This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
На видео результат фрактальной логики в финансовых решениях
Это 12000$ за 3 часа‼️А теперь читай внимательно
Это принцип, который пробивает многие жизненные и финансовые пределы
И особенно сильно он влияет на тех, кто умеет работать на результат и готов работать еще больше
Если ты такой человек, то открой материал «ФРАКТАЛЬНАЯ ЛОГИКА В ФИНАНСОВЫХ РЕШЕНИЯХ», и тогда ты поймешь, что впереди тебя ждет твой новый максимум 📈
Сейчас тебя может остановить только твоя лень, потому что за материал платить не нужно 🤝
Действуй! - https://t.me/+ze_hYhxOTIBiMDU0
Это 12000$ за 3 часа‼️А теперь читай внимательно
Это принцип, который пробивает многие жизненные и финансовые пределы
И особенно сильно он влияет на тех, кто умеет работать на результат и готов работать еще больше
Если ты такой человек, то открой материал «ФРАКТАЛЬНАЯ ЛОГИКА В ФИНАНСОВЫХ РЕШЕНИЯХ», и тогда ты поймешь, что впереди тебя ждет твой новый максимум 📈
Сейчас тебя может остановить только твоя лень, потому что за материал платить не нужно 🤝
Действуй! - https://t.me/+ze_hYhxOTIBiMDU0
👎10👍1🤔1
Какой метод возвращает итерируемый объект в словаре?
Anonymous Quiz
53%
values()
8%
hex()
39%
dict()
👍5🤔5
В Python 3.13.0a6 нашли встроенный JIT-компилятор
Python 3.13.0a6 принес с собой экспериментальную функцию, которая может значительно повысить производительность языка — JIT-компилятор.
JIT (Just-In-Time) компилятор – это инструмент, который компилирует код Python в машинный код «на лету», во время выполнения программы. Все это позволяет языку работать значительно быстрее, чем раньше.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
Python 3.13.0a6 принес с собой экспериментальную функцию, которая может значительно повысить производительность языка — JIT-компилятор.
JIT (Just-In-Time) компилятор – это инструмент, который компилирует код Python в машинный код «на лету», во время выполнения программы. Все это позволяет языку работать значительно быстрее, чем раньше.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
👍19
Внимание! - Вопрос!
Что такое list/dict comprehension?
Выражение заключенное в квадратные/фигурные скобки, в котором используются ключевые слова for и in для построения списка/словаря путем обработки и фильтрации элементов из одного или нескольких итерируемых объектов. Списковое включение работает энергично.
Энергичный - итерируемый объект, который сразу строит все свои элементы. В Python включения - энергичные операции. Противоположность - ленивый.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
Что такое list/dict comprehension?
Энергичный - итерируемый объект, который сразу строит все свои элементы. В Python включения - энергичные операции. Противоположность - ленивый.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
👍10
Задача:
Завершите метод/функцию, чтобы он преобразовывал слова, разделенные тире/подчеркиванием, в верхний регистр. Первое слово в выводе должно быть написано с заглавной буквы, только если исходное слово было написано с заглавной буквы. Следующие слова всегда должны быть с заглавной буквы.
Пример:
#задачник
@python_practics
Завершите метод/функцию, чтобы он преобразовывал слова, разделенные тире/подчеркиванием, в верхний регистр. Первое слово в выводе должно быть написано с заглавной буквы, только если исходное слово было написано с заглавной буквы. Следующие слова всегда должны быть с заглавной буквы.
Пример:
"the-stealth-warrior" # "theStealthWarrior"
"The_Stealth_Warrior" # "TheStealthWarrior"
#задачник
@python_practics
👍6
Создание веб-роботов
Этот скрипт поможет вам автоматизировать веб-сайты с помощью Python. Вы сможете создать веб-робота, который сможет управлять любым веб-сайтом. Этот скрипт очень удобен для веб-скрапинга и автоматизации веб-сайтов.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
Этот скрипт поможет вам автоматизировать веб-сайты с помощью Python. Вы сможете создать веб-робота, который сможет управлять любым веб-сайтом. Этот скрипт очень удобен для веб-скрапинга и автоматизации веб-сайтов.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
👍15
Внимание! - Вопрос!
В чем отличие copy() от deepcopy()?
Глубокая копия deepcopy() создает новую и отдельную копию всего объекта или списка со своим уникальным адресом памяти. Это означает, что любые изменения, внесенные вами в новую копию объекта или списка, не будут отражаться в исходной. Этот процесс происходит следующим образом: сначала создается новый список или объект, а затем рекурсивно копируются все элементы из исходного в новый.
Поверхностное копирование copy() также создает отдельный новый объект или список, но вместо копирования дочерних элементов в новый объект оно просто копирует ссылки на их адреса памяти. Следовательно, если вы сделаете изменение в исходном объекте, оно будет отражено в скопированном объекте, и наоборот. Короче говоря, обе копии зависят друг от друга.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
В чем отличие copy() от deepcopy()?
Поверхностное копирование copy() также создает отдельный новый объект или список, но вместо копирования дочерних элементов в новый объект оно просто копирует ссылки на их адреса памяти. Следовательно, если вы сделаете изменение в исходном объекте, оно будет отражено в скопированном объекте, и наоборот. Короче говоря, обе копии зависят друг от друга.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
👍12❤1
Ray
Фреймворк Ray, разработанный группой исследователей из Калифорнийского университета в Беркли, лежит в основе ряда популярных распределенных библиотек машинного обучения. Но его применение не ограничивается только задачами машинного обучения. С помощью Ray можно разбить и распределить по системам фактически любые задачи для Python.
Синтаксис Ray минимален, поэтому распараллелить существующие приложения можно без лишних усилий. Декоратор @ray.remote распределяет эту функцию по любым доступным узлам в кластере Ray с необязательными параметрами, указывающими, сколько процессоров, в том числе графических, нужно использовать.
Результаты каждой распределенной функции возвращаются в виде объектов Python, поэтому ими легко управлять и хранить, а объем копирования между узлами или внутри них сведен к минимуму. Последнее будет очень полезно, например, при работе с массивами NumPy.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
Фреймворк Ray, разработанный группой исследователей из Калифорнийского университета в Беркли, лежит в основе ряда популярных распределенных библиотек машинного обучения. Но его применение не ограничивается только задачами машинного обучения. С помощью Ray можно разбить и распределить по системам фактически любые задачи для Python.
Синтаксис Ray минимален, поэтому распараллелить существующие приложения можно без лишних усилий. Декоратор @ray.remote распределяет эту функцию по любым доступным узлам в кластере Ray с необязательными параметрами, указывающими, сколько процессоров, в том числе графических, нужно использовать.
Результаты каждой распределенной функции возвращаются в виде объектов Python, поэтому ими легко управлять и хранить, а объем копирования между узлами или внутри них сведен к минимуму. Последнее будет очень полезно, например, при работе с массивами NumPy.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
👍2🔥1
Получите тексты песен
Этот продвинутый скрипт покажет вам, как получить текст любой песни. Сначала вы должны получить бесплатный API-ключ на сайте Lyricsgenius, а затем выполнить следующий код.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
Этот продвинутый скрипт покажет вам, как получить текст любой песни. Сначала вы должны получить бесплатный API-ключ на сайте Lyricsgenius, а затем выполнить следующий код.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
👍13
Способы обхода GIL для повышения производительности
Global Interpreter Lock в Питоне предотвращает одновременное выполнение нескольких потоков в одном процессе интерпретатора Python. Т.е даже на многоядерном процессоре многопоточные Python-приложения будут выполняться только в одном потоке за раз. Это было введено для некой потокобезопасности при работе с объектами Python, упрощая тем самым разработку на уровне интерпретатора.
На первый взгляд, GIL кажется разумным компромиссом для упрощения разработки. Однако, когда есть многоядерные процессоры и появляется необходимость в высокопроизводительных вычислениях GIL серьезно ограничивает возможности масштабирования и параллельную работу.
В этой статье автор рассмотрел способы обхода GIL.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
Global Interpreter Lock в Питоне предотвращает одновременное выполнение нескольких потоков в одном процессе интерпретатора Python. Т.е даже на многоядерном процессоре многопоточные Python-приложения будут выполняться только в одном потоке за раз. Это было введено для некой потокобезопасности при работе с объектами Python, упрощая тем самым разработку на уровне интерпретатора.
На первый взгляд, GIL кажется разумным компромиссом для упрощения разработки. Однако, когда есть многоядерные процессоры и появляется необходимость в высокопроизводительных вычислениях GIL серьезно ограничивает возможности масштабирования и параллельную работу.
В этой статье автор рассмотрел способы обхода GIL.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
👍4
GPT-3. Руководство по использованию API OpenAI
Чему вы научитесь:
• Основам работы с API OpenAI для доступа к модели GPT-3;
• Форматированию и отправке запросов к API для получения текстовых ответов от модели;
• Использованию различных параметров запроса для настройки работы модели, таких как температура, максимальная длина ответа и прочие;
• Обработке и интерпретации ответов от модели GPT-3;
• Реализации различных приложений и сервисов, использующих API GPT-3 для генерации текста.
Эта книга предназначена для разработчиков, исследователей и всех, кто интересуется использованием и применением модели GPT-3 в своих проектах.
Книга в формате pdf👇
#курсы_книги
@python_practics
Чему вы научитесь:
• Основам работы с API OpenAI для доступа к модели GPT-3;
• Форматированию и отправке запросов к API для получения текстовых ответов от модели;
• Использованию различных параметров запроса для настройки работы модели, таких как температура, максимальная длина ответа и прочие;
• Обработке и интерпретации ответов от модели GPT-3;
• Реализации различных приложений и сервисов, использующих API GPT-3 для генерации текста.
Эта книга предназначена для разработчиков, исследователей и всех, кто интересуется использованием и применением модели GPT-3 в своих проектах.
Книга в формате pdf👇
#курсы_книги
@python_practics
👍2