🐍 Вычисления с GPU-ускорением на Python

В статье рассматривается использование GPU для ускорения вычислений на Python.

Автор объясняет различия между CPU и GPU и демонстрирует, как с помощью библиотеки PyCuda выполнять параллельные вычисления.

⛓ Ссылка на статью

➡️ Python Developer | #статья

А он хорош 😆

➡️ Python Developer | #memes

🐍 PyArmor

PyArmor — это инструмент для защиты исходного кода Python путем его шифрования и обфускации, предотвращая несанкционированное использование или изменение.

Установка:

pip install pyarmor

📱 Смотреть GitHub
📖 Документация

❤️ — если было полезно

➡️ Python Developer | #полезное

🐍 Именованные кортежи (namedtuple)

Именованные кортежи работают так же, как и обычные, но в них, в отличие от обычных, каждый элемент имеет своё имя, что делает код более читабельным и удобным для доступа к данным.

Вместо того, чтобы создавать отдельные классы name, birthdate и rating, мы просто объявляем имена для содержимого кортежа, что упрощает работу с данными.

❤️ — если было полезно

➡️ Python Developer | #обучение

Киберпанк, который мы заслужили

➡️ Python Developer | #memes

❔ Задача с LeetCode «Patching Array №330»

Дан отсортированный целочисленный массив nums и целое число n.

Добавьте/исправьте элементы в массиве таким образом, чтобы любое число в диапазоне [1, n] включительно могло быть образовано суммой некоторых элементов в массиве.

Верните минимальное требуемое количество исправлений.

Пример 1:
Входные данные: nums = [1,3], n = 6
Вывод: 1
Пояснение: Комбинации чисел [1], [3], [1,3] образуют возможные суммы: 1, 3, 4. Теперь, если мы добавим 2 в массив, то получим следующие комбинации: [1], [2], [3], [1,3], [2,3], [1,2,3]. Возможными суммами являются 1, 2, 3, 4, 5, 6, которые теперь охватывают диапазон [1,6]. Таким образом, нам нужно только 1 добавление.

Пример 2:
Входные данные: nums = [1,5,10], n = 20
Вывод: 2
Пояснение: Достаточно добавить 2 и 4 в массив.

Пример 3:
Входные данные: nums = [1,2,2], n = 5
Вывод: 0

➡️ Python Developer | #задача #hard

🐍 Рекурсивные запросы в SQLAlchemy

В статье рассматриваются различные подходы к выполнению рекурсивных запросов в SQLAlchemy 2.0 для работы с иерархическими структурами данных.

Автор рассказывает, как использовать ленивую стратегию, selectin, joinload и CTE-запросы, а также сравнивает их производительность в реальных многослойных приложениях.

⛓ Ссылка на статью

➡️ Python Developer | #статья

❔ Вопрос с собеседования

Что такое PEP8?

Ответ: PEP8 — это руководство по стилю для написания кода на Python, направленное на повышение его читаемости и единообразия. Оно охватывает правила для отступов, именования, использования пробелов и длины строк, для упрощения поддержки кода и совместной работы.

➡️ Python Developer | #собеседование

🐍 Pyspellchecker

Pyspellchecker — это библиотека для проверки орфографии, которая поддерживает несколько языков и позволяет легко исправлять ошибки в тексте.

Установка:

pip install pyspellchecker

📱 Смотреть GitHub
📖 Документация

❤️ — если было полезно

➡️ Python Developer | #полезное

Суровые реалии

➡️ Python Developer | #memes

🐍 Декоратор @property

Декоратор @property позволяет превратить метод класса в свойство, которое можно вызывать как атрибут, а не как функцию. Это полезно, когда вам нужно вычислить значение атрибута динамически, но при этом вы хотите сохранить интерфейс обращения к нему, как к обычному атрибуту.

📌 С помощью @property можно организовать доступ к данным через методы, сохраняя удобство использования обычных атрибутов.

❤️ — если узнал что-то новое
💯 — если уже знал

➡️ Python Developer | #обучение