🤖 Как работают менеджеры контекста в Python, и в каких случаях их полезно использовать?

Менеджеры контекста используются для управления ресурсами, такими как файлы, сетевые подключения или блокировки, с автоматическим освобождением этих ресурсов по завершении работы. Основное их применение — в тех случаях, когда требуется гарантированное освобождение ресурсов, даже в случае возникновения ошибок. Менеджеры контекста создаются с помощью ключевого слова with, которое автоматически вызывает методы __enter__ и __exit__ у объекта.

Пример использования ⚙️
# Пример менеджера контекста для работы с файлами
with open('example.txt', 'w') as file:
file.write('Hello, world!')

# Файл автоматически закроется после выхода из блока 'with', даже если возникнет ошибка

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning

🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)

🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.


Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.


😮 На вебинаре вы узнаете:

🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.

🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.

🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.

🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.

🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.

👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!

📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/1957f6af

✍️ Как функционирует метод __new__() в Python?

Метод __new__() отвечает за создание нового экземпляра класса, выделяя для него память. Он вызывается перед методом __init__(), который занимается инициализацией уже созданного экземпляра. Это особенно важно при работе с неизменяемыми типами, такими как str или int, а также в ситуациях, когда необходимо контролировать процесс создания объекта, например, при использовании паттерна Singleton.

💾 10 способов работы с большими файлами в Python, о которых ты не знал

Годнота для всех, кто работает с данными. Статья раскрывает разные подходы к обработке больших файлов — от простых итераторов до распределенных вычислений.

👍 Сохраняй себе, точно пригодится в работе: https://proglib.io/sh/VOcgo7w0W1

🐍 Что такое подгенератор (subgenerator)?

Подгенератор создается с использованием конструкции yield from внутри генератора.

Подгенераторы позволяют разделить генератор на несколько частей, что упрощает код и оптимизирует использование памяти. Это эффективный инструмент при работе с последовательностями.

Механизм обеспечивает передачу значений между генераторами без необходимости хранения всей последовательности в памяти, при этом основной генератор приостанавливается до тех пор, пока подгенератор не завершит свою работу.

Как вы реализуете сериализатор для модели с полями Many-to-Many и динамическими свойствами в Django REST Framework?

Для реализации настраиваемой сериализации в Django REST Framework требуется:

1. Создание сериализатора для модели: Используйте serializers.ModelSerializer и определите сериализаторы для всех связанных моделей с Many-to-Many отношениями.

2. Динамические поля: Добавьте SerializerMethodField для обработки свойств, которые требуют динамического вычисления, и определите соответствующий метод.

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
authors = AuthorSerializer(many=True, read_only=True)
custom_field = serializers.SerializerMethodField()

class Meta:
model = Book
fields = ('title', 'authors', 'custom_field')

def get_custom_field(self, obj):
return custom_value_computation(obj)

3. Валидация: Добавьте методы валидации validate_ для проверки данных.

Этот подход обеспечивает гибкость и поддержание структуры кода при работе с сложными данными.

Как функционируют дескрипторы в Python и когда их стоит применять?

Дескриптор представляет собой класс, в котором реализованы методы доступа: __get__, __set__ и/или __delete__. Они особенно полезны для создания управляемых атрибутов, таких как валидация данных или их кэширование.

👀 Как осуществляется обработка исключений в Python?

В Python для обработки исключений используется конструкция, состоящая из трех ключевых слов: try, except и finally.
Примерный синтаксис выглядит следующим образом:

try:
# попытаться выполнить это
except:
# если в блоке try возникла ошибка, выполнить это
finally:
# выполнить это в любом случае

На изображении показан упрощенный пример такой конструкции. В данном случае блок try завершится с ошибкой, так как складывать целые числа со строками невозможно. Блок except присваивает переменной val значение 10, а затем блок finally выводит сообщение «complete».

Библиотека собеса по Python

Что значит конструкция pass?

В Python pass является пустым оператором. Он используется там, где синтаксически требуется оператор, но никаких действий выполнять не нужно. Например, это может быть полезно при написании заглушки функции, которая будет реализована позже, или в цикле, который ничего не должен делать на данной итерации.

✍🏻 Чем файл .pyc отличается от файла .py?

Хотя оба файла содержат байт-код, .pyc — это скомпилированная версия файла Python. Он имеет независимый от платформы байт-код.

Следовательно, мы можем выполнить его на любой платформе, поддерживающей формат .pyc.

Python автоматически генерирует его для повышения производительности (с точки зрения времени загрузки, а не скорости).

Библиотека собеса по Python

Что такое pickling и unpickling?

Модуль pickle принимает любой объект Python, преобразует его в строковое представление и сохраняет в файл с помощью функции dump, такой процесс называется pickling.

Процесс извлечения исходных объектов Python из сохраненного строкового представления называется unpickling.