Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🎸 10 причин, по которым стоит выбрать Django вместо FastAPI
FastAPI предлагает производительное, асинхронное, компактное и современное решение для разработки бэкенда и API на Python по сравнению с более зрелым, но несколько более громоздким Django. И всё же многие опытные бэкендеры предпочитают Django. Один из таких разработчиков поделился доводами в пользу Django.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
FastAPI предлагает производительное, асинхронное, компактное и современное решение для разработки бэкенда и API на Python по сравнению с более зрелым, но несколько более громоздким Django. И всё же многие опытные бэкендеры предпочитают Django. Один из таких разработчиков поделился доводами в пользу Django.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Компрехеншен
Компрехеншен (comprehension) — это синтаксический конструкт, который позволяет создавать новые структуры данных (например, списки, множества, словари) путем итерации по другой последовательности (например, списку или диапазону чисел) и применения некоторого выражения или логики к каждому элементу этой последовательности.
В Python существует несколько видов компрехеншенов: списковые компрехеншены (List comprehensions), множественные компрехеншены (Set comprehensions) и словарные компрехеншены (Dictionary comprehensions).
Компрехеншен (comprehension) — это синтаксический конструкт, который позволяет создавать новые структуры данных (например, списки, множества, словари) путем итерации по другой последовательности (например, списку или диапазону чисел) и применения некоторого выражения или логики к каждому элементу этой последовательности.
В Python существует несколько видов компрехеншенов: списковые компрехеншены (List comprehensions), множественные компрехеншены (Set comprehensions) и словарные компрехеншены (Dictionary comprehensions).
Хардкорный курс по математике для тех, кто правда любит математику!
Начать с вводных занятий можно здесь, ответив всего на 4 вопроса – https://proglib.io/w/adbf54d6
Что вас ждет:
– Вводный урок от CPO курса
– Лекции с преподавателями ВМК МГУ по темам: теория множеств, непрерывность функции, основные формулы комбинаторики, матрицы и операции над ними, градиентный спуск
– Практические задания для закрепления материала и ссылки на дополнительные материалы.
⚡️ Переходите и начинайте учиться уже сегодня – https://proglib.io/w/adbf54d6
Начать с вводных занятий можно здесь, ответив всего на 4 вопроса – https://proglib.io/w/adbf54d6
Что вас ждет:
– Вводный урок от CPO курса
– Лекции с преподавателями ВМК МГУ по темам: теория множеств, непрерывность функции, основные формулы комбинаторики, матрицы и операции над ними, градиентный спуск
– Практические задания для закрепления материала и ссылки на дополнительные материалы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Функция partial
В Python модуль functools предоставляет функцию partial, которая позволяет создавать новую функцию путем фиксирования некоторых аргументов существующей функции. Это полезно, когда вы хотите использовать функцию с некоторыми предопределенными аргументами, чтобы уменьшить необходимость повторения кода или улучшить читаемость.
functools.partial позволяет легко создавать адаптированные функции для различных сценариев использования, где часть аргументов остается постоянной, а другие аргументы могут изменяться.
В Python модуль functools предоставляет функцию partial, которая позволяет создавать новую функцию путем фиксирования некоторых аргументов существующей функции. Это полезно, когда вы хотите использовать функцию с некоторыми предопределенными аргументами, чтобы уменьшить необходимость повторения кода или улучшить читаемость.
functools.partial позволяет легко создавать адаптированные функции для различных сценариев использования, где часть аргументов остается постоянной, а другие аргументы могут изменяться.
Forwarded from Библиотека нейросетей | ChatGPT, Midjourney, DeepSeek, Sora
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
memoryview()
memoryview() в Python предоставляет объект для доступа к внутреннему представлению данных в виде буфера без копирования. Этот объект позволяет вам просматривать байты объекта, не копируя их, а также выполнять различные операции на уровне байтов.
memoryview() также может использоваться для работы с массивами и другими объектами, поддерживающими буферный интерфейс в Python.
Этот инструмент особенно полезен, когда вам нужно работать с большим объемом данных, и вы хотите избежать копирования данных, что может быть затратным с точки зрения времени и ресурсов.
memoryview() в Python предоставляет объект для доступа к внутреннему представлению данных в виде буфера без копирования. Этот объект позволяет вам просматривать байты объекта, не копируя их, а также выполнять различные операции на уровне байтов.
memoryview() также может использоваться для работы с массивами и другими объектами, поддерживающими буферный интерфейс в Python.
Этот инструмент особенно полезен, когда вам нужно работать с большим объемом данных, и вы хотите избежать копирования данных, что может быть затратным с точки зрения времени и ресурсов.
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🐍🤔 «Задумчивый» код: временная сложность операций со структурами данных в Python
Вы когда-нибудь задумывались, почему некоторые операции в Python выполняются мгновенно, а другие заставляют ваш код «задумчиво» работать? В новой статье разбираемся во временной сложности и узнаём, как писать быстрый и эффективный код.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Вы когда-нибудь задумывались, почему некоторые операции в Python выполняются мгновенно, а другие заставляют ваш код «задумчиво» работать? В новой статье разбираемся во временной сложности и узнаём, как писать быстрый и эффективный код.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
🐍 У нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним открытиям и тенденциям в мире Python.
В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями
👉Подписаться👈
В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями
👉Подписаться👈
PySnooper
PySnooper — это библиотека для Python, которая позволяет вам добавлять отладочные точки в ваш код для отслеживания значений переменных и выполнения дополнительных действий при выполнении программы. Это полезный инструмент для отладки, поскольку он позволяет вам легко исследовать, какие значения принимают переменные в определенный момент времени и какой код выполняется.
При выполнении функции из примера PySnooper будет записывать значения переменных и их изменения во время выполнения функции в стандартный вывод, что облегчает отладку. Вы также можете настроить PySnooper для записи данных в файлы и выполнять другие действия при отладке.
#для_продвинутых
PySnooper — это библиотека для Python, которая позволяет вам добавлять отладочные точки в ваш код для отслеживания значений переменных и выполнения дополнительных действий при выполнении программы. Это полезный инструмент для отладки, поскольку он позволяет вам легко исследовать, какие значения принимают переменные в определенный момент времени и какой код выполняется.
При выполнении функции из примера PySnooper будет записывать значения переменных и их изменения во время выполнения функции в стандартный вывод, что облегчает отладку. Вы также можете настроить PySnooper для записи данных в файлы и выполнять другие действия при отладке.
#для_продвинутых
Trio
Trio — это библиотека асинхронного программирования для Python, которая упрощает написание высокопроизводительных и масштабируемых приложений. Она основана на модели «async/await» и предоставляет ряд инструментов для работы с асинхронными операциями, такими как сетевые запросы, обработка файлов и I/O.
Trio — это библиотека асинхронного программирования для Python, которая упрощает написание высокопроизводительных и масштабируемых приложений. Она основана на модели «async/await» и предоставляет ряд инструментов для работы с асинхронными операциями, такими как сетевые запросы, обработка файлов и I/O.
Особая переменная __name__
Когда интерпретатор Python работает с программой, в начале он устанавливает некоторые специальные переменные. Одна из них — name.
Если скрипт запущен напрямую, то в переменную присваивается значение main, в случае импорта — название модуля.
name по умолчанию также есть у всех классов и функций.
Когда интерпретатор Python работает с программой, в начале он устанавливает некоторые специальные переменные. Одна из них — name.
Если скрипт запущен напрямую, то в переменную присваивается значение main, в случае импорта — название модуля.
name по умолчанию также есть у всех классов и функций.