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

Оптимизация SQL-запросов в Django ORM

Сегодня я покажу вам, как оптимизировать SQL-запросы в Django ORM, чтобы ваш код работал быстрее и эффективнее. Если ваш Django-проект начал тормозить, скорее всего, проблема в количестве и сложности запросов к базе данных.

1️⃣ Используйте select_related и prefetch_related
Django ORM лениво загружает связанные объекты, что может привести к множественным SQL-запросам (N+1). Вместо этого используйте:

# select_related — жадная загрузка (для ForeignKey, OneToOne)
posts = Post.objects.select_related("author").all()

# prefetch_related — для ManyToMany и Reverse ForeignKey
posts = Post.objects.prefetch_related("comments").all()

Это значительно уменьшает количество запросов к базе.

2️⃣ Используйте only и defer
Если вам не нужны все поля модели, загружайте только необходимые:

users = User.objects.only("id", "username")  # Загружаем только ID и имя

А если хотите исключить несколько полей:

users = User.objects.defer("bio", "last_login")  # Исключаем ненужные поля

3️⃣ Агрегация вместо перебора в Python
Вместо:

total_likes = sum(post.likes.count() for post in posts)

Используйте annotate:

from django.db.models import Count

posts = Post.objects.annotate(total_likes=Count("likes"))

Это выполнится на стороне базы, а не в Python, что намного быстрее.

4️⃣ Используйте exists() вместо count()
Если вам нужно проверить, есть ли записи в базе, не используйте count(), это дорогостоящий запрос:

if User.objects.filter(email="test@example.com").exists():  # Быстро

❌ Плохо:

if User.objects.filter(email="test@example.com").count() > 0:  # Долго

5️⃣ Кешируйте запросы
Django поддерживает кеширование, и если запросы повторяются, можно использовать:

from django.core.cache import cache

users = cache.get("users")
if not users:
    users = list(User.objects.all())  # Загружаем пользователей
    cache.set("users", users, timeout=60 * 15)  # Кешируем на 15 минут

Эти простые приемы помогут вам ускорить Django-приложение и уменьшить нагрузку на базу данных. А вы уже используете их в своих проектах? Делитесь в комментариях! 👇

📲 Мы в MAX

👉@BookPython