👩‍💻 Ускорь Pandas в 20 раз, изменив всего одну строчку кода! 🔥

💡 Pandas часто бывает медленным из-за ограничений, таких как одноядерные вычисления и громоздкие DataFrame-ы. Но есть простое решение: FireDucks — библиотека с таким же API, как у Pandas, которая решает эти проблемы и значительно ускоряет обработку данных.

❓ Как ускорить Pandas?

🌟 Просто замените импорт библиотеки:

❌ Было:

import pandas as pd

✅ Стало:

import fireducks.pandas as pd

🌟 Теперь ваш код работает быстрее без изменений логики! Попробуйте сами и убедитесь, как легко ускорить работу с большими данными! 🚀

@python_job_interview

🖥 Визуализация частот слов с помощью Python

@python_job_interview

❓ Как вы можете использовать asyncio для написания асинхронного кода в Python, и какие преимущества и недостатки вы видите в использовании асинхронного программирования по сравнению с многопоточностью? Приведите примеры.

❗️ asyncio — это стандартная библиотека Python для написания асинхронного кода. Она позволяет использовать синтаксис async и await, чтобы писать неблокирующий код. Вот простой пример использования asyncio:

import asyncio

async def fetch_data(url):
    print(f"Fetching data from {url}...")
    await asyncio.sleep(2)  # Имитация сетевого запроса
    print(f"Data from {url} fetched.")
    return f"Data from {url}"

async def main():
    urls = ["http://example.com/1", "http://example.com/2", "http://example.com/3"]
    tasks = [fetch_data(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(results)

asyncio.run(main())

В этом примере несколько задач выполняются одновременно, хотя каждая из них вызывает асинхронное ожидание (с использованием `await asyncio.sleep(2)`), что позволяет другим задачам продолжать выполнение.

💡 Почему асинхронное программирование?

🌟 Легковесность: Асинхронные задачи используют меньше ресурсов по сравнению с потоками, так как все они работают в одном потоке и управляются одним циклом событий.

🌟 Производительность: Асинхронное программирование позволяет лучше справляться с задачами ввода-вывода (I/O), такими как сетевые запросы и операции с файлами, так как они могут выполняться без блокировки основного потока.

🌟 Упрощение кода: Асинхронные функции легче понимать и поддерживать, так как они работают с синтаксисом `async`/`await`, который более декларативен.

💡 Почему НЕ асинхронное программирование?

🌟 Сложность отладки: Асинхронный код может быть труднее отлаживать, так как ошибки могут возникать в различных частях кода и не всегда очевидны.

🌟 Не для всех задач: Не все задачи требуют асинхронного подхода. Для вычислительно интенсивных задач многопоточность или multiprocessing может быть более подходящим выбором

@python_job_interview

🖥 Полезный репозиторий на Github, в котором собраны вопросы с собеседований по всевозможным IT сферам!

🔍 Что есть?

🌟 Фронтенд
🌟 Бэкенд
🌟 DevOps
🌟 Android - разработка
🌟 Fullstack
🔥 И многое другое!

🔗 Смотрим здесь: *клик*

@python_job_interview

👩‍💻 Создание QR кодов с использованием библиотеки Pyqrcode

@python_job_interview

🖥 Большая шпаргалка по SQL — внутри ждёт всё, от основных команд до продвинутых фишек, вроде оконных функций.

— Основные команды SQL;
— SOL Joins;
— SQL Unions, Intersect, Except;
— Временные таблицы SQL, таблицы просмотра, CTE;
— Ранги SQL.

Сохраняйте себе, чтобы не потерять.

@python_job_interview

👩‍💻 Курс по Python от университета Гарварда!

🌟 Большой плейлист с крутым объяснением языка, пожалуй один из лучших курсов по Python!

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🖥 Разбор 70 задач Leetcode

Этот ролик охватывает следующие темы:

▫️Временную и пространственную сложность алгоритмов.
▫️Все основные структуры данных.
▫️Советы по подготовке к интервью.

Решения представлены на языке программирования Python 🐍.

Сохраните этот материал для подготовки к собеседованиям 👇

Полное 5.5-часовое видео: https://youtu.be/lvO88XxNAzs?si=EX7_LAu3y8g7WETG

@python_job_interview

👩‍💻 Python совет: используйте функцию map для обработки элементов списка без использования циклов!

@python_job_interview

❓ Какие преимущества предлагают массивы NumPy по сравнению с (вложенными) списками Python?

❗️ Ответ :

💡 Списки Python — эффективные контейнеры общего назначения. Они поддерживают (достаточно) эффективную вставку, удаление, добавление и конкатенацию

🌟 Они имеют определенные ограничения: они не поддерживают «векторизованные» операции, такие как поэлементное сложение и умножение, а тот факт, что они могут содержать объекты разных типов, означает, что Python должен хранить информацию о типе для каждого элемента и выполнять код диспетчеризации типов при работе с каждым элементом

🌟 NumPy не просто эффективнее, он еще и удобнее. Вы получаете множество векторных и матричных операций, что иногда позволяет избежать ненужной работы.
Массив NumPy работает быстрее и вы получаете множество встроенных функций: свертки, быстрый поиск, базовую статистику, линейную алгебру, гистограммы и т. д.

@python_job_interview

🖥 Python: Большой бесплатный курс 2024 года. Цикл: while в Python!

💡 Смотреть
⚡️Весь плейлист

@python_job_interview

👩‍💻 TheAlgorithms/Python — коллекция алгоритмов, написанных на языке Python. Он представляет собой открытый проект, куда разработчики со всего мира вносят свой вклад, добавляя различные алгоритмы, используемые в информатике, математике и науке о данных.

🔍 Репозиторий включает в себя сотни реализаций алгоритмов в различных категориях, таких как:

🌟 Сортировка и поиск (например, быстрая сортировка, бинарный поиск).
🌟 Структуры данных (например, деревья, графы, очереди).
🌟 Алгоритмы на графах (например, поиск в глубину, поиск в ширину).
🌟 Криптография (например, шифрование, хеширование).
🌟 Алгоритмы машинного обучения и многие другие!

💡 Цель проекта — предложить обучающий ресурс, где разработчики могут изучать и понимать, как работают различные алгоритмы. Каждый алгоритм сопровождается примерами кода, а многие из них имеют детальные объяснения

🔐 Лицензия: MIT

▪️Github

@python_job_interview

👩‍💻 Пример работы пузырьковой сортировки в Python!

@python_job_interview

👩‍💻 Проверка анаграмм, используя базовые возможности Python!

@python_job_interview

🖥 Совет: используйте словари вместо длинного оператора if else, чтобы сделать ваш код более понятным и удобным для редактирования!

@python_job_interview

🖥 Шпаргалка по работе с библиотекой NumPy!

🌟 Сохрани в избранное, чтобы не потерять!

@python_job_interview

👩‍💻 VSCode Фишки, которые НЕОБХОДИМО знать разработчикам Python

https://www.youtube.com/watch?v=hovkQsN1P24

@python_job_interview

🖥 Совет по Linux: структурируйте свой XML-файл и сделайте его простым для понимания с помощью инструмента xmllint!

$ xmllint --format ваш_файл

@python_job_interview