#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

#статьи
🤯 Pygame для начинающих программистов
Читать

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Что такое мультипроцессинг?

Мультипроцессинг - это способ выполнения нескольких процессов параллельно, каждый в своём отдельном адресном пространстве. Это полезно для задач, которые сильно зависят от процессора, таких как вычисления или обработки данных.

👉Новости 👉Платформа

#видео
🤓 Пишем доморощенный веб сервер на Python

Автор рассказывает о взаимодействии клиента (обычно браузера) и сервера через протокол HTTP, разбирает структуру HTTP-запросов и ответов, а затем пишет сервер, который умеет обрабатывать входящие запросы и отдавать HTML-файлы из указанной директории.
📱 Смотреть на ютубе

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🥺 Сделай Pandas/Seaborn быстрее в 100 раз!

FireDucks теперь также работает с сторонними библиотеками, такими как Seaborn.

Для начала: хотя Pandas — самая популярная библиотека для работы с DataFrame, она ужасно медленная.

🟠Использует только одно ядро процессора.
🟠Оперирует громоздкими DataFrame.
🟠Исполняет код сразу, что мешает оптимизации.

FireDucks — это высоко оптимизированная замена Pandas с таким же API.

Он также бесшовно интегрируется со сторонними библиотеками, такими как Seaborn. И он действительно быстрый.

Как показано на изображении выше:

🟠Создание тепловой карты корреляций на DataFrame Pandas занимает 4,36 секунды.
🟠То же самое на FireDucks DataFrame выполняется более чем на 60% быстрее.

Технически Seaborn не распознает FireDucks DataFrame.

Однако благодаря механизму перехвата импорта (через %load_ext fireducks.pandas), FireDucks можно бесшовно интегрировать со сторонними библиотеками, такими как Seaborn, которые ожидают Pandas DataFrame.

И при этом ускоряется весь процесс вычислений.
Ты можешь протестить здесь

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Что такое GIL?

GIL (Global Interpreter Lock) - это механизм, который ограничивает выполнение нескольких потоков Python в один момент времени. Он гарантирует, что только один поток может исполнять байт-код Python, что делает многозадачность в Python с потоками неэффективной для вычислительно интенсивных задач.

👉Новости 👉Платформа

#ЛитКод
Задача: 560. Subarray Sum Equals K

Дан массив целых чисел nums и целое число k, вернуть общее количество подмассивов, сумма которых равна k.

Подмассив - это непрерывная непустая последовательность элементов внутри массива.

Пример:

Input: nums = [1,1,1], k = 2
Output: 2

👨‍💻 Алгоритм:

1⃣Самый простой метод - рассмотреть каждый возможный подмассив данного массива nums.

2⃣Найти сумму элементов каждого из этих подмассивов и проверить равенство полученной суммы с заданным k.

3⃣Всякий раз, когда сумма равна k, увеличить счетчик, используемый для хранения необходимого результата.

😎 Решение:

class Solution:
    def subarraySum(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        count = 0
        for start in range(len(nums)):
            for end in range(start + 1, len(nums) + 1):
                sum_ = sum(nums[start:end])
                if sum_ == k:
                    count += 1
        return count

👉Новости 👉База вопросов

#книги
Огромный туториал по Django и Django Rest Framework.

Внутри: модели, сервисы, API и сериализаторы, settings, ошибки и обработка исключений, Celery и много чего интересного.

👉Новости 👉База вопросов

#статьи
😊 Concurrency testing

Concurrency Testing (тестирование параллельности) — это проверка работы программы, когда несколько процессов или потоков выполняются одновременно. Оно помогает убедиться, что приложение корректно работает под нагрузкой, не вызывает сбоев, не ведет к гонке данных (race conditions) и правильно обрабатывает конкурентные запросы. В данной статье автор разбирает некоторые техники обнаружения плавающих багов.
Читать статью

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Что происходит в момент итерации по списку?

При итерации по списку Python использует итератор, который возвращает элементы списка поочередно. Для каждого шага Python вызывает метод __next()__ на итераторе до тех пор, пока элементы не будут исчерпаны.

👉Новости 👉Платформа

#статьи
📞 Делаем свой аудиоплеер на Python
Читать

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😘 default_factory

В Python использование изменяемых значений по умолчанию в определениях классов может привести к неожиданному поведению. Это происходит потому, что все экземпляры разделяют один и тот же изменяемый объект.

Чтобы избежать этой проблемы, используйте параметр default_factory в dataclasses, который создаёт новый объект для каждого экземпляра.

👉Новости 👉База вопросов

#видео
😎 Автоматизация Google

Благодаря данному видео ты напишешь скрипт по оптимизации Google. Скрипт позволит скачивать изображения, анимацию и видео по запросу из Google.
📱 Смотреть видео

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Разница между одинарным и двойным подчеркиванием?

🟠 Одинарное подчеркивание ( _ ) используется как соглашение для обозначения "непубличных" атрибутов и методов, которые не предназначены для использования вне класса, но это не является жестким ограничением.
🟠 Двойное подчеркивание ( __ ) используется для реализации механизма именования с учётом "защищённых" атрибутов, а также для создания уникальных имен, чтобы избежать конфликтов.

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
👍 Скрипт для генерации активности в различных Telegram аккаунтах

Он запускает асинхронную задачу, которая периодически заходит в аккаунты пользователей и обновляет время последнего онлайна.

ЯП: Python 3.11+
Модули: aiogram, telethon
База данных: sqlalchemy

👉Новости 👉База вопросов