Python Learning

⚙️ rich.print() rich.print() — это удобный способ красиво выводить текст, таблицы и логи в терминал с поддержкой цветного форматирования. Библиотека rich делает консольные приложения более читаемыми и наглядными. 🔗 Документация Python Learning 👩‍💻

⚙️ signal.set_wakeup_fd() signal.set_wakeup_fd() позволяет отправлять сигналы в файловый дескриптор вместо стандартного обработчика сигналов. Это полезно для обработки сигналов в асинхронных приложениях. Python Learning 👩‍💻

⚙️ os.getloadavg() os.getloadavg() возвращает среднюю нагрузку на систему за последние 1, 5 и 15 минут. Это полезно для мониторинга производительности и загрузки CPU. Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️

Декоратор @lru_cache(maxsize=2) кэширует результаты вызовов функции fibonacci(n), ускоряя вычисления. fibonacci(5) рекурсивно вычисляет сумму fibonacci(4) + fibonacci(3), что даёт 5. Код выполняется без ошибок.

Python Learning 👩‍💻

🔥 Уже этой весной состоится 5-я юбилейная конференция Data Fusion 2025. Не пропустите самое масштабное событие в сфере анализа данных и ИИ. 💻Специалисты по работе с ИИ и данными из бизнеса, науки и государства соберутся на одной площадке, чтобы вместе ответить на ключевые вопросы: — О чем говорят новейшие исследования в области ИИ в России и за рубежом? — Как готовить кадры в эру ИИ? — Как устроена экономика данных и какие отрасли будут ее драйверами? — В чем особенности применения технологий ИИ и ML в фарме, медицине, промышленности, нейробиологии? 📍Встречаемся 16-17 апреля в Технологическом кластере «Ломоносов» в Москве. Участие в конференции — бесплатное. Регистрация уже открыта – https://data-fusion.ru/ 🙌 Увидимся на Data Fusion 2025! #AI #ML #DataFusion #Конференция #IT #bigdata #datascience

⚙️ inspect.currentframe() inspect.currentframe() позволяет получить текущий стек вызовов и информацию о выполняемом коде. Это полезно для отладки, логирования и анализа исполнения программы. Python Learning 👩‍💻

⚙️ sys.setswitchinterval() sys.setswitchinterval() позволяет управлять частотой переключения потоков в Python, изменяя временной интервал между переключениями контекста. Это полезно для настройки многопоточных программ. Python Learning 👩‍💻

🌐Хотите войти в IT, но программирование кажется сложным? Вы уже пробовали учить Python, но застревали на базах данных, не понимали, как работает асинхронный код, и бросали попытки? Тем временем компании продолжают искать Python-разработчиков. Они нужны в веб-разработке, data science, автоматизации. Этот язык один из самых востребованных, и освоить его — значит получить реальный шанс на хорошую работу. Есть решение. Обучение «Python Developer. Basic» — это пошаговый путь от первых строк кода до уверенного Junior-разработчика. Вы освоите FastAPI, Django, работу с API, научитесь писать автотесты и работать с DevOps-инструментами. 👉Начните с нуля и получите сильное портфолио. Пройдите тест и получите доступ к бесплатным урокам и скидку на обучение: https://otus.pw/XQqu/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

⚙️ inspect.getgeneratorstate() inspect.getgeneratorstate() позволяет определить текущее состояние генератора. Это полезно при отладке и анализе работы генераторов в Python, чтобы понимать, активен ли генератор, завершён или ожидает ввода. Python Learning 👩‍💻

⚙️ inspect.getgeneratorstate() inspect.getgeneratorstate() позволяет определить текущее состояние генератора. Это полезно при отладке и анализе работы генераторов в Python, чтобы понимать, активен ли генератор, завершён или ожидает ввода. Python Learning 👩‍💻

😈 Челлендж по запуску 12 простых IT-проектов за 12 месяцев Летом 2023 г. появилось комьюнити инди-хакеров, в котором ребята решили запускать 1 простой продукт в онлайне каждый месяц. И в реальном времени показывать: как разрабатывают, продвигают и сколько получилось заработать на запусках таких микро-проектов. Например, вот 👉 пост про то, почему американцы платят $40 за простой конвертер картинок, который сделали за 4 недели. Несмотря на то, что вокруг полно бесплатных аналогов) 👉 Этот пост про то, как за 2 недели запустили темную тему с тарифами от $5 до $99. Четыре таких продукта приносят на пассиве как зп среднего разработчика. А вот 👉 тут — как все может грустно закончиться, если 2 года пилить сложный продукт, не показывая его рынку. 👉 Здесь, как за 30 дней сделали приложение для решения задач по математике, которое через 4 месяца вышло на $1200/месяц. А 👉 здесь рассказывают, как заработали 1 700 000 рублей на боте для создания фотокниг и какие фейлы допустили. Первая находка в их комьюнити IT билдеров — метод, который позволяет сделать запуск за 1 месяц. Вторая находка — метод продвижения, который они используют. В среднем на продвижение одного IT-продукта уходит $150, причем есть продукты с 200К+ юзеров 🙂 Вот здесь можно подписаться на канал, чтобы подглядеть за их запусками. А может, и попробовать сделать такой простой продукт самому)

⚙️ types.new_class() types.new_class() позволяет динамически создавать новые классы во время выполнения программы. Это полезно для метапрограммирования, создания классов с динамическими атрибутами и автоматической генерации API. Python Learning 👩‍💻

⚙️ sys._current_frames() sys._current_frames() позволяет получить стеки вызовов всех активных потоков в программе. Это полезно для отладки многопоточных приложений. Python Learning 👩‍💻

🚫 Антипаттерн недели: Ловушка с оператором is при сравнении строк В Python оператор is проверяет, ссылаются ли две переменные на один и тот же объект в памяти, а не равны ли их значения. Это может приводить к неожиданным ошибкам при сравнении строк. ✔️ Используйте == для сравнения значений строк, а не is. Python Learning 👩‍💻

⚙️ dataclasses.astuple() dataclasses.astuple() преобразует объект dataclass в неизменяемый кортеж, что удобно для сериализации и работы с неизменяемыми структурами. Python Learning 👩‍💻

⚙️ dataclasses.astuple() dataclasses.astuple() преобразует объект dataclass в неизменяемый кортеж, что удобно для сериализации и работы с неизменяемыми структурами. Python Learning 👩‍💻

🚀 Работаешь в Data Science? Заяви о себе на Data Fusion Contest 2025! Data Fusion Contest 2025 это — 🔹возможность прокачать скилы на практике, внести вклад в развитие сообщества DS в России, а также погрузиться в новые DS/ML-методы; 🔹шанс сразиться с лучшими представителями профессии и проявить себя; 🔹возможность получить внушительный приз. В этом году участников ждут 2 основные задачи: «Label Craft» — про предсказание категории товаров. «4 Cast» — про предсказание динамики платежей на последующие 12 недель. И одна образовательная задача — «Distribution». Победители смогут презентовать свои решения на конференции Data Fusion 2025 в кластере «Ломоносов». Организаторы соревнования — ИТ-холдинг Т1 и ВТБ. 📆 Даты проведения соревнования: с 13 февраля по 7 апреля 2025 года. ➡️ Регистрируйся на соревнование прямо сейчас. Покажи, на что ты способен! 🔥 Подробнее о рекламодателе

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️

Функция filter() применяет лямбда-функцию lambda x: x % 2 == 0, оставляя только чётные числа. В результате получаем [2, 4, 6]. Код выполняется корректно.

Python Learning 👩‍💻