Pythoner

🇷🇺Разбираешься в радиочипах, оптике и связи? Забери до 2 000 000 рублей за свои инженерные навыки на турнире «Дронкон»🇷🇺 «Сталинские Соколы» открывают регистрацию на 3-й Всероссийский турнир «Дронкон», который пройдет с 8 по 14 мая. 2 направления для победы: - Инженерное дело: беспроводная связь, радиочипы и оптические системы + стратегия «Битва Дронов»; - Пилотирование: War Thunder, GeoGuessr и FPV-гонки + стратегия «Битва Дронов». Призовой фонд для победителей одной дисциплины: 🥇место – 2 000 000 рублей 🥈место – 1 500 000 рублей 🥉место – 1 000 000 рублей Награда за 4-8 места - 150 000 рублей Пройди заочный онлайн-этап и получи путевку на очный этап турнира в Республику Татарстан! Перелет, питание, проживание - за счет организаторов. 🇷🇺 Подать заявку и узнать подробности 🇷🇺

✈️Зачем вообще париться с памятью в Python? Казалось бы, Python — язык высокого уровня с автоматическим управлением памятью. Зачем нам вообще беспокоиться об этом? Но, друзья мои, даже в Пайтоне память не бесконечна. Особенно когда вы работаете с большими данными или создаете высоконагруженные приложения. ➡️memory_profiler: ваш верный спутник memory_profiler — это как швейцарский нож для анализа памяти. Вот пример его использования:

from memory_profiler import profile

@profile
def my_func():
    a = [1] * (10 ** 6)
    b = [2] * (2 * 10 ** 7)
    del b
    return a

if __name__ == '__main__':
    my_func()

⬆️Запустите скрипт с помощью python -m memory_profiler script.py, и вы увидите подробный отчет о использовании памяти. Красота, правда? ➡️line_profiler: когда нужна точность до строчки Если memory_profiler — это швейцарский нож, то line_profiler — это микроскоп. Он покажет вам использование памяти построчно:

@profile
def my_func():
    a = [1] * (10 ** 6)
    b = [2] * (2 * 10 ** 7)
    del b
    return a

my_func()

⬆️Запустите с помощью kernprof -l -v script.py, и вы увидите, какая строчка сколько памяти съедает. ➡️objgraph: визуализируем объекты objgraph — это как рентген для вашего кода. Он позволяет визуализировать объекты в памяти:

import objgraph

x = []
y = [x, [x], dict(x=x)]
objgraph.show_refs([y], filename='sample-graph.png')

⬆️Запустите это, и вы получите красивую картинку связей между объектами. Полезно для поиска утечек памяти! ➡️tracemalloc: встроенная мощь Python А теперь — жемчужина в короне Python 3. tracemalloc — это встроенный модуль для отслеживания выделения памяти:

import tracemalloc

tracemalloc.start()

# ваш код здесь

snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')

print("[ Топ 10 ]")
for stat in top_stats[:10]:
    print(stat)

⬆️Это как рентген, МРТ и УЗИ в одном флаконе. Вы увидите, где именно происходят утечки памяти. 🐍Pythoner

Запустите рекламу в телеграм-каналах через Яндекс Директ Перфоманс-реклама в мессенджере продолжает работать: • Таргетинг по тематикам и регионам • Умный подбор каналов • Гибкие модели оплаты (CPC и CPV) Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌 Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

Чем занимается аналитик данных — как выйти на 100 000₽+ в аналитике данных? 🎓 Приглашаем вас на открытый онлайн-урок Нового технологического университета, где вы увидите, как аналитики работают с данными в реальных задачах. На занятии вы: ➡️ поймете, такой аналитик данных и чем он занимается ➡️ выполните две практические задачи на Python и SQL, даже если ни разу этого не делали ➡️ разберетесь, стоит ли идти в профессию сейчас, и что будет с рынком IT через 1-3-5 лет ➡️ поймете, как начать практику и зарабатывать уже через 6 месяцев Урок подойдет, даже если у вас нет опыта в программировании или аналитике. Спикер — Ева Панкратова, руководитель продуктовой аналитики в М2, ex-Райффайзенбанк. Занятие пройдет онлайн, участие бесплатное. Сразу после регистрации вы получите бонусы: сборник идей для портфолио и памятку по основам SQL и Python → Регистрируйтесь: ссылка

Куда срочно перенести рабочие чаты? Битрикс24 — ваш мессенджер для работы и бизнеса. Личные и групповые чаты, видеозвонки и каналы в одном сервисе. Приглашайте коллег и внешние команды. Работает как привычный мессенджер. Есть бесплатный тариф. Начните работать уже сейчас. Битрикс24 — мессенджер для вашей компании. Попробовать #реклама 16+ bitrix24.ru О рекламодателе

✈️В мире разработки программного обеспечения постоянно появляются новые тренды и подходы. Одним из таких трендов, набирающих популярность в последние годы, является функциональное программирование (ФП). Давайте разберемся, почему это происходит! ➡️Что такое функциональное программирование? Функциональное программирование - это парадигма, в которой процесс вычисления рассматривается как вычисление математических функций. Основная идея заключается в том, чтобы избегать изменяемого состояния и мутаций данных. ➡️Почему ФП становится популярнее? 💬Упрощение параллельного программирования: Отсутствие побочных эффектов делает код более предсказуемым и легким для распараллеливания. 💬Меньше багов: Неизменяемость данных и чистые функции снижают вероятность ошибок, связанных с состоянием программы. 💬Более читаемый код: ФП поощряет написание небольших, специализированных функций, что улучшает читаемость и поддерживаемость кода. 💬Легкость тестирования: Чистые функции легче тестировать, так как их поведение зависит только от входных данных. 💬Производительность: Некоторые функциональные концепции, такие как ленивые вычисления, могут повысить производительность программ. ➡️Заключение Функциональное программирование становится все популярнее благодаря своим преимуществам в читаемости, тестируемости и параллельном выполнении. Хотя оно может потребовать некоторого времени для освоения, инвестиции в изучение ФП могут значительно улучшить качество вашего кода и эффективность разработки. 🐍Pythoner

Бесплатный курс диджитал-дизайна На бесплатном курсе ты сможешь: ✨попробовать себя в диджитал-дизайне: афиши, сайты, UX/UI-дизайн (дизайн интерфейсов) ✨сделать 3 проекта для портфолио с обратной связью от наставника ✨понять, как устроена работа дизайнера ✨получить доступ к закрытой базе материалов и пошаговым инструкциям по профессии Попробовать #реклама 18+ study.logomachine.ru О рекламодателе

✈️Конструкция raise используется для генерации исключений. Когда в коде происходит что-то непредвиденное или некорректное — можно сгенерировать исключение командой raise. ➡️Основные моменты конструкции raise: —Возбуждение существующих исключений: Вы можете использовать raise без каких-либо параметров в блоке except, чтобы повторно вызвать текущее исключение. —Создание собственных исключений: Вы можете создать или вызвать собственное исключение, создав объект исключения и передав его в raise. ➡️Пример использования raise:

def divide(a, b):
    if b == 0:
        raise ValueError("Деление на ноль невозможно.")
    return a / b

try:
    result = divide(10, 0)
except ValueError as e:
    print(f"Ошибка: {e}")

⬆️В этом примере функция divide вызывает исключение ValueError, если второй аргумент равен нулю. В блоке try мы пытаемся выполнить деление, и если возникает ошибка, мы перехватываем её и выводим сообщение об ошибке. 🐍Pythoner

➡️Функция all в Python Функция all принимает на вход итерируемый объект (например, список) и возвращает True, если все его элементы являются истинными (или, если итерируемый объект пустой). Например:

numbers = [1, 2, 3, 4]
print(all(numbers))  # Выводит: True

⬆️В этом примере функция all вернула True, потому что все числа в списке numbers являются истинными (то есть, не равны нулю). ➡️Функция any в Python Функция any, как и all, принимает на вход итерируемый объект, но возвращает True, если хоть один из его элементов является истинным. Если итерируемый объект пустой, функция any возвращает False. Например:

numbers = [0, 0, 1, 0]
print(any(numbers))  # Выводит: True

⬆️В этом случае функция any вернула True, потому что в списке numbers было хотя бы одно истинное значение (1). ➡️Использование all и any вместе Функции all и any можно использовать вместе, чтобы проверить сложные условия. Например, мы можем проверить, все ли элементы в списке положительные и есть ли среди них хоть одно четное число:

numbers = [1, 2, 3, 4]
print(all(num > 0 for num in numbers) and any(num % 2 == 0 for num in numbers))  # Выводит: True

⬆️В этом примере функция all вернет True, если все числа в списке будут положительными, а функция any вернет True, если среди чисел будет хотя бы одно четное. 🐍 Pythoner

Битва кейсов ИБ: 6 сценариев киберкошмара 7 апреля в поединке сойдутся эксперты «Солара». По одну сторону — кейсы тестирований на проникновение, по другую — реальные атаки. Чьи сценарии окажутся страшнее и критичнее — покажет битва. Кому будет полезно: Руководителям ИБ и ИБ-специалистам — получить данные, чтобы обосновать бюджет и построить стратегию защиты. ИТ-руководителям и менеджерам — узнать о текущих рисках и понять, как спланировать ИБ-бюджет. Руководителям компаний и риск-менеджерам — снизить цифровые и финансовые риски, защитить репутацию. Приходите, чтобы на чужих ошибках закрыть пробелы в своей защите. Зарегистрироваться #реклама 16+ rt-solar.ru О рекламодателе

🤔Разбор Срез x[::-1] инвертирует список, Применение его трижды возвращает исходный порядок. 🐍 Pythoner

Бесплатный курс: веб-дизайн, графика, интерфейсы Научись создавать дизайн сайтов и приложений, инфографику для карточек на маркетплейсах и работать в Figma! Студенты курса в среднем зарабатывают от 68 000 ₽ уже во время обучения💰 Этот курс для тебя, если ты: ✅ мечтаешь о новой профессии, но не знаешь, с чего начать; ✅ чувствуешь, что хочешь большего — свободы, самореализации, творчества; ✅ полный новичок и хочешь систему, а не хаос; ✅ хочешь начать зарабатывать удалённо. Зарегистрироваться #реклама 16+ ydaev.ru О рекламодателе

✈️PyMuPDF — это мощная и невероятно быстрая библиотека для работы с PDF-документами прямо из Python. ➡️Она позволяет с легкостью извлекать текст, изображения и метаданные, конвертировать страницы в изображения и даже работать с аннотациями, обеспечивая при этом одну из самых высоких скоростей обработки в своем классе благодаря низкоуровневой оптимизации. 💡Идеально для автоматизации массовой обработки сканированных документов или отчетов — быстро извлекайте нужные данные без рутинных операций. ⛓ Документация 🐍Pythoner

Бесплатная конференция по PostgreSQL — уже 19 марта! Регистрируйся на бесплатную конференцию по PostgreSQL — 19.03.2026. В фокусе — практический опыт эксплуатации PostgreSQL, ее внутреннее устройство, производительность, взаимодействие с другими системами и реальные кейсы из highload-среды. Мероприятие в формате онлайн+офлайн, 25+ тематических докладов, 3 потока. Вот некоторые темы конференции: ✅ Опыт выноса OLAP-нагрузки на реплику ✅ Временные таблицы в PostgreSQL: почему это критично для платформы 1С и что можно улучшить ✅ Разделение Compute и Storage: архитектурный прорыв для PostgreSQL в облаке ✅ Highload «из ниоткуда»: когда узкое место — не в СУБД, а в клиентской архитектуре ✅ Работа с логами PostgreSQL Регистрируйся, будет интересно! И бесплатно! Зарегистрироваться #реклама 16+ pgbootcamp.ru О рекламодателе

➡️Основные возможности GeoPandas GeoPandas расширяет функциональность pandas, добавляя поддержку геометрических типов данных. Это позволяет эффективно работать с пространственными данными, выполнять геометрические операции и визуализировать результаты. ➡️Ключевые особенности: 💬Поддержка различных форматов геоданных (Shapefile, GeoJSON и др.) 💬Геометрические операции (пересечение, объединение, буферизация) 💬Пространственные соединения и агрегации 💬Интеграция с matplotlib для визуализации ➡️Простой пример:

import geopandas as gpd

# Чтение геоданных
gdf = gpd.read_file('path/to/your/geodata.shp')

# Базовые операции
print(gdf.head())
print(gdf.crs)  # Система координат

➡️Практические примеры использования Визуализация данных

import matplotlib.pyplot as plt

gdf.plot()
plt.title('Визуализация геоданных')
plt.show()

➡️Пространственные операции Выполнение геометрических операций, таких как буферизация:

buffered = gdf.geometry.buffer(1)  # Создание буфера в 1 единицу

➡️Пространственные соединения Объединение двух наборов геоданных на основе их пространственных отношений:

cities = gpd.read_file('cities.shp')
countries = gpd.read_file('countries.shp')

cities_with_countries = gpd.sjoin(cities, countries, how="inner", predicate="within")

➡️Преимущества использования GeoPandas: 💬Эффективная обработка больших объемов геоданных 💬Интеграция с экосистемой Python для анализа данных 💬Упрощение сложных геопространственных операций 💬Возможность создания высококачественных картографических визуализаций 🐍Pythoner

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

✈️Aiopandas — это легковесный патч для Pandas, который добавляет асинхронную поддержку для популярных методов обработки данных. ➡️Библиотека не блокирует event loop при операциях ввода-вывода и позволяет параллельно обрабатывать несколько DataFrame, что особенно полезно для веб-приложений на FastAPI или aiohttp. 💡Идеально для проектов, где нужно совмещать анализ данных с асинхронными операциями: работа с LLM-моделями, веб-скрапинг или асинхронное взаимодействие с базами данных. 🐍Pythoner

✈️В asyncio есть два способа запустить корутину: - await — ждёт, пока задача завершится. - loop.create_task() — запускает задачу в фоне, не блокируя выполнение остального кода. ➡️Если ты используешь await, выполнение кода останавливается, пока корутина не закончится. А вот create_task() добавляет её в event loop — и она работает параллельно с другими задачами. ➡️Пример:

import asyncio

async def task(name):
    print(f"Начал {name}")
    await asyncio.sleep(2)
    print(f"Закончил {name}")

async def main():
    t1 = asyncio.create_task(task("Задача 1"))
    t2 = asyncio.create_task(task("Задача 2"))
    print("Обе задачи запущены!")
    await t1
    await t2

asyncio.run(main())

обе задачи выполняются одновременно, а не по очереди. 💡Это важно, если ты пишешь сетевые приложения, обрабатываешь запросы или работаешь с I/O — именно create_task() делает Python по-настоящему асинхронным. 🐍Pythoner