⚡️ Профилируем код

В этот раз мы рассмотрим профилировщик под именем py-spy, позволяющий отслеживать потребление ресурсов, не редактируя код.

Установка: pip install py-spy

Давайте поговорим о командах, которые используются в скрипте: все они вызываются с параметром --pid.

py-spy top — отображает нагрузку на процессор. Очень похожа на команду top из Unix.

py-spy record — записывает использование ресурсов в svg файл.

py-spy dump — собирает стек вызовов и выводит на консоль.

На гиф — результат работы первой команды. Если вам стало интересно, то можете посетить github страницу проекта.

#миниурок #pyspy

⚡️ Бесконечные итераторы

Продолжаем рассказывать про итераторы, а если быть конкретнее, про модуль itertools. itertools — модуль, хранящий в себе множество готовых итераторов, как, например, groupby.

count(start, step=1) — итератор, считающий от start, добавляя step до бесконечности. Он чем-то напоминает range, но без ограничений.

cycle(elems) — бесконечное количество раз возвращает элементы внутри elems по порядку.

repeat(elem, n) — возвращает n раз или бесконечно значение elem.

#миниурок #itertools

⚡️ Задачка с собеседования | #Easy

Условие:

Ваша задача — написать функцию, которая превращает строку в hashtag. У них есть парочка правил: никаких символов из string.punctuation быть не должно, пробелы отсутствуют, а длина обязана быть не более 140 символов. Если последнее правило нарушено, выбрасываем ошибку.

Примеры:

gen_hashtag('Python Community') -> #PythonCommunity
gen_hashtag('i like python community!') -> #ILikePythonCommunity
gen_hashtag('Should, I. subscribe? Yes!') -> #ShouldISubscribeYes

📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇

#Задачка_с_собеседования

⚡️ Замеряем время выполнения программы

Многие новички используют time или встроенные в ОС приложения, но это не верно. Лучше использовать timeit, поскольку он может более точно рассчитать, сколько занимает выполнение кода, независимо от ОС.

Он довольно прост в использовании. Всего пару строк, и вы можете доказать, что код админа медленнее вашего решения :)

timeit.timeit(code, setup='', timer, number=1_000_000) — запускает код number раз. Но перед этим выполняет строку setup, которая не входит в время, измеряемое таймером. Эта основная функция больше вам не понадобится.

Если вам лень запускать IDE, можете воспользоваться терминалом, вписав python3 -m timeit "print('Hello world')".

А если вам стало интересно, то можете посетить страницу документации.

#миниурок #timeit

⚡️ Продолжаем рассматривать модуль itertools

Думаю, стоит вам ещё рассказать про этот модуль и интересные функции. Начнём!

zip_longest(a, b, fill_value) — очень удобный итератор. Работает также как и zip, но если длина списков разная, заполняет их fill_value.

takewhile(func, seq) — возвращает значения из seq, пока func не вернёт False.

chain(a, b,...) — соединяет два и более итерируемых объектов в один.

product(a, b...) — декартово произведение итерируемых объектов.

#миниурок #itertools

⚡️ Задачка с собеседования | #Easy

Условие:

Ваша задача — написать функцию, которая находит особое число из списка. На вход идёт список из целочисленных значений, все они делятся или не делятся на 2, кроме одного. Вам необходимо найти это особое число. Длина такого списка всегда больше трёх.

Примеры:

find_outlier([2, 4, 0, 4, 11, 36]) -> 11
find_outlier([160, 3, 19, 11, -21]) -> 160
find_outlier([-1, 1, 3, 3, 2, -11, -21]) -> 2

📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇

#Задачка_с_собеседования