tqdm

Отличный инструмент для подключения диаграммы выполнения вашей программы. Название происходит от арабского слова "taqadum", что означает "прогресс".
Для создания прогресс-бара необходим лишь один вызов функции:

from tqdm import tqdm
from tqdm.notebook import tqdm # для использования в Jupyter Notebook

for i in tqdm(range(10000)):
...

На гифке пример прогрессбара. В реальном времени показывается процент выполнения, визуальное представление, сколько итераций завершилось, скорость выполнения и ожидаемое время окончания, а сам модуль не требует никаких внешних библиотек.

Ограничение использования памяти и процессора

Если вместо оптимизации программы вы хотите ограничить используемые ею ресурсы компьютера, можно использовать полезные библиотеки. На картинке показано, как реализовать ограничения процессорного времени и объема используемой памяти.

Для работы с процессором мы сначала получаем значения soft и hard лимитов для ресурса LIMIT_CPU, а затем ставим лимит, используя некоторое число секунд, задаваемое при помощи аргумента seconds, и значение hard лимита. После регистрируется обработчик signal, который начинает процедуру выхода при превышении выделенного нами времени. Для работы с памятью мы также получаем значения hard и soft лимитов, а потом ставим ограничения с помощью метода setrlimit, передавая в него размер ограничения и значение hard лимита.

👨‍💻 Алгоритмы на Python — лекции МФТИ

Тимофей Хирьянов — один из лучших преподавателей по программированию, его занятия легко смотрятся и запоминаются, а богатый опыт работы в индустрии и педагогике помогает грамотно структурировать курсы.

Лекция №1
https://youtu.be/KdZ4HF1SrFs
Лекция №2
https://youtu.be/ZgSx3yH7sJI
Лекция №3
https://youtu.be/b8m9uRMpKJk
Лекция №4
https://youtu.be/DvsCUI5FNnI
Лекция №5
https://youtu.be/3I6OjxoeSS8

Весь плейлист с остальными лекциями: https://youtube.com/playlist?list=PLRDzFCPr95fK7tr47883DFUbm4GeOjjc0

по SQL я корчое что бы потренироватьься прорешал все задачки на SQL Academy, на это ушло часа 4 суммарно, там есть пара задач где пришлось подумать

https://sql-academy.org/ru/trainer?sort=byId

Процесс работы с ветками более подробно описан здесь: http://releaseflow.org/.

Общие требования к работе в git:

Любые изменения в исходном коде должны быть связаны с задачами из джиры;
Номер задачи из джиры должен дублироваться в комментарии к коммиту. Так как зачастую после слияния веток невозможно понять, где выполнялись работы;
Для упрощения работы рекомендуется установить локальные хуки (https://github.com/aeroclub-it/infrastructure-githooks). Для их работы требуется установленный python версии 3.X;
Работу с ветками можно осуществлять через скрипты (https://github.com/aeroclub-it/infrastructure-release-scripts). Они подключаются в репозиторий как подмодуль.

Для работы с исходным кодом используются следующие ветки:

master - рабочая, протестированная, стабильная версия. Предназначена для выкладки в прод;
develop - тестовая версия. Предназначена для выкладки в тест;
release/XXX - ветка, предназначенная для сборки релиза. Создается из ветки master, в нее сливаются задачи, которые нужно выпустить в текущем релизе. Все конфликты мерджей решаются здесь же. XXX - номер релиза;
feature/XXX - ветка, предназначенная для выполнения доработок. XXX - номер задачи из джиры;
hotfix/XXX - ветка, предназначенная для исправления багов. XXX - номер задачи из джиры;
создание веток с другими названиями не допускается.

#asyncio
очень хороший доклад от школы бэкенд разработки яндекса про то как устроена асинхронщина в целом и asyncio (+ есть еще два видоса на эту тему, если что найдете легко)
https://youtu.be/AXkOli6BsBY

Если интервьюер, говорит, что твоё решение не оптимальное, то тебе необходимо сразу отбросить всё что связано с квазилинейной сложностью O(n*logn) - использование сортировки.
Нужно искать линейный алгоритм и забить на сортировку.

Линейный алгоритм это значит что нужно просто пройтись по всем элементам. В лоб пройтись не получиться, иначе снова упираемся в сортировку.

Нужно задавать вопросы про входные данные

Итерация в цикле, использование указателей. Базовые алгоритмы - полный перебор, разделяй и властвуй, поиск в ширину, поиск в глубину,

Скользящее окно???
Для общего развития динамическое программирование

МНОГО ТРЕНИРОВКИ. Минимум 100 задач на уровне изи в литкоде. Делать самому, не юзать IDE

Алгоритмы:

1. Два указателя
2. Итерация, итерация в цикле, итератор
3. Полный перебор
4. Разделяй и властвуй
5. Поиск в ширину
6. Поиск в глубину
7. Сортировка
8. Связанный список
9. Hash Map
10. Деревья

*Динамическое программирование

Паттерн Guard Expression в функции, которые отсекает приграничные условия и сразу возвращает что то не давая ВСЕЙ функции занимать ресурсы.

def test():
    if n == 0:
    return None

- оператор==проверяет равенство значений двух объектов

- оператор is проверяет идентичность самих объектов. Его используют, чтобы удостовериться, что переменные указывают на один и тот же объект в памяти

Кортеж можно распаковывать, а датакласс нельзя

Датакласс более эффективные по памяти, они могут быть так же не изменяемыми как кортежи

Декларативный и императивный подходы.
Декларативный подход - говорим что делаем
Императивный подход - говорим как делаем