#k0d #programming
Достойный #труд на русском, без регистрации и смс
На первый взгляд может показаться немного жестковатой, но читается легко и интересно. Щепотка математики придает некоторой пикантности описываемым алгоритмам. Опытным программистам прописывается стандартными порциями во время или после принятия пищи. Не позднее, чем за 6 часов до сна. Приятного аппетита и храни вас Python Software Foundation!
print("[club8056712|Python k0d]") # 🤓
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Достойный #труд на русском, без регистрации и смс
На первый взгляд может показаться немного жестковатой, но читается легко и интересно. Щепотка математики придает некоторой пикантности описываемым алгоритмам. Опытным программистам прописывается стандартными порциями во время или после принятия пищи. Не позднее, чем за 6 часов до сна. Приятного аппетита и храни вас Python Software Foundation!
print("[club8056712|Python k0d]") # 🤓
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Zero to Hero with Python Programming
#Python #tutorials #programming
https://www.youtube.com/watch?v=3cZsjOclmoM
#Python #tutorials #programming
https://www.youtube.com/watch?v=3cZsjOclmoM
⚡️ Rust vs Python - как найти баланс между скоростью и простотой
JetBrains выпустили подробный разбор, где сравнивают Python и Rust без фанатизма — по скорости, синтаксису, памяти, экосистеме, конкурентности и даже по карьерным сценариям.
Главный вывод: Python нужен там, где важна скорость разработки и богатая экосистема, Rust, когда критична производительность, безопасность и масштабируемость. Всё чаще их используют вместе: Python для логики, Rust для самых горячих участков.
Ключевые моменты
Рост и популярность
- Python уверенно расширяет аудиторию: быстрый вход, огромная экосистема, удобство для ML, веба и автоматизации.
- Rust годами остаётся самым любимым языком разработчиков — благодаря безопасности памяти, скорости и надёжности.
Типы и управление памятью
- Python — динамическая типизация и удобный GC: легко начать, но ошибки всплывают в рантайме.
- Rust — строгая типизация, система владения и заимствований, отсутствие GC: ошибки ловятся на этапе компиляции, производительность предсказуема.
Производительность и конкурентность
- Python ограничен GIL: хорош для I/O, но CPU-параллелизм требует multiprocessing или расширений.
- Rust не имеет GIL — настоящая параллельность, «бесстрашная» конкурентность и контроль безопасности компилятором.
Экосистема
- Python — PyPI, Jupyter, зрелые фреймворки для DS/ML, веба, автоматизации.
- Rust — Cargo и crates.io, сильная база для CLI, системного софта, WebAssembly.
Комбинация Python + Rust
- Тренд — ускорять Python-проекты Rust-модулями.
- Библиотеки типа pydantic-core или Ruff показывают огромный прирост скорости.
- PyO3 делает интеграцию очень простой: Rust-код можно вызывать как обычный Python-модуль.
Карьера
- Python - широкие вакансии, огромный спрос в данных и ML.
- Rust - меньше позиций, но выше специализация в инфраструктуре, системной разработке и высоконагруженных сервисах.
Как выбирать
- Нужна скорость разработки и гибкость — Python.
- Нужна производительность и надёжность — Rust.
- Нужны и то, и другое — гибридный подход Python + Rust.
Подробный разбор - в блоге JetBrains:
https://blog.jetbrains.com/rust/2025/11/10/rust-vs-python-finding-the-right-balance-between-speed-and-simplicity/
#Rust #Python #Programming #Backend #Performance
@pythonl
JetBrains выпустили подробный разбор, где сравнивают Python и Rust без фанатизма — по скорости, синтаксису, памяти, экосистеме, конкурентности и даже по карьерным сценариям.
Главный вывод: Python нужен там, где важна скорость разработки и богатая экосистема, Rust, когда критична производительность, безопасность и масштабируемость. Всё чаще их используют вместе: Python для логики, Rust для самых горячих участков.
Ключевые моменты
Рост и популярность
- Python уверенно расширяет аудиторию: быстрый вход, огромная экосистема, удобство для ML, веба и автоматизации.
- Rust годами остаётся самым любимым языком разработчиков — благодаря безопасности памяти, скорости и надёжности.
Типы и управление памятью
- Python — динамическая типизация и удобный GC: легко начать, но ошибки всплывают в рантайме.
- Rust — строгая типизация, система владения и заимствований, отсутствие GC: ошибки ловятся на этапе компиляции, производительность предсказуема.
Производительность и конкурентность
- Python ограничен GIL: хорош для I/O, но CPU-параллелизм требует multiprocessing или расширений.
- Rust не имеет GIL — настоящая параллельность, «бесстрашная» конкурентность и контроль безопасности компилятором.
Экосистема
- Python — PyPI, Jupyter, зрелые фреймворки для DS/ML, веба, автоматизации.
- Rust — Cargo и crates.io, сильная база для CLI, системного софта, WebAssembly.
Комбинация Python + Rust
- Тренд — ускорять Python-проекты Rust-модулями.
- Библиотеки типа pydantic-core или Ruff показывают огромный прирост скорости.
- PyO3 делает интеграцию очень простой: Rust-код можно вызывать как обычный Python-модуль.
Карьера
- Python - широкие вакансии, огромный спрос в данных и ML.
- Rust - меньше позиций, но выше специализация в инфраструктуре, системной разработке и высоконагруженных сервисах.
Как выбирать
- Нужна скорость разработки и гибкость — Python.
- Нужна производительность и надёжность — Rust.
- Нужны и то, и другое — гибридный подход Python + Rust.
Подробный разбор - в блоге JetBrains:
https://blog.jetbrains.com/rust/2025/11/10/rust-vs-python-finding-the-right-balance-between-speed-and-simplicity/
#Rust #Python #Programming #Backend #Performance
@pythonl
❤24👍12😁3🔥2
🐍 Python-совет: как объединить списки разной длины и не потерять данные
Обычный zip() останавливается на самом коротком списке:
Элементы 4 и 5 просто исчезнут. Чтобы сохранить их, используйте zip_longest():
Результат:
А когда списки обязаны иметь одинаковую длину, в Python 3.10+ лучше включить проверку:
Вместо тихой потери данных Python сразу выбросит ValueError.
Полезно при обработке таблиц, CSV, результатов API и параллельных наборов данных.
#Python #Programming #PythonTips
Обычный zip() останавливается на самом коротком списке:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
letters = ["a", "b", "c"]
print(list(zip(numbers, letters)))
# [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
Элементы 4 и 5 просто исчезнут. Чтобы сохранить их, используйте zip_longest():
from itertools import zip_longest
result = zip_longest(
numbers,
letters,
fillvalue="нет значения",
)
print(list(result))
Результат:
[
(1, "a"),
(2, "b"),
(3, "c"),
(4, "нет значения"),
(5, "нет значения"),
]
А когда списки обязаны иметь одинаковую длину, в Python 3.10+ лучше включить проверку:
zip(numbers, letters, strict=True)
Вместо тихой потери данных Python сразу выбросит ValueError.
Полезно при обработке таблиц, CSV, результатов API и параллельных наборов данных.
#Python #Programming #PythonTips
🔥5❤4👍3