Исходный код как и обещал. Тут есть моменты по которым нужно пройтись напильником, поэтому все в ваших руках 😎😉

С этого момента можете называть меня "хакером" 😁😎

☝️ Ловите исходный код как и обещал

Сейчас посмотрел, и понял, что обновлений этого софта
не было с прошлого года 😱

Поэтому хочу поздравить всех с наступающим или уже наступившим новым годом, желаю чтобы в этом году вы добились всех своих целей, прокачались во всех нужных вам направлениях, и чтобы 2023 год, был именно тем годом, который всё изменит.

Желаю вам приятно провести праздники, всех обнял ☺️

Исходный код ☝️
Также не забывайте о гитхабе

❗️В видео было странное поведение lru_cache,
поэтому я продолжил тесты, и нашел ответ.

Написал небольшую статью, где показал все мои тесты
с этой технологией, поэтому советую прочитать.

P.S Спасибо всем, кто оставлял комментарии, это стало мотивацией для продолжения тестов 🐍

Исходный код ☝️

В комментариях подсказали еще 1 вариант для 1го примера из видео.

В итоге:
- cycle_example 0.76s
- sum_example 0.43s
- summary 0.01s

Ускорение вышло примерно x70.
Поэтому на этапе оптимизации кода, можно поиграться с подобными комбинациями, и получить максимальную производительность.

1. pip install line_profiler
2. добавляем декоратор @profile

@profile
def summary():
res = sum(range(1_000_000))
print(res)

if __name__ == "__main__":
summary()

3. kernprof -l -v your_file.py

Также можно пробежаться через cProfile, чтобы получить затраченные ресурсы на каждую операцию, но об этом в отдельном видео 😉

А кто-то еще жалуется на ускорение циклов в 70 раз 😁😁

В то время как разработчики Python издеваются над людьми, и заставляют везде ставить эти ужасные пробелы.

А ведь скорость разработки от этого падает в целых 4 раза, как говорит автор доклада 😁. А если бы пробелов было 10, то в целых 10 раз!

Несколько принципов для защиты системы и приложений

1. Систему можно "защитить" до такой степени, что с ней будет невозможно работать. Необходимо найти баланс между защищённостью и удобством.

2. Существует множество атак и угроз, но следует понимать, что наибольшей уязвимостью всегда был — и будет — сам пользователь.

3. Каждый элемент системы должен иметь доступ только к тому, что необходимо ему для работы, и ни к чему более.

4. Безопасность должна быть организована в виде многослойной системы. Когда один из слоёв защиты прорван, следующий остановит атаку.

5. Будьте немного параноиком. Будьте подозрительны. Если что-то выглядит слишком хорошо, чтобы быть правдой, то скорее всего, так оно и есть.

📕 Но также учитывайте, что 100% защиты не существует, поэтому у вас должен быть план на тот случай, если эта защита будет разрушена.

😁 Простите, не смог удержаться

Зато теперь вы знаете что делать на случай восстания машин. Я это монтировал больше часа, поэтому если смог поднять вам настроение — буду рад если поставите лайк 😁

Как отправить Requests запросы быстрее?

1. Библиотека Asyncio для асинхронных запросов

2. Параллельные запросы: concurrent-requests или же grequests, чтобы отправлять несколько запросов одновременно

3. Multiprocessing: Для параллельной отправки запросов с использованием нескольких процессов

4. Gevent: Для параллельной отправки запросов с использованием greenlets, которые представляют собой облегченные совместные потоки. Это может быть полезно, если вы хотите сделать много блокирующих вызовов ввода/вывода одновременно

🔥Также не забывайте о пулах соединений, которые поддерживают кэширование, что позволяет уменьшить накладные расходы

Попросил написать историю о Python разработчиках, которые лишились работы, и все складывается очень правдоподобно.

В ближайшее время покажу некоторые возможности этого бота, о которых еще никто не говорил на YouTube. И также стоит напомнить, что программирование стоит учить дальше, как минимум по той причине, чтобы когда ИИ захватит вселенную, он нас пощадил 🙂