#полезное
🛞 Это самый мощный чит-код для продуктивности прямо сейчас.

С этим инструментом ты можешь мгновенно получить краткое содержание любого документа.
Попробовать

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Что такое _slots_

_slots_ - это специальный атрибут класса, который ограничивает набор атрибутов, которые можно присваивать экземплярам этого класса. Он помогает экономить память, исключая создание словаря для хранения атрибутов объектов.

👉Новости 👉Платформа

#полезное
🤓 Создание аудиокниги с помощью Python

Здесь используется библиотека gTTS для преобразования текста в аудиофайл. Сначала импортируются модули gTTS и os, затем создается функция create_audiobook, которая читает текст из файла, передает его в gTTS для озвучивания и сохраняет результат в MP3-файл.

В конце программа задает названия входного (clcodingtxt.txt) и выходного (audiobook.mp3) файлов, вызывает функцию для создания аудиофайла и автоматически запускает его воспроизведение с помощью os.system()

👉Новости 👉База вопросов

#видео
🤓 Реализация нейронок с нуля

Студенты, которые реализуют нейронные сети с нуля, получат более глубокое понимание, чем те, кто изучал глубокое обучение, используя только встроенные модули PyTorch.

Вот плейлист для реализации нейронной сети с нуля

Некоторые темы лекций:

🟠Кодирование нейронов и слоев
🟠Использование NumPy и скалярного произведения
🟠Реализация плотного (Dense) слоя в Python
🟠Broadcasting и суммирование массивов
и тд.
📱 Смотреть видео

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Что знаешь про Singleton?

Singleton - это паттерн проектирования, который гарантирует, что класс будет иметь только один экземпляр, и предоставляет глобальную точку доступа к этому экземпляру. Он используется, когда необходимо управлять единственным состоянием в приложении, например, для работы с конфигурациями или подключениями.

👉Новости 👉Платформа

#полезное
😊 Использование functools.lru_cache для оптимизации производительности

В Python библиотека functools предоставляет декоратор lru_cache, который может значительно ускорить работу функций с повторяющимися вызовами. Этот декоратор сохраняет результаты вызовов функции с определёнными аргументами, и при повторном вызове с теми же аргументами возвращает кэшированное значение, а не выполняет функцию заново.

Использование lru_cache — это эффективный способ улучшить производительность функций, минимизируя время выполнения за счет повторного использования уже вычисленных значений.

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Что знаешь про ORM?

ORM (Object-Relational Mapping) - это метод, который позволяет работать с базами данных с помощью объектно-ориентированного подхода. Вместо написания SQL- запросов, разработчик работает с объектами, а ORM автоматически преобразует их в SQL-запросы для взаимодействия с базой данных.

👉Новости 👉Платформа

#ЛитКод
Задача: 632. Smallest Range Covering Elements from K Lists

У вас есть k списков отсортированных целых чисел в неубывающем порядке. Найдите наименьший диапазон, в который входит хотя бы одно число из каждого из k списков. Мы определяем, что диапазон [a, b] меньше диапазона [c, d], если b - a < d - c или a < c, если b - a == d - c.

Пример:

Input: nums = [[4,10,15,24,26],[0,9,12,20],[5,18,22,30]]
Output: [20,24]

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Инициализация и сбор всех начальных элементов
Создайте массив для хранения текущих индексов каждого списка и используйте минимальную кучу для отслеживания текущих минимальных элементов из каждого списка.

2⃣Нахождение минимального диапазона
Используйте кучу для извлечения минимального элемента и обновления текущего диапазона. Обновляйте максимальный элемент в текущем диапазоне при добавлении новых элементов.

3⃣Проверка и обновление диапазона
Продолжайте обновлять кучу и диапазон, пока возможно. Завершите, когда один из списков исчерпан.

😎 Решение:

from heapq import heappop, heappush

def smallestRange(nums):
    min_heap = []
    max_value = float('-inf')
    
    for i in range(len(nums)):
        heappush(min_heap, (nums[i][0], i, 0))
        max_value = max(max_value, nums[i][0])
    
    range_start, range_end = float('-inf'), float('inf')
    
    while len(min_heap) == len(nums):
        min_value, row, col = heappop(min_heap)
        
        if max_value - min_value < range_end - range_start:
            range_start, range_end = min_value, max_value
        
        if col + 1 < len(nums[row]):
            heappush(min_heap, (nums[row][col + 1], row, col + 1))
            max_value = max(max_value, nums[row][col + 1])
    
    return [range_start, range_end]

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🤓 Скрипт переводчик

Скрипт для перевода текста любого объема с помощью Deepl переводчика.

🤖 ЯП: Python 3.11+
📂 Модули: bs4, selenium
🖥 База данных: -

👉Новости 👉База вопросов

До и после программирования

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Какие основные НТТР методы знаешь?

Основные НТТР-методы включают:
GET - запрос на получение ресурса.
POST - запрос на создание нового ресурса.
PUT - запрос на обновление ресурса.
DELETE - запрос на удаление ресурса.
РАТСН - запрос на частичное обновление ресурса.

👉Новости 👉Платформа

#статьи
😐 Как парсить данные с Python?

Парсинг — это процесс извлечения нужной информации из текста, HTML-страниц, JSON, XML или других данных. Благодаря данной статье ты узнаешь, как правильно парсить данные с Python.
Читать статью

👉Новости 👉База вопросов