NeuroCatalog | Каталог Нейросетей Нейросети | Midjourney | Промты | AI | Prompts | OpenAi | ChatGPT | Искусственный Интеллект
1.41K subscribers
235 photos
49 videos
6 files
117 links
Последние тренды в нейросетях и ИИ.
Download Telegram
Вычисления с несколькими условиями

Вы можете добавить несколько условий. Давайте отфильтруем числа, кратные 2 и 3:

👉
Визуализация процесса релиза CPython

На прошлой неделе я встретился с резидентом разработчиков CPython и менеджером по выпуску Лукашем Лангой, чтобы обсудить процесс выпуска CPython (подробно описанный в PEP 101). Все, что я узнал, я задокументировал ниже и буду предлагать такие улучшения, как введение дополнительных средств защиты для процесса выпуска и сборки программного обеспечения для процесса сборки и конечных собранных артефактов.

https://sethmlarson.dev/security-developer-in-residence-weekly-report-9

👉
Как мы версию Sanic’а повышали

Приветствую всех читателей, меня зовут Вадим, я — бэкенд-разработчик в компании Домклик. Я работаю в команде, которая разрабатывает CRM-систему для подготовки и осуществления ипотечных сделок. В этой статье я хотел бы поделиться своим интересным опытом мажорного повышения зависимостей в проекте, который свыше пяти лет находится в проде под ежедневной нагрузкой более 2000 RPS.

Предыстория
Итак, все сервисы нашей команды на бэке написаны на Python, большинство из них — с использованием фреймворка Sanic. До момента, приведшего впоследствии к этой статье, никаких серьёзных проблем с этим фреймворком мы не испытывали. Однако одним прекрасным декабрьским днём, когда сезонность оформления ипотечных сделок традиционно приводит к повышенной нагрузке на все сервисы Домклика, мы обнаружили проблему на центральном бэкенд-сервисе нашей системы. Суть этой проблемы заключалась в том, что в случайный момент времени воркеры приложения бесследно умирали, а у реализации мультипроцессинга в ис...
Как мы версию Sanic’а повышали

Приветствую всех читателей, меня зовут Вадим, я — бэкенд-разработчик в компании Домклик. Я работаю в команде, которая разрабатывает CRM-систему для подготовки и осуществления ипотечных сделок. В этой статье я хотел бы поделиться своим интересным опытом мажорного повышения зависимостей в проекте, который свыше пяти лет находится в проде под ежедневной нагрузкой более 2000 RPS.

Предыстория
Итак, все сервисы нашей команды на бэке написаны на Python, большинство из них — с использованием фреймворка Sanic. До момента, приведшего впоследствии к этой статье, никаких серьёзных проблем с этим фреймворком мы не испытывали. Однако одним прекрасным декабрьским днём, когда сезонность оформления ипотечных сделок традиционно приводит к повышенной нагрузке на все сервисы Домклика, мы обнаружили проблему на центральном бэкенд-сервисе нашей системы. Суть этой проблемы заключалась в том, что в случайный момент времени воркеры приложения бесследно умирали, а у реализации мультипроцессинга в ис...
Геттеры и сеттеры

Геттеры и сеттеры — это специальные методы класса, которые используются для управляемого доступа к атрибутам объекта. Они позволяют инкапсулировать реализацию класса и предоставить проверенный интерфейс для манипуляции данными.

— Геттер позволяет получить значение атрибута.
— Сеттер используется для установки значения атрибута.

Преимущества геттеров и сеттеров:

— Контроль доступа к атрибутам класса.
— Валидация данных.
— Возможность добавить дополнительную логику при установке/получении значений.

👉
Optional_return

Функция optional_return в модуле typing используется для определения функций, которые могут возвращать значение или None.
Это позволяет лучше документировать поведение функции и дает подсказки при использовании ее результата, не опасаясь ошибки, если будет возвращен None.

В данном примере функция find_user может вернуть имя пользователя, если оно найдено в списке, или None, если такого имени нет. Благодаря аннотации Optional[str] мы явно указываем, что возвращаемое значение может быть строкой или None.

👉
Декораторы

Декораторы - это функции, которые изменяют поведение других функций. Они полезны для протоколирования, контроля доступа, мемоизации и многого другого.

Asyncio
Модуль asyncio предоставляет основу для асинхронного программирования. Это полезно для связанного с вводом-выводом и высокоуровневого структурированного сетевого кода.

👉
Различные вычисления, многопоточность, асинхронность и мультипроцессность в Python

Всем привет! Меня зовут Дмитрий Первушин, я лидер Python-компетенций трайба ИСУ в Сбере.

Эта статья рассчитана на людей, которые уже знакомы с Python, хотя бы на уровне junior+. Я объясню, какие есть отличия и особенности в многопоточности, асинхронности и мультипроцессности в Python, где и когда они используются. Как говорится в пословице: «Всё познаётся в сравнении», именно в таком стиле я подготовил примеры. Кроме этого, буду специально делать ошибки и рассматривать неправильные подходы, чтобы можно было сразу разобраться, убедиться и запомнить, почему так делать нельзя и какой другой подход в этом случае нужно использовать.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/829098/

👉
🚀 Не надо тратить миллионы на билеты, туры и путешествия. Хватит и грошей.
Ссылка на канал, подписывайтесь: @cheapglobus
Как правильно записать данные в файл? Что может пойти не так в ином случае?

Когда вы используете инструкцию open без контекстного менеджера и перед закрытием файла возникает какое-либо исключение, могут возникнуть проблемы с памятью. В таком случае файл будет повреждён.
Если вы используете инструкцию with для открытия файла и возникает проблема, Python гарантирует, что файл будет корректно закрыт.

👉
Метод join

Метод join() позволяет объединить элементы последовательности (списка, кортежа и т.д.) в строку.

Основные моменты:

— Метод принадлежит строке, вызывается на разделителе.
— В качестве разделителя можно использовать любую строку.
— В результате получится строка, где между элементами последовательности вставлен разделитель.

👉