44765
Публикуем интересные/полезные фичи/библиотеки языка. По вопросам сотрудничества: @adv_and_pr Канал на бирже: https://telega.in/c/seniorpy
«Привет, как дела?» — сразу летишь во френдзону
Это будет продолжаться ВЕЧНО, пока не начнешь читать канал ТВОРЧЕСТВО ЧУВСТВ, где узнаешь:
— грамотно общаться с девушками и доводить до секса
— строить прочные отношения, где девушка ласковая и покорная, а ты — лидер
— сформировать базу мужских принципов, которые помогут во всех направлениях в жизни
Главное про качественные отношения тут: t.me/+2PeNv_5pb8djMDdi
🤔Упаковка и дистрибуция кода в Python - что может пойти не так?
👉Узнайте на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Python Developer. Professional» - «Пакет с пакетами»: регистрация
На занятии мы:
- разберем превратности сборки и packaging'а кода на Python, начиная от ZIP-архивов, вплоть до anaconda
- поговорим о дистрибуции пакетов через PyPI и что здесь может пойти не по плану.
По итогам вебинара участники будут понимать основные принципы и подходы к упаковке кода на Python, знать, как создать и организовать свой собственный пакет, получат практические навыки работы с инструментами упаковки и дистрибуции пакетов.
🤝Понравится урок — продолжите обучение на курсе по спеццене и даже в рассрочку!
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
😱Вы что-то нажали и всё пропало?!
👉Узнайте, как чувствовать себя уверенно, на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Python Developer. Basic» - «Первый шаг в Git: освойте управление версиями»: регистрация
На бесплатном занятии мы:
- сделаем краткий обзор системы управления версиями Git
- установим Git и создадим новый репозиторий.
- научимся добавлять файлы в репозиторий и фиксировать изменения
- разберемся с историей изменений и ветками
- рассмотрим работу с удалёнными репозиториями
Вебинар подойдет всем, кто только начинает изучать Python.
🤝Понравится урок — продолжите обучение на курсе по спеццене и даже в рассрочку!
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
⚙️ Использование модуля sys.settrace для отладки и профилирования
В Python есть малоизвестная, но мощная функция — sys.settrace(), которая позволяет установить собственный обработчик трассировки для отладки и профилирования кода.
➡️ С её помощью можно отслеживать выполнение каждого вызова функции, строки или даже изменения локальных переменных в программе.
➡️ Boltons — удобные утилиты для повседневного программирования
Boltons — это коллекция чистых и надежных утилит, которые помогут вам ускорить разработку. В библиотеке вы найдете множество полезных функций для работы со структурами данных, файловой системой, логированием и многим другим.
🗣 Boltons — отличное дополнение к стандартной библиотеке Python, особенно если вам нужно быстрое решение для типичных задач.
🔗 Ссылочка на доку
➡️ PandasGUI — графический интерфейс для работы с DataFrame
PandasGUI — это удобный инструмент, который предоставляет графический интерфейс для работы с Pandas DataFrame. Он позволяет визуализировать, фильтровать и редактировать данные прямо в интерактивном окне, что делает анализ данных более интуитивным и быстрым.
🗣 Отличный способ ускорить анализ данных, особенно если вы привыкли работать с Pandas в Jupyter Notebook.
🔗 Ссылочка на доку
🔴 18 сентября состоится крупнейшая конференция по трафику и продажам в Телеге
1⃣2⃣3⃣4⃣5⃣
Вам однозначно стоит быть, если:
— Работаете с трафиком из Telegram Ads или посевов;
— Продаете свои услуги через Telegram;
— Еще не зарабатываете в TG, но планируете;
📣 Вот лишь некоторые из спикеров:
— Алексей Соловьев (Event and Community Manager at TON)
— Дмитрий Форман (Digital-Директор Самолет)
— Марат Шайхетдинов (Founder TgConf & Clickise)
— Ирина Нумизматка (Автор крупнейшего блога про Telegram Ads)
— Глеб Яскевич (Директор по маркетингу Getcourse)
— Артур Халиуллин (Сеть каналов на 1млн+ подписчиков)
— Влад Силантьев (С нуля дошел до 63 проектов в Telegram Ads)
— Павел Калюканов (Product Manager TgStat)
и множество других не менее интересных спикеров
🕔 Дата и время: 18 сентября в 9:00
📍 Место проведения: Main Stage, Москва
А в заключении мероприятия пройдет Aftertparty для VIP-участников и спикеров с хедлайнером, которого все знают!
🎟 Приобрести билет до повышения цен
Промокод telegapart дает скидку 10% на все билеты
⚙️ Управление временем выполнения функций с помощью тайм-аутов в Python
Иногда требуется ограничить время выполнения функции, чтобы предотвратить зависание или длительное выполнение задачи.
🗣️ В Python можно использовать модуль signal для установки тайм-аутов на выполнение кода.
❔ Какие три элемента – самые важные в жизни сотрудника внутри IT-компании?
включение в бизнес-процессы компании
развитие в компании
парадигма «мотивация – демотивация – увольнение/рост»
Каждый из этих элементов может стать как трамплином, так и проблемой. И для сотрудника, и для команды, и даже для целой организации.
На конференции «OTUS CONF: поддержка и управление в IT-командах»
вы узнаете:
- Как лучше «подключать» удалённых сотрудников к бизнес-процессам организации
- Как давать обратную связь и как на неё реагировать без ущерба для профессиональных отношений
- Как повысить уровень вовлечённости сотрудников
- Как бороться с «тихими увольнениями»
Будет интересно тимлидам, руководителям в IT, эйчарам, HRBP
Присоединяйтесь, слушайте дискуссии экспертов в сферах HR и управления, задавайте вопросы
28 августа, 19:00 МСК
Бесплатно
➡️ Записаться на конференциюРеклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
➡️ Декоратор для измерения времени выполнения функции в Python
В Python можно легко измерять время выполнения функций с помощью декораторов. Этот подход удобен для анализа производительности и оптимизации кода.• Декоратор оборачивает функцию и измеряет время ее выполнения, выводя результат на экран. Это позволяет легко оценить производительность различных участков кода.• Декоратор time_it может использоваться для любых функций, без изменения их логики, что делает его удобным инструментом для анализа производительности.
⚙️ Temporian для предварительной обработки временных данных
ℹ️ Temporian предлагает новую парадигму для работы с временными данными. Будучи специально разработанными для него, плюс его основные вычисления, выполняемые как высокооптимизированный код C ++, позволяют ему сделать обычные временные операции более безопасными, простыми в написании и намного, намного быстрее в выполнении - с бенчмарками, показывающими ускорение более чем в 100 раз по сравнению с эквивалентным кодом pandas.
🔗 Ссылочка на доку
🔴 Новый сервис для тех, кто любит решать задачки и хочет подтянуть свои навыки в разработке.
Это CodeRun. В нём найдёте задачи по фронтенду, бэкенду, мобильной разработке, аналитике и машинному обучению. А ещё комьюнити, в котором можете и попросить помощи, и посоревноваться с участниками.
Подписывайтесь ✨ @yandex
➡️ clean-text для нормализации и очистки текста
Отличный однострочный код для нормализации и очистки текста — идеально для проектов по обработке естественного языка.
Контент, созданный пользователями в Интернете и в социальных сетях, часто бывает грязным. Предварительно обработайте свои данные с помощью clean-text, чтобы создать нормализованное текстовое представление. Например, преобразуйте этот испорченный ввод:
A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29).
»Yóù àré rïght <3!«
A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>).
"you are right <3!"
⚙️ Оптимизация памяти в Python: Использование генераторов вместо списков
Когда мы работаем с большими наборами данных, важно помнить об эффективном использовании памяти. Одной из полезных фишек Python для оптимизации памяти является использование генераторов вместо списков.
➡️ Пример кода
Допустим, у нас есть задача найти квадраты чисел от 1 до 1 000 000. Сначала посмотрим, как это сделать с помощью списка:
# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]
# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))
Есть два стула…Python или Go. На примере Kubernetes
Как связать код и инфраструктуру в единое целое? Как использовать Kubernetes в приложениях на все 100%, контролируя любую абстракцию в кластере?
Поговорим об этом на бесплатном вебинаре от Слёрма 21 августа в 19:00 мск⚡
Обсудим:
▶️ «Умный» автоскейлинг на основе бизнес-метрик
▶️ Модификация манифестов приложений на лету
▶️ Динамическая приоритизация использования ресурсов кластера в мультитенантной архитектуре
▶️ Кастомизируемый роутинг для stateful приложений с закреплением клиентов за нужными подами в условиях переподключения клиентов
Зачем все это нужно и как реализовать задуманное? Покажем на кейсах Python и Golang.
Спикер: Виталий Лихачев, SRE в booking.com, ex-Avito Senior Software Engineer
Подробности в боте @GolangPython_Bot ⬅️
Присоединяйтесь!
erid: LjN8KC7PH
➡️ Использование функции inspect для динамического анализа кода
В Python есть мощный модуль inspect, который позволяет проводить динамический анализ кода.
🗣️ С его помощью можно извлекать информацию о функциях, классах и их параметрах прямо во время выполнения программы. Это полезно для создания гибких и адаптивных систем.Читать полностью…
⚙️ Работа с хэшируемыми типами данных через __hash__ и __eq__
В Python можно управлять тем, как объекты сравниваются и хэшируются, путем реализации методов __hash__ и __eq__.
🗣️ Это особенно полезно при использовании объектов в качестве ключей в словарях или элементов в множествах, где требуется уникальность.Читать полностью…
➡️ Ленивая инициализация атрибутов с помощью __getattr__
В Python можно реализовать ленивую инициализацию атрибутов объекта с помощью метода getattr.
🗣️ Это позволяет отложить вычисление и создание атрибутов до момента их первого обращения, что может быть полезно для оптимизации работы с ресурсозатратными данными.Читать полностью…
➡️ Использование дескрипторов для управления доступом к атрибутам
Дескрипторы — это мощный, но часто недооцененный механизм в Python, который позволяет управлять доступом к атрибутам объектов. С помощью дескрипторов можно реализовать логику при чтении, записи или удалении атрибутов класса.• Дескриптор — это объект, который управляет доступом к другому объекту. Для этого используются методы __get__, __set__ и __delete__.• В примере выше дескриптор PositiveNumber контролирует запись значения в атрибут. Если значение отрицательное, выбрасывается ошибка. Это позволяет реализовать проверку значений на уровне атрибутов.• Дескрипторы позволяют инкапсулировать логику доступа в отдельный класс, который можно переиспользовать в нескольких местах, улучшая структурированность и читаемость кода.
❔ Как запустить продукт и не прогореть?
⌨️ Ждем вас на открытом вебинаре 3 сентября в 19:00 мск, где мы разберем:
- как исследовать аудиторию и спрогнозировать спрос;
- как создать MVP и определить, когда идти в масштаб;
- как правильно тестировать продукт «в бою» и находить недочёты;
- как кастдев (опрос и интервью пользователей) помогает выявить сильные и слабые стороны ваших продуктов.
Урок подходит для проджект-менеджеров, управленцев в IT и продакт-менеджеров, которые хотят избежать ошибок при запуске продукта и добиться успеха. Вы получите пошаговый план действий, который поможет вам уверенно запустить и развивать свой продукт.
Встречаемся в преддверии старта курса «Product Manager IT-проектов». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
➡️ Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://vk.cc/cA0cHwРеклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
➡️ Pyfiglet — генерация ASCII-арт текста
Pyfiglet — это библиотека Python, которая позволяет легко создавать красивый ASCII-арт текст прямо в консоли. Идеально подходит для добавления стилизованных заголовков и баннеров в ваши консольные приложения.
🗣 Отличный способ оживить вывод вашего кода и привлечь внимание к важным сообщениям.
🔗 Ссылочка на доку
➡️ Модификация байт-кода функции в Python с использованием модуля byteplay3
Продвинутые программисты могут использовать модификацию байт-кода для изменения поведения функции на низком уровне.
✔️ Это позволяет создавать динамические изменения в функции без её переписывания на уровне исходного кода. В Python можно использовать модуль byteplay3 для работы с байт-кодом.
🔗 Ссылочка на доку
➡️ Извлечение уникальных элементов из списка с сохранением порядка
🗣️ Обычно, когда нужно получить уникальные элементы из списка, используют set. Однако это нарушает порядок элементов.
Чтобы извлечь уникальные элементы, сохраняя их порядок, можно использовать следующую технику:• Используем список для обхода элементов и set, чтобы отслеживать уже встреченные элементы, избегая их дублирования.• Используем однострочный list comprehension с условием, которое добавляет элемент в результирующий список только если он ещё не был добавлен.
➡️ Использование contextlib.contextmanager для создания контекстных менеджеров
Иногда бывает нужно создать собственный контекстный менеджер для управления ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения.
✔️ В Python для этого можно использовать декоратор contextlib.contextmanager, что делает код простым и элегантным.
⚙️ Unstructured для предварительной обработки текста
ℹ️ Unstructured - это доступная библиотека Python для легкого извлечения текста из документов. Она упрощает очистку текста, обрабатывая все, от удаления маркеров до управления эмодзи и языкового перевода.
🔗 Ссылочка на доку
⚙️ Fabulous — вывод картинок в консоль
ℹ️ Вам не достаточно красивого вывода таблиц в консоль? А как насчёт вывода текста с тенями или даже картинок? Теперь это возможно!
🗣️ Использовать только в небольших количествах во избежание перелома чувства прекрасного
🔗 Ссылочка на доку
➡️ PyForest: Один импорт для всех важных модулей
Импортируйте все ключевые библиотеки Python одной строкой. Это удобно для всех ваших проектов по Data Science и при создании нового окружения в Conda.
🗣️ При работе с данными вы используете библиотеки, такие как pandas, matplotlib, seaborn, numpy и sklearn. Прежде чем приступить к работе, нужно их импортировать.
Библиотека решает несколько проблем:
• Однообразие: импорт всегда одинаковый и скучный.
• Пропущенные импорты мешают работе.
• Иногда нужно искать точные строки импорта, например, import matplotlib.pyplot as plt или from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor.
🔗 Ссылочка на доку
Ворвись в IT с Романом Сакутиным
Онлайн-школы обещают небо в алмазах для всех начинающих айтишников. Но сколько в этом правды? Роман, айтишник с 10 летним опытом, сделал бесплатный симулятор разных айти профессий для полных новичков.
В нём вы сможете пройти свой первый рабочий день под руководством наставника даже если вы абсолютный ноль и получить награду в конце.
Играйте бесплатной в боте - /channel/break_into_it_bot?start=TG_IN_20082024
erid: LjN8KGWhZ
➡️ Использование коллекций Python
Коллекции Python — это контейнерные типы данных. В частности, это списки, множества, кортежи, словари. Модуль collections даёт в распоряжение разработчика высокопроизводительные типы данных, которые помогают улучшить код, сделать его чище и облегчить работу с ним. Этот модуль содержит множество полезных методов. Здесь мы рассмотрим метод Counter().
Этот метод принимает итерируемый объект, такой, как список или кортеж, и возвращает словарь, содержащий сведения о количестве различных объектов в исследуемом списке (Counter Dictionary). Ключами такого словаря являются уникальные элементы, представленные в итерируемом объекте, а значениями — количества таких элементов.
Counter()
Читать полностью…
Преобразование двух списков в словарь
Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь?
✔️ Для решения задачи можно прибегнуть к функции zip().