🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Яндекса завтра вечером

Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.

Как это будет:
📂 Хачатур, старший разработчик в Яндексе, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Хачатур будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Хачатуру

Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot

Реклама.
О рекламодателе.

Модуль io предоставляет два типа файловых объектов в памяти. Такие объекты могут быть полезны для работы с интерфейсами, которые поддерживают только файлы, без необходимости создавать их на диске. Очевидный пример — модульное тестирование.

Эти два типа — BytesIO и StringIO, которые работают соответственно с байтами и строками.

from io import StringIO

f = StringIO()
f.write('first\n')  # Вывод: 6
f.write('second\n') # Вывод: 7
f.seek(0)           # Вывод: 0
print(f.readline()) # Вывод: 'first\n'
print(f.readline()) # Вывод: 'second\n'

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Python поддерживает несколько способов запуска скрипта. Обычный вариант — это python foo.py; в этом случае foo.py просто выполняется.

Однако, можно также использовать python -m foo. Если foo — это не пакет, то foo.py ищется в sys.path и выполняется. Если это пакет, то Python сначала выполняет foo/__init__.py, а затем foo/__main__.py. Обратите внимание, что во время выполнения __init__.py значение __name__ равно foo, но во время выполнения __main__.py оно равно __main__.

Можно также запустить Python с каталогом: python dir/ или даже python dir.zip. В этом случае Python ищет dir/__main__.py и выполняет его, если находит.

Пример:

$ ls foo
__init__.py  __main__.py
$ cat foo/__init__.py
print(__name__)
$ cat foo/__main__.py
print(__name__)

$ python -m foo
foo
__main__
$ python foo/
__main__
$ python foo/__init__.py
__main__

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Оптимизация кода с помощью генераторов в Python

Сегодня хочу показать вам, как использование генераторов может сделать ваш код быстрее, экономнее по памяти и элегантнее.

Что такое генераторы?
Генераторы — это функции, которые используют yield вместо return. Они не возвращают сразу все значения, а запоминают своё состояние и отдают результат по мере необходимости. Это особенно полезно при обработке больших объемов данных, так как позволяет не загружать всю информацию в память сразу.

Пример: экономия памяти
Допустим, нам нужно обработать миллион чисел и взять из них только четные. Обычный способ:

def get_even_numbers(n):
    result = []
    for i in range(n):
        if i % 2 == 0:
            result.append(i)
    return result

numbers = get_even_numbers(10**6)
print(len(numbers))  # 500000

Такой код загружает в память весь список, что может быть проблемой при больших данных.

А теперь переделаем на генератор:

def get_even_numbers_gen(n):
    for i in range(n):
        if i % 2 == 0:
            yield i

numbers = get_even_numbers_gen(10**6)
print(sum(1 for _ in numbers))  # 500000

Здесь список не создается, а элементы выдаются по одному. Это экономит память и ускоряет обработку!

Где применять?
✔️ Чтение больших файлов построчно (yield line)
✔️ Работа с потоками данных
✔️ Генерация последовательностей без создания списков


📲 Мы в MAX

👉@BookPython