🤖 Python + ИИ — лёгкий старт и быстрый рост в карьере разработчика.
Освойте с нуля один из популярных языков программирования и усильте свой вес на рынке знанием ИИ-инструментов для разработчиков на расширенном курсе «Python-разработчик».
Вы научитесь:
- разрабатывать веб-приложения и API;
- работать с фреймворками Django, Flask, FastAPI и с базами данных SQL, PostgreSQL;
- разбираться в принципах ООП, многопоточности, асинхронности.
Вы выполните более 90 практических заданий, добавите в портфолио 23 проекта и научитесь проходить технические интервью. А сразу после окончания курса пройдёте собеседования в наших компаниях-партнёрах: Ozon Банке, Авито и ВТБ.
Весь ноябрь в Нетологии — чёрная пятница: заберите курс со скидкой 50% и получите приятные подарки.
➡️ Узнать подробности
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5wAW1AZ
Освойте с нуля один из популярных языков программирования и усильте свой вес на рынке знанием ИИ-инструментов для разработчиков на расширенном курсе «Python-разработчик».
Вы научитесь:
- разрабатывать веб-приложения и API;
- работать с фреймворками Django, Flask, FastAPI и с базами данных SQL, PostgreSQL;
- разбираться в принципах ООП, многопоточности, асинхронности.
Вы выполните более 90 практических заданий, добавите в портфолио 23 проекта и научитесь проходить технические интервью. А сразу после окончания курса пройдёте собеседования в наших компаниях-партнёрах: Ozon Банке, Авито и ВТБ.
Весь ноябрь в Нетологии — чёрная пятница: заберите курс со скидкой 50% и получите приятные подарки.
➡️ Узнать подробности
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5wAW1AZ
❤4🔥2👍1😱1
⚡️ 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
❤17👍9🔥2😁2
Forwarded from C# (C Sharp) programming
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔹 300+ новых функций и почти 5000 исправлений ошибок
🔹 Интеграция с GitHub Copilot стала глубже: теперь он помогает в анализе, рефакторинге и генерации кода
🔹 Редизайн интерфейса — 11 новых цветовых тем, улучшенная навигация и читаемость
🔹 Производительность выросла: количество зависаний интерфейса снизилось на 50 %
🔹 Более 4000 расширений от Visual Studio 2022 полностью совместимы с новой версией
Самое время обновиться - новая версия ощутимо быстрее и умнее.
https://visualstudio.microsoft.com/downloads/
@csharp_ci
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14🔥5👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В продвинутых asyncio-сетях главная редкая проблема — неконтролируемый рост буфера, когда клиент принимает данные слишком медленно. Python по умолчанию спокойно складывает мегабайты в память, пока сокет забит.
Решение - вручную ограничить размер буфера транспорта через `set write buffer limits и всегда ждать writer.drain. Тогда при медленном клиенте корутины просто «замрут» в drain(), а не раздуют памяиь.
Подписывайся, больше фишек каждый день !
пример контролируемой по памяти передачи данных
import asyncio
async def handle(reader, writer):
writer.transport.set_write_buffer_limits(high=500_000, low=200_000)
while True:
writer.write(b"x" * 65536)
await writer.drain() # остановит корутину, если клиент не успевает
async def main():
server = await asyncio.start_server(handle, "0.0.0.0", 8888)
async with server:
await server.serve_forever()
asyncio.run(main())
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍4🔥2