Запись и добавление в файл
Параметр
Разъяснивший Python
Параметр
mode контролирует режим открытия файла: 'w' для перезаписи, 'a' для добавления в конец.Разъяснивший Python
cv3 — делаем OpenCV питоничным
В этом материале автор делится написанным им фреймворком на Python, который упрощает работу с OpenCV и делает его более питоничным.
Читать...
Разъяснивший Python
В этом материале автор делится написанным им фреймворком на Python, который упрощает работу с OpenCV и делает его более питоничным.
Читать...
Разъяснивший Python
Асинхронная обработка файлов с использованием aiofiles
Cтандартные операции с файлами блокируют выполнение программы. В асинхронном мире это неприемлемо. На помощь приходит библиотека
Эти базовые функции аналогичны синхронным версиям, но с ключевыми словами
При массовой асинхронной записи я столкнулся с проблемой перегрузки диска. Решение - добавить семафор для ограничения количества одновременных операций (смотри метод controlled_file_processing)
Разъяснивший Python
Cтандартные операции с файлами блокируют выполнение программы. В асинхронном мире это неприемлемо. На помощь приходит библиотека
aiofiles, которая предоставляет асинхронный интерфейс для операций ввода-вывода.Эти базовые функции аналогичны синхронным версиям, но с ключевыми словами
async/await. Однако реальная мощь проявляется при параллельной обработке множества файлов (смотри метод process_multiple_files)При массовой асинхронной записи я столкнулся с проблемой перегрузки диска. Решение - добавить семафор для ограничения количества одновременных операций (смотри метод controlled_file_processing)
Разъяснивший Python
Можно ли собрать полезный рабочий инструмент с ИИ за один вечер?
Проверим на первой бесплатной лаборатории вайб-кодинга от Зерокодера
Не будем тратить эфир на теорию и бесконечные промпты. Возьмем 100 реальных отзывов клиентов и прямо на глазах соберем приложение, которое само их проанализирует.
Но главное – формат самой лаборатории.
Это не запись заранее подготовленного кейса и не лекция, где эксперт показывает идеальный результат. Задачу собираем прямо в Zoom: от постановки до готового инструмента. Во время занятия можно задавать вопросы ведущему и разбираться с процессом вместе.
В итоге получается реальный продукт, который можно использовать для конкурентного анализа, поиска идей и улучшения своих продуктов или адаптировать под задачи клиентов и продавать как готовое решение.
И это только первая задача. Каждую неделю – новый кейс и новый инструмент: приложения, дашборды, автоматизации и AI-помощники.
Забрать первое участие в лаборатории бесплатно – по ссылке
Проверим на первой бесплатной лаборатории вайб-кодинга от Зерокодера
Не будем тратить эфир на теорию и бесконечные промпты. Возьмем 100 реальных отзывов клиентов и прямо на глазах соберем приложение, которое само их проанализирует.
Но главное – формат самой лаборатории.
Это не запись заранее подготовленного кейса и не лекция, где эксперт показывает идеальный результат. Задачу собираем прямо в Zoom: от постановки до готового инструмента. Во время занятия можно задавать вопросы ведущему и разбираться с процессом вместе.
В итоге получается реальный продукт, который можно использовать для конкурентного анализа, поиска идей и улучшения своих продуктов или адаптировать под задачи клиентов и продавать как готовое решение.
И это только первая задача. Каждую неделю – новый кейс и новый инструмент: приложения, дашборды, автоматизации и AI-помощники.
Забрать первое участие в лаборатории бесплатно – по ссылке
Обработка JSON данных
JSON стал стандартом для API и конфигурационных файлов.
pathlib превращает обычные текстовые пути в «умные» объектно-ориентированные структуры, позволяя складывать папки через лаконичный слэш /, одной командой проверять существование директорий и на лету собирать файлы по маске с помощью метода glob.
Обратите внимание на параметр
Разъяснивший Python
JSON стал стандартом для API и конфигурационных файлов.
pathlib превращает обычные текстовые пути в «умные» объектно-ориентированные структуры, позволяя складывать папки через лаконичный слэш /, одной командой проверять существование директорий и на лету собирать файлы по маске с помощью метода glob.
Обратите внимание на параметр
ensure_ascii=False - он позволяет корректно сохранять Unicode символы, включая кириллицу, без экранирования.Разъяснивший Python
Забрать подписки на сервисы можно на ggsel ⚾️
На сайте собраны подписки на YT Premium, Spotify, нейронки и другой софт☕️
Иностранные карты для оплаты не потребуются — на ggsel все безопасно оплачивается с обычных карт российских банков🫰
На сайте собраны подписки на YT Premium, Spotify, нейронки и другой софт
Иностранные карты для оплаты не потребуются — на ggsel все безопасно оплачивается с обычных карт российских банков
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Базовое использование multiprocessing
Python из-за GIL (Global Interpreter Lock) не может эффективно использовать многопоточность для CPU-интенсивных задач. Но это не значит, что мы лишены возможности распараллеливать вычисления. Для таких случаев у нас есть модули
Разъяснивший Python
Python из-за GIL (Global Interpreter Lock) не может эффективно использовать многопоточность для CPU-интенсивных задач. Но это не значит, что мы лишены возможности распараллеливать вычисления. Для таких случаев у нас есть модули
multiprocessing и concurrent.futures, позволяющие задействовать все ядра процессора.Pool создает группу рабочих процессов и распределяет задачи между ними. Параметр processes определяет количество процессов - если не указан, используется количество, равное числу ядер CPUРазъяснивший Python
Продвинутый подход с concurrent.futures
Модуль
Этот подход дает три ключевых преимущества:
1. Обработка результатов по мере готовности через
2. Более удобная обработка исключений.
3. Простое переключение между процессами и потоками (для IO-bound задач достаточно заменить .
Разъяснивший Python
Модуль
concurrent.futures, появившийся в Python 3.2, предоставляет более высокоуровневый интерфейсЭтот подход дает три ключевых преимущества:
1. Обработка результатов по мере готовности через
as_completed().2. Более удобная обработка исключений.
3. Простое переключение между процессами и потоками (для IO-bound задач достаточно заменить .
ProcessPoolExecutor на ThreadPoolExecutor)Разъяснивший Python
Передача дополнительных аргументов
Часто функции обработки нужны дополнительные параметры.
Ловушка: передача негпикличных объектов между процессами. Python использует сериализацию для передачи данных между процессами, но не все объекты можно сериализовать стандартными средствами. Для сложных случаев стоит использовать библиотеки вроде
Эти инструменты параллельных вычислений стали неотъемлемой частью моего арсенала при работе с большими объемами данных. Конечно, добавление параллелизма усложняет код и отладку, но производительность часто стоит этих усилий, особенно когда речь идет о сокращении времени выполнения с часов до минут.
Разъяснивший Python
Часто функции обработки нужны дополнительные параметры.
Ловушка: передача негпикличных объектов между процессами. Python использует сериализацию для передачи данных между процессами, но не все объекты можно сериализовать стандартными средствами. Для сложных случаев стоит использовать библиотеки вроде
dill или cloudpickle.Эти инструменты параллельных вычислений стали неотъемлемой частью моего арсенала при работе с большими объемами данных. Конечно, добавление параллелизма усложняет код и отладку, но производительность часто стоит этих усилий, особенно когда речь идет о сокращении времени выполнения с часов до минут.
Разъяснивший Python
Базовые HTTP запросы с requests
Библиотека
Я всегда добавляю параметр
Разъяснивший Python
Библиотека
requests - настоящая находка для разработчика. Она делает HTTP-запросы интуитивно понятнымиЯ всегда добавляю параметр
timeout, чтобы избежать зависания программы при проблемах с сетью. Однажды потерял два часа, выясняя, почему скрипт "завис" - оказалось, что без таймаута запрос к недоступному серверу просто ждал вечно.Разъяснивший Python
Ломаем текстовую капчу на примере VK или брутфорсинг до сих пор актуален
В этой статье-мануале автор покажет, как создать собственную нейросеть по распознаванию текстовых капч, имея под рукой домашний компьютер, базовые знания в python и немножко примеров капч.
Читать...
Разъяснивший Python
В этой статье-мануале автор покажет, как создать собственную нейросеть по распознаванию текстовых капч, имея под рукой домашний компьютер, базовые знания в python и немножко примеров капч.
Читать...
Разъяснивший Python
Обработка ошибок и повторные попытки
API могут быть нестабильными, поэтому всегда стоит реализовать механизм повторных попыток.
Экспоненциальная задержка между попытками (
Разъяснивший Python
API могут быть нестабильными, поэтому всегда стоит реализовать механизм повторных попыток.
Экспоненциальная задержка между попытками (
backoff_factor * (2 ** retries)) помогает избежать перегрузки сервера и дает ему время восстановиться.Разъяснивший Python
Проверка типов данных
При отладке или работе с незнакомым API бывает полезно узнать тип и структуру объекта.
Этот простой инструмент неоднократно выручал меня при работе с API, возвращающими сложно структурированные данные.
Разъяснивший Python
При отладке или работе с незнакомым API бывает полезно узнать тип и структуру объекта.
Этот простой инструмент неоднократно выручал меня при работе с API, возвращающими сложно структурированные данные.
Разъяснивший Python
Безопасное получение вложенных значений
Доступ к вложенным атрибутам объектов или вложенным ключам словарей часто приводит к ошибкам.
Эта функция может сократить количество проверок в коде на порядок, сделав его намного чище и понятнее.
Разъяснивший Python
Доступ к вложенным атрибутам объектов или вложенным ключам словарей часто приводит к ошибкам.
Эта функция может сократить количество проверок в коде на порядок, сделав его намного чище и понятнее.
Разъяснивший Python
Анализ производительности популярных подходов с бенчмарками часть 1
Интуитивные представления о производительности нередко бывают ошибочными. Python - язык с множеством способов решения одной задачи, и выбор правильного подхода может дать огромный прирост производительности. Давайте сравним некоторые распространенные операции с помощью простых бенчмарков.
Результаты могут удивить:
list comprehension стабильно показывает результаты на 15-20% лучше, чем
Разъяснивший Python
Интуитивные представления о производительности нередко бывают ошибочными. Python - язык с множеством способов решения одной задачи, и выбор правильного подхода может дать огромный прирост производительности. Давайте сравним некоторые распространенные операции с помощью простых бенчмарков.
Результаты могут удивить:
join обычно в 10-15 раз быстрее, чем последовательное использование оператора +. Причина проста - строки в Python неизменяемы, и каждая операция + создает новый объект.list comprehension стабильно показывает результаты на 15-20% лучше, чем
filter() с lambda-функцией. Однако этот разрыв может меняться в зависимости от сложности фильтрующей функции. Особенно впечатляет разница при доступе к элементам словаряРазъяснивший Python
Анализ производительности популярных подходов с бенчмарками часть 2
Метод
Но не всегда стандартные методы лучше. Например, при сортировке списков с пользовательским ключом, использование
Разъяснивший Python
Метод
dict.get() обычно работает примерно на 30-40% быстрее, чем явная проверка через if key in dict, и примерно в 2-3 раза быстрее, чем использование блока try-except.Но не всегда стандартные методы лучше. Например, при сортировке списков с пользовательским ключом, использование
operator.itemgetter() может быть на 10-15% быстрее lambda-функций.Разъяснивший Python
Функция проверки чисел на простоту
Оптимизированный алгоритм для проверки простоты числа.
В этом алгоритме я использую свойство, что все простые числа (кроме 2 и 3) можно представить в виде 6k ± 1. Это сокращает количество проверок примерно в 3 раза по сравнению с наивным перебором до квадратного корня.
Разъяснивший Python
Оптимизированный алгоритм для проверки простоты числа.
В этом алгоритме я использую свойство, что все простые числа (кроме 2 и 3) можно представить в виде 6k ± 1. Это сокращает количество проверок примерно в 3 раза по сравнению с наивным перебором до квадратного корня.
Разъяснивший Python
👎1
16 сентября в Arena Breakout: Infinite выходит седьмой сезон — «Утопия»
Если не сталкивались с игрой: это бесплатный тактический шутер про вылазки за добычей. Заходишь на локацию со своим снаряжением, набираешь лут и пытаешься уйти живым. Погиб — потерял всё, что было с собой.
Что завозят в новом сезоне:
• Заражённая зона — три карты превращаются в биоопасные локации с ночью, туманом и ливнем, по ним бродят шесть видов мутантов. Другие игроки при этом никуда не делись
• Режим на выживание — отдельный PvE без риска: снаряжение с собой не берёшь и ничего не теряешь, просто отбиваешься от волн и открываешь усиления
• Торговец прямо в рейде — можно обменять припасы и разведданные или докупить снаряжение
• Два новых ствола, сезонные обвесы и переработанная стрельба: дальность выше, попадания в голову ощутимее
• На старте бесплатно выдают прокачиваемую сапёрную лопату, скины и билеты, а между игроками разыгрывают 200 000 очков
Игра бесплатная, качается в Steam, российский регион поддерживается → https://abi.go.link/2wzTb
Если не сталкивались с игрой: это бесплатный тактический шутер про вылазки за добычей. Заходишь на локацию со своим снаряжением, набираешь лут и пытаешься уйти живым. Погиб — потерял всё, что было с собой.
Что завозят в новом сезоне:
• Заражённая зона — три карты превращаются в биоопасные локации с ночью, туманом и ливнем, по ним бродят шесть видов мутантов. Другие игроки при этом никуда не делись
• Режим на выживание — отдельный PvE без риска: снаряжение с собой не берёшь и ничего не теряешь, просто отбиваешься от волн и открываешь усиления
• Торговец прямо в рейде — можно обменять припасы и разведданные или докупить снаряжение
• Два новых ствола, сезонные обвесы и переработанная стрельба: дальность выше, попадания в голову ощутимее
• На старте бесплатно выдают прокачиваемую сапёрную лопату, скины и билеты, а между игроками разыгрывают 200 000 очков
Игра бесплатная, качается в Steam, российский регион поддерживается → https://abi.go.link/2wzTb
Алгоритм Евклида на Python
Алгоритм Евклида - элегантное решение для нахождения НОД
Расширенный алгоритм Евклида особенно полезен в криптографии и при решении линейных диофантовых уравнений. Я использовал его при реализации алгоритма RSA для учебного проекта.
Разъяснивший Python
Алгоритм Евклида - элегантное решение для нахождения НОД
Расширенный алгоритм Евклида особенно полезен в криптографии и при решении линейных диофантовых уравнений. Я использовал его при реализации алгоритма RSA для учебного проекта.
Разъяснивший Python