⚙️ 7 эффективных стратегий для масштабирования базы данных
🟢Индексация: Анализируйте запросы вашего приложения и создавайте подходящие индексы для ускорения работы.
🟢Материализованные представления: Предварительно вычисляйте результаты сложных запросов и сохраняйте их для быстрого доступа.
🟢Денормализация: Упрощайте сложные соединения для повышения скорости выполнения запросов.
🟢Вертикальное масштабирование: Увеличивайте ресурсы сервера (процессоры, оперативную память, хранилище) для улучшения производительности.
🟢Кэширование: Храните часто запрашиваемые данные в быстром хранилище, чтобы снизить нагрузку на базу данных.
🟢Репликация: Создавайте копии основной базы данных на разных серверах для увеличения объема операций чтения.
🟢Шардинг: Разделяйте таблицы на более мелкие части и распределяйте их по серверам для улучшения работы с записью и чтением.
💬 Какие еще методы масштабирования используете вы?
✅ #java
@python_be1
🟢Индексация: Анализируйте запросы вашего приложения и создавайте подходящие индексы для ускорения работы.
🟢Материализованные представления: Предварительно вычисляйте результаты сложных запросов и сохраняйте их для быстрого доступа.
🟢Денормализация: Упрощайте сложные соединения для повышения скорости выполнения запросов.
🟢Вертикальное масштабирование: Увеличивайте ресурсы сервера (процессоры, оперативную память, хранилище) для улучшения производительности.
🟢Кэширование: Храните часто запрашиваемые данные в быстром хранилище, чтобы снизить нагрузку на базу данных.
🟢Репликация: Создавайте копии основной базы данных на разных серверах для увеличения объема операций чтения.
🟢Шардинг: Разделяйте таблицы на более мелкие части и распределяйте их по серверам для улучшения работы с записью и чтением.
💬 Какие еще методы масштабирования используете вы?
✅ #java
@python_be1
🎓 За $250,000 — MBA, который застрял в прошлом.
Студенты Stanford Graduate School of Business бьют тревогу:
🧾 Лекции читаются по устаревшим материалом из 2010-х
📚 Курсы почти не обновляются
🤖 Оценка зависит от того, насколько “остроумный prompt” ты напишешь для GPT или купишь платный AI-инструмент — а не от реального понимания математики или принципов принятия решений
💬 “Мы не учимся. Мы просто платим”, — пишут студенты в отзывах.
🧠 MBA (Master of Business Administration) — это престижная степень, которая должна давать практические навыки в управлении, финансах, стратегии и лидерстве.
Но на деле — всё больше похоже на дорогую обёртку с элементами prompt-инжиниринга.
📉 Вместо бизнес-анализа — работа с с ИИ. Вместо знаний — маркетинг прошлого десятилетия.
🔗 Источник — Yahoo News (https://yahoo.com/news/articles/not-learning-anything-stanford-gsb-114057655.html)
@python_be1
Студенты Stanford Graduate School of Business бьют тревогу:
🧾 Лекции читаются по устаревшим материалом из 2010-х
📚 Курсы почти не обновляются
🤖 Оценка зависит от того, насколько “остроумный prompt” ты напишешь для GPT или купишь платный AI-инструмент — а не от реального понимания математики или принципов принятия решений
💬 “Мы не учимся. Мы просто платим”, — пишут студенты в отзывах.
🧠 MBA (Master of Business Administration) — это престижная степень, которая должна давать практические навыки в управлении, финансах, стратегии и лидерстве.
Но на деле — всё больше похоже на дорогую обёртку с элементами prompt-инжиниринга.
📉 Вместо бизнес-анализа — работа с с ИИ. Вместо знаний — маркетинг прошлого десятилетия.
🔗 Источник — Yahoo News (https://yahoo.com/news/articles/not-learning-anything-stanford-gsb-114057655.html)
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Хочешь узнать, какие библиотеки в твоём Python‑проекте реально используются?
Многие проекты тянут за собой ненужные зависимости, особенно после десятков итераций.
С помощью vulture ты можешь найти неиспользуемый код и импорты — и легко вычистить проект от мусора.
Установка vulture
pip install vulture
Поиск неиспользуемого кода и импортов
vulture your_project/ > unused.txt
Пример: посмотреть, что не используется
cat unused.txt
@python_be1
Многие проекты тянут за собой ненужные зависимости, особенно после десятков итераций.
С помощью vulture ты можешь найти неиспользуемый код и импорты — и легко вычистить проект от мусора.
Установка vulture
pip install vulture
Поиск неиспользуемого кода и импортов
vulture your_project/ > unused.txt
Пример: посмотреть, что не используется
cat unused.txt
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вкатываемся в машинное обучение и нейросети с нуля — нашли топовый учебник (https://ml-visualized.com/index.html) с визуализациями, которые показывает, как всё работает.
— Вся база по математике;
— Демонстрация работы алгоритмов;
— Интерактивные демо: меняете один параметр и смотрите, как меняется график;
— Полностью бесплатно, локально (https://github.com/gavinkhung/machine-learning-visualized?tab=readme-ov-file) и вбраузере (https://ml-visualized.com/index.html).
Через полгода подаём заявку в OpenAI — здесь (https://github.com/gavinkhung/machine-learning-visualized?tab=readme-ov-file).
@python_be1
— Вся база по математике;
— Демонстрация работы алгоритмов;
— Интерактивные демо: меняете один параметр и смотрите, как меняется график;
— Полностью бесплатно, локально (https://github.com/gavinkhung/machine-learning-visualized?tab=readme-ov-file) и вбраузере (https://ml-visualized.com/index.html).
Через полгода подаём заявку в OpenAI — здесь (https://github.com/gavinkhung/machine-learning-visualized?tab=readme-ov-file).
@python_be1
Вышел Python 3.14.0 Release Candidate 1
Это первый релиз-кандидат Python 3.14 — значит, API уже стабильно, а до финального релиза будут приниматься только чёткие багфиксы.
➡️ Следующий и последний кандидат запланирован на 26 августа, а официальный релиз — на 7 октября 2025.
Главное из нового релиза:
— PEP 779: официальная поддержка free-threaded Python
— PEP 649: отложенная оценка аннотаций типов
— PEP 750: template-строки — как f-строки, но кастомные
— PEP 734: несколько интерпретаторов в стандартной библиотеке
— PEP 784: поддержка Zstandard (модуль compression.zstd)
— PEP 765: запрет return, break, continue вне finally
— Улучшенная C API конфигурация (PEP 741)
— Экспериментальный интерпретатор с заметным ускорением
— Новый CLI-инструмент для асинхронной инспекции Python-процессов
🔗 Подробнее (https://www.python.org/downloads/release/python-3140rc1/)
@python_be1
Это первый релиз-кандидат Python 3.14 — значит, API уже стабильно, а до финального релиза будут приниматься только чёткие багфиксы.
➡️ Следующий и последний кандидат запланирован на 26 августа, а официальный релиз — на 7 октября 2025.
Главное из нового релиза:
— PEP 779: официальная поддержка free-threaded Python
— PEP 649: отложенная оценка аннотаций типов
— PEP 750: template-строки — как f-строки, но кастомные
— PEP 734: несколько интерпретаторов в стандартной библиотеке
— PEP 784: поддержка Zstandard (модуль compression.zstd)
— PEP 765: запрет return, break, continue вне finally
— Улучшенная C API конфигурация (PEP 741)
— Экспериментальный интерпретатор с заметным ускорением
— Новый CLI-инструмент для асинхронной инспекции Python-процессов
🔗 Подробнее (https://www.python.org/downloads/release/python-3140rc1/)
@python_be1
Python.org
Python Release Python 3.14.0rc1
The official home of the Python Programming Language
🖥 Разработка реального и продвинутого ИИ‑проекта на Python
В этой статье мы рассмотрим разработку реального проекта машинного обучения на языке Python с использованием нейронных сетей.
Будем строить модель для классификации изображений, подробно объясняя каждый шаг и весь исходный код.
📌 Читать подробнее (https://uproger.com/razrabotka-realnogo-i-prodvinutogo-ii%E2%80%91proekta-na-python/https://uproger.com/razrabotka-realnogo-i-prodvinutogo-ii%E2%80%91proekta-na-python/)
@python_be1
В этой статье мы рассмотрим разработку реального проекта машинного обучения на языке Python с использованием нейронных сетей.
Будем строить модель для классификации изображений, подробно объясняя каждый шаг и весь исходный код.
📌 Читать подробнее (https://uproger.com/razrabotka-realnogo-i-prodvinutogo-ii%E2%80%91proekta-na-python/https://uproger.com/razrabotka-realnogo-i-prodvinutogo-ii%E2%80%91proekta-na-python/)
@python_be1
🖥 Контекстный перехват stdout — как легко отключить или сохранить print
💡 Хотите, чтобы `print()` не мешал логике и при этом легко отключался или сохранялся в файл?
Вместо того чтобы комментировать все `print()` в проде, подмените стандартный вывод через контекстный менеджер — и легко направляйте вывод в файл, /dev/null или даже буфер для последующей обработки.
Это особенно полезно при отладке в прод-среде или при генерации логов без сторонних библиотек.
```
import sys
from contextlib import contextmanager
from io import StringIO
import os
def capture_stdout(to_file=None, suppress=False):
original_stdout = sys.stdout
try:
if suppress:
sys.stdout = open(os.devnull, 'w')
elif to_file:
sys.stdout = open(to_file, 'w')
else:
buffer = StringIO()
sys.stdout = buffer
yield sys.stdout
finally:
sys.stdout.close() if sys.stdout not in (original_stdout, sys.__stdout__) else None
sys.stdout = original_stdout
# Пример использования:
with capture_stdout(suppress=True):
print("Этого вы не увидите")
with capture_stdout(to_file="output.log"):
print("А это уйдёт в файл")
with capture_stdout() as captured:
print("Это записано во внутренний буфер")
print("Буфер содержит:", captured.getvalue().strip())
```
@python_be1
💡 Хотите, чтобы `print()` не мешал логике и при этом легко отключался или сохранялся в файл?
Вместо того чтобы комментировать все `print()` в проде, подмените стандартный вывод через контекстный менеджер — и легко направляйте вывод в файл, /dev/null или даже буфер для последующей обработки.
Это особенно полезно при отладке в прод-среде или при генерации логов без сторонних библиотек.
```
import sys
from contextlib import contextmanager
from io import StringIO
import os
def capture_stdout(to_file=None, suppress=False):
original_stdout = sys.stdout
try:
if suppress:
sys.stdout = open(os.devnull, 'w')
elif to_file:
sys.stdout = open(to_file, 'w')
else:
buffer = StringIO()
sys.stdout = buffer
yield sys.stdout
finally:
sys.stdout.close() if sys.stdout not in (original_stdout, sys.__stdout__) else None
sys.stdout = original_stdout
# Пример использования:
with capture_stdout(suppress=True):
print("Этого вы не увидите")
with capture_stdout(to_file="output.log"):
print("А это уйдёт в файл")
with capture_stdout() as captured:
print("Это записано во внутренний буфер")
print("Буфер содержит:", captured.getvalue().strip())
```
@python_be1
Microsoft Edge превратили в ИИ-браузер — там появилась функция Copilot Mode со встроенным агентом.
Бот может анализировать все открытые вкладки, пересказывать видео и работать как поисковик. Скоро добавят управление голосом, возможность отправлять бота за покупками и анализ всей истории браузера.
Включаем бесплатно здесь (https://www.microsoft.com/en-us/edge/ai-powered/copilot-mode). Доступно на Windows и macOS.
@python_be1
Бот может анализировать все открытые вкладки, пересказывать видео и работать как поисковик. Скоро добавят управление голосом, возможность отправлять бота за покупками и анализ всей истории браузера.
Включаем бесплатно здесь (https://www.microsoft.com/en-us/edge/ai-powered/copilot-mode). Доступно на Windows и macOS.
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Хочешь узнать, какие библиотеки в твоём Python‑проекте реально используются?
Многие проекты тянут за собой ненужные зависимости, особенно после десятков итераций.
С помощью vulture ты можешь найти неиспользуемый код и импорты — и легко вычистить проект от мусора.
```
Установка vulture
pip install vulture
Поиск неиспользуемого кода и импортов
vulture your_project/ > unused.txt
Пример: посмотреть, что не используется
cat unused.txt
```
@python_be1
Многие проекты тянут за собой ненужные зависимости, особенно после десятков итераций.
С помощью vulture ты можешь найти неиспользуемый код и импорты — и легко вычистить проект от мусора.
```
Установка vulture
pip install vulture
Поиск неиспользуемого кода и импортов
vulture your_project/ > unused.txt
Пример: посмотреть, что не используется
cat unused.txt
```
@python_be1