🔤 Код без боли: шрифты, которые спасут твои глаза
Если ты всё ещё не нашел идеальный шрифт для работы, эта статья может спасти твоё зрение.
Рассказываем:
▪️как настроить шрифт в Visual Studio Code;
▪️что такое лигатуры шрифтов;
▪️какие шрифты для программирования популярны.
👉 Читать обо всём здесь
Если ты всё ещё не нашел идеальный шрифт для работы, эта статья может спасти твоё зрение.
Рассказываем:
▪️как настроить шрифт в Visual Studio Code;
▪️что такое лигатуры шрифтов;
▪️какие шрифты для программирования популярны.
👉 Читать обо всём здесь
😁6❤3👍3
Forwarded from Библиотека программиста | программирование, кодинг, разработка
📨 Как работают очереди и брокеры сообщений
Очередь сообщений — структура данных, которая хранит сообщения в порядке FIFO. Представьте, что вашему приложению нужно обрабатывать файлы, которые загружают пользователи. Очередь сообщений в этом случае может выступать как очередь задач, обрабатывающая задания асинхронно:
1️⃣ Пользователь загружает большой файл для обработки.
2️⃣ Веб-сервер принимает файл и создает задание.
3️⃣ Задание добавляется в очередь задач, а файл загружается в объектное хранилище.
4️⃣ Позже рабочий процесс забирает задания из очереди одно за другим и обрабатывает их, получая файл из хранилища.
Это самый простой пример. Очереди сообщений можно использовать для:
✔️ Планирования и управления фоновыми задачами.
✔️ Распределения задач между несколькими рабочими процессами.
✔️ Управления сервисами подписки и уведомлений.
✔️ Буферизации данных.
✔️ Повторных попыток обработки платежей и многого другого.
Подробнее читайте в нашем гайде 👇
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Очередь сообщений — структура данных, которая хранит сообщения в порядке FIFO. Представьте, что вашему приложению нужно обрабатывать файлы, которые загружают пользователи. Очередь сообщений в этом случае может выступать как очередь задач, обрабатывающая задания асинхронно:
1️⃣ Пользователь загружает большой файл для обработки.
2️⃣ Веб-сервер принимает файл и создает задание.
3️⃣ Задание добавляется в очередь задач, а файл загружается в объектное хранилище.
4️⃣ Позже рабочий процесс забирает задания из очереди одно за другим и обрабатывает их, получая файл из хранилища.
Это самый простой пример. Очереди сообщений можно использовать для:
✔️ Планирования и управления фоновыми задачами.
✔️ Распределения задач между несколькими рабочими процессами.
✔️ Управления сервисами подписки и уведомлений.
✔️ Буферизации данных.
✔️ Повторных попыток обработки платежей и многого другого.
Подробнее читайте в нашем гайде 👇
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
🔥7👍5🥰2😁2
🐍 Какие фичи Python сделали вас лучше как разработчика?
На Reddit завязалось обсуждение функций Python, которые действительно улучшили навыки разработчиков. На карточках выше мы перечислили самые популярные ответы реддиторов👆
На Reddit завязалось обсуждение функций Python, которые действительно улучшили навыки разработчиков. На карточках выше мы перечислили самые популярные ответы реддиторов👆
👍9❤3
Что выведет код с картинки выше?
Anonymous Quiz
28%
(2, 4)
10%
[2, 4]
55%
(1, 2, 1, 2)
7%
[1, 2, 1, 2]
😁34👏9👍2❤1
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
👾🛡️🤖 42 секунды и 5 запросов: как взламывают генеративные ИИ-модели
Ты знал, что злоумышленникам для взлома генеративных ИИ достаточно всего 42 секунды и пяти запросов? В этой статье мы разберём, как это происходит, какие уязвимости существуют и как защитить свои системы от подобных атак.
👉 Читать здесь
Ты знал, что злоумышленникам для взлома генеративных ИИ достаточно всего 42 секунды и пяти запросов? В этой статье мы разберём, как это происходит, какие уязвимости существуют и как защитить свои системы от подобных атак.
👉 Читать здесь
❤5😁3👍1
Настроим автоматическое выполнение тестов каждый раз при обновлении кода.
pip install pytest
# test_sample.py
# A simple test to check if the sum function works correctly
def test_sum():
assert sum([1, 2, 3]) == 6, "Sum function did not return the expected result"
Создайте файл .github/workflows/python-app.yml с содержимым:
name: Python application
# This triggers the workflow on every push or pull request to the main branch
on: [push, pull_request]
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v2
- name: Set up Python
uses: actions/setup-python@v2
with:
python-version: '3.x' # Specify the Python version you want to use
- name: Install dependencies
run: |
pip install pytest
- name: Run tests
run: |
pytest
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21
Forwarded from Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
🧩⚛️ React + структуры данных = суперкод: 7 примеров для практики
Представляешь, оказывается, если правильно подобрать структуру данных, можно не только заставить приложение летать, но и сделать код настолько чистым и красивым, что глаз не оторвать. Серьезно, это как убраться в квартире — и жить приятнее, и гостей не стыдно позвать. Причем, это не какая-то там магия — это просто грамотный подход, который может освоить каждый разработчик, было бы желание!
Читать статью
Представляешь, оказывается, если правильно подобрать структуру данных, можно не только заставить приложение летать, но и сделать код настолько чистым и красивым, что глаз не оторвать. Серьезно, это как убраться в квартире — и жить приятнее, и гостей не стыдно позвать. Причем, это не какая-то там магия — это просто грамотный подход, который может освоить каждый разработчик, было бы желание!
Читать статью
🔥3
🐍 Ультимативный гайд по обработке ошибок в Python
Охватывает:
▪️Основные подходы к обработке ошибок: LBYL и EAFP;
▪️Типы ошибок: новые (созданные самим кодом) и «всплывающие» (возникающие при вызове функций).
▪️Обработку различных типов ошибок.
▪️Пример плохой обработки ошибок.
👉 Читать обо всём подробнее по этой ссылке
Охватывает:
▪️Основные подходы к обработке ошибок: LBYL и EAFP;
▪️Типы ошибок: новые (созданные самим кодом) и «всплывающие» (возникающие при вызове функций).
▪️Обработку различных типов ошибок.
▪️Пример плохой обработки ошибок.
👉 Читать обо всём подробнее по этой ссылке
👍4❤3
😎 Python 3.14 стал 𝜋thon
Тут с основной веткой CPython смёрджили пулл-реквест, добавляющий поддержку алиаса «𝜋thon» для виртуальных окружений Python версии 3.14.
Теперь это новая пасхалка ✨
💬 Как думаете, сможем собрать под этим постом 314 лайков? Давайте попробуем👇
Тут с основной веткой CPython смёрджили пулл-реквест, добавляющий поддержку алиаса «𝜋thon» для виртуальных окружений Python версии 3.14.
Теперь это новая пасхалка ✨
💬 Как думаете, сможем собрать под этим постом 314 лайков? Давайте попробуем👇
👍181🤔9😁8🔥6😍1
❗Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде!
Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
👉Переводчик и автор оригинальных статей
Подробности тут
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Ждем ваших откликов 👾
Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
👉Переводчик и автор оригинальных статей
Подробности тут
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Ждем ваших откликов 👾
job.proglib.io
Вакансии в медиа «Библиотека программиста»
Количество проектов в редакции постоянно растет, так что нам всегда нужны специалисты
👍5
🧑💻 HPy — улучшенный API для Python
Предназначен для расширения Python и обеспечивает совместимость, даже если внутренние компоненты Python значительно изменятся.
В качестве преимуществ HPy разработчики указывают:
▪️расширения, написанные на HPy, работают с той же скоростью, что и «обычные» расширения;
▪️значительно быстрее на альтернативных реализациях, таких как PyPy, GraalPy;
▪️расширения, построенные для универсального ABI HPy, могут быть загружены без изменений на CPython, PyPy, GraalPython;
▪️в режиме отладки вы можете легко выявить распространённые проблемы, такие как утечки памяти, неправильное управление временем жизни объектов, некорректное использование API.
🔗 Ссылка на документацию
🔗 Ссылка на репозиторий проекта
Предназначен для расширения Python и обеспечивает совместимость, даже если внутренние компоненты Python значительно изменятся.
В качестве преимуществ HPy разработчики указывают:
▪️расширения, написанные на HPy, работают с той же скоростью, что и «обычные» расширения;
▪️значительно быстрее на альтернативных реализациях, таких как PyPy, GraalPy;
▪️расширения, построенные для универсального ABI HPy, могут быть загружены без изменений на CPython, PyPy, GraalPython;
▪️в режиме отладки вы можете легко выявить распространённые проблемы, такие как утечки памяти, неправильное управление временем жизни объектов, некорректное использование API.
🔗 Ссылка на документацию
🔗 Ссылка на репозиторий проекта
👍4❤2
🎀 Разбираемся с декораторами: подборка материалов
🔴 All About Decorators in Python
Этот подборка от Python Morsels с роликами, объясняющими, как работают декораторы, и упражнениями на их написание.
🔴 Как устроены декораторы в python?
Один из обучающих роликов канала «Хитрый питон» на YouTube. Другие ролики про это можно найти, собственно, на канале.
🔴 Понимаем декораторы в Python'e, шаг за шагом. Шаг 1
Эта статья на «Хабре» по-прежнему актуальна для базового понимания работы декораторов. Однако в новых версиях Python появились дополнительные возможности, которые в статье не освещены.
🔴 Часть про декораторы из сборника лекций «Практикум по компьютерным технологиям»
Основное — в одной статье.
🔴 All About Decorators in Python
Этот подборка от Python Morsels с роликами, объясняющими, как работают декораторы, и упражнениями на их написание.
🔴 Как устроены декораторы в python?
Один из обучающих роликов канала «Хитрый питон» на YouTube. Другие ролики про это можно найти, собственно, на канале.
🔴 Понимаем декораторы в Python'e, шаг за шагом. Шаг 1
Эта статья на «Хабре» по-прежнему актуальна для базового понимания работы декораторов. Однако в новых версиях Python появились дополнительные возможности, которые в статье не освещены.
🔴 Часть про декораторы из сборника лекций «Практикум по компьютерным технологиям»
Основное — в одной статье.
❤🔥5👍2
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
🤼 Генеративно-состязательная нейросеть: ваша первая GAN-модель на PyTorch
Подробная инструкция построения генеративно-состязательных нейросетей (GAN) на примере двух моделей, реализованных с помощью фреймворка глубокого обучения PyTorch в нашей статье.👇
🔗 Статья
У нас есть курс как для начинающих программистов, так и для тех, кто уже шарит:
🔵 Алгоритмы и структуры данных
Подробная инструкция построения генеративно-состязательных нейросетей (GAN) на примере двух моделей, реализованных с помощью фреймворка глубокого обучения PyTorch в нашей статье.
🔗 Статья
У нас есть курс как для начинающих программистов, так и для тех, кто уже шарит:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
🐍✍️ Pydantic 2: Полное руководство для Python-разработчиков — от основ до продвинутых техник
Это гайд на «Хабре», который расскажет о том:
▪️что такое Pydantic;
▪️что такое модели и поля;
▪️как использовать кастомную валидацию полей (через field_validator) и глобальную валидацию на уровне модели (model_validator);
▪️как интегрировать Pydantic с ORM-моделями.
🔗 Читать статью
Это гайд на «Хабре», который расскажет о том:
▪️что такое Pydantic;
▪️что такое модели и поля;
▪️как использовать кастомную валидацию полей (через field_validator) и глобальную валидацию на уровне модели (model_validator);
▪️как интегрировать Pydantic с ORM-моделями.
🔗 Читать статью
❤9👍8🔥1
📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»
Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!
🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas
Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!
🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas
❤13👍6🔥1