Pythoner

✈️Когда ваша функция часто вызывается с одинаковыми параметрами, можно значительно повысить её производительность с помощью кэширования. В Python для этого есть удобный декоратор functools.lru_cache(), который запоминает результаты вызовов и при повторных обращениях с теми же аргументами просто возвращает сохранённый результат, не выполняя вычисления заново. ➡️Пример использования:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)  # Ограничиваем объем кэша
def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    return n * factorial(n - 1)

print(factorial(50))  # Результат будет кэширован

💡Как работает? - При первом вызове функции с определёнными аргументами результат сохраняется в кэше. - При последующих вызовах с теми же аргументами результат берётся из кэша без повторных вычислений. - Когда кэш заполняется, старые записи удаляются согласно принципу LRU (Least Recently Used — наименее часто используемые). 🐍 Pythoner

✈️Библиотека itertools позволяет легко работать с перестановками и комбинациями. ➡️Перестановки (permutations) создают все возможные порядки элементов:

from itertools import permutations

items = [1, 2, 3]
print(list(permutations(items, 2)))
# [(1, 2), (1, 3), (2, 1), (2, 3), (3, 1), (3, 2)]

➡️Комбинации (combinations) выбирают элементы без учета порядка:

from itertools import combinations

print(list(combinations(items, 2)))
# [(1, 2), (1, 3), (2, 3)]

💡Заключение: Это очень полезно для генерации вариантов решений, паролей или анализа данных! 🐍 Pythoner

Узнайте, как улучшить бизнес-процессы. Онлайн 21 августа 21 августа в 19:00 Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ приглашает на бесплатный онлайн мастер-класс по цифровой трансформации и совершенствованию бизнес-процессов. Это событие для вас, если вы: - Разрабатываете или улучшаете процессы в компании, - Вовлечены в автоматизацию, аналитику или BPM-разработку, - Хотите посмотреть, как решаются задачи цифровизации на практике. В программе: - Практика и инструменты цифровой трансформации бизнеса - Кейсы из разных отраслей экономики - Презентация программ переподготовки: «Бизнес-аналитика» и «Процессное управление» - Реальные проекты с использованием российской BPM-платформы SILA Union Регистрируйтесь, ждем Вас! Зарегистрироваться #реклама 16+ gsb.hse.ru О рекламодателе

✈️Docker - это платформа для разработки, доставки и запуска приложений в контейнерах. Контейнеры позволяют упаковать приложения и все необходимые для их работы компоненты в одну единицу, которая может быть легко перенесена между окружениями. ➡️Контейнеры и образы Docker использует контейнеры для упаковки и запуска приложений. Контейнеры представляют собой изолированные среды, которые содержат все необходимые компоненты для работы приложения. Контейнеры создаются из образов, которые являются основой для контейнеров. Образы содержат все необходимые компоненты, включая операционную систему, библиотеки и зависимости приложения. ➡️Dockerfile Dockerfile - это текстовый файл, который содержит инструкции для создания Docker-образа. Dockerfile определяет операционную систему, настройки окружения, установку зависимостей и т. д. Создание Docker-образа с помощью Dockerfile позволяет автоматизировать процесс сборки и развертывания приложения. ➡️Docker Compose Docker Compose - это инструмент для определения и запуска многоконтейнерных Docker-приложений. Docker Compose использует файл docker-compose.yml для определения сервисов, которые необходимо запустить, а также их настроек. Docker Compose позволяет легко запускать и масштабировать приложения, состоящие из нескольких сервисов. 🐍 Pythoner

😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ: Python: https://t.me/+gcnG5hLUqMQ0MDMy Программирование: https://t.me/+GG7z1cPWd341ZjJi Графика и дизайн: https://t.me/+FHO4D4z5gMgwZjBi Frontend и Web: https://t.me/+bgutXsOL8-oxNWYy

➡️PostgreSQL PostgreSQL - это реляционная система управления базами данных (СУБД), использующая язык SQL для запросов. Она была разработана в университете Беркли и является одной из самых надежных и производительных СУБД на рынке. PostgreSQL предоставляет мощные функциональные возможности, включая поддержку многопользовательских сред и транзакций. PostgreSQL также имеет встроенную поддержку геоданных и полнотекстового поиска. ➡️MySQL MySQL - это также реляционная СУБД, которая используется для хранения и управления данными. MySQL была приобретена компанией Oracle Corporation в 2010 году. MySQL является одной из самых популярных СУБД на рынке, и она широко используется в веб-разработке. MySQL предоставляет множество функций, включая поддержку транзакций и многопользовательских сред, а также хорошо работает с большими объемами данных. ➡️При сравнении PostgreSQL и MySQL можно сказать, что обе СУБД имеют свои преимущества и недостатки. PostgreSQL обычно используется в крупных проектах, где необходима высокая надежность и производительность. Она также имеет более продвинутые функциональные возможности, такие как поддержка геоданных и полнотекстового поиска. Однако PostgreSQL может быть сложной для настройки и использования, особенно для новичков. ➡️MySQL, с другой стороны, обычно используется для небольших и средних проектов. Она легче в использовании и настройке, чем PostgreSQL, и предоставляет хорошую производительность для больших объемов данных. Однако MySQL имеет ограниченную поддержку функций и может быть менее надежной, чем PostgreSQL. 🐍 Pythoner

✈️Метод .bit_count() - это новый метод в Python, который возвращает количество единичных битов в двоичном представлении числа. Этот метод был впервые введен в Python 3.10 и может быть очень полезен в некоторых специфических сценариях. ➡️Как использовать .bit_count()? Для использования метода .bit_count() вам просто нужно вызвать его на числовом значении. Это возвращает количество единичных битов в двоичном представлении числа. Например, число 7 в двоичном формате представляется как 111. (3 по 1)

print((7).bit_count())  # выводит: 3

➡️Когда .bit_count() был введен? Метод .bit_count() был введен в Python 3.10. Этот метод был добавлен для более эффективной работы с битами и двоичными данными. ➡️Примеры использования .bit_count()

# Пример с маской подсети
subnet_mask = 0b11111111_11111111_11111111_00000000
print(subnet_mask.bit_count())  # выводит: 24

# Пример с битовым флагом
bit_flag = 0b1001
print(bit_flag.bit_count())  # выводит: 2

🐍 Pythoner

Программируешь или уже пробуешь себя в IT-сфере?🤔 Bit And Byte | Python — канал для тех, кто запутался в бесконечных курсах и устал от скучных, сложных объяснений. В канале у них ты найдёшь: 📈 Топовый обучающий материал с интересной подачей 🧩 Пошаговые гайды: с чего начать в IT и не перегореть 🚀 Будущие проекты, которые укрепят твое портфолио ⚙️ Подборки инструментов, которые упрощают работу 😄 Юмор и мемы — чтобы отдохнуть и расслабиться Все это уже внутри канала — доступ только для участников. Мы сделали материалы максимально качественными и понятными.😊 Если ты хочешь идти по этому пути легче и быстрее Заглядывай на канал.

✈️Python использует оптимизации хранения неизменяемых объектов, чтобы ускорить работу и экономить память. ➡️Small Integer Cache Числа от -5 до 256 кешируются и переиспользуются:

a = 256
b = 256
print(a is b)  # True

c = 257
d = 257
print(c is d)  # False (новые объекты)

🔫Это работает, потому что Python заранее создаёт эти числа в памяти. ➡️String Interning Короткие строки и строки, состоящие только из букв и _, могут кешироваться:

s1 = "hello"
s2 = "hello"
print(s1 is s2)  # True

s3 = "hello world!"
s4 = "hello world!"
print(s3 is s4)  # False (слишком длинная строка)

🔫Используется в компиляторе Python для ускорения работы со строками. 🐍 Pythoner

🤔Разбор Всё просто! Функция не изменяет исходную переменную string, потому что строки неизменяемы и присваивание внутри функции не влияет на внешние переменные. Поэтому print(string) выведет: hello 🐍 Pythoner

E-CODE'25 — IT-событие для опытных инженеров Ozon Tech собирает экспертное комьюнити на главную конференцию осени. Два дня докладов, лекции от учёных, нетворк в формате 1х1 и неформальное общение. И, конечно, вечеринки. В лайнапе НТР, Нейромонах Феофан, ILWT и Заточка. Звучит, как лучший 256 день года. И это так и есть. 📅 13–14 сентября 🏠 Москва Loft Hall + онлайн 💻 Регистрация обязательна. Успейте забронировать место — они уже заканчиваются. Зарегистрироваться #реклама 16+ ecode.ozon.tech О рекламодателе

✈️Метод __call__ позволяет использовать класс как декоратор:

class Logger:
    def __call__(self, func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print(f"Вызов {func.__name__} с аргументами {args} {kwargs}")
            result = func(*args, **kwargs)
            print(f"Результат: {result}")
            return result
        return wrapper

@Logger()
def add(a, b):
    return a + b

add(3, 4)
# Вызов add с аргументами (3, 4) {}
# Результат: 7

💡Заключение: Это полезно для логирования, измерения времени работы функций и других задач. 🐍 Pythoner

Пароли под угрозой? Пассворк — защитник ваших данных Мировая статистика подтверждает: число утечек данных растёт, а корпоративные пароли остаются одной из главных целей атак. Скомпрометированная учётная запись вашего сотрудника может обойтись компании слишком дорого. Почему Пассворк 7 — надёжный менеджер паролей для защиты ваших данных: • Входит в единый реестр российского ПО • Все данные хранятся на сервере вашей компании • Двойное шифрование с нулевым разглашением по алгоритмам ГОСТ или AES-256 • Аудит безопасности паролей • Детальная история всех действий в системе • Полнофункциональный API Пассворк подходит для безопасного хранения данных компаний любого размера, от небольшого бизнеса до корпораций — ведь надёжная защита данных нужна всем. Протестируйте Пассворк 7 бесплатно Попробовать #реклама 16+ passwork.ru О рекламодателе

➡️В современном мире базы данных являются неотъемлемой частью многих приложений. Однако, перед выбором базы данных, необходимо понимать различия между типами баз данных. Сегодня мы рассмотрим разницу между SQL и NoSQL базами данных. ➡️SQL базы данных: SQL (Structured Query Language) - это язык программирования, который используется для управления реляционными базами данных. SQL базы данных используют таблицы для хранения информации, а каждая таблица состоит из строк и столбцов. SQL базы данных поддерживают транзакции, что обеспечивает целостность данных. Они также легко масштабируются, что позволяет управлять большими объемами данных. ➡️NoSQL базы данных: NoSQL (Not Only SQL) базы данных - это новый тип баз данных, который не использует традиционные таблицы для хранения информации. Вместо этого, они используют документы, ключи и значения, графы или колоночные семейства. NoSQL базы данных были созданы для управления большими объемами данные с высокой скоростью и производительностью. Они также легко масштабируются, что делает их отличным выбором для приложений, которые необходимо расширять. ➡️Различия между SQL и NoSQL базами данных: Основное различие между SQL и NoSQL базами данных заключается в том, как они хранят и управляют данными. SQL базы данных используют таблицы, которые связаны друг с другом по ключам внешних таблиц. NoSQL базы данных используют документы, ключи и значения, графы или колоночные семейства, которые могут хранить неструктурированные данные. SQL базы данных имеют строгую схему, что означает, что каждый элемент данных должен соответствовать заданной схеме. NoSQL базы данных, с другой стороны, не имеют строгой схемы, что позволяет добавлять данные без необходимости изменения схемы. 🐍 Pythoner

Дарим подписку на Яндекс Музыку Ответьте на 1 вопрос и Яндекс Музыка ваша для вас и 3-х ваших близких. Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в подписке. Попробуйте бесплатно❤️ Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе Реклама на Яндексе

✈️Устал от REST с кучей эндпоинтов? Взгляни на GraphQL — один гибкий запрос вместо 5 ручек. ➡️Для Python есть два удобных инструмента: 1. Strawberry:

На базе dataclass + type hints = лаконично и читаемо.
@strawberry.type
class User:
    name: str

@strawberry.type
class Query:
    @strawberry.field
    def hello(self) -> str:
        return "Привет!"

schema = strawberry.Schema(Query)

Работает с FastAPI и ASGI 2.Ariadne: GraphQL-схема через SDL (как в JS/GraphQL-ecosystem). Гибкость + контроль:

type_defs = """
  type Query {
    hello: String!
  }
"""

@query.field("hello")
def resolve_hello(_, info):
    return "Привет из Ariadne"

Легко интегрируется с Starlette / FastAPI, поддерживает subscriptions 🐍 Pythoner

Получи грант до 1,2 млн руб. на обучение в магистратуре Хочешь развиваться в сфере ИТ и получить фундаментальные знания с практикой? Поступай в магистратуру Центрального университета! - 4 офлайн программы по востребованным направлениям ИТ - Онлайн-программа по машинному обучению - 300 мест с грантами до 1,2 млн руб. - Вечерние занятия и учеба по выходным — удобно совмещать с работой - Обучение по модели STEM-образования: на стыке науки, технологий и бизнеса - Возможность стажировок и трудоустройства в ведущих компаниях - Государственный диплом за 2 года Магистратура в Центральном университете — это современный подход к образованию, сильный преподавательский состав и актуальные кейсы от индустрии. Оставляй заявку на грант уже сейчас! Подать заявку #реклама 16+ apply.centraluniversity.ru О рекламодателе

✈️Функция filter() в Python используется для фильтрации элементов из итерируемого объекта (например, списка, кортежа и т.д.) на основе заданного условия. Она принимает два аргумента: функцию и итерируемый объект. Функция должна возвращать True или False для каждого элемента, и filter() вернет только те элементы, для которых функция вернула True. ➡️Синтаксис:

filter(function, iterable)

- function: Функция, которая проверяет каждый элемент. Если None, то возвращаются все элементы, которые являются истинными (truthy). - iterable: Итерируемый объект, который нужно фильтровать. ➡️Пример. filter() для фильтрации четных чисел из списка::

# Функция, которая проверяет, является ли число четным
def is_even(n):
    return n % 2 == 0

# Исходный список
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# Фильтрация четных чисел
even_numbers = filter(is_even, numbers)

# Преобразуем результат в список и выводим
even_numbers_list = list(even_numbers)
print(even_numbers_list)  # Вывод: [2, 4, 6, 8, 10]

🐍 Pythoner