🐍 Алгоритмы быстрого умножения чисел: от столбика до Шенхаге-Штрассена

Умножение больших чисел — задача, с которой сталкиваются не только школьники, но и компьютеры, особенно в области криптографии и обработки больших данных.

Стандартный метод умножения “в столбик” эффективен для небольших чисел, но при увеличении разрядности его производительность снижается.

В статье рассматриваются более быстрые алгоритмы умножения, такие как метод Карацубы и алгоритм Шёнхаге–Штрассена, которые значительно ускоряют вычисления.

Что вы узнаете из статьи:

▶️ Как работает традиционный метод умножения “в столбик” и в чем его ограничения?
▶️ В чем суть алгоритма Карацубы и как он уменьшает количество операций?
▶️ Как применяется быстрое преобразование Фурье в алгоритме Шёнхаге–Штрассена для умножения больших чисел?
▶️ Какие математические приемы позволяют оптимизировать операции умножения?

Автор подробно объясняет каждый из методов, сравнивает их эффективность и демонстрирует применение на практике.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

❔ Вопрос с собеседования

Что такое Meta в Django и зачем он нужен?

Ответ: Meta — это вложенный класс, с помощью которого задаются дополнительные настройки модели или формы. Он не описывает поля напрямую, а управляет поведением объекта: имя таблицы (db_table), сортировка (ordering), ограничения (unique_together), человекочитаемые названия (verbose_name) и другие параметры.

Django использует метаклассы, чтобы считать информацию из Meta при создании модели и сконфигурировать её работу в ORM и админке. Переопределять механизм не требуется — достаточно определить class Meta внутри класса.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | 📲 MAX

👍 Свежий курс по deep learning от MIT теперь в открытом доступе

На сайте вуза опубликовали полноценный учебный курс: 24 лекции, практические задания, домашние работы и подборку материалов для самостоятельного изучения.

В программе — современные нейросетевые архитектуры, генеративные модели, трансформеры, инференс и другие ключевые темы.

Хорошая возможность пройти deep learning по структуре топового университета, бесплатно и без упрощений — обучаемся тут.

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

❔ Вопрос с собеседования

Что такое Grafana и как организуется сбор метрик?

Ответ: Grafana — это система визуализации и анализа метрик. Она сама не собирает данные, а подключается к источникам (Prometheus, InfluxDB, Elasticsearch и другим) и строит дашборды на основе уже собранных показателей. Через Grafana настраивают графики, алерты и панели мониторинга.

Сбор метрик обычно происходит отдельно. Приложение публикует метрики через специальный эндпоинт, чаще всего /metrics. Система мониторинга (например, Prometheus) регулярно опрашивает этот эндпоинт по pull-модели, забирает числовые показатели и сохраняет их во временную базу данных. Затем Grafana подключается к этой базе и отображает данные в виде графиков и панелей.

Итого: приложение отдаёт метрики, система мониторинга их собирает и хранит, Grafana — визуализирует и помогает анализировать.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | 📲 MAX

💻 Руководство по SQL с примерами

Подборка на 150 страниц для тех, кто хочет разобраться в SQL. Здесь есть всё: от базовых запросов до функций и сложных приёмов.

Полезный материал, чтобы быстро освежить или подтянуть знания.

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

❔ Вопрос с собеседования

Что понимается под пространством имён в Python и как работает поиск переменных?

Ответ: Пространство имён — это механизм, который связывает имена с объектами. Фактически это отображение (mapping), где каждому имени соответствует определённый объект в памяти. Внутри Python такое хранилище реализовано как словарь.

В программе существует несколько пространств имён: локальное (создаётся при вызове функции), объёмлющее — для внешних функций при вложенности, глобальное — на уровне модуля, и встроенное — содержащее стандартные функции и типы вроде len и print.

Когда интерпретатор встречает имя, он ищет его по порядку LEGB: сначала в локальной области, затем во внешней, потом в глобальной и, наконец, во встроенной. Если имя не найдено ни на одном уровне, возникает исключение NameError.

Подробнее про LEGB можно прочитать — в этом посте.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | 📲 MAX

Нынче это повод для гордости

➡ Python Developer | #memes

💻 Основы технологий баз данных

Делимся книгой для тех, кто хочет глубоко разобраться в реляционной модели, SQL, архитектуре СУБД и внутренних механизмах PostgreSQL — от теории до оптимизации запросов, репликации и распределённых систем.

Подойдёт разработчикам, студентам и инженерам, которым важно понимать принципы проектирования, хранения данных и выполнения запросов на уровне архитектуры.

⛓ Скачать в PDF

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

❔ Вопрос с собеседования

Для чего нужны globals() и locals()?

Ответ: Функции globals() и locals() возвращают словарь с переменными текущей области видимости.

▶️ globals() — это доступ ко всем глобальным именам в текущем модуле (то есть переменным, функциям и классам, определённым на верхнем уровне)

▶️ locals() — возвращает локальные переменные в текущем контексте: внутри функции, класса или блока

Они полезны для динамического анализа, отладки, метапрограммирования и при работе с eval() / exec().

tags: #собеседование

➡ Python Developer | 📲 MAX

🖥 Тренажёр для практики администрирования Linux-серверов

SadServers — это симулятор сисадмина и DevOps, где вы подключаетесь к реальному виртуальному серверу по SSH и чините настоящие проблемы, а не решаете тесты.

Как это выглядит:

— Выдают сломанный сервер с конкретной задачей
— Заходите по SSH и разбираетесь, что пошло не так
— Есть таймер, не успели — сервер отключается

Отличный способ прокачать практику и проверить себя в условиях, близких к реальным — залипаем тут.

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

🐍 Пишем микросервисы на FastAPI с RabbitMQ

На примере небольшого проекта автор показывает, как построить микросервисную архитектуру с FastAPI и RabbitMQ: один сервис получает заказы, второй — отправляет уведомления в Telegram.

Пошагово объясняется, как на практике устроена событийная модель, зачем нужен RabbitMQ и как выстроить асинхронное взаимодействие между сервисами.

📱 Смотреть на YouTube

tags: #полезное

➡ Python Developer | Чат

📱 Репозиторий с готовыми решениями для LLM-проектов

awesome-llm-apps — это коллекция production-готовых AI-приложений, которые можно запустить уже сегодня.

Внутри репозитория:

• AI-агенты с примерами
• Multimodal-приложения
• AI-Saas с базовой архитектурой

Отлично подойдёт тем, кто: не знает, что собрать на LLM в 2026, хочет быстрее собрать MVP или ищет референсы production-подходов.

Репозиторий на GitHub — здесь.

tags: #полезное #llm

➡ Python Developer | Чат

📱 Что такое GIL в Python?

Global Interpreter Lock — механизм в CPython, который не даёт нескольким потокам одновременно выполнять байткод. Поэтому CPU-задачи не ускоряются даже на многоядерных процессорах.

В статье объясняют, зачем нужен GIL и как обходить ограничения — через «multiprocessing» и другие подходы.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

❔ Вопрос с собеседования

Почему list.sort() быстрее, чем sorted(list), если сортируется один и тот же список?

Ответ: Метод list.sort() выполняет сортировку на месте (in-place), изменяя исходный список без создания новой копии. Это делает его более эффективным по памяти и производительности.

Функция sorted(list) создает новый отсортированный список, что требует дополнительного выделения памяти и копирования элементов перед сортировкой, что может увеличить затраты по времени и памяти.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

📱 Продвинутые алгоритмы на Python

Курс посвящён ключевым алгоритмам на графах и их практической реализации на Python.

Вы научитесь находить кратчайшие пути, строить минимальное остовное дерево и вычислять максимальный поток, применяя эти алгоритмы на практике.

⛓ Ссылка на курс

tags: #курс #полезное

➡ Python Developer | Чат