Global Interpreter Lock

GIL (Global Interpreter Lock) — это механизм в интерпретаторе, который позволяет выполнять только один поток Python кода одновременно. Он предназначен для упрощения управления памятью в многопоточных программах, обеспечивая безопасность операций, связанных с управлением памятью. Делимся видео, где автор рассказывает про GIL.

👀Смотреть видео

#видео

Объединение списков: Часть 2

Оператор распаковки * появился в Python 3.5 и позволяет объединять списки более гибко. Этот способ похож на использование оператора +, но его синтаксис более универсален, особенно при работе с несколькими списками.

Также можно воспользоваться циклом for. Этот способ вручную добавляет элементы второго списка в первый через цикл. Это полезно, когда требуется полный контроль над процессом или когда объединение требует дополнительной логики (например, фильтрации элементов). Учти, что код длиннее и может быть менее эффективным при объединении большого количества данных.

Модуль itertools предоставляет функцию chain(), которая объединяет несколько списков, возвращая итератор. Это эффективный способ работы с большими списками, так как данные обрабатываются “лениво” (по мере необходимости), а не загружаются все сразу в память.

#практика

Условные операторы

Условные операторы используются для выполнения различных блоков кода в зависимости от выполнения определённых условий. Основные условные операторы включают if, elif и else. С их помощью можно контролировать поток выполнения программы на основе логических выражений.

👉Читать статью

#статьи

FastAPI

FastAPI – это веб-фреймворк для создания API с Python 3.6 и выше, основанный на стандартных асинхронных возможностях Python и типизации. Он был разработан Себастьяном Рамирезом и стал популярным благодаря своей производительности, удобству использования и поддержке современного Python. Делимся видео, где автор рассказывает про данный фреймворк.

👀Смотреть видео

#видео

Объединение списков: Сравнение производительности

Чтобы выбрать наиболее подходящий способ объединения списков, важно понимать, как различные методы влияют на производительность. Оператор + работает быстро, но использует много памяти, так как создается новый список. Метод extend() немного быстрее, так как данные добавляются в уже существующий список. Распаковка * похожа на оператор +, но может быть немного медленнее, особенно с большими данными. Самый экономный по памяти способ – itertools.chain. Однако может быть медленнее при необходимости преобразования в список. Для небольших списков разница в производительности между методами будет незначительной, но для больших данных подходящая стратегия может существенно повлиять на скорость и расход памяти.

#практика

Виртуальное окружение

Виртуальное окружение — это изолированная среда, которая позволяет устанавливать пакеты и зависимости отдельно от системного интерпретатора Python. Это особенно полезно для управления зависимостями различных проектов и предотвращения конфликтов между ними. Делимся видео, где автор рассказывает про виртуальное окружение.

👀Смотреть видео

#видео

Flask: Улучшенная структура приложения

Продолжаем делиться циклом статей, благодаря которому ты научишься пользоваться Flask. В этот раз автор рассказывает, как реструктурировать приложение с помощью стиля, подходящего для более крупных приложений.

👉Читать статью

#статьи #flask

Поверхностное копирование

Поверхностное копирование создаёт новый список, но копируются только ссылки на объекты, хранящиеся в оригинальном списке. Если список содержит вложенные списки или изменяемые объекты, то изменения во вложенных структурах будут видны в обеих копиях. Срез списка [:] создаёт новый список с копированием всех его элементов. Функция list() также создаёт новый список на основе существующего. Метод copy() появился в Python 3.3 и является встроенным способом сделать поверхностную копию списка.

#практика

Логические операторы

Логические операторы в Python используются для выполнения логических операций над значениями. Они позволяют комбинировать несколько условий и получать логические значения (истинно или ложно). В данной статье автор рассматривает неочевидные детали и скрытные особенности работы логических операторов.

👉Читать статью

#статьи

Django: Автотесты

В Django автотесты — это встроенные средства для тестирования приложений. Они помогают проверить работоспособность кода, избежать ошибок и убедиться, что изменения не ломают существующий функционал. Django поддерживает юнит-тестирование, интеграционные тесты и функциональные тесты. Делимся статьей, где автор рассказывает про автотесты.

👉Читать статью

#статьи #django

Сокеты: Неблокирующий сокет

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты освоишь сокеты. В этот раз автор рассказывает про неблокирующий сокет.

👀Смотреть видео

#видео

Глубокое копирование

Глубокое копирование создаёт полностью независимую копию оригинального списка, включая все вложенные структуры. Это значит, что изменения во вложенных списках или объектах не повлияют на копию. Модуль copy предоставляет функцию deepcopy(), которая делает полную копию списка, включая все вложенные изменяемые объекты. Здесь изменения во вложенных списках одного списка не затрагивают другой список, что является основным преимуществом глубокого копирования.

#практика

Аналитика нагрузочного тестирования

Аналитика нагрузочного тестирования — это процесс анализа данных для выявления проблем с производительностью, узких мест, возможностей для оптимизации и общего поведения системы под нагрузкой. Это важный этап, позволяющий понять, как система будет работать в реальных условиях при высоких нагрузках. В данной статье автор рассказывает про сервис load-testing-hub. Этот инструмент позволяет анализировать данные о нагрузочном тестировании.

👉Читать статью

#статьи

Любой тим-лид be like:

#юмор

Особенности копирования вложенных структур

Поверхностное копирование работает отлично для простых, неглубоких списков. Если список содержит другие списки (или изменяемые объекты), поверхностное копирование копирует только ссылки на вложенные объекты, а не сами объекты. Это значит, что изменения в этих вложенных объектах будут видны и в оригинале, и в копии. Как видно, изменение вложенного списка в list2 также отразилось в list1. Это произошло, потому что была скопирована ссылка на вложенный список, а не сам объект. В этом примере deepcopy() создает полную копию всех вложенных объектов, что позволяет изменять один список без влияния на другой.

#практика

Pyrogram: Топ-5 проектов

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься делать Телеграм-ботов с помощью библиотеки Pyrogram. В этот раз автор рассказывает про топ-5 проектов для новичков на Pyrogram.

👀Смотреть видео

#видео

Flask: Полнотекстовый поиск

Продолжаем делиться циклом статей, благодаря которому ты научишься пользоваться Flask. В этот раз автор демонстрирует реализацию полнотекстового поиска в Microblog.

👉Читать статью

#статьи #flask

Работа с файлами: Часть 1

Работа с файлами — это одна из ключевых задач в Python, ведь файлы используются для хранения данных, обмена информацией и сохранения результатов работы программ. Python предлагает удобный интерфейс для работы с файлами, включая чтение, запись и управление файловой системой.

Файлы открываются с помощью функции open(), где можно указать имя файла и режим работы: "r" — для чтения (по умолчанию). "w" — для записи (перезапишет файл). "a" — для добавления в конец файла. "b" — для работы с бинарными данными. Для безопасного открытия файлов, лучше использовать менеджер контекста with, который автоматически закрывает файл.

#практика

Гайд по обработке ошибок

Делимся гайдом по обработке ошибок в Python. Ты узнаешь, когда следует перехватывать исключения, генерируемые вызываемыми тобой функциями; какие классы исключений нужно перехватывать и многое другое.

👉Читать статью

#статьи