@python_coderlast
Masalan, kartoshka to'g'ramoqchisiz.
Buni hatto yapon qilichi bilan ham to'g'rash mumkin, ammo aynan oshxona pichog'ida qilishadi.
Qilish mumkin bilan qilishga mo'ljallanganning orasida farq katta.
Desktop yoki game developmentni o'rganmoqchimisiz?
Pythonda ham qilish mumkin, ammo python ular uchun mo'ljallanmagan. Ularning o'zini "oshxona pichog'i" bor.

Developmentda kuchli ekaningizdan xabarim bor, hurmat qilaman. Ammo competitive programmingni bilmasligingiz ko'rinib turibdi.
Nimanidir qayerda ishlashini bilmasangiz, u foydasiz degani emas. Shunchaki siz uni vazifasini bilmaysiz.
Siz keraksiz degan narsalarga kelsak, unutmang, siz faqat oddiy userdan 1 qadam tepadasiz. Siz foydalanadigan texnologiyalar(Telegram, Python,...) ham kimlardir tomonidan ishlabb chiqilgan. Va aynan o'sha "keraksiz" narsalar yordamida. O'sha texnologiyalar sharofati bilan siz aytgan "keraksiz" narsalarsiz ham dasturlay olasiz.
Ammo CS aynan ular ustiga qurilgan.

P.S guruhni maqsadi savollarni "yaxshi-yomon"ga ajratish emas, bilsangiz, javob berish.

Set va frozenset xuddi list va tuple kabi.
Oddiy setdan yagona farqi, frozensetda elementlar immutable, ya'ni o'zgarmas.
Bu orqali ko'plab joylarda qo'llash mumkin, masalan, dictionaryda key kabi ishlatiah mumkin (Xuddi tuple elementlarini ishlata olasiz, list elementlarini esa yo'q kabi).

Avval to'la algoritmni tuzib oling:
n ta sahifali hujjat uchun(misol uchun, n=100):

1-listda albatta n (bizda 100) va 1- sahifalar bo'ladi.
2-listdan boshlab har bir listda katta sahifa raqami 2 ga kamayib, kichigi 2 ga oshaveradi, yig'indisi o'zgarmaydi.
(n-2) va 3. Endi shuni rekursiya orqali yana keyingi safar (n-4) va 5, narigi safar (n-6) va 7, ... (n/2+2) va (n/2-1) gacha davom etadi.
Ikkinchi taraf esa qolganlari.

Algoritmni to'la tushunish uchun 2 ta narsani bilishingiz muhim:

1. Jarayon rekursiv. Ya'ni deylik, 100 sahifali hujjat uchun tuzilgan ikki guruh ketma-ketlikning har birining birinchi juftligini olib tashlasak, (n-4) sahifali xujjat uchun har bir sahifaga +2 qo'shilgan ketma-ketlik hosil bo'ladi(sababi, endi sahifalash 1 dan emas, 3 dan boshlanayapti). Bu xuddi har safar kitobning tashqi 1 juft varag'ini yirtib tashlashga o'xshaydi.

2. n sahifali hujjatda ixtiyoriy sahifalar juftligining yig'indisi n+1 ga teng.

2+. Tepani qayta o'qib ko'ring.

:= (walrus operator) python 3.8 dan boshlab qo'shilgan.
Oddiy = dan asosiy afzal jihati, biror expression(masalan, list comprehension, loop)ni evalute qilish jarayonida yangi variable yaratib ketish imkoniyatini beradi.

Yana bir juda oddiy misol, kiritilgan qiymat va uning kvadratini print qilish.

Kodlarni ixchamlash uchun base funksiyasi yozib olingani developer uchun yaxshi. Lekin, har bir query uchun bir marta connection o'rnatib, yana yopish applicationni sezilarli darajada sekinlashtiradi.
Yaxshisi, bir marta connection o'rnatib, app to'xtab qolguncha shuning o'zidan foydalanish.

Yo'q, global scopega o'tkazish ham yaxshi fikr emas. Unda ma'lumot butun dastur bo'ylab tarqab ketadi.
Bu alohida mavzu.
Zarur bo'lganda men alohida faylda databasega ulanib olaman. Keyin kerakli joyda o'sha fayldan connection va cursorni import qilib ishlataveraman.

Yo'q, bu sekin ishlaydi.
Tasavvur qiling bir kishi bilan suhbat qilayapsiz. Buni bunday yetkazish mumkin:

Salom, men Falonchi.
Savol 1,
Savol 2,
....
Savol 10,
Rahmat, sog' bo'ling.

----------------------------------------
Siz aytgan usulda:

Salom, men falonchi.
Savol 1.
Rahmat, sog' bo'ling.

Salom men falonchi
Savol 2
Rahmat, sog' bo'ling.
...

Tushundingiz deb o'ylayman.

Agar rps katta bo'lmasa, ikkala usul ham deyarli bir xil ishlaydi.
Va har bitta queryga alohida connection qilish nisbatan xavfsizroq, sababi agar query xatolik chiqarsa try except bloki bilan uni bartaraf qilib boshqa connection ochib ishlataverish mumkin.
Bitta connection bilan ishlaganda agar birorta query "tiqilib" qolsa ko'proq muammo keltirib chiqarishi mumkin.

Database va table nomlarini qolganlarga ko'rsatish yaxshi odat emas :-)
P.S. Queryda f string ishlatish ham. Har qanday holatda.

ha fikringiz, gapingiz to'g'ri ammo botlardan botning serveri haqidagi(ip, filelar) ma'lumotlarni ololmaysizku! Iloji yoq buni!(agar dasturchi xato qilib qoymasa)

Botlar haqida ko'p narsa bilmayman.
Balki, haqdirsiz. Ammo securityni o'ylab qo'yish zarar qilmaydi.
Axir, insonlarning shaxsiy ma'lumotlari bilan ishlayapsiz.
Texnologiya esa har kuni rivojlanadi.
Qachondir "ilojsiz" bo'lgan narsalar navbat bilan "odatiy"ga aylanayapti.

Masalan, PostgreSQL bilan MySQLni Django bilan Flaskka o'xshatish mumkin.

PostgreSQL kuchli, konfiguratsiya qilish birmuncha qiyin, imkoniyatlari keng, (va shuning hisobiga) og'ir va nisbatan sekin.

MySQL esa imkoniyatlari ozgina kamroq, sozlash oson, stabil, tezkor va nisbatan yengilroq.

NoSQLni ko'pchiligini NodeJSga o'xshataman. Tezkor, lekin bosh og'rig'i ko'p.

SQLite3 boshqa masala. Imkoniyatlari juda cheklangan. Lekin sozlashdan osoni yo'q :-)

Bu nisbatan xavfsiz usul bo'lsada, ancha sekin ishlaydi. Sababi, har bitta query uchun alohida tcp connection o'rnatish kerak. TCP connectionni ochish uchun 3 bosqichli tcp handshake degan jarayon bo'ladi. Bu ancha vaqt oladi. Natijada bot ishlashini ancha sekinlashtiradi, ayniqsa kattaroq botlarda.

Va yana bir maslahat, birorta ORM o'rganish haqida o'ylab ko'ring. Masalan SQLAlchemy. Bir dunyo bosh og'rig'idan qutulasiz.
Bu gap faqat sizga tegishli emas🙂

Masalan, SQL query yozishingizga hojat qolmaydi.
Hammasini python orqali qilasiz.

ORM turiga qarab imkoniyatlari ham turlicha.
Ko'pchiligida yetarlicha xususiyatlari bor.
Va odatda, yaxshi ORM raw querydan ko'ra xavfsizligi ham yaxshiroq.

Docsda aytilishicha, in-memory database bilan ishlarkan. SQLite3da in-memory database bilan ishlamaganman, lekin in-memory database haqida umumiy aytaman:

Bu turdagi databaselar odatdagidek diskda(HDD, SSD) emas, to'laligicha RAMda saqlanadi. Ishlash vaqtida doimiy xotira(storage) bilan aloqa qilish va natijani kutishga hojat yo'q. Hammasi RAM va CPU o'rtasida sodir bo'ladi. Shuning hisobiga oddiy relational databasedan bir necha yuz barobar tezkor va ancha "yengil".

Odatda, SQL oilasidagi(MySQL, PostgreSQL) databaselar storageda saqlansa, NoSQL(MongoDB,...) va NewSQL(MemSQL,...) databaselar deyarli har doim memoryda saqlanadi.

Qachon ishlatiladi?

Tezligi yuqori bo'lgani uchun caching uchun keng ishlatiladi.

Real-time data bilan ishlaganda ham in-memory database yordam beradi. Masalan, hozir biz yozishib turgan telegram chat. Agar PostgreSQL ishlatilganda xabarlar bizga ancha kech yetib kelardi.

Real-time analyse uchun. Ba'zan tarmoqdagi kutilmagan holatlardan vaqtida xabar topmaslik katta muammolarni olib keladi. Masalan, DDos'ga qarshi tizim ma'lumotlarni tezkor analiz qilishi uchun oddiy MySQL juda sekin.

Kamchiliklari:

Butun ma'lumotlar bazasi RAMda saqlangani uchun oddiygina tizimning qayta yuklanishi yoki serverda elektr o'chib qolishi(😅) hamma ma'lumot yo'qotilishiga olib keladi. Buning oldini olish uchun replication qilinadi. Ya'ni in-memory databasedagi ma'lumotlar sekin-sekin storagedagi database(masalan, PostgreSQL)ga ham yozib boriladi. Agar ma'lumotlar o'chib ketsa, qattiq diskdagi nusxadan qayta tiklanadi.