Pythoner

➡️Символ новой строки в Python В Python символ новой строки представлен как '\n'. Он используется для обозначения конца строки текста и начала новой. Когда интерпретатор Python встречает символ новой строки в строке, он понимает, что нужно перенести строку и начать новую. Например:

print("Привет\nМир")

⬆️Этот код напечатает:

Привет
Мир

Это происходит потому, что символ '\n' сигнализирует интерпретатору о начале новой строки после печати "Привет". ➡️Другие специальные символы в Python Помимо символа новой строки, Python также поддерживает различные другие специальные символы, которые часто используются с оператором print для форматирования вывода. Например, символ '\t' представляет собой табуляцию, создающую большое пространство в выводе.

print("Привет\tМир")

⬆️Этот код напечатает:

Привет   Мир

➡️Экранированные последовательности в Python Экранированные последовательности в Python начинаются с обратной косой черты (\) и следуют за символом, который вы хотите вставить. Python интерпретирует экранированную последовательность как один символ. Помимо '\n', '\t', в Python есть несколько других экранированных последовательностей, таких как \' для одинарной кавычки, \" для двойной кавычки и \\ для самой обратной косой черты. 🐍Pythoner

Партнёрская программа рекрутинга в Яндекс Еду Станьте партнёром Яндекс Еды по привлечению курьеров и получите кучу преимуществ: 💰Платим до 25 000 ₽ за успешного кандидата 📞Поддержка на всех этапах 📅Свободное расписание 📊Удобные инструменты для работы Приводите новых курьеров и получайте в среднем 187 000 ₽ в месяц! Зарегистрироваться #реклама eda.yandex.ru О рекламодателе

🕔Один из самых простых способов измерения времени выполнения кода в Python – использование модуля time. Этот модуль предоставляет функцию time(), которая возвращает текущее время в секундах с момента начала эпохи. Вы можете использовать эту функцию до и после куска кода, скорость выполнения которого вы хотите измерить, а затем вычесть одно значение из другого, чтобы получить общее время выполнения. ➡️Пример использования модуля time:

import time

start_time = time.time()

# Код, скорость выполнения которого вы хотите измерить
for i in range(0, 10000):
    pass

end_time = time.time()

execution_time = end_time - start_time
print(f"Время выполнения: {execution_time} секунд")

🐍Pythoner

✈️Модуль timeit в Python используется для измерения времени выполнения вашего кода. У него есть как интерфейс командной строки, так и вызываемый интерфейс. Модуль выполнит оператор определенное количество раз (по умолчанию - один миллион) и затем вернет время, затраченное на выполнение. Вот простой пример:

import timeit
print(timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000))

⬆️Этот код выполнит оператор "-".join(str(n) for n in range(100)) 10 000 раз и выведет затраченное на это время. ➡️Использование Timeit с функциями Вы также можете использовать модуль timeit для измерения времени выполнения функций. Вот пример:

import timeit
def my_function():
    return "-".join(str(n) for n in range(100))
print(timeit.timeit(my_function, number=10000))

⬆️В этом примере мы сначала определяем функцию с именем my_function. Затем мы измеряем время выполнения этой функции 10 000 раз и выводим результат. 🐍Pythoner

✈️В мире программирования на Python, одна из важнейших концепций, которую необходимо понять, это создание копий объектов. Это особенно полезно, когда вы не хотите изменять первоначальный объект, но вам нужно внести изменения в его копию. ➡️Поверхностное и глубокое копирование Существуют два типа копирования в Python - поверхностное и глубокое. Поверхностное копирование создает новый объект, но заполняет его ссылками на оригинальные дочерние объекты. Глубокое копирование, с другой стороны, создает новый объект и рекурсивно добавляет копии дочерних объектов оригинала. Выбор между этими двумя зависит от ваших конкретных потребностей. ➡️Избегание неожиданных побочных эффектов Когда вы работаете с изменяемыми объектами, такими как списки или словари, изменение копии может повлиять на оригинал. Это может привести к неожиданным побочным эффектам в вашем коде. Создание копии объекта позволяет вам вносить изменения без воздействия на оригинальный объект. ➡️Повышение производительности кода Создание копий объектов может помочь улучшить производительность вашего кода. Когда вы работаете с большими объектами или структурами данных, изменение оригинала может быть ресурсоемким процессом. Создание копии и работа с ней, вместо оригинала, может сэкономить время и ресурсы. 🐍Pythoner

✈️Одной из наиболее часто используемых функций для генерации случайных чисел является функция random.randint(). Но насколько случайными являются числа, которые генерирует эта функция? ➡️Рандомен ли random.randint? С точки зрения программирования, идеальной случайности не существует. Даже функция random.randint() в Python генерирует так называемые псевдослучайные числа. Это значит, что хотя числа кажутся случайными, они на самом деле генерируются с использованием определенного алгоритма, который может повторяться при определенных условиях. ➡️Как работает random.randint? Функция random.randint() использует алгоритм Мерсенна Твистер, который является одним из наиболее широко используемых алгоритмов для генерации псевдослучайных чисел. Он основан на математических принципах и генерирует последовательности чисел, которые в действительности предсказуемы, если известно достаточно много предыдущих чисел в последовательности. ➡️Влияет ли seed на random.randint? Значение seed играет важную роль в генерации псевдослучайных чисел в Python. Если вы используете функцию random.seed() с определенным значением перед вызовом random.randint(), вы будете получать одну и ту же последовательность "случайных" чисел каждый раз, когда вы запускаете свой код. Это может быть полезно для отладки и воспроизводимости результатов. 🐍Pythoner

💎 Подборка каналов для каждого айтишника! 😎 PyLinux — для тех, кто программирует на Python и хочет начать разбираться в Linux. 😎 IT Syndicate — топовые курсы по всем IT-специальностям и технологиям. ⚙️ IToolBox — полезные инструменты, ресурсы и лайфхаки для программистов. ⚡️ Подпишись прямо сейчас, чтобы не потерять!

Make your English fluent again! Новые выражения, понятные разборы грамматики, квизы и другие полезные материалы в одном месте — на канале «Гапонова и её английский»: 🔹Планы на выходные: подборка бесплатных материалов, чтобы заняться английским уже сейчас 🔹Как понять для чего вам нужен английский? 🔹Что делать, если застрял на среднем уровне и не видишь результатов? Ещё больше английского для жизни и работы на канале Лены Гапоновой — преподавателя английского и автора курсов Gaponova School. ✅Подписывайтесь на @gaponova erid: LjN8KARpq

✈️Сортировка слиянием - это один из наиболее эффективных алгоритмов сортировки, который используется в программировании. Он основан на принципе "разделяй и властвуй", что позволяет ему достичь быстрого времени выполнения. ➡️Принцип работы Сортировка слиянием работает путем разделения неотсортированного массива на две половины, сортировки каждой из них отдельно, а затем слияния двух отсортированных массивов обратно в один. Это делается рекурсивно, что означает, что процесс разделения и слияния продолжается, пока весь массив не будет отсортирован. ➡️Реализация в Python В Python сортировка слиянием может быть реализована с помощью стандартной библиотеки. Функция merge_sort принимает список в качестве аргумента и возвращает отсортированный список. Она делит список на две половины, рекурсивно вызывает себя для каждой половины, а затем объединяет два отсортированных списка в один.

def merge_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    mid = len(arr) // 2
    left_half = merge_sort(arr[:mid])
    right_half = merge_sort(arr[mid:])
    return merge(left_half, right_half)

def merge(left, right):
    merged = []
    left_index = 0
    right_index = 0
    while left_index < len(left) and right_index < len(right):
        if left[left_index] <= right[right_index]:
            merged.append(left[left_index])
            left_index += 1
        else:
            merged.append(right[right_index])
            right_index += 1
    merged += left[left_index:]
    merged += right[right_index:]
    return merged

➡️Преимущества и недостатки Сортировка слиянием имеет несколько ключевых преимуществ. Во-первых, она эффективна, с временем выполнения O(n log n). Во-вторых, она стабильна, что означает, что она сохраняет исходный порядок равных элементов. Однако у нее есть и недостатки. Она требует дополнительное пространство для хранения промежуточных результатов, что может быть проблемой для больших данных. 🐍Pythoner

Разыскиваются 5 активных Python разработчиков 🔥🔥🔥 Для обучения AI-разработке! Мы научим вас создавать и тренировать нейронные сети, и вы сможете: 1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч руб. в месяц 2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч руб. за проект 3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате На интенсиве будет много практики: создадим 9 нейросетей за 1 вечер: 🧬 Оценка выброса CO2 по параметрам машины 🧬 Сегментация изображения для робота доставщика 🧬 Трекинг людей на видео 🧬 Распознавание речии другие Ведущий интенсива - Senior AI-разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта 🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайшую среду. Вы узнаете, как освоить самую востребованную профессию 2024 года! Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395.

✈️Датаклассы - это удобный способ создавать классы для хранения информации. Они позволяют делать это с минимальным количеством кода. Например, если вы хотите хранить информацию о точке в трехмерном пространстве, вам не нужно писать много кода для создания класса и методов. Просто используйте dataclass, и Python сделает всю работу за вас. ➡️ Вот как это работает:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Point:
    x: float
    y: float
    z: float

point = Point(1.5, 2.0, -3.7)

print(point)  # Вывод: Point(x=1.5, y=2.0, z=-3.7)
print(point.x)  # Вывод: 1.5
print(point.y)  # Вывод: 2.0
print(point.z)  # Вывод: -3.7

➡️Использование dataclasses позволяет существенно экономить время разработчика за счет избежания необходимости создавать множество методов для работы с данными, что делает код более чистым и понятным, повышая его читаемость. Благодаря этому, процесс понимания и поддержки кода становится более простым. ➡️Кроме того, dataclasses легко интегрируются с другими библиотеками и инструментами Python, что обеспечивает удобство в разработке и совместимость с другими компонентами проекта. 🐍Pythoner

✈️В Python есть несколько полезных констант в пакете string, которые нужно знать начинающему программисту. ➡️Основной список — string.ascii_letters: строка со всеми буквами английского алфавита (строчными и прописными). — string.digits: строка со всеми цифрами. — string.hexdigits: строка со всеми шестнадцатеричными цифрами. — string.octdigits: строка со всеми восьмеричными цифрами. — string.punctuation: строка со всеми знаками пунктуации. — string.whitespace: строка со всеми пробельными символами. ➡️Пример использования

import string

def is_alpha(s):
    return all(char in string.ascii_letters for char in s)

print(is_alpha("HelloWorld"))  # True
print(is_alpha("Hello World!"))  # False

➡️Эти константы позволяют легко получить строки с определенными наборами символов, что часто бывает полезно при работе со строками. 🐍Pythoner

💪Что должен знать и уметь толковый питонист? 👉Узнайте на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Python Developer. Basic» - «Интерфейсы и протоколы в Python»: регистрация На занятии мы: - разберемся, как правильно создавать зависимости от интерфейса, а не реализации, - и посмотрим на тип Protocol в Python. Вебинар будет полезен начинающим Python-разработчикам, желающим познакомиться с использованием интерфейсов и способами аннотирования комплексных объектов в Python В результате вебинара вы научитесь создавать в коде зависимости от интерфейса, а не реализации, и создавать аннотации типов в Python для комплексных объектов через Protocol. 🤝Понравится урок — продолжите обучение на курсе по спеццене и даже в рассрочку! erid: LjN8KLrbD

Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡ Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌 Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

⚡️Дуров — ВСЁ? Судьба мессенджера неизвестна! Разработчики из Big Tech не остались в стороне и выгрузили терабайты платного контента в свои каналы. Забирай, пока не поздно: 📱 @python – разработка на Python 📱 @frontend – всё о JavaScript, HTML и CSS 📱 @java – разработка на Java 📱 @it_hub – полезные материалы для разработчиков 📱 @english – английский язык в IT-сфере 📱 @memes – юмор и мемы для программистов

✈️Robyn — это современный веб-фреймворк для языка программирования Python, который ориентирован на разработку высокопроизводительных и масштабируемых приложений. Этот фреймворк, предназначенный для упрощения написания асинхронного кода. ➡️Основные возможности Robyn — Удобные декораторы и функции для создания асинхронных задач и работы с ними (например, rob, task, run). — Инструменты для организации параллельного выполнения задач (decorators like parallel, chunks). — Интеграция с asyncio для использования асинхронных библиотек. — Удобные классы и функции для работы с очередями задач (Queue, run_every). — Встроенные инструменты логирования и отладки. — Поддержка типизации с помощью typing. ➡️Для кого? Robyn будет полезен тем кто использует в своих приложения большое количество внешних API и тем кто ищет новый способ для оптимизации уже существующих веб-приложений. Т. к. он отлично подходит для проектирования микросервисной архитектуры и обработки событий в реальном времени. 🐍Pythoner

✈️Сортировка вставками - это простой, но эффективный алгоритм сортировки, который обрабатывает входные данные, добавляя каждый новый элемент в отсортированную часть массива. ➡️Принцип работы Сортировка вставками работает, сравнивая каждый элемент в массиве с его левым соседом. Если текущий элемент меньше, он перемещается влево. Это происходит до тех пор, пока текущий элемент не окажется больше предыдущего. Этот процесс повторяется для каждого элемента в массиве, пока весь массив не будет отсортирован. ➡️Вот пример реализации сортировки вставками на Python:

def insertion_sort(arr):
    for i in range(1, len(arr)):
        key = arr[i]
        j = i - 1
        while j >=0 and key < arr[j] :
                arr[j + 1] = arr[j]
                j -= 1
        arr[j + 1] = key

arr = [12, 11, 13, 5, 6]
insertion_sort(arr)
print ("Отсортированный массив: ", end ="")
for i in range(len(arr)):
    print ("%d" %arr[i], end =" ")

⬆️В этом коде мы проходимся по каждому элементу массива, начиная со второго, и сдвигаем его влево, пока не найдем элемент, который меньше текущего. ➡️Процесс сортировки В сортировке вставками каждый новый элемент добавляется в уже отсортированную часть массива. Этот процесс начинается с первого элемента массива и продолжается, пока все элементы не будут отсортированы. На каждом шаге новый элемент сравнивается с элементами в отсортированной части массива и вставляется на правильное место. ➡️Преимущества и недостатки Преимущество сортировки вставками в том, что она эффективна для небольших массивов и для массивов, которые уже частично отсортированы. Она также стабильна, что означает, что она сохраняет исходный порядок равных элементов. Однако, она не эффективна для больших массивов, так как требует больше операций сравнения и обмена элементов, чем другие алгоритмы сортировки. 🐍Pythoner

➡️Роль HR-специалистов в IT HR-специалисты в IT отвечают за привлечение, найм и удержание талантливых IT-специалистов. Они разрабатывают и внедряют стратегии найма, создают и поддерживают корпоративную культуру, обучают и развивают персонал и вносят свой вклад в стратегическое планирование. HR-специалисты в IT также играют ключевую роль в управлении производительностью, управлении конфликтами и улучшении уровня удовлетворенности работников. ➡️Необходимые навыки HR-специалистов в IT HR-специалисты в IT должны обладать глубокими знаниями в области IT, а также различными навыками в области управления персоналом, включая навыки коммуникации, управления конфликтами, планирования и организации. Они также должны быть в состоянии адаптироваться к быстро меняющемуся IT-пейзажу и продолжать обучаться и развиваться вместе с отраслью. 📂Ниже вы найдете пару поведенческих вопросов для оценки наиболее распространенных характеристик во время нетехнических собеседований с hr. 👀Вопросы поведенческого интервью, ориентированные на действия / самомотивацию 1. Опишите ситуацию, когда вы сделали намного больше, чем от вас ожидали, чтобы завершить проект. Были ли признаны ваши усилия? Кем и как? Что вы при этом почувствовали? 👀Возможность адаптировать поведенческие вопросы интервью 1. Опишите ситуацию, в которой вы столкнулись с серьезным препятствием для завершения проекта. Как ты с этим справился? Какие шаги вы предприняли? 👀Коммуникативные навыки поведенческие вопросы интервью 1. Мне было бы интересно узнать о недопонимании между вами и вашим руководителем. Как вы ее решили? В чем причина этого? Как вы справились с этой ситуацией? 👀Креативные поведенческие вопросы интервью 1. Приведите мне пример того, как вам пришлось проявить творческий и необычный подход к решению проблемы кодирования. Как вам пришла в голову эта идея? Как вы думаете, почему это было необычно? 🐍Pythoner