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.
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.
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🐍 Твой Python-код жрёт память? 11 способов это исправить!
Высокая производительность и масштабируемость невозможны, если приложение неэффективно расходует RAM. Разберём лучшие техники оптимизации памяти в Python, которые помогут сократить потребление ресурсов и ускорить работу кода.
👉 Читать статью
Библиотека питониста
Высокая производительность и масштабируемость невозможны, если приложение неэффективно расходует RAM. Разберём лучшие техники оптимизации памяти в Python, которые помогут сократить потребление ресурсов и ускорить работу кода.
👉 Читать статью
Библиотека питониста
✍️ Что будет, если ошибку не обработает блок except?
Если ошибка не будет обработана в блоке except, то программа прервется и выдаст сообщение об ошибке. Это называется необработанным исключением.
При возникновении исключения Python генерирует traceback — последовательность вызовов функций, которая привела к ошибке.
Если исключение не перехватывается блоком except, то traceback выводится пользователю и программа завершается аварийно.
Библиотека собеса по Python
🐧 Пингвин, покоривший мир: история взлета Linux – ОС, управляющей 96% серверов
В 1991 году на компьютере с 4 мегабайтами памяти родилась программа, которая сегодня управляет большей частью интернета, смартфонами и даже космическими аппаратами. Это история Linux, рассказанная одним из первых свидетелей.
➡️ Читать статью
➡️ Зеркало
В 1991 году на компьютере с 4 мегабайтами памяти родилась программа, которая сегодня управляет большей частью интернета, смартфонами и даже космическими аппаратами. Это история Linux, рассказанная одним из первых свидетелей.
➡️ Читать статью
➡️ Зеркало
Ответьте на 3 вопроса, чтобы получить вводные занятия к курсу «Алгоритмы и структуры данных»
🔥 Получите вводные занятия, ответив на 3 вопроса
https://proglib.io/w/bcf2fefa
На вводной части вас ждут:
1. Лекция «Производительность алгоритмов» от руководителя разработки Яндекс.Самокатов;
2. Лекция «Итеративные сортировки и линейные сортировки» от аспирант департамента искусственного интеллекта ВШЭ;
3. Практические задания после лекций;
4. Ссылки на дополнительные материалы для самостоятельного изучения.
⚡️Переходите и начинайте учиться уже сегодня –
https://proglib.io/w/bcf2fefa
🔥 Получите вводные занятия, ответив на 3 вопроса
https://proglib.io/w/bcf2fefa
На вводной части вас ждут:
1. Лекция «Производительность алгоритмов» от руководителя разработки Яндекс.Самокатов;
2. Лекция «Итеративные сортировки и линейные сортировки» от аспирант департамента искусственного интеллекта ВШЭ;
3. Практические задания после лекций;
4. Ссылки на дополнительные материалы для самостоятельного изучения.
⚡️Переходите и начинайте учиться уже сегодня –
https://proglib.io/w/bcf2fefa
Что такое глубокая и поверхностная копии? Для чего они нужны?
⚫ Поверхностная копия создаёт новый объект, который содержит ссылки на внутренние объекты из оригинала. Если вы измените внутренние объекты оригинала, эти изменения отразятся и в поверхностной копии. Поверхностное копирование полезно, когда вы хотите создать новый экземпляр коллекции, но сохранить элементы коллекции неизменными. Это copy.copy(x).
⚫ Глубокая копия, напротив, создаёт новый объект и рекурсивно копирует все внутренние объекты, найденные в оригинале. В результате, внутренние объекты глубокой копии являются полностью независимыми от оригинальных объектов. Это полезно, когда нужно, чтобы исходный объект и его копия были полностью изолированы друг от друга. Это copy.deepcopy(x).
Библиотека собеса по Python
⚫ Поверхностная копия создаёт новый объект, который содержит ссылки на внутренние объекты из оригинала. Если вы измените внутренние объекты оригинала, эти изменения отразятся и в поверхностной копии. Поверхностное копирование полезно, когда вы хотите создать новый экземпляр коллекции, но сохранить элементы коллекции неизменными. Это copy.copy(x).
⚫ Глубокая копия, напротив, создаёт новый объект и рекурсивно копирует все внутренние объекты, найденные в оригинале. В результате, внутренние объекты глубокой копии являются полностью независимыми от оригинальных объектов. Это полезно, когда нужно, чтобы исходный объект и его копия были полностью изолированы друг от друга. Это copy.deepcopy(x).
Библиотека собеса по Python
🤔 Почему не стоит использовать изменяемые объекты как параметры по-умолчанию?
В Python не рекомендуется использовать изменяемые объекты в качестве значений параметров по умолчанию по следующим причинам:
— Значения по умолчанию вычисляются один раз при определении функции, а не при каждом вызове.
— Если использовать изменяемый объект (список, словарь), то изменения в нем будут сохраняться между вызовами функции. Это может привести к неочевидному поведению и трудноуловимым ошибкам при многократном вызове функции.
В качестве альтернативы можно задавать значение по умолчанию как None, а в теле функции создавать новый изменяемый объект, если значение не передано.
Такой подход позволяет избежать «эффекта переноса» состояния между вызовами и делает код более понятным и предсказуемым.
Библиотека собеса по Python
— Значения по умолчанию вычисляются один раз при определении функции, а не при каждом вызове.
— Если использовать изменяемый объект (список, словарь), то изменения в нем будут сохраняться между вызовами функции. Это может привести к неочевидному поведению и трудноуловимым ошибкам при многократном вызове функции.
В качестве альтернативы можно задавать значение по умолчанию как None, а в теле функции создавать новый изменяемый объект, если значение не передано.
Такой подход позволяет избежать «эффекта переноса» состояния между вызовами и делает код более понятным и предсказуемым.
Библиотека собеса по Python
👾 Что такое шаблоны в Django?
Шаблон Django — это текстовый документ, который используется для создания внешнего вида и макета нашего веб-сайта. Это третий и наиболее важный аспект структуры MVT Django. В Django шаблон — это HTML-файл, содержащий HTML, CSS и Javascript. Django эффективно управляет и генерирует динамически генерируемые HTML-страницы для просмотра конечным пользователем. Это в основном внутренний фреймворк, поэтому мы используем шаблоны для создания макета нашего веб-сайта. Есть два способа включить шаблон в наш веб-сайт:
✍🏻 Мы можем использовать единый каталог шаблонов, который будет распределен по всему проекту;
✍🏻 Мы можем создать отдельный каталог шаблонов для каждого приложения в нашем проекте.
Библиотека собеса по Python
✍🏻 Мы можем использовать единый каталог шаблонов, который будет распределен по всему проекту;
✍🏻 Мы можем создать отдельный каталог шаблонов для каждого приложения в нашем проекте.
Библиотека собеса по Python
👾 Что делает whylogs?
whylogs — это библиотека для профилирования и анализа данных в Python. Она предоставляет средства для сбора статистики о данных, визуализации этой статистики и создания профилей данных для мониторинга и анализа.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
📊 Собес по Data Science: 10 вопросов, которые разделяют джунов от мидлов
Залетай на тест, который валит даже мидлов! Собрали для тебя 10 каверзных вопросов, которые тимлиды обожают подкидывать на собесах. Здесь нет простых задачек — только те, на которых спотыкаются 80% кандидатов. Пройди этот челлендж, чтобы быть во всеоружии на следующем интервью.
✅ Пройти тест
Библиотека мобильного разработчика #свежак
Залетай на тест, который валит даже мидлов! Собрали для тебя 10 каверзных вопросов, которые тимлиды обожают подкидывать на собесах. Здесь нет простых задачек — только те, на которых спотыкаются 80% кандидатов. Пройди этот челлендж, чтобы быть во всеоружии на следующем интервью.
✅ Пройти тест
Библиотека мобильного разработчика #свежак
В нашем чате работает бот Shieldy — он защищает от спама, запрашивая у новых участников решение простой капчи.
⚠️ Проблема, с которой сталкиваются многие: вы нажимаете под постом «Прокомментировать», пишете что-то, а потом получаете бан и не можете писать комментарии.
❓Почему так: Shieldy отправляет капчу в сам чат, а не в комментарии под конкретный пост. Из-за этого капчу можно не увидеть, не отправить ответ на нее, и бот автоматически заблокирует вас.
— Зайдите в описание канала с телефона и нажмите кнопку Discuss / Чат
— Нажмите Join / Присоединиться
— Сразу обратите внимание на сообщение от бота Shieldy
— Решите простой пример и отправьте ответ в чат
После этого бот отправит приветственное сообщение и вы сможете оставлять комментарии. Эту проверку нужно пройти только один раз при вступлении в чат.
❗️ Если вас все-таки забанили
— Это временная блокировка на несколько минут
— Подождите и попробуйте зайти позже, бот снова отправит вам капчу
Админы канала никак не могут ускорить процесс, бот автоматически снимает с вас блокировку через пару минут. Мы понимаем, что эта система неидеальна, и ищем более удобное решение.
👾 Спасибо, что активно участвуете в обсуждении наших постов!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍🏻 Как изменить тип данных списка?
Для изменения типа данных в списке можно использовать встроенные функции:
1. map() — применяет указанную функцию к каждому элементу списка и возвращает новый список с измененными элементами:
old_list = [1, 2, 3]
new_list = map(str, old_list)
В новом списке все элементы будут строкового типа.
2. Использование генераторного выражения:
old_list = [1, 2, 3]
new_list = [str(x) for x in old_list]
Здесь мы преобразуем элементы в строку и помещаем в новый список.
Также можно применить конструкцию map к генераторному выражению:
new_list = list(map(str, [1, 2, 3]))
Библиотека собеса по Python
1. map() — применяет указанную функцию к каждому элементу списка и возвращает новый список с измененными элементами:
old_list = [1, 2, 3]
new_list = map(str, old_list)
В новом списке все элементы будут строкового типа.
2. Использование генераторного выражения:
old_list = [1, 2, 3]
new_list = [str(x) for x in old_list]
Здесь мы преобразуем элементы в строку и помещаем в новый список.
Также можно применить конструкцию map к генераторному выражению:
new_list = list(map(str, [1, 2, 3]))
Библиотека собеса по Python
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🤖 IT-выживание 2025: как не вылететь с рынка труда в эпоху LLM
В 2025-м айтишникам приходится несладко: старые скиллы уже не в цене, LLM наступают на пятки, а работодатели хотят все и сразу.
👍 Делимся инсайдами, как выжить в новой реальности и не потерять работу в эпоху тотальной оптимизации.
👉 Ссылка на статью: https://proglib.io/sh/zEruLHxYno
Библиотека дата-сайентиста
В 2025-м айтишникам приходится несладко: старые скиллы уже не в цене, LLM наступают на пятки, а работодатели хотят все и сразу.
👍 Делимся инсайдами, как выжить в новой реальности и не потерять работу в эпоху тотальной оптимизации.
👉 Ссылка на статью: https://proglib.io/sh/zEruLHxYno
Библиотека дата-сайентиста
Зимний режим OFF. Весна начинается с апгрейда.
Если чувствуешь, что за зиму навыки подзастыли — пора их разморозить.
📦 Включили весеннюю распродажу: скидка –35% на курсы до конца марта.
Выбирай направление и выходи из спячки:
— Алгоритмы и структуры данных — чтобы собеседования в Яндекс, Ozon и другие были как уровень easy
— Математика для Data Science — для тех, кто не хочет просто «жать на кнопки», а понимать, что под капотом
— Архитектуры и шаблоны — если хочется мыслить как senior и прокачать системное мышление
— Python, Frontend, основы IT — для тех, кто стартует путь в разработке
👾 Proglib Academy — это как старая добрая 8-битная игра, но вместо врагов — практические задачи и собеседования.
Мы просто упаковали сложное обучение в пиксельную обёртку, чтобы тебе было чуть веселее прокачиваться.
🧠 Отогревай мозги, прокачивай скиллы и хватай свой power-up до конца марта.
👉 Выбрать курс
Если чувствуешь, что за зиму навыки подзастыли — пора их разморозить.
📦 Включили весеннюю распродажу: скидка –35% на курсы до конца марта.
Выбирай направление и выходи из спячки:
— Алгоритмы и структуры данных — чтобы собеседования в Яндекс, Ozon и другие были как уровень easy
— Математика для Data Science — для тех, кто не хочет просто «жать на кнопки», а понимать, что под капотом
— Архитектуры и шаблоны — если хочется мыслить как senior и прокачать системное мышление
— Python, Frontend, основы IT — для тех, кто стартует путь в разработке
👾 Proglib Academy — это как старая добрая 8-битная игра, но вместо врагов — практические задачи и собеседования.
Мы просто упаковали сложное обучение в пиксельную обёртку, чтобы тебе было чуть веселее прокачиваться.
🧠 Отогревай мозги, прокачивай скиллы и хватай свой power-up до конца марта.
👉 Выбрать курс
✍🏻 Что такое каррирование?
Каррирование — это техника преобразования функции с несколькими аргументами в цепочку функций, каждая из которых принимает только один аргумент.
Это позволяет зафиксировать некоторые аргументы функции и создать новую функцию с меньшим количеством аргументов.
Каррирование часто используется в функциональном программировании для создания более гибких и переиспользуемых функций.
Оно помогает избежать дублирования кода и упростить работу с функциями высшего порядка.
Библиотека собеса по Python
Это позволяет зафиксировать некоторые аргументы функции и создать новую функцию с меньшим количеством аргументов.
Каррирование часто используется в функциональном программировании для создания более гибких и переиспользуемых функций.
Оно помогает избежать дублирования кода и упростить работу с функциями высшего порядка.
Библиотека собеса по Python
Что такое list comprehension?
List comprehension — это удобный способ создания списков за счет компактной записи.
Синтаксис list comprehension выглядит так: [выражение for элемент in итерируемый_объект if условие]
List comprehension позволяет за одну строку кода:
— Пройти циклом по итерируемому объекту.
— Отфильтровать элементы по нужному условию.
— Сформировать результирующий список.
По сравнению с обычным циклом, list comprehension более компактен, читабелен и эффективен.
Это идиоматичный прием, широко используемый для создания списков.
Библиотека собеса по Python
Синтаксис list comprehension выглядит так: [выражение for элемент in итерируемый_объект if условие]
List comprehension позволяет за одну строку кода:
— Пройти циклом по итерируемому объекту.
— Отфильтровать элементы по нужному условию.
— Сформировать результирующий список.
По сравнению с обычным циклом, list comprehension более компактен, читабелен и эффективен.
Это идиоматичный прием, широко используемый для создания списков.
Библиотека собеса по Python
Это означает, что в пределах одного модуля или функции не следует смешивать низкоуровневые детали реализации и высокоуровневые абстракции.
Пример нарушения SLAP:
— Использование в цикле сырых индексов вместо итераторов.
— Работа с базой данных через SQL-запросы в бизнес-логике вместо ORM.
— Прямой вызов системных функций вместо высокоуровневых интерфейсов.
Соблюдение SLAP делает код:
— Понятным: уровень абстракции соответствует контексту.
— Переносимым: можно заменить низкоуровневую реализацию.
— Тестируемым: легче имитировать высокоуровневые интерфейсы.
— Гибким: проще расширять высокоуровневую абстракцию.
Библиотека собеса по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
S — Single-responsibility principle (Принцип единственной ответственности).
O — Open-closed principle (Принцип открытости/закрытости).
L — Liskov substitution principle (Принцип подстановки Лисков).
I — Interface segregation principle (Принцип разделения интерфейса).
D — Dependency Inversion Principle (Принцип инверсии зависимостей).
Основные идеи SOLID:
— Каждый класс должен нести единственную ответственность.
— Классы должны быть открыты для расширения, но закрыты для модификации.
— Подклассы должны быть взаимозаменяемы со своими базовыми классами.
— Множество узких интерфейсов лучше, чем один широкий.
— Зависимости должны строиться на абстракциях, а не конкретных классах.
Библиотека собеса по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хорошая связанность означает, что разные части кода логически объединены по функциональности и работают вместе как единое целое для выполнения определенной задачи или набора связанных задач.
Плохая связанность в свою очередь создает код, который трудно понять и поддерживать.
Библиотека собеса по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
🧐 Разбираемся: FAANG — не мечта, а капкан
Раньше работа в Google или Meta казалась вершиной айтишной карьеры. Сейчас — всё чаще звучат слова «стресс», «сокращения», «выгорание».
➡️ В статье разбираем
— Почему бывшие сотрудники бегут из FAANG
— Как изменилась культура внутри Big Tech
— Где теперь искать стабильность и уважение
— Реальные комментарии от действующих инженеров
— И что на самом деле стоит за блестящей обёрткой FAANG
Если вы всё ещё решаете LeetCode ради «заветной должности» — обязательно прочитайте нашу статью.
📎 Ссылка
🔵 Включайся в обучение и устраивайся куда хочешь, тебя ждет продвинутый этап нашего курса «Алгоритмы и структуры данных»
Раньше работа в Google или Meta казалась вершиной айтишной карьеры. Сейчас — всё чаще звучат слова «стресс», «сокращения», «выгорание».
— Почему бывшие сотрудники бегут из FAANG
— Как изменилась культура внутри Big Tech
— Где теперь искать стабильность и уважение
— Реальные комментарии от действующих инженеров
— И что на самом деле стоит за блестящей обёрткой FAANG
Если вы всё ещё решаете LeetCode ради «заветной должности» — обязательно прочитайте нашу статью.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍🏻 Что такое wheel и eggs в Python? Какая между ними разница?
✍🏻 Python wheel — это стандартный формат установки дистрибутивов Python, который содержит все файлы и метаданные, необходимые для установки. Файл WHL также содержит информацию о версиях и платформах Python, поддерживаемых этим файлом. Расширение файла wheel — .whl
✍🏻 Python egg — это сжатый архив ZIP, содержащий исходные файлы приложения Python вместе с метаинформацией о дистрибутиве. Расширение файла egg — .egg
Основная разница заключается в том, что wheel предоставляет более простой и надежный способ установки пакетов. В отличие от eggs, он не требует установки дополнительных зависимостей и обеспечивает более быстрое время установки. Кроме того, wheel поддерживает все платформы, на которых может работать Python.
Библиотека собеса по Python
✍🏻 Python egg — это сжатый архив ZIP, содержащий исходные файлы приложения Python вместе с метаинформацией о дистрибутиве. Расширение файла egg — .egg
Основная разница заключается в том, что wheel предоставляет более простой и надежный способ установки пакетов. В отличие от eggs, он не требует установки дополнительных зависимостей и обеспечивает более быстрое время установки. Кроме того, wheel поддерживает все платформы, на которых может работать Python.
Библиотека собеса по Python