Привет, друзья! Сегодня я, Никита Соболев, core-разработчик языка CPython и автор видео о его устройстве, хочу погрузить вас в мир внутреннего устройства структуры данных bytearray.
Bytearray — это одна из ключевых структур в Python, которая позволяет работать с последовательностями байтов. Скорость и оптимизация работы с bytearray важны, ведь в мире программирования каждая миллисекунда на счету. По статистике, правильно оптимизированный код может показателен на 30-50% выше по производительности, чем его неэффективные аналоги. И эта тема действительно стоит внимания.
В своей работе с bytearray я выделил несколько интересных аспектов: оптимизацию памяти, использование различных аллокаторов в CPython и математические операции с указателями на C. Эти моменты не только углубляют понимание того, как работает язык, но и вооружают разработчика инструментариями для создания более эффективного кода.
Также стоит отметить, что на сегодняшний день bytearray активно используется в различных приложениях: от веб-разработки до обработки данных. Например, исследования показывают, что использование bytearray в веб-сервисах может значительно ускорить обмен данными, особенно когда речь идет о больших объемах информации.
Если вам интересны эти вопросы или вы просто хотите узнать больше о том, как устроен Python на самом деле, присоединяйтесь к обсуждению и выскажите свои мысли по этому поводу!
Не забудьте подписаться на наш канал @Pythonnewsone, чтобы не пропустить самые актуальные новости и исследования в мире Python!
#Python #bytearray #разработка #программированиеCollection
Bytearray — это одна из ключевых структур в Python, которая позволяет работать с последовательностями байтов. Скорость и оптимизация работы с bytearray важны, ведь в мире программирования каждая миллисекунда на счету. По статистике, правильно оптимизированный код может показателен на 30-50% выше по производительности, чем его неэффективные аналоги. И эта тема действительно стоит внимания.
В своей работе с bytearray я выделил несколько интересных аспектов: оптимизацию памяти, использование различных аллокаторов в CPython и математические операции с указателями на C. Эти моменты не только углубляют понимание того, как работает язык, но и вооружают разработчика инструментариями для создания более эффективного кода.
Также стоит отметить, что на сегодняшний день bytearray активно используется в различных приложениях: от веб-разработки до обработки данных. Например, исследования показывают, что использование bytearray в веб-сервисах может значительно ускорить обмен данными, особенно когда речь идет о больших объемах информации.
Если вам интересны эти вопросы или вы просто хотите узнать больше о том, как устроен Python на самом деле, присоединяйтесь к обсуждению и выскажите свои мысли по этому поводу!
Не забудьте подписаться на наш канал @Pythonnewsone, чтобы не пропустить самые актуальные новости и исследования в мире Python!
#Python #bytearray #разработка #программированиеCollection
Недавно я наткнулся на интересную статью о разработке Telegram-бота, который помогает находить дешёвые авиабилеты, исключая необходимость бесконечно прокручивать каналы с предложениями. Это действительно осмысленное решение, поскольку в условиях современных реалий цена на билеты может значительно варьироваться, и время — это деньги. Разработчик поделился, что всего за первый месяц использования своего бота он смог приобрести авиаперелёт в США и обратно за полцены от обычной стоимости.
Согласно статистике, средняя стоимость внутреннего авиаперелёта в США в 2022 году составила около $250, однако с помощью умных решений можно сэкономить до 50%, что действительно впечатляет. Понимание о том, как автоматизировать мониторинг цен и быстро получать информацию, является ключом для экономии не только денег, но и времени. Исследования показывают, что более 75% путешественников тратят множество часов на изучение цен и расписаний — с такими инструментами, как Telegram-боты, этот процесс можно значительно упростить.
Такой проект будет полезен не только для обычных туристов, но и для любителей путешествий, стремящихся исследовать новые страны, не опустошая при этом свой кошелек. Разработчик обещает поделиться своим кодом на GitHub, что позволяет каждому из нас создать аналогичное решение под свои нужды.
Давайте поразмышляем: насколько подобные технологии могут изменить подход к планированию путешествий? Какой опыт у вас уже есть в использовании ботов и автоматизации для поиска билетов?
Подписывайтесь на наш канал @Pythonnewsone, чтобы всегда быть в курсе новинок из мира технологий и программирования!
#Технологии #Путешествия #TelegramБоты #ЭкономияCollection
Согласно статистике, средняя стоимость внутреннего авиаперелёта в США в 2022 году составила около $250, однако с помощью умных решений можно сэкономить до 50%, что действительно впечатляет. Понимание о том, как автоматизировать мониторинг цен и быстро получать информацию, является ключом для экономии не только денег, но и времени. Исследования показывают, что более 75% путешественников тратят множество часов на изучение цен и расписаний — с такими инструментами, как Telegram-боты, этот процесс можно значительно упростить.
Такой проект будет полезен не только для обычных туристов, но и для любителей путешествий, стремящихся исследовать новые страны, не опустошая при этом свой кошелек. Разработчик обещает поделиться своим кодом на GitHub, что позволяет каждому из нас создать аналогичное решение под свои нужды.
Давайте поразмышляем: насколько подобные технологии могут изменить подход к планированию путешествий? Какой опыт у вас уже есть в использовании ботов и автоматизации для поиска билетов?
Подписывайтесь на наш канал @Pythonnewsone, чтобы всегда быть в курсе новинок из мира технологий и программирования!
#Технологии #Путешествия #TelegramБоты #ЭкономияCollection
Artforum, основанный в 1962 году, предоставляет глубокую и вдохновляющую критику и анализ последних событий в современном искусстве и культуре как в печатном, так и в онлайн формате. Журнал продолжает играть важную роль в арт-сообществе, представляя разнообразные мнения и исследования, способствующие обсуждению актуальных тем.
#искусство #культура #Artforum #современноеискусство
#искусство #культура #Artforum #современноеискусство
С момента своего основания в 1962 году журнал Artforum предоставляет глубокую и вдохновляющую критику и анализ последних событий в современном искусстве и культуре. Материалы издания доступны как в печатном виде, так и онлайн. Это значимое пространство для обсуждения актуальных вопросов и тенденций в арт-сообществе.
Поддержите нас: https://pay.cloudtips.ru/p/b6881ba0
#Artforum #СовременноеИскусство #Культура #АртКритика
Поддержите нас: https://pay.cloudtips.ru/p/b6881ba0
#Artforum #СовременноеИскусство #Культура #АртКритика
Artforum, основанный в 1962 году, предоставляет глубокую и вдохновляющую критику, а также анализ последних тенденций в современном и актуальном искусстве и культуре. Издание доступно как в печатном, так и в онлайн-формате, оставаясь важным источником информации для ценителей искусства.
#искусство #культура #Artforum #критика
#искусство #культура #Artforum #критика
Artforum, основанный в 1962 году, является авторитетным журналом, который предлагает глубокую и вдохновляющую критику и анализ последних событий в современном искусстве и культуре. Издание доступно как в печатном, так и в онлайн-форматах, обеспечивая читателям актуальные и проницательные материалы.
#искусство #культура #Artforum #современноеискусство
#искусство #культура #Artforum #современноеискусство
В Python функция `functools.partial()` предоставляет возможность создания новой функции с заранее зафиксированными значениями некоторых аргументов. Это упрощает вызовы функций, когда некоторые параметры используются часто. Такой подход позволяет сделать код более читаемым и сократить количество дублирующегося кода.
#Python #functools #программирование #разработка
#Python #functools #программирование #разработка
🌟 cuPyNumeric: замена NumPy от NVIDIA.
По мере роста объемов данных и сложности вычислений, вычисления на Python и NumPy, основанные на CPU, нуждаются в ускорении для выполнения современных исследований.
cuPyNumeric разработана, чтобы стать заменой библиотеки NumPy, предоставляя сообществу Python распределенные и ускоренные вычисления на платформе NVIDIA. cuPyNumeric позволяет масштабировать вычисления без изменения кода проектов с одного CPU до суперкомпьютеров с несколькими GPU и вычислительными нодами.
Библиотека построена на Legate, поддерживает родной Python и интерфейс NumPy. cuPyNumeric доступен из conda (версия не ниже 24.1) в legate channel. На системах с GPU пакеты, поддерживающие графические ускорители будут выбраны автоматически во время установки.
Пример эффективности cuPyNumeric - обработка 10 ТБ микроизображений многоракурсной микроскопии в виде одного массива NumPy за один день с визуализаций в режиме реального времени.
▶️Установка и тест на примере из репозитория:
<pre language="python"># Create new conda env
conda create -n myenv -c conda-forge -c legate cupynumeric
# Test via example from repo
$ legate examples/black_scholes.py
Running black scholes on 10K options...
Elapsed Time: 129.017 ms</pre>
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Статья (https://developer.nvidia.com/cupynumeric)
🟡Документация (https://docs.nvidia.com/cupynumeric/latest/index.html)
🖥GitHub (https://github.com/nv-legate/cupynumeric)
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #NumPy #NVIDIA #cuPyNumeric
@Pythonnewsone
По мере роста объемов данных и сложности вычислений, вычисления на Python и NumPy, основанные на CPU, нуждаются в ускорении для выполнения современных исследований.
cuPyNumeric разработана, чтобы стать заменой библиотеки NumPy, предоставляя сообществу Python распределенные и ускоренные вычисления на платформе NVIDIA. cuPyNumeric позволяет масштабировать вычисления без изменения кода проектов с одного CPU до суперкомпьютеров с несколькими GPU и вычислительными нодами.
Библиотека построена на Legate, поддерживает родной Python и интерфейс NumPy. cuPyNumeric доступен из conda (версия не ниже 24.1) в legate channel. На системах с GPU пакеты, поддерживающие графические ускорители будут выбраны автоматически во время установки.
Пример эффективности cuPyNumeric - обработка 10 ТБ микроизображений многоракурсной микроскопии в виде одного массива NumPy за один день с визуализаций в режиме реального времени.
▶️Установка и тест на примере из репозитория:
<pre language="python"># Create new conda env
conda create -n myenv -c conda-forge -c legate cupynumeric
# Test via example from repo
$ legate examples/black_scholes.py
Running black scholes on 10K options...
Elapsed Time: 129.017 ms</pre>
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Статья (https://developer.nvidia.com/cupynumeric)
🟡Документация (https://docs.nvidia.com/cupynumeric/latest/index.html)
🖥GitHub (https://github.com/nv-legate/cupynumeric)
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #NumPy #NVIDIA #cuPyNumeric
@Pythonnewsone
NVIDIA Developer
NVIDIA cuPyNumeric Library Download
A drop-in replacement library for NumPy, bringing distributed and accelerated computing on the NVIDIA platform to the Python community.
👩💻 Создание (https://www.youtube.com/watch?v=OojA7SPViEs) системы регистрации и входа с помощью Django: пошаговое руководство!
💡 Создание надежной системы аутентификации пользователей необходимо для любого веб-приложения. В этом руководстве вы создадите простую, но эффективную систему регистрации и входа с использованием фреймворка Django. К концу этой статьи у вас будет функциональная система аутентификации, в которой пользователи могут регистрироваться, входить и выходить, при этом система будет придерживаться встроенных механизмов аутентификации Django.
🕞 Продолжительность: 26:18
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/watch?v=OojA7SPViEs)
@pythonl
@Pythonnewsone
💡 Создание надежной системы аутентификации пользователей необходимо для любого веб-приложения. В этом руководстве вы создадите простую, но эффективную систему регистрации и входа с использованием фреймворка Django. К концу этой статьи у вас будет функциональная система аутентификации, в которой пользователи могут регистрироваться, входить и выходить, при этом система будет придерживаться встроенных механизмов аутентификации Django.
🕞 Продолжительность: 26:18
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/watch?v=OojA7SPViEs)
@pythonl
@Pythonnewsone
👩💻 pypyr (https://github.com/pypyr/pypyr) — это инструмент для автоматизации задач и выполнения пайплайнов, который сочетает команды, скрипты на разных языках программирования и приложения в единый процесс! Pypyr позволяет определять пайплайны в формате YAML, что делает его удобным для управления сложными задачами.
💡 Инструмент предоставляет интерфейс командной строки (CLI) и API для выполнения пайплайнов. Он может быть расширен за счёт плагинов, таких как поддержка AWS или Slack. Это делает pypyr подходящим для самых разных сценариев автоматизации, включая управление ресурсами, отправку уведомлений и интеграцию с внешними сервисами. Для использования достаточно установить библиотеку через pip и задать конфигурацию пайплайнов!
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/pypyr/pypyr)
@pythonl
@Pythonnewsone
💡 Инструмент предоставляет интерфейс командной строки (CLI) и API для выполнения пайплайнов. Он может быть расширен за счёт плагинов, таких как поддержка AWS или Slack. Это делает pypyr подходящим для самых разных сценариев автоматизации, включая управление ресурсами, отправку уведомлений и интеграцию с внешними сервисами. Для использования достаточно установить библиотеку через pip и задать конфигурацию пайплайнов!
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/pypyr/pypyr)
@pythonl
@Pythonnewsone
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔍 Полезный инструмент, который преобразовывает ваши jpg фото в высококачественные svg изображения!
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.vecticon.co/tools/image-vectorizer)
@data_analysis_ml
@Pythonnewsone
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.vecticon.co/tools/image-vectorizer)
@data_analysis_ml
@Pythonnewsone