Разъяснивший Python

7 пакетов Python для анализа и улучшения кода Чтобы помочь программистам преодолеть препятствия, существует множество полезных инструментов и пакетов Python, которые специально разработаны для анализа и улучшения кода. В этой статье автор рассматривает 7 таких. Читать… Разъяснивший Python

Объяснение: functools.wraps обновляет обёртку, копируя метаданные оригинальной функции (name, __doc__ и т.д.). Без wraps мы бы получили wrapper None. Важно использовать wraps для сохранения информации о функции, особенно при отладке и документации. Разъяснивший Python

POST запросы и отправка данных Обратите внимание на параметр json= вместо data=. Он автоматически сериализует Python-словарь в JSON и устанавливает правильный заголовок Content-Type. Разъяснивший Python

Poizon теперь в Телеграм! У китайского маркетплейса появился официальный дистрибьютор — Border. Там можно покупать брендовые товары напрямую, без посредников, наценок и дополнительных комиссий. Доставка самолетом из Китая занимает от 5 дней — это рекордно низкие сроки. Попробуйте сами: @poizon

Функция для измерения времени выполнения кода Отладка производительности - частая головная боль. Простой декоратор для измерения времени выполнения функций спасает в таких ситуациях. Можно модифицировать этот декоратор, добавляя вывод аргументов функции или интеграцию с системой логирования проекта. Разъяснивший Python

Алгоритм Евклида на Python Алгоритм Евклида - элегантное решение для нахождения НОД Расширенный алгоритм Евклида особенно полезен в криптографии и при решении линейных диофантовых уравнений. Я использовал его при реализации алгоритма RSA для учебного проекта. Разъяснивший Python

16 сентября в Arena Breakout: Infinite выходит седьмой сезон — «Утопия» Если не сталкивались с игрой: это бесплатный тактический шутер про вылазки за добычей. Заходишь на локацию со своим снаряжением, набираешь лут и пытаешься уйти живым. Погиб — потерял всё, что было с собой. Что завозят в новом сезоне: • Заражённая зона — три карты превращаются в биоопасные локации с ночью, туманом и ливнем, по ним бродят шесть видов мутантов. Другие игроки при этом никуда не делись • Режим на выживание — отдельный PvE без риска: снаряжение с собой не берёшь и ничего не теряешь, просто отбиваешься от волн и открываешь усиления • Торговец прямо в рейде — можно обменять припасы и разведданные или докупить снаряжение • Два новых ствола, сезонные обвесы и переработанная стрельба: дальность выше, попадания в голову ощутимее • На старте бесплатно выдают прокачиваемую сапёрную лопату, скины и билеты, а между игроками разыгрывают 200 000 очков Игра бесплатная, качается в Steam, российский регион поддерживается → https://abi.go.link/2wzTb

Функция проверки чисел на простоту Оптимизированный алгоритм для проверки простоты числа. В этом алгоритме я использую свойство, что все простые числа (кроме 2 и 3) можно представить в виде 6k ± 1. Это сокращает количество проверок примерно в 3 раза по сравнению с наивным перебором до квадратного корня. Разъяснивший Python

Анализ производительности популярных подходов с бенчмарками часть 2 Метод dict.get() обычно работает примерно на 30-40% быстрее, чем явная проверка через if key in dict, и примерно в 2-3 раза быстрее, чем использование блока try-except. Но не всегда стандартные методы лучше. Например, при сортировке списков с пользовательским ключом, использование operator.itemgetter() может быть на 10-15% быстрее lambda-функций. Разъяснивший Python

Анализ производительности популярных подходов с бенчмарками часть 1 Интуитивные представления о производительности нередко бывают ошибочными. Python - язык с множеством способов решения одной задачи, и выбор правильного подхода может дать огромный прирост производительности. Давайте сравним некоторые распространенные операции с помощью простых бенчмарков. Результаты могут удивить: join обычно в 10-15 раз быстрее, чем последовательное использование оператора +. Причина проста - строки в Python неизменяемы, и каждая операция + создает новый объект. list comprehension стабильно показывает результаты на 15-20% лучше, чем filter() с lambda-функцией. Однако этот разрыв может меняться в зависимости от сложности фильтрующей функции. Особенно впечатляет разница при доступе к элементам словаря Разъяснивший Python

Безопасное получение вложенных значений Доступ к вложенным атрибутам объектов или вложенным ключам словарей часто приводит к ошибкам. Эта функция может сократить количество проверок в коде на порядок, сделав его намного чище и понятнее. Разъяснивший Python

Проверка типов данных При отладке или работе с незнакомым API бывает полезно узнать тип и структуру объекта. Этот простой инструмент неоднократно выручал меня при работе с API, возвращающими сложно структурированные данные. Разъяснивший Python

Обработка ошибок и повторные попытки API могут быть нестабильными, поэтому всегда стоит реализовать механизм повторных попыток. Экспоненциальная задержка между попытками (backoff_factor * (2 ** retries)) помогает избежать перегрузки сервера и дает ему время восстановиться. Разъяснивший Python

Ломаем текстовую капчу на примере VK или брутфорсинг до сих пор актуален В этой статье-мануале автор покажет, как создать собственную нейросеть по распознаванию текстовых капч, имея под рукой домашний компьютер, базовые знания в python и немножко примеров капч. Читать... Разъяснивший Python

Базовые HTTP запросы с requests Библиотека requests - настоящая находка для разработчика. Она делает HTTP-запросы интуитивно понятными Я всегда добавляю параметр timeout, чтобы избежать зависания программы при проблемах с сетью. Однажды потерял два часа, выясняя, почему скрипт "завис" - оказалось, что без таймаута запрос к недоступному серверу просто ждал вечно. Разъяснивший Python

Передача дополнительных аргументов Часто функции обработки нужны дополнительные параметры. Ловушка: передача негпикличных объектов между процессами. Python использует сериализацию для передачи данных между процессами, но не все объекты можно сериализовать стандартными средствами. Для сложных случаев стоит использовать библиотеки вроде dill или cloudpickle. Эти инструменты параллельных вычислений стали неотъемлемой частью моего арсенала при работе с большими объемами данных. Конечно, добавление параллелизма усложняет код и отладку, но производительность часто стоит этих усилий, особенно когда речь идет о сокращении времени выполнения с часов до минут. Разъяснивший Python

⚡️1 МЛН $ ЗА СОВЕТ Когда PepsiCo выходила на рынок, его главным конкурентом была The Coca-Cola Company Со временем стало ясно, что PepsiCo не выдержит конкуренцию с этим гигантом. Но, однажды в компанию пришел человек, который сказал, что за 1 млн $ и место генерального директора расскажет секрет как увеличить прибыль компании в сотни раз. Конечно, никто платить не стал, вызвали лучших умов и поручили им найти этот секрет. Однако, когда у них ничего не вышло, акционеры PepsiCo скрепя сердце выполнили условия того странного человека 🤯 В ответ они получили листок бумаги, на котором были написаны 3 слова:

Продвинутый подход с concurrent.futures Модуль concurrent.futures, появившийся в Python 3.2, предоставляет более высокоуровневый интерфейс Этот подход дает три ключевых преимущества: 1. Обработка результатов по мере готовности через as_completed(). 2. Более удобная обработка исключений. 3. Простое переключение между процессами и потоками (для IO-bound задач достаточно заменить .ProcessPoolExecutor на ThreadPoolExecutor) Разъяснивший Python

«Если ты такой умный, почему у тебя до сих пор нет миллиона?» Проблема никогда не была в ТЕБЕ самом🤷🏻‍♂️ Пока одни годами ждут прибавки в 5 000 рублей, партнеры Дмитрия спокойно забирают свою прибыль используя его ИИ алгоритм: Цифры никогда не врут: За последние 5 месяцев 119 партнёров вышли на первый 1 млн. Средний доход остальных — 297 000 ₽ в месяц. Твой потенциал стоит в 5-10 раз дороже твоей текущей зарплаты, пришло время реализовать его на максимум! Укажи в боте желаемый уровень дохода и получи возможность стать партнером 👉 https://telegram.me/+QqxbSJVZ80g5YTli

Базовое использование multiprocessing Python из-за GIL (Global Interpreter Lock) не может эффективно использовать многопоточность для CPU-интенсивных задач. Но это не значит, что мы лишены возможности распараллеливать вычисления. Для таких случаев у нас есть модули multiprocessing и concurrent.futures, позволяющие задействовать все ядра процессора. Pool создает группу рабочих процессов и распределяет задачи между ними. Параметр processes определяет количество процессов - если не указан, используется количество, равное числу ядер CPU Разъяснивший Python