На самом деле, Дженерики — это очень простая идея.

👉 Представьте: у вас есть коробка, в которую можно положить игрушки, яблоки, книжки и всё что угодно.

👉 Но иногда вы хотите, чтобы в коробке лежали только яблоки. А иногда — только игрушки. Вот тут вам и помогут дженерики.

Подробности с примерами в статье.

В данном видеогайде напишем три программы для портфолио:

⚫️ Извлечение аудиодорожки из видеофайла;
⚫️ Шифрование и дешифрование файлов;
⚫️ Блокировка доступа к содержимому PDF-файла с помощью пароля.

В этом видео вы ознакомитесь со 100 вопросами разного уровня сложности, которые могут попасться Python-разработчику на собеседованиях.

👉 Если лень смотреть, то можете поизучать текстовый вариант.

Синтетические данные имитируют реальные, но не основаны на реальных событиях или людях.

Они генерируются с помощью алгоритмов и математических моделей, которые воспроизводят статистические свойства, паттерны и взаимосвязи, присущие реальным данным.

👉 Автор этой статьи покажет на реальных примерах, как с помощью Python генерировать такие данные. Также расскажет о плюсах и минусах, инструментах и других тонкостях.

Нашёл крутейшую шпаргалку по пайтон с удобной навигацией — при помощи гиперссылок, разделённым по категориям, можно прыгнуть в любое место и быстро узнать информацию.

👉 Шпора на английском языке, но не думаю, что для кого-то сегодня это будет большой проблемой.

Сборка мусора в Python — это способ автоматически управлять памятью, обеспечивая бесперебойную работу ваших приложений за счёт освобождения памяти, которая больше не используется.

В этой статье вы:
⚫️поймете, как Python использует подсчет ссылок и сборку мусора по поколениям для управления памятью;
⚫️получите несколько советов по предотвращению утечек памяти.

По умолчанию код выполняется в рамках одного потока, то есть, программа делает все задачи по очереди — в порядке строк в коде.

👉 Автор этой статьи наглядно показал, как при помощи модуля threading сделать из простого таймера многопоточное приложение.

Держите огромную подборку ML-проектов на Python: 920 репо с открытым исходным кодом, общее кол-во звёзд — 5 млн, всё разбито на 34 категории.

👉 Проекты ранжируются по оценке качества, рассчитываемой на основе различных показателей, автоматически собираемых с GitHub и других источников.