Правильный способ обучения такой:
Нужно просто решать задачи и делать проекты.
Именно такой подход сделали для одной из лучших книг по основам статистики — кстати, одной из немногих, которые я действительно прочитал.
Всё очень просто:
Читаешь главу.
Решaешь все задачи по этой теме.
https://www.statlearning.com/
👉 @PythonPortal
Нужно просто решать задачи и делать проекты.
Именно такой подход сделали для одной из лучших книг по основам статистики — кстати, одной из немногих, которые я действительно прочитал.
Всё очень просто:
Читаешь главу.
Решaешь все задачи по этой теме.
https://www.statlearning.com/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
Не нарушайте принцип единственной ответственности
Функция должна делать одну вещь, делать её хорошо и только её.
Эта функция делает слишком много:
Проблема здесь в том, что расчёт промежуточной суммы, скидки и налога объединён в одну функцию. Любое изменение одного из этапов может повлиять на весь расчёт.
Лучше разбить логику на небольшие специализированные функции:
Так намного лучше.
Небольшие функции с одной задачей проще покрывать модульными тестами, потому что у них меньше зависимостей и требуется меньше моков.
Кроме того, изолированные компоненты проще переиспользовать в разных частях приложения или конвейера, не подтягивая лишние зависимости.
Поэтому держите функции простыми и сфокусированными.
Одна функция — одна ответственность.
👉 @PythonPortal
Функция должна делать одну вещь, делать её хорошо и только её.
Эта функция делает слишком много:
def calculate_final_total(
price: float,
quantity: int,
discount_rate: float,
tax_rate: float
) -> float:
# Расчёт промежуточной суммы
subtotal = price * quantity
# Применение скидки
discounted_amount = subtotal * (1 - discount_rate)
# Расчёт налога
final_total = discounted_amount * (1 + tax_rate)
return final_total
Проблема здесь в том, что расчёт промежуточной суммы, скидки и налога объединён в одну функцию. Любое изменение одного из этапов может повлиять на весь расчёт.
Лучше разбить логику на небольшие специализированные функции:
def calculate_subtotal(price: float, quantity: int) -> float:
return price * quantity
def apply_discount(subtotal: float, discount: float) -> float:
return subtotal * (1 - discount)
def calculate_tax(amount: float, tax_rate: float) -> float:
return amount * (1 + tax_rate)
Так намного лучше.
Небольшие функции с одной задачей проще покрывать модульными тестами, потому что у них меньше зависимостей и требуется меньше моков.
Кроме того, изолированные компоненты проще переиспользовать в разных частях приложения или конвейера, не подтягивая лишние зависимости.
Поэтому держите функции простыми и сфокусированными.
Одна функция — одна ответственность.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤3🤔2🤝2
⚙️ Конференция «Я про бэкенд» от Яндекса
Тема — серверная сторона AI-технологий: высоконагруженные рекомендательные и генеративные системы, инференс моделей в продакшене, потоковая обработка данных, отказоустойчивость.
Доклады в 6 направлениях:
• Архитектура систем с AI/ML
• Хранение и стриминг данных
• Работа на стыке бэкенда с железом
• Алгоритмы и подходы к решению практических задач
• MLOps
• Другие интересные челленджи на бэкенде
Спикеры — инженеры Яндекса, Сбера, Т-Банка и других крупных компаний.
Отдельный формат конференции: в прямом эфире разработчики Яндекса решают сложную архитектурную задачу на проектирование бэкенда сервиса из сферы информационного поиска. Задачу для эфира могут предложить участники — полное описание нужно прислать и после регистрации в течение 14 дней.
📍 3 октября 2026, Москва и онлайн
Сайт и регистрация
Тема — серверная сторона AI-технологий: высоконагруженные рекомендательные и генеративные системы, инференс моделей в продакшене, потоковая обработка данных, отказоустойчивость.
Доклады в 6 направлениях:
• Архитектура систем с AI/ML
• Хранение и стриминг данных
• Работа на стыке бэкенда с железом
• Алгоритмы и подходы к решению практических задач
• MLOps
• Другие интересные челленджи на бэкенде
Спикеры — инженеры Яндекса, Сбера, Т-Банка и других крупных компаний.
Отдельный формат конференции: в прямом эфире разработчики Яндекса решают сложную архитектурную задачу на проектирование бэкенда сервиса из сферы информационного поиска. Задачу для эфира могут предложить участники — полное описание нужно прислать и после регистрации в течение 14 дней.
📍 3 октября 2026, Москва и онлайн
Сайт и регистрация
❤4