Python Learning

➡️ Memray — профилирование памяти для Python Memray — это современный инструмент для профилирования памяти в Python, разработанный командой Bloomberg. Он позволяет детально отслеживать выделение и использование памяти в ваших приложениях, что помогает выявлять утечки и оптимизировать производительность. • Глубокий анализ: Memray отслеживает все выделения памяти, включая те, что происходят в нативных расширениях на C/C++. • Гибкие отчёты: Генерирует отчёты в виде текстовых файлов, графов и HTML-страниц для наглядного представления данных. • Поддержка многопоточности: Корректно работает с многопоточными приложениями, обеспечивая точный анализ. • Интеграция с Jupyter: Позволяет визуализировать данные профилирования прямо в Jupyter Notebook. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

🤓 Не можем обойти стороной новый выпуск подкаста «Деньги любят техно». Команда делает сезон про различия подходов к работе в DS-подразделениях в финтехе и в других отраслях, и второй эпизод посвящен промышленности. Если хотите успешно пройти собеседование – включайте! Что в эпизоде: ● Чем отличается набор скиллов и необходимых знаний; ● С какими данными приходится работать, как часто нужно их обновлять, какие подходы к объединению данных из разных источников используют в финтехе и в промышленности; ● Какие задачи решают DS в обеих отраслях и похожи ли они между собой; ● Где интереснее и какие дополнительные навыки нужны для работы в обеих отраслях? С разных сторон делятся опытом директор департамента технологий ИИ «Русала» Михаил Граденко и начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ Юлий Шамаев. Видео-версия 👀 Аудио 🎧

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️ В inner переменная x обозначена как nonlocal, поэтому изменение внутри inner влияет на x в outer, и функция возвращает local nonlocal. Python Learning 👩‍💻

⚙️ contextlib.redirect_stdout Функция contextlib.redirect_stdout в Python временно перенаправляет вывод print() и других операций записи. Полезно, когда нужно записать вывод в файл или перехватить его для дальнейшей обработки. Python Learning 👩‍💻

👩‍💻 Задача по Python Напишите функцию, которая принимает целое число n и возвращает список всех чисел Фибоначчи, которые меньше или равны этому числу n. Числа Фибоначчи — это последовательность, где каждое число является суммой двух предыдущих: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, ... Пример:

Для n = 10 ожидаемый вывод:
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8]

Решение задачи на картинке ☝ Python Learning 👩‍💻

🚀 Вебинар: Погружение в децентрализованные технологии🚀 Узнайте, как использовать Solidity для создания продвинутых dApp. Этот вебинар важен для понимания текущего состояния и потенциала Web3, что критично для разработчиков в освоении Solidity и создании продвинутых dApp. ⏰ Дата и время: 11.11.2024 в 20:00 (мск) На уроке будет: - Обсуждение базовых технологий, включая блокчейн и смарт-контракты - Представление и анализ нескольких децентрализованных приложений - Рассмотрение успешных кейсов использования Solidity - Обсуждение безопасности - Прогнозы и перспективы развития децентрализованных технологий В результате участники получат актуальные знания о применении Solidity в разработке современных dApp. Не упустите возможность узнать больше о dApp и их потенциале! 👉 Зарегистрируйтесь для участия: https://clck.ru/3ETp4R Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

⚙️ __del__ В Python метод __del__ служит деструктором, который вызывается при уничтожении объекта. Он позволяет выполнять завершающие действия, такие как освобождение ресурсов или запись логов, перед тем как объект будет удалён сборщиком мусора. Python Learning 👩‍💻

Присоединяйтесь к бесплатному мини-курсу «Симулятор профессии дата-сайентист» За 3 дня с нуля создадите виртуального робота-помощника (как Siri, Олег или Маруся) и решите несколько типичных задач дата-сайентиста, чтобы понять, подходит ли вам это направление А еще: - поймете, какие навыки нужны для работы в Data Science - познакомитесь с языком Python - узнаете о библиотеках Pandas, Plotly, Numpy - освоите основы машинного обучения - поработаете с Google Colab - напишете AI-driven прототип Все участники получат подарки: чек-листы и гайды, и чтобы больше узнать о профессии, бессрочный доступ к курсу «Основы Python: пишем чат-бота» Записаться на мини-курс и забрать подарки

❓ Вопрос на собеседовании Как работает метод @property в Python, и почему он считается полезным для инкапсуляции? Ответ ⬇️ @property в Python позволяет создавать методы, которые можно вызывать как атрибуты. Это удобно для инкапсуляции и контроля над доступом к данным, позволяя нам реализовать "геттеры" и "сеттеры" в виде атрибутов, вместо прямого изменения переменных. @property можно использовать для вычисляемых значений или для валидации перед присвоением, сохраняя при этом простой синтаксис атрибутов. Пример использования ⚙️

class Circle: def __init__(self, radius): self._radius = radius @property def radius(self): return self._radius @radius.setter def radius(self, value): if value < 0: raise ValueError("Радиус не может быть отрицательным") self._radius = value circle = Circle(5) print(circle.radius) # 5 circle.radius = 10 print(circle.radius) # 10 circle.radius = -1 # Ошибка: ValueError

Python Learning 👩‍💻

⚙️ itertools.product() В Python функция itertools.product() генерирует декартово произведение нескольких итерируемых объектов, что удобно для перебора всех комбинаций элементов. Python Learning 👩‍💻

⁉️ Столкнулись с тормозящим кодом? Асинхронность и потоки в Python — это два инструмента, которые могут сделать ваши программы быстрее, но где же разница? Если вам важно оптимизировать выполнение запросов и IO-операций, не пропустите бесплатный открытый урок 12 ноября в 20:00 мск! Мы рассмотрим вытесняющую и кооперативную многозадачность, обсудим процессы и потоки на уровне ОС. Вы узнаете, что такое race conditions и как их избежать, а также получите практическое понимание, как работает asyncio в Python. 👨‍💻🛠👨🏻‍💻 Урок для Python-разработчиков, Data Scientists и ML-инженеров, которые работают с базами данных, API и многозадачностью. 🔴 Запишитесь на урок и получите скидку на курс «Python для аналитики»: https://clck.ru/3ESZ3Z Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

⁉️ Столкнулись с тормозящим кодом? Асинхронность и потоки в Python — это два инструмента, которые могут сделать ваши программы быстрее, но где же разница? Если вам важно оптимизировать выполнение запросов и IO-операций, не пропустите бесплатный открытый урок 12 ноября в 20:00 мск! Мы рассмотрим вытесняющую и кооперативную многозадачность, обсудим процессы и потоки на уровне ОС. Вы узнаете, что такое race conditions и как их избежать, а также получите практическое понимание, как работает asyncio в Python. 👨‍💻🛠👨🏻‍💻 Урок для Python-разработчиков, Data Scientists и ML-инженеров, которые работают с базами данных, API и многозадачностью. 🔴 Запишитесь на урок и получите скидку на курс «Python для аналитики»: https://clck.ru/3ESZ3Z Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

⚙️ itertools.combinations() В Python функция itertools.combinations() генерирует все возможные комбинации элементов заданной длины из итерируемого объекта. Это полезно для задач, связанных с перебором подмножеств. Python Learning 👩‍💻

Соединение списка и множества в словарь Для создания словаря из списков и множеств нужно сначала объединить элементы в кортежи при помощи функции zip(), а затем создать словарь из этих кортежей при помощи функции dict(). fruit_prices будет содержать словарь {'apple': 1.20, 'banana': 0.80, 'orange': 1.50}. Python Learning 👩‍💻

Соединение списка и множества в словарь Для соединения списка и множества в словарь можно использовать встроенную функцию zip(). Эта функция объединяет элементы нескольких последовательностей (`списков`, множеств, кортежей и т.д.) в кортежи. Для создания словаря из списков и множеств нужно сначала объединить элементы в кортежи при помощи функции zip(), а затем создать словарь из этих кортежей при помощи функции dict(). fruit_prices будет содержать словарь {'apple': 1.20, 'banana': 0.80, 'orange': 1.50}.

✍️ Циклический сдвиг списка на N элементов вправо Выше приведено решение с помощью слайсов. Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️ Функция make_multiplier возвращает лямбду, которая замыкает n. doubler умножает на 2, а tripler — на 3, поэтому результат 10 и 15. Python Learning 👩‍💻

⚙️ filter() В Python функция filter() используется для отбора элементов, соответствующих условию. Она возвращает итератор, что делает её удобной и эффективной для обработки больших данных. Python Learning 👩‍💻