Конкатенация строк
Если нужно конкатенировать список строк, сделать это можно в цикле for, по одной добавляя строки к итоговому результату. Однако такой подход будет весьма неэффективным, особенно в том случае, если список оказывается достаточно длинным. В Python строки являются иммутабельными сущностями. В результате каждая операция по конкатенации строк означает необходимость копирования пары строк в новую строку.
Более эффективный подход к решению этой задачи заключается в использовании функции join()
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Общие функции
В нашем коде для измерения быстродействия нужна соответствующая функция. Она будет главной для всех производных. Прежде всего, мы будем измерять время выполнения не один раз — слишком велика погрешность. Функция будет принимать в аргументы функцию, для которой проводится замер, а также количество повторений этой функции.
Для самого измерения мы будем использовать разницу во времени между началом выполнения и концом.
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Общие функции
Всего у нас будет 2 диаграммы: полная и усредненная. В каждой по 2 графика: для def и lambda функций. Всего нам потребуется 4 черепахи.
Список значений для 1 и 2 графика очевиден — несколько результатов выполнения замера скорости. С 3 и 4 всё сложнее — нужно найти среднее арифметическое одного из 2 первых графиков.
Дабы слишком не заморачиваться над тем, чтобы график никуда не вылезал, найдём разницу между каждым элементом каждого графика и средним значением между средними арифметическими из 1 и 2 графика. В итоге, на графике мы будем видеть не общее значение, а разницу.
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Функции для упрощения жизни
Кому захочется повторять одно и то действие, но с разными параметрами? Никому. Поэтому, есть некоторые вспомогательные функции, для рисования графика по заданным параметрам, для создания черепахи. Кстати, о последнем — черепахи тоже заносятся в общий словарь.
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Производные функции
Слабонервным людям, ненавидящим многоуровневые вложения, не читать.
Для ранее описанных общих функций можно создавать бесконечно много проиводных. Для производной замера скорости структура такая
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Производные функции
А производная для функции построения графика — это же самая функция с определенными аргументами.
Мы будем проверять скорость создания и скорость выполнения разного вида функций.
Вернёмся к первому. В случае проверки скорости создания функции, функция_для_замера() будет иметь одну цель — создать внутри себя def или lambda функцию. Её мы будем вызывать множество раз, и каждый раз она будет создавать одну и ту же функцию заново.
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Производные функции
Иными словами — функция второго уровня вложенности служит для многократного вызова и создания во время каждого функции третьего уровня вложенности.
Глобальный апдейт карьеры со «Школой 21»
Метишь в сеньоры? Тогда скорее сюда! «Школа 21» — это бесплатная возможность от Сбера забустить свою карьеру.
Кампусы «Школы 21» есть в Сургуте, Новосибирске, Ярославле и в других городах России. В них регулярно проходят ИТ-конференции, беседы с экспертами, хакатоны и другие события. Учиться можно в любое время. Кампусы открыты 24/7.
По итогам получишь востребованную ИТ-профессию и шанс вырасти на два, а то и на три грейда.
Если ждал сигнал к полной самореализации, считай, это он! Начать апдейт можно на сайте школы. Подай заявку уже сейчас
Курс: веб-дизайнер с нуля за 4 месяца.
Сегодня у каждой приличной компании есть свой сайт, его создание — задача веб-дизайнера. Необходимо сделать не только привлекающую внешнюю страницу, но и обеспечить удобство для пользователя, от этого зависит доход бизнеса. Именно поэтому такие специалисты высоко востребованы и получают зарплату от 100 тыс.руб.
Eduson Academy поможет вам уже во время курса брать заказы на фриланс и зарабатывать деньги. А по окончании курса у вас будет вечный доступ к платформе, более 8 проектов в портфолио и сопровождение в поиске работы.
Регистрируйтесь на курс по специальной ссылке и получите скидку в 60%, действует 2 дня.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
Мечтаешь решать задачи компьютерного зрения и зарабатывать от $3000, работая в крупной компании?
👨💻👩💻 Сегодня компьютерное зрение находит применение в различных отраслях. Специалисты по Python и Machine Learning, освоившие компьютерное зрение, становятся ключевыми игроками в таких сферах как:
Медицина: Компьютерное зрение помогает в ранней диагностике рака. Google разработал алгоритм, который определяет признаки раковых опухолей на рентгеновских снимках. Это повышает шансы на успешное лечение.
Банковский сектор: В банковском секторе компьютерное зрение помогает в обнаружении мошенничества с помощью систем анализа видеонаблюдения на банкоматах и в отделениях.
Машиностроение: Компании применяют системы компьютерного зрения для автоматического обнаружения дефектов на производстве.
Ритейл: В ритейле компьютерное зрение помогает анализировать изображения и видео с камер наблюдения на складах и в магазинах. Например, в X5 Retail Group такие системы используют для мониторинга полок и автоматического пополнения запасов.
Городское управление: системы компьютерного зрения помогают контролировать дорожное движение и автоматически выявлять нарушения в Москве.
Мы проанализировали вакансии компаний
🏢📝 На рынке труда требуются инженеры по компьютерному зрению. Ведущие компании, такие как Центр Робототехники Сбербанка, Sber AI, «Яндекс» и другие, предлагают вакансии. Основные задачи инженеров — разработка и обучение моделей на PyTorch для детекции объектов, семантической сегментации, оценки глубины, объединения сенсорных данных.
Кандидатам на эти позиции требуется:
Опыт работы с Python и PyTorch.Знание классических и современных алгоритмов компьютерного зрения.Умение работать с инструментами разработки и внедрения (Docker, TensorRT, MLFlow, CI/CD). Способность калибровать и работать с сенсорами.
Компании предлагают высокую зарплату, ДМС, корпоративную пенсионную программу, а также рабочие места с лаунж-зонами, кафе и спортзалами.
Если вы хотите найти работу мечты, но не хватает навыков и знаний, приходите на открытый урок в рамках курса «Компьютерное зрение»
🎓📚 Присоединяйтесь СЕГОДНЯ, 24 июня, в 20:00 к нашему открытому уроку по сверточным нейронным сетям с Андреем Канашовым! На уроке вы разберетесь в сверточных нейронных сетях: от AlexNet до EfficientNet, и узнаете, как они трансформируют обработку изображений.
Для кого этот вебинар будет полезен:
Разработчики и специалисты по анализу данных узнают, как применять сверточные нейронные сети для обработки изображений.
Специалисты по машинному и глубокому обучению изучат архитектуры CNN от AlexNet до EfficientNet и получат практические советы по обучению нейронных сетей, чтобы достичь высокой точности и эффективности.
Спикер: Андрей Канашов, Senior Data Scientist с обширным опытом в машинном обучении и глубоком обучении с использованием нейронных сетей в NLP и CV.
🗓 Дата: 24 июня. СЕГОДНЯ!
🕖 Время: 20:00. [Ссылка на регистрацию]
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Всего за 5 минут определите подходящую вам IT-профессию.
Онлайн-школа Skillfactory разработала уникальный профориентационный тест из 18 вопросов. Ответив на них, узнаете наиболее подходящую вам специальность.
Работайте в российских или зарубежных компаниях, в офисе или удаленно. Для айтишников — сниженная ставка по ипотеке, высокая зарплата, комфортные условия и гибкий график.
Переходите по специальной ссылке, чтобы пройти тест, получить карьерную консультацию и мини-курс для выбора профессии в IT или дизайне
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
⚡️Из-за недостатка свыше 1 миллиона айтишников, в России появились симуляторы работы в IT.
Например, прямо сейчас вы можете пройти симулятор работы тестировщика ПО от Skillfactory. Это одна из самых простых в освоении профессий со стартовой зп от 70 000 рублей.
Такая мера призвана дать любому желающему минимальные навыки в профессии и заинтересовать в повышении квалификации, что увеличит количество специалистов к 2030 году более чем на 2 000 000 человек.
Симулятор тестировщика можете опробовать здесь.
Станьте Дизайнером за 0₽
Зарплата начинающего дизайнера от 50 000₽, а стоимость обучения на профессию в онлайн-школах от 120 000 до 220 000 рублей.
Прямо сейчас GeekBrains отдают бесплатно 5 курсов по IT, в том числе и курс по дизайну.
Переходите по ссылке и забирайте курс по дизайну. Акция продлится до 25 июня: https://go.redav.online/0b910edff0869220?erid=LdtCK7b7u&m=1
Станьте специалистом по нейросетям, самом перспективном направлении 2024-2030 годов.
Уже сегодня вы можете читать статьи, как нейросети постепенно заменяют собой ту или иную профессию. Однако за нейросетью стоит специалист, способный настраивать её, ставить правильно задачу и регулировать. Заработная плата таких специалистов начинается от 100 тыс. руб.
Работа с нейросетями — самое востребованное направление, однако слишком молодое, в ВУЗах ему не учат, практически не найти хороших курсов в принципе. Именно поэтому Eduson Academy создала передовой курс с экспертами, научившимися одними из первых навыкам настройки нейросетей.
Проходите курс по специальной ссылке, станьте одними из первых высококлассных профессионалов работающих с нейросетями.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
93% мужчин не знают, как вести себя с девушкой на самом деле
Из-за чего девушка охладевает, теряет инетерес, сливается, устраивает сцены, обиды, манипуляции, постоянно что-то требует, в то время, как с другим парнем может потерять дар речи от одного его взгляда, в котором чувствуется уверенность и сила.
Если сталкивался хоть толикой подобных проблем, срочно заходи на канал Творчество Чувств. Тут научат:
— грамотно общаться с девушками
— строить прочные отношения, где девушка ласковая и покорная, а ты — лидер
— сформировать базу мужских принципов, которые помогут во всех направлениях в жизни
Все про отношения и жизненный путь мужчины: https://t.me/joinchat/HVSCPmKZhTVhOGZi
Станьте менеджером Wildbrerries и зарабатывайте удаленно от 100 тыс руб. в месяц
В 2024 году рост покупателей на маркетплейсах неуклонно растет и уже прибавил 30% спроса по сравнению с предыдущим годом. Это говорит о высоком уровне востребованности сотрудников и специалистов по работе с маркетплейсами.
Не знаете как начать? Eduson Academy создала для вас простой и понятный, пошаговый курс из 9 уроков, пройдя который вы уже можете претендовать на зарплату в 50 тыс.руб.
⚠️ Внимание, на акцию выделено только 30 мест, получить доступ к курсу по ссылке 👈
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
Станьте специалистом по нейросетям, самом перспективном направлении 2024-2030 годов.
Уже сегодня вы можете читать статьи, как нейросети постепенно заменяют собой ту или иную профессию. Однако за нейросетью стоит специалист, способный настраивать её, ставить правильно задачу и регулировать. Заработная плата таких специалистов начинается от 100 тыс. руб.
Работа с нейросетями — самое востребованное направление, однако слишком молодое, в ВУЗах ему не учат, практически не найти хороших курсов в принципе. Именно поэтому Eduson Academy создала передовой курс с экспертами, научившимися одними из первых навыкам настройки нейросетей.
Проходите курс по специальной ссылке, станьте одними из первых высококлассных профессионалов работающих с нейросетями.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
Самый понятный старт в профессии 1-с разработчика за 4 дня.
Их навык широко используется в бизнес-сфере для автоматизации учета, управления ресурсами, планирования ресурсов предприятия и других задач.
Работа 1C-разработчиком может предложить стабильную карьеру, поскольку потребность в специалистах, владеющих этой платформой, продолжает расти, особенно в секторе малого и среднего бизнеса.
Участвуйте в бесплатном тест-драйве от GeekBrains, на котором вы получите реальную практику и возможность начать карьеру с зарплатой от 80 000₽
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
ГЕЙМДИЗАЙН: от новичка до специалиста бесплатно за 4 дня.
Профессия геймдизайнера — увлекательная, востребованная и высокооплачиваемая специальность, где можно раскрыть свою творческую и инженерную стороны. Работа в этой сфере дает возможность создавать уникальные миры. И перспективу участия в разработке культовых игр, работая из дома.
На мини-курсе от Contented вы освоите ключевой навык геймдизайнера — декомпозицию механик игры, поймете, какие навыки помогают создавать хиты гейм-индустрии, и узнаете почему заработная плата геймдизайнера начинается от 100тыс.руб.
Пройдите мини-курс — и получите в подарок курс английского языка для дизайнеров и скидку на обучение в 45%.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
Обучение в магистратуре в Центральном университете сразу на 3-м курсе бакалавриата
Центральный университет — современный вуз, созданный вместе с Т-Банком, Авито и другими топовыми IT-компаниями.
Обучение занимает 20 часов в неделю, занятия проводят в центре Москвы профессоры из МГУ, МФТИ, РЭШ и практики из индустрии.
У каждого студента будет:
— личный ментор по траектории обучения;
— доступ к карьерному центру с коучами и консультантами;
— опыт работы в проектах 30+ компаний-партнеров уже во время обучения;
— диплом гособразца.
Чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей: участвуйте по этой ссылке.
erid:2VtzqxWHrme
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
Станьте бэкендером с дипломом МФТИ
Бэкенд-программисты отвечают за скрытую часть IT-продукта. Пользователю сложно оценить их вклад в разработку, зато с этим отлично справляется рынок — у бэкендеров одни из самых высоких зарплат в сфере.
В онлайн-магистратуре Нетологии и МФТИ «Разработка IT-продукта» готовят востребованных бэкенд-разработчиков. Это глубокая программа с акцентом на практику: семинары, кейсы партнёров, хакатоны и 5+ проектов для портфолио. А ещё, никаких поездок к первой паре — все занятия проходят онлайн.
Вы научитесь:
- разрабатывать бэкенд часть веб-приложений на Python, Java и Go;
- строить функциональный API;
- синхронизировать работу веб-приложения с базами данных.
МФТИ — ведущий технический вуз России. Формат дипломной работы здесь можно выбрать самостоятельно: научное исследование, корпоративный или собственный стартап. Если выбираете путь предпринимателя — университет поддержит вас грантами, стипендиями и консультациями. Выпускники получат государственный диплом и все льготы очного обучения.
🔗Оставить заявку: https://netolo.gy/df0b
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5z3pU1W
Расширение возможности операции побитового исключающего "или" для пользовательских объектов
Метод rxor в Python используется для реализации операции побитового исключающего "или" (оператора ^), когда операнд слева не поддерживает соответствующий метод xor. Этот метод полезен для работы с пользовательскими объектами, когда требуется поддерживать операцию побитового исключающего "или" с различными типами данных.
Рассмотрим пример, в котором у нас есть класс, представляющий пользовательские битовые данные, и мы хотим поддерживать операцию побитового исключающего "или" как с обычными числами Python (int), так и с другими экземплярами нашего класса.
Этот лайфхак позволяет сделать ваш класс более универсальным и поддерживать операции побитового исключающего "или" с различными типами данных, что повышает его гибкость и удобство использования.
Реализация операции вычитания на месте для пользовательского класса
Метод isub в Python используется для реализации операции вычитания на месте (оператора -=). Этот метод позволяет изменять объект "на месте", что может быть полезно для оптимизации производительности и управления памятью.
Рассмотрим пример, в котором у нас есть класс, представляющий пользовательский список чисел. Мы хотим поддерживать операцию вычитания на месте как с обычными числами Python (int), так и с другими экземплярами нашего класса.
Этот лайфхак позволяет вашему классу поддерживать более гибкие и удобные операции вычитания на месте, что улучшает производительность и удобство использования, а также помогает избежать лишних копий данных.
Эффективное использование метода __imatmul__(self, other)
Метод imatmul(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора матричного умножения с присваиванием (@=) для пользовательских классов. Это полезно для работы с матрицами и другими структурами данных, поддерживающими матричное умножение, делая код более выразительным и эффективным.
Метод imatmul — это специальный метод, который позволяет реализовать матричное умножение с присваиванием. Когда оператор @= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом матричного умножения.
Использование метода imatmul позволяет легко реализовать матричное умножение с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Эффективное использование метода ifloordiv(self, other)
Метод ifloordiv(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора целочисленного деления с присваиванием (//=) для пользовательских классов. Это особенно полезно для работы с числовыми данными и структурами, где целочисленное деление и обновление значений являются обычными задачами.
Метод ifloordiv является специальным методом, который позволяет реализовать целочисленное деление с присваиванием. Когда оператор //= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом целочисленного деления.
Использование метода ifloordiv позволяет легко реализовать целочисленное деление с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Эффективное использование метода __iand__(self, other)
Метод iand(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора побитовой операции "и" с присваиванием (&=) для пользовательских классов. Этот метод полезен для выполнения битовых операций над данными, которые хранятся в пользовательских объектах.
Метод iand является специальным методом, который позволяет реализовать операцию побитового "и" с присваиванием. Когда оператор &= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом операции.
Использование метода iand позволяет легко реализовать операцию побитового "и" с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Эффективное использование метода __imod__(self, other)
Метод imod(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора взятия остатка с присваиванием (%=) для пользовательских классов. Это полезно для работы с числовыми данными и структурами, где операции взятия остатка и обновления значений являются обычными задачами.
Метод imod — это специальный метод, который позволяет реализовать операцию взятия остатка с присваиванием. Когда оператор %= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом операции.
Использование метода imod позволяет легко реализовать операцию взятия остатка с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Эффективное использование метода __ipow__(self, other[, modulo])
Метод ipow(self, other[, modulo]) в Python позволяет определить поведение оператора возведения в степень с присваиванием (=) для пользовательских классов. Этот метод может включать необязательный параметр modulo, который позволяет выполнять возведение в степень по модулю. Этот лайфхак полезен для работы с числовыми данными, особенно в математических и криптографических приложениях.
Метод __ipow__ является специальным методом, который позволяет реализовать операцию возведения в степень с присваиванием. Когда оператор = применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом возведения в степень. Если указан параметр modulo, результат операции будет взят по модулю.
Использование метода ipow позволяет легко реализовать операцию возведения в степень с присваиванием для пользовательских классов.
Эффективное использование метода __ilshift__(self, other)
Метод ilshift(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора побитового сдвига влево с присваиванием (<<=) для пользовательских классов. Этот метод полезен для работы с битовыми операциями и манипуляциями с данными, которые требуют эффективного изменения битовых представлений.
Метод ilshift является специальным методом, который позволяет реализовать операцию побитового сдвига влево с присваиванием. Когда оператор <<= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом сдвига.
Использование метода ilshift позволяет легко реализовать операцию побитового сдвига влево с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Эффективное использование метода __irshift__(self, other)
Метод irshift(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора побитового сдвига вправо с присваиванием (>>=) для пользовательских классов. Этот метод полезен для работы с битовыми операциями и манипуляциями с данными, которые требуют эффективного изменения битовых представлений.
Метод irshift является специальным методом, который позволяет реализовать операцию побитового сдвига вправо с присваиванием. Когда оператор >>= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом сдвига.
Использование метода irshift позволяет легко реализовать операцию побитового сдвига вправо с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
