Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Как ускорить вычисления в Python с помощью multiprocessing.Pool Когда речь заходит о ресурсоемких задачах, которые нагружают ваш CPU, стоит обратить внимание на библиотеку multiprocessing, а именно на класс Pool. Он позволяет задействовать все доступные ядра процессора, автоматически распределяя задачи между ними. Вот простой пример:

import math
from multiprocessing import Pool

# Генерируем список входных данных
inputs = [i ** 2 for i in range(100, 130)]

# Функция для вычислений
def f(x):
    return len(str(math.factorial(x)))

# Последовательное выполнение
%timeit [f(x) for x in inputs]
# Результат: ~1.44 сек

# Параллельное выполнение
p = Pool(4)  # Создаем пул из 4 процессов
%timeit p.map(f, inputs)
# Результат: ~451 мс

👉 @BookPython

Дарим подписку на Яндекс Музыку Ответьте на 1 вопрос и Яндекс Музыка для вас и 3-х ваших близких 30 дней бесплатно. Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в подписке. Попробуйте сейчас❤️ Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе Реклама на Яндексе

Пагинация — это стандартная задача, с которой ежедневно сталкиваются тысячи разработчиков. Если вы используете реляционную базу данных, то можно задать смещение через LIMIT, например:

SELECT *
FROM table
LIMIT 1001, 100;

Этот запрос действительно вернет 100 записей, с 1001-й по 1100-ю. Но проблема в том, что для базы данных это так же сложно, как и выборка всех первых 1001 записей. Чем дальше запрашиваемая страница, тем медленнее будет выполняться запрос. Более оптимальным решением является использование фильтрации через WHERE, где клиент передает идентификатор последней записи текущей страницы ($last_seen_id в примере):

SELECT *
FROM table
WHERE id > $last_seen_id
ORDER BY id ASC
LIMIT 100;

Этот подход позволяет избежать сканирования всех предыдущих строк, что значительно ускоряет работу с большими объемами данных. Если хотите разобраться подробнее, рекомендую почитать отличную статью на эту тему! 👉 @BookPython

Тьфу-ты! Опять негодяи надули дедушку и украли деньги. Помогите пенсионеру поймать мошенника и вернуть украденное в игре по мотивам сериала «Мамонты». Если справитесь, получите шанс выиграть ценные призы! Играть #реклама 16+ О рекламодателе

Если вы пишете много Python-кода, наверняка сталкивались с типичной задачей: определение класса с простым конструктором и базовыми методами вроде __repr__. Например:

class Server:
    def __init__(self, ip, version=4):
        self.ip = ip
        self._version = version

    def __repr__(self):
        return '{klass}("{ip}", {version})'.format(
            klass=type(self).__name__,
            ip=self.ip,
            version=self._version,
        )

Это выглядит однообразно, но легко автоматизируется. Популярный пакет attrs позволяет избавиться от такого шаблонного кода:

from attrs import define, field

@define
class Server:
    ip = field()
    _version = field(default=4)

server = Server(ip='192.168.0.0.1', version=4)

Пакет attrs генерирует конструктор, метод __repr__, а также методы сравнения (__eq__, __lt__, и т.д.) — всё это минимальными усилиями. Однако с появлением Python 3.7 разработчики получили встроенное решение для этой задачи — data classes. Это стандартный инструмент, который использует аннотации типов для автоматического создания тех же самых методов:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class InventoryItem:
    name: str
    unit_price: float
    quantity_on_hand: int = 0

    def total_cost(self) -> float:
        return self.unit_price * self.quantity_on_hand

Почему стоит обратить внимание на data classes: 1. Чистый код: Конструкция читается просто и выглядит лаконично. 2. Поддержка стандартной библиотеки: Не нужно добавлять зависимости. 3. Типы и валидация: С аннотациями типов ваш код становится более понятным и безопасным. attrs остаётся полезным инструментом, особенно если вам нужны более продвинутые возможности (например, валидация значений полей), но для большинства задач data classes — отличное решение прямо "из коробки". 👉@BookPython

Концептуальные офисы в БЦ RUNOVSKY 14 Концептуальное офисное пространство для работы, расположенное в историческом центре Москвы в районе Замоскворечье. Проект имеет свой неповторимый характер. Переосмысление стиля ар-деко нашло свое отражение в черных фасадах с арочным остеклением. БЦ находится в 2 минутах ходьбы от метро "Новокузнецкая", через которую проходят основные пешие маршруты до Третьяковской галереи, парка Зарядья и Московкского Кремля. Проектом предусмотрено большое количество планировочных решений офисов площадью от 27 м2 с возможностью объединения смежных помещений. Тех, кто решит купить лот в "RUNOVSKY 14", ждет премиальный сервис, безопасность и комфортная атмосфера. Перейти на сайт #реклама зиккурат.рф О рекламодателе

Подборка Telegram каналов для программистов Системное администрирование 📌 https://t.me/sysadmin_girl Девочка Сисадмин https://t.me/srv_admin_linux Админские угодья https://t.me/linux_srv Типичный Сисадмин https://t.me/linux_odmin Linux: Системный администратор https://t.me/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса) https://t.me/i_linux Системный администратор https://t.me/linuxchmod Linux https://t.me/sys_adminos Системный Администратор https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало) https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://t.me/i_odmin Все для системного администратора https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux 1C разработка 📌 https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С Программирование C++📌 https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++ https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах Программирование Python 📌 https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍 https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском https://t.me/python_360 Книги по Python Rus Java разработка 📌 https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика https://t.me/java_360 Книги по Java Rus https://t.me/java_geek Учим Java на примерах GitHub Сообщество 📌 https://t.me/Githublib Интересное из GitHub Базы данных (Data Base) 📌 https://t.me/database_info Все про базы данных Мобильная разработка: iOS, Android 📌 https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin Фронтенд разработка 📌 https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика! https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано Разработка игр 📌 https://t.me/game_devv Все о разработке игр Библиотеки 📌 https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus https://t.me/programmist_of Книги по программированию https://t.me/proglb Библиотека программиста https://t.me/bfbook Книги для программистов https://t.me/books_reserv Книги для программистов БигДата, машинное обучение 📌 https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning Программирование 📌 https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста QA, тестирование 📌 https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика Шутки программистов 📌 https://t.me/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности https://t.me/xakep_1 Статьи из "Хакера" Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров Английский 📌 https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля Математика 📌 https://t.me/Pomatematike Канал по математике https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике Excel лайфхак📌 https://t.me/Excel_lifehack https://t.me/tikon_1 Новости высоких технологий, науки и техники💡 https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World) Вакансии 📌 https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор https://t.me/progjob Вакансии в IT

Когда вам нужно очистить список в Python, вы, скорее всего, используете lst = []. Однако на самом деле вы просто создаёте новый пустой список и присваиваете его переменной lst, а все другие переменные, которые ссылаются на исходный список, продолжают хранить его содержимое. Пример:

lst = [1, 2, 3]
lst2 = lst
lst = []
print(lst2)  # [1, 2, 3]

Хотя это кажется очевидным, правильное решение стало доступно только с введением метода lst.clear() в Python 3.3. До этого для очистки списка приходилось использовать: - del lst[:], или - lst[:] = []. Оба варианта работают, поскольку срезы позволяют модифицировать часть списка. Если вы берёте срез [:], он охватывает весь список. Теперь же lst.clear() является более читаемым и современным решением. 👉 @BookPython

Вжух! Вам сделали подарок! Заберите его до 9 января В честь Нового года и Рождества — дарим доступ к Кинопоиску, Музыке и Книгам на 30 дней всего за 1 ₽ ✨ Успейте посмотреть специальную новогоднюю подборку и воспользоваться всеми преимуществами подписки за 1 ₽ ❤️ Узнать больше #реклама 18+ kinopoisk.ru О рекламодателе Реклама на Яндексе

Как узнать размер генератора в Python? В Python часто возникает задача определить размер генератора без необходимости извлечения всех его значений. Это полезно, если вы работаете с большими потоками данных и хотите избежать избыточного расхода памяти. Пример с len() Некоторые итераторы, такие как range, поддерживают вызов len():

len(range(10000))  # 10000

Однако генераторы не имеют длины, и попытка вызвать len() вызовет ошибку:

gen = (x ** 2 for x in range(10000))
len(gen)  # TypeError: object of type 'generator' has no len()

Стандартное решение: преобразование в список Один из способов получить размер генератора — это преобразовать его в список:

gen = (x ** 2 for x in range(10000))
print(len(list(gen)))  # 10000

Этот подход работает, но имеет серьёзный недостаток: он требует загрузить все значения генератора в память. Если генератор очень большой, это может привести к нехватке памяти. Более эффективный подход: подсчёт с помощью sum Чтобы избежать лишнего расхода памяти, можно подсчитать количество элементов в генераторе с использованием sum():

gen = (x ** 2 for x in range(10000))
print(sum(1 for _ in gen))  # 10000

Этот метод обходит генератор "лениво", не создавая дополнительных списков, что делает его идеальным для работы с большими потоками данных. Резюме - Используйте len() только для итераторов, поддерживающих его (например, `range`). - Для генераторов избегайте преобразования в список, если важна экономия памяти. - Используйте sum(1 for _ in gen) для эффективного подсчёта элементов генератора. 👉 @BookPython

IT-компания для бизнеса Заказная разработка — сложно и непонятно? Убедишься, что это не так в ТГ-канале Девелоники! Узнать больше #реклама О рекламодателе

Почему `range()` в Python использует полуоткрытые интервалы? Функция range() в Python работает с полуоткрытыми интервалами. Например, range(2, 10) задаёт числа в диапазоне [2, 10), то есть [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]. На первый взгляд это может показаться неочевидным или асимметричным, но у такого подхода есть свои преимущества. Почему полуоткрытые интервалы? Полуоткрытые интервалы позволяют легко "склеивать" смежные диапазоны без риска ошибок на единицу: - Если a = 2, b = 5, и c = 10, то [a, c) можно выразить как:

  [a, c) = [a, b) + [b, c)
  

Это работает идеально, потому что конец одного интервала (`b`) автоматически становится началом следующего. В случае закрытых интервалов, такая "склейка" требует дополнительной обработки:

[a, c] = [a, b] + [b+1, c]

Связь с индексацией с нуля Индексация с нуля в Python также связана с этим принципом. Рассмотрим диапазон range(0, N): - Этот диапазон включает ровно N элементов, что делает код более предсказуемым:

  for i in range(0, N):
      print(i)
  

Здесь i проходит значения от 0 до N-1, что логично и удобно. Преимущества для работы с массивами Полуоткрытые интервалы идеально подходят для работы с индексами массивов:

arr = [10, 20, 30, 40, 50]
print(arr[1:3])  # [20, 30]

Интервал [1:3) охватывает элементы с индексами 1 и 2, но не 3, что упрощает вычисления границ. Исторический контекст Этот подход имеет глубокие корни в компьютерной науке. Эдсгер Дейкстра, один из пионеров программирования, в 1982 году написал блестящую статью, в которой обосновал преимущества полуоткрытых интервалов. Это не просто удобство — это вопрос корректности и простоты работы с данными. 👉 @BookPython

Ищете надежную СУБД? Присоединяйтесь к Data Platform V Телеграм-канал о СУБД и других продуктах для работы с данными в высоконагруженных системах. Рассказываем, как/какие продукты для работы с данными помогают бизнесу решать задачи быстрее и эффективнее. 4 причины, чтобы подписаться на канал: 1. Узнаете о 9 надежных решениях для работы с данными в условиях импортозамещения 2. Познакомитесь с реальными кейсами внедрения СУБД для бизнеса 3. Будете в курсе последних новостей и трендов рынка СУБД в России и мире 4. Получите приглашения на мероприятия с участием ведущих экспертов отрасли Подписаться #реклама О рекламодателе

Распаковка параметров функций в Python 2 и 3 В Python 2 существовала интересная возможность распаковывать параметры функций прямо в их определении. Пример:

def between(x, (start, stop)):
    return start < x < stop

interval = (5, 10)
print(between(2, interval))  # False
print(between(7, interval))  # True

Более того, это работало даже рекурсивно:

def determinant_2_x_2(((a, b), (c, d))):
    return a * d - c * b

matrix = [
    (1, 2),
    (3, 4),
]
print(determinant_2_x_2(matrix))  # -2

Но начиная с Python 3, эта возможность была удалена из языка. Чтобы добиться того же результата, теперь нужно распаковывать параметры вручную:

def determinant_2_x_2(matrix):
    row1, row2 = matrix
    a, b = row1
    c, d = row2
    return a * d - c * b

matrix = [
    (1, 2),
    (3, 4),
]
print(determinant_2_x_2(matrix))  # -2

Удаление этой функциональности сделало код более явным и читаемым, но для любителей компактности Python 2 по-прежнему вызывает лёгкую ностальгию. 👉 @BookPython

Концептуальные офисы в БЦ RUNOVSKY 14 Концептуальное офисное пространство для работы, расположенное в историческом центре Москвы в районе Замоскворечье. Проект имеет свой неповторимый характер. Переосмысление стиля ар-деко нашло свое отражение в черных фасадах с арочным остеклением. БЦ находится в 2 минутах ходьбы от метро "Новокузнецкая", через которую проходят основные пешие маршруты до Третьяковской галереи, парка Зарядья и Московкского Кремля. Проектом предусмотрено большое количество планировочных решений офисов площадью от 27 м2 с возможностью объединения смежных помещений. Тех, кто решит купить лот в "RUNOVSKY 14", ждет премиальный сервис, безопасность и комфортная атмосфера. Перейти на сайт #реклама зиккурат.рф О рекламодателе

Как использовать *args и **kwargs в python? В видео про декораторы мы использовали *args и **kwargs для того, чтобы передать в функцию любое количество позиционных и именованных аргументов. Для того, чтобы понять как это работает, сначала познакомимся с тем, что такое распаковка. 👉@BookPython

❓Вы когда-нибудь хотели стать лучшей версией себя? Применять SQLAlchemy эффективнее — быстрее, лучше, умнее! 23 декабря, 20:00 мск — открытый урок для Python-разработчиков. 📒Что делать, если методы, использующие SQLAlchemy и СУБД, тормозят? Когда оптимизация внутри SQLAlchemy — благо, а когда — беда? Как создать удобную панель администрирования поверх SQLAlchemy? Спикер Дмитрий Панкрашов — ведущий разработчик в компании-партнере вендора СЭД «Директум». 🟢Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://vk.cc/cGeHTz Все участники открытого урока получат скидку на курс "Python Developer. Professional" Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Шаблоны проектирования на Python Паттерны проектирования на Python: Паттерн Строитель Паттерны проектирования на Python: Паттерн Фабричный метод Паттерны проектирования на Python: Паттерн Прототип SOLID принципы на Python: SRP - Принцип единственной ответственности SOLID принципы на Python: OCP - Принцип открытости / закрытости SOLID принципы на Python: LSP - Принцип подстановки Лисков SOLID принципы на Python: ISP - Принцип разделения интерфейса SOLID принципы на Python: DIP - Принцип инверсии зависимостей Полный курс на youtube @BookPython

Квартиры без ипотеки в Тюмени. Рассрочка от 35 000 ₽/мес «Астро» — семейный ЖК без студий в Тюменской слободе. Перспективная локация с удобным маршрутом в центр города. Все рядом: школа, детский сад и ТРЦ. Не упустите свою выгоду: ✅ Рассрочка от 35 000 ₽/мес ✅ Первый взнос 20% ✅ Ремонт от застройщика Приватный двор, функциональные планировки и никаких студий — в ЖК «Астро» есть все для жизни, о которой вы мечтали. Зафиксируйте условия и получите подборку планировок! Получить предложение Проектная декларация на сайте https://наш.дом.рф/. Застройщик: ООО СЗ «Космос». Финансовые услуги оказывает: ПАО "Сбербанк". #реклама mrqz.me О рекламодателе

Уроки Python Введение в искусственный интеллект. Обзор задач Введение в OpenCV | Работа с камерой Изучение OpenCV | Распознавание автомобильных номеров Введение в ImageAI | Распознаем объекты на фото за 7.5 минут без OpenCV Изучение OpenCV | ImageAI для распознавание объектов в реальном времени Создаем навык для Яндекс.Алиса с использованием Flask Интеграция Яндекс.Алиса и Вконтакте Введение в распознавание контуров через OpenCV OpenCV. Распознавание цвета. Работа с событиями мыши Как знакомиться в тиндере с Tinder API источник @BookPython