Найбільш "зелені" та енергоефективні мови програмування

#coding

Натрапив тут на цікаву статтю про найбільш "зелені" мови програмування.

Тим, хто полюбляє Пайтон - треба замислитися...

50 shades of Fibonacci

#coding #interview #python

Одна з найчастіших задач, яку дають на перевірку навичок програмування автоматизатора на співбесіді - це обчислення послідовності Фібоначчі.

Для тих, хто забув - це послідовність типу 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, ..., що описується формулою:
F(n) = F(n-1) + F(n-2), де F(0) = 0 та F(1) = 1.

Виявляється, одну й ту саму задачу можна вирішити по-різному. Кожне рішення покаже ваш рівень розуміння задачі, мови програмування та тестування негативних кейсів.

Перед тим, як дивитись приклади - пропоную самим спробувати написати код.

1. Простий та наївний підхід - обчислюємо так, як написано у формулі (з рекурсією):

def fib(n: int) -> int:
    return fib(n-1) + fib(n-2)

Але тут можна легко отримати RecursionError: maximum recursion depth exceeded

2. Покращуємо код, додаючі перевірку базових кейсів:

def fib(n: int) -> int:
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

3. Можна також застосувати техніку мемоїзації (тобто замість обчислень знову й знову - запам'ятовуємо проміжні результати):

from typing import Dict

memo: Dict[int, int] = {0: 0, 1: 1}
def fib(n: int) -> int:
    if n not in memo:
        memo[n] = fib(n - 1) + fib(n - 2)
    return memo[n]

4. Мемоїзація також є "вбудована" в сам Python:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n: int) -> int:
    if n < 2:
        return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2)

5. Замість рекурсії - можна вирішити задачу з циклом:

def fib(n: int) -> int:
    if n == 0:
        return n
    last: int = 0
    next: int = 1
    for _ in range(1, n):
        last, next = next, last + next
    return next

P.S. Можна ще обчислити за допомогою генераторів, але цей спосіб розберемо в наступних нотатках.

Знайти співробітників з найбільшою зарплатнею

#python #interview #coding

Всім привіт.
Сьогодні я прийшов до вас із задачею. Цю задачу можна вирішити для тренування, а можна навіть дати на співбесіді. Бо задача вкрай нескладна та можна швидко отримати рішення. Відповідь покаже рівень знання мови програмування.

Задача

"Уявімо, що ви працюєте в HR департаменті великої компанії. Вам прилетіла задача написати новий ендпоінт, який буде повертати всіх співробітників, що мають ЗП більше, ніж $100,000 на рік. Поверніть результат у вигляді набору з двох елементів - імені працівника та його зарплати".

Вхідні дані - це map такого вигляду:

employees = {'Alice': 100000, 'Bob': 99817, 'Carol': 122908, 'Frank': 88123, 'Eve': 93121}

Рішення буде наприклад таким:

top_earners = []  
for key, val in employees.items():  
    if val >= 100000:  
        top_earners.append((key,val))
print(top_earners)

Але існує трохи більш елегантне рішення, що показує можливості мови Python:

top_earners = [(k, v) for k, v in employees.items() if v >= 100000]
print(top_earners)

Або навіть:

top_earners = list(filter(lambda x: x[1] >= 100000, employees.items()))
print(top_earners)

Як бачите, на кожну проблему може бути декілька варіантів рішень. Але не забувайте PEP20 - "There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it."

А як буде виглядати рішення на вашій улюбленій мові програмування?

📖 Про читабельність коду (автотестів)

#engineering #coding

Юніт тести можуть чітко показати чи правильно працює ваш код. А юніт тестів на читабельність поки що не вигадали.

Тому дуже важливо (особливо для мідлів та сіньйорів) - писати код максимально зрозуміло для себе й інших.
Під кодом я маю на увазі код ваших автотестів та солюшенів.

🌀Про "спіраль незрозумілого коду"

Якщо читабельність коду погана - можна потрапити в "спіраль незрозумілого коду". Що це таке? Розберемося на прикладі.

Уявімо, що інженеру - автоматизатору, треба зробити правки в коді тесту, пейджі чи утилітного методу. Читабельність коду дуже низька. Він чи вона витрачає купу часу щоб хоча б трохи зрозуміти, що той код робить.
Але код до кінця зрозуміти не вдалося. Замість покращення читабельності, цей автоматизатор робить мінімально можливі правки, щоб пофіксити тест. Такі правки призводять до ще менш читабельного коду. Наступна людина, що буде дивитись на "підправлений код" витратить ще більше часу на те, щоб розібратись в ньому. А може - здасться, видалить той незрозумілий шматок та перепише усе заново.

💊Що ж робити?

Як протестувати ваш код на читабельність? Викласти його на код ревʼю!
Якщо інша людина зрозуміє його - це вже дуже класно! Якщо його зрозуміє людина з іншої команди - ще краще!

Як зробити код більш читабельним?
- називайте змінні та методи максимально зрозуміло
- структуруйте код відповідно до його функцій
- дотримуйтесь принципів KISS / DRY там, де це доречно
- пишіть коментарі, якщо це потрібно (коментуйте "чому", а не "як")
- постійно покращуйте читабельність коду над яким ви працюєте.

TDD CANNOT Work

#testing #coding

Знайшов тут пояснення чому розпіарене TDD (test-driven development) зазвичай не працює в реальному житті.
Я поки не зустрічав ще розробників, які б успішно практикували такий підхід. А ви?

Joining Strings in Python: A "Huh" Moment

#coding #python

Невелика стаття про те, що краще використовувати для зʼєднання великої кількості строк в Python - генератори чи list comprehensions? Що швидше?