска через
bisect_left быстрее, чем стандартный поиск в списке с помощью оператора in.👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1