python_practics

Блек-Джек на Python Полный код можно посмотреть по ссылке👇 #sandbox @python_practics

Внимание! - Вопрос! Какие задачи хорошо параллелятся, какие плохо? Хорошо параллелятся задачи, которые порождают долгий IO. Когда тред упирается в ожидание сокета или диска, интерпретатор бросает этот тред и стартует следующий. Это значит, не будет простоя из-за ожидания. Наоборот, если ходить в сеть в одном треде (в цикле), то каждый раз придется ждать ответа. Однако, если затем в треде обрабатывает полученные данные, то выполнятся будет только он один. Это не только не даст прироста в скорости, но и замедлит программу из-за переключения на другие треды. Короткий ответ: хорошо ложатся на треды задачи по работе с сетью. Например, выкачать сто урлов. Полученные данные обрабатывайте вне тредов. #вопросы_из_собеседований @python_practics

Топовые паттерны для разработки архитектуры ПО В разработке ПО выбор правильных паттернов архитектуры может сильно повлиять на производительность и масштабируемость. Эксперт Solvery рассказал в статье о топовых практиках и их применении. Подробнее👇 #статьи @python_practics

🔍Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг 13 марта(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Даня, старший разработчик СберМаркете будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ: 1. Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Python-разработке 2. Какие вопросы задают на интервью и зачем 3. Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер Это бесплатно? Бесплатно Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwqYT3M

IT образование бесплатно на весь 2025 год Отобрали для вас лучшие каналы по IT во всех направлениях: → Frontend → Data Science → Node.JS → Вёрстка → Python → JavaScript → QA (тестирование) Сохраняй себе понравившееся направление и обучайся бесплатно уже сегодня!

Ставь 👍 если было полезно #теория_python @python_practics

🐍 824 ГБ платного контента для Python-разработчиков утекли в открытый доступ Выбирай нужное и обучайся: 🤩62 ГБ — Основы Python 🤩98 ГБ — Django, Flask, FastApi и т.д. 🤩71 ГБ — ИИ и Машинное обучение 🤩33 ГБ — Аналитика данных 🤩62 ГБ — Разработка приложений 🤩47 ГБ — Тестирование ПО 🤩51 ГБ — Автоматизация процессов 🤩17 ГБ — Разработка ботов 🤩31 ГБ — Разработка игр 🤩14 ГБ — Пентестинг 🤩22 ГБ — Парсинг веб-сайтов 🤩37 ГБ — DevOps, CI/CD 🤩279 ГБ — Многое другое... Доступ открыт ровно на 48 часов 🕔

Machine Learning with R: Learn techniques for building and improving machine learning models (2024) Чему вы научитесь: • Разработке моделей машинного обучения на R; • Анализу и предобработке данных; • Применению различных алгоритмов ML; • Оценке и улучшению качества моделей; • Визуализации результатов анализа. "Machine Learning with R" поможет вам освоить инструменты и техники машинного обучения с использованием языка R. Книга в формате pdf👇 #курсы_книги @python_practics

Прокачаем ваш frontend скилл с junior до middle Научим писать код, который не стыдно показать Первые 7 дней бесплатно. Попробуй! Узнать больше #реклама 16+ ykul.ru О рекламодателе

Великая мудрость #мемчики @python_practics

Python 3.14 станет быстрее на 30% без изменений в существующем коде Python 3.14, релиз которого ожидается уже в этом году, получит новый тип интерпретатора, способного ускорить производительность на 30%. И главное — без единой правки в существующем коде. Подробнее👇 #статьи @python_practics

Онлайн-интенсив для ИТ-специалистов в Открытых школах Т1 Открытые школы — это возможность за месяц прокачать свои навыки и получить оффер в ИТ-холдинг Т1. С тебя — год опыта работы в ИТ, с нас — бесплатный онлайн-интенсив и топовые преподаватели. Что ты получишь? ✅ Уникальный рыночный опыт. Наши проекты ежегодно получают награды на ИТ-конкурсах: Global CIO, Национальной банковской премии и др. ✅ Быстрый рост в ИТ при экспертной поддержке. ✅ Материалы от HR, которые помогут прокачать резюме и подготовиться к интервью в Т1. ✅ Поддержка опытных преподавателей и уникальный карьерный фаст-трек до мидла в Т1 для выпускников интенсива. ✅ Реальный шанс получить оффер в Т1. Подавай заявку до 14 марта и приходи учиться! Старт ИТ-интенсива уже 17 марта. Подать заявку #реклама 16+ t1.ru О рекламодателе

Подсчет нахождений паттерна Это важный и рабочий метод, когда нам нужно знать количество повторений паттерна в тексте. В python есть библиотека re, которая сделает эту работу за нас. 👍 - если было полезно #полезные_сниппеты @python_practics

SciKit-Image SciKit-Image — коллекция алгоритмов для обработки изображений, основанная на NumPy, scipy.ndimage и ряде других библиотек, обеспечивающая универсальный набор процедур обработки изображений в Python. Особенности SciKit-Image: • Простые и эффективные инструменты для обработки изображений и методов компьютерного зрения. • Доступна для всех и повторно используема в различных контекстах. • Создана на основе NumPy, SciPy и matplotlib (NumPy и SciPy должны быть предустановлены). • Работает со всеми форматами данных, поддерживаемыми библиотекой изображений Python. • Работает с URL-путями изображений. Подробнее👇 #фреймворки_библиотеки @python_practics

Внимание! - Вопрос! В чем отличие тредов от мультипроцессинга? Главное отличие в разделении памяти. Процессы независимы друг от друга, имеют раздельные адресные пространства, идентификаторы, ресурсы. Треды исполняются в совместном адресном порстранстве, имеют общий доступ к памяти, переменным, загруженным модулям. #вопросы_из_собеседований @python_practics

Ставь 👍 если было полезно #теория_python @python_practics

Транспонировать матрицу Если вам нужно преобразовать все строки в столбцы и наоборот, в python вы можете транспонировать матрицу всего в одну строку кода, используя функцию zip. 👍 - если было полезно #полезные_сниппеты @python_practics

Задача: Напишите функцию, которая принимает массив строк в качестве аргумента и возвращает отсортированный массив, содержащий те же строки, упорядоченные от самой короткой к самой длинной. Пример:

["Telescopes", "Glasses", "Eyes", "Monocles"] —> ["Eyes", "Glasses", "Monocles", "Telescopes"]

#задачник @python_practics