🖥 Вопросы на собеседовании Python, ответы, на которые вам стоит знать.

В этой статье я превратил некоторые из своих заметок в 20 вопросов для собеседований, которые охватывают структуры данных, основные концепции программирования и лучшие практики Python.
Интересно, что многие из этих вопросов также задаются на собеседованиях по Data Science.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🖥 Что нового в Python 3.11

Изменения в Python 3.11 включают:

-оптимизацию производительности с добавлением изменений, связанных с ускорением и inline-развёртыванием вызова функций, применением быстрых интерпретаторов типовых операций (x+x, x*x, x-x, a[i], a[i] = z, f(arg) C(arg), o.method(), o.attr = z, *seq), а также оптимизацией в рамках проектов Cinder и HotPy. Разработчики обещают прирост скорости выполнения кода на 10-60%. В среднем производительность при прохождении тестового набора pyperformance увеличилась на 25%;

- переработанный механизм кэширования байткода, что позволило сократить время запуска интерпретатора на 10-15%. Объекты с кодом и байткод статически размещаются интерпретатором, чтобы исключить стадии демаршалинга извлечённого из кэша байткода и преобразования объектов с кодом для размещения в динамической памяти;

- вывод информации о выражении при отображении трассировки вызовов в диагностических сообщениях. Расширенную информацию о трассировке также можно получить через API и использовать для сопоставления отдельных инструкций байткода с конкретной позицией в исходном коде, используя метод codeobject.co_positions() или функцию C API PyCode_Addr2Location(). Это упрощает отладку проблем, связанных с вложенными объектами словарей, множественными вызовами функций и сложными арифметическими выражениями;

- поддержку групп исключений, дающих программе возможность генерировать и обрабатывать сразу несколько разных исключений одновременно. Для группировки нескольких исключений и их совместного вызова предложены новые типы ExceptionGroup и BaseExceptionGroup, а для выделения отдельных исключений из группы добавлено выражение “except*”;

- добавление метода add_note() в класс BaseException для прикрепления текстового примечания к исключению;
добавление типа Self, представляющего текущий закрытый класс, для аннотирования методов, возвращающих экземпляр своего класса, более простым путём;

- добавление специального типа LiteralString, который может включать только строковые литералы, совместимые с типом LiteralString. Тип можно использовать для ограничения передачи функциям строковых аргументов, где произвольная подстановка частей строк может привести к уязвимостям;

- добавление TypeVarTuple, охватывающего произвольное число типов;
- включение модуля tomllib с функциями для разбора формата TOML в стандартную библиотеку;

- возможность пометки отдельных элементов типизованных словарей (TypedDict) метками Required и NotRequired для определения обязательных и необязательных полей;

- добавление класса TaskGroup в модуль asyncio с реализацией асинхронного контекстного менеджера, ожидающего завершения группы задач. Добавление задач в группу осуществляется при помощи метода create_task();

- добавление декоратора классов, методов и функций @dataclass_transform, при указании которого система проверки статических типов трактует объект, как при использовании декоратора @dataclasses.dataclass;

- добавление возможности использования атомарной группировки ((?>…)) и possessive-квантификаторов (*+, ++, ?+, {m,n}+) в регулярных выражениях;

- добавление опции командной строки “-P” и переменной окружения PYTHONSAFEPATH для отключения автоматического прикрепления к sys.path потенциально небезопасных файловых путей;

- улучшение утилиты py.exe для платформы Windows, в которой - реализована поддержка синтаксиса “-V:<company>/<tag>” в дополнение к “-<major>.<minor>”;

- преобразование многих макросов в C API в обычные или статические inline-функции;

- удаление модулей uu, cgi, pipes, crypt, aifc, chunk, msilib, telnetlib, audioop, nis, sndhdr, imghdr, nntplib, spwd, xdrlib, cgitb, mailcap, ossaudiodev и sunau. Удаление функции PyUnicode_Encode*.

🔥 Смотреть примеры

@pro_python_code

🖥 Как оптимизировать размер памяти при обработке крупных файлов.

Нередко я сталкиваюсь с большими объемами данных, которые требуют дополнительной обработки с помощью известной всем библиотеки Pandas. Однако, загружая или сохраняя огромные датасеты, неприятно столкнуться с ошибкой Memory error. В таких ситуациях применение таких методов, как .drop_duplicates() (удаление дубликатов) или .dropna() (удаление пустых строк) слабо влияет на сокращение занимаемого объема памяти.

Существует несколько способов эффективного решения проблем с памятью.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🖥 Youtube-dl

Крутой инструмент командной строки на Python для загрузки видео с YouTube.com и других видеосайтов.

sudo curl -L https://yt-dl.org/downloads/latest/youtube-dl -o /usr/local/bin/youtube-dl
sudo chmod a+rx /usr/local/bin/youtube-dl

🖥 Github

@pro_python_code

💲 Прогнозирование временных рядов криптовалют с Python

В обанкротившейся криптофирме FTX отсутствует, по меньшей мере, 1 миллиард долларов клиентских средств, а их токен FTX потерял большую часть своей стоимости в ноябре 2022 года. Как бы вы уберегли свой портфель от огромных потерь в случае краха?

Это руководство поможет вам понять метод очистки данных временных рядов и то, как крупные финансовые компании создают популярные индексы, такие как S &P 500 или Nasdaq. Самое главное, как создать индекс вашего портфеля, содержащий различные криптовалюты, чтобы отслеживать ваши показатели и использовать машинное обучение для прогнозирования движения индекса в ближайшем будущем.

Цель этого руководства – помочь новичку, который немного разбирается во временных рядах, но испытывает трудности с обработкой реальных наборов данных. Вы сможете быстро восполнить пробел с помощью этого руководства. Я надеюсь, что каждый сможет найти что-то полезное в нём.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🖥 Мощные утилиты Python для анализа данных

В этой статье я предоставляю пошаговое руководство по некоторым очень полезным утилитам Python для анализа и управления данными.

В примерах этой статьи используются данные из датафрейма S&P 500, которые я сохранил в файле pickle.

▪Читать дальше
▪ Зеркало

@pro_python_code

5️⃣ Хитростей Python, которые отличают Senior-разработчика от Juniors

В этой статье мы рассмотрим пять подходов к решению распространённых задач кодинга Senior-способами, а не Junior.

Каждая задача является производной от головоломки AoC, причём многие из них многократно повторяются на протяжении AoC и других задач кодинга и задач, с которыми вы можете столкнуться, например, на собеседованиях при приёме на работу.

▪Читать
▪Зеркало

@pro_python_code

🖥 Вопросы и ответы на собеседовании для Python Разработчиков

Репозиторий, в котором собраны популярные вопросы по Python и смежным темам: Django, ООП, принципы программирования, HTML, фронтенд и БД.

🖥 Github

@pro_python_code

🖥 Отступы в Python: так ли это плохо?

Многие авторы, критикующие Python, указывают, что одна из самых больших проблем этого языка — строгие правила отступов. Подумаем, так ли это на самом деле.

Python действительно требует применения определенного стиля отступов, и очень строг в этом отношении. Пренебрегая этим требованием, вы рискуете получить IndentationError или, что еще хуже, неправильный код. Критики Python любят противопоставлять ему такие языки, как Java, C# и R, позволяющие делать отступы в коде как угодно, и всякий раз акцентируют на том, как сильно им не хватает этой свободы в Python.

Приведет ли свобода отступов к улучшению кода на Python? Действительно ли отступы плохи? Так ли необходима нам свобода отступов? Чтобы ответить на эти вопросы, обратимся к примерам кода.

📌 Читать

@pro_python_code

🖥 ChatGPT в качестве помощника по программированию и анализу данных на Python.

ChatGPT от OpenAI это… да ладно, вы и сами знаете, что такое ChatGPT. Вы уже достаточно прочитали об этом, и представления больше не нужны.

А если вы всё-таки не знаете, что такое ChatGPT, сначала взгляните на эту статью, а затем вернитесь, чтобы продолжить.

О ChatGPT можно разговаривать очень долго, но давайте посмотрим, насколько данная технология может быть полезной на самом деле.

Сейчас вы узнаете, что может сделать ChatGPT, когда дело доходит до написания кода из спецификаций, которые мы предоставляем. Как обычно, начнём по нарастающей – с простого!

▪Читать дальше
▪Зеркало
▪Как заработать с помощью ChatGPT

@pro_python_code

🖥 Color Stealing

Python-реализация алгоритма кражи цвета. Этот метод строит эстетически приятные фракталы путем копирования цветовых узоров из заданного изображения в бинарный фрактал.

🖥 Github

@pro_python_code