*️⃣Промт дня: оптимизация кода и повышение его производительности
Когда проект растет, вопросы производительности становятся критическими. Оптимизация кода — важный шаг на пути к масштабированию приложений, особенно когда дело касается обработки больших объёмов данных, многозадачности или работы с сетевыми запросами. Python, несмотря на свою удобство и читаемость, требует внимания к деталям в области производительности.
Промт:
Проанализируй текущий код на Python и оптимизируй его для повышения производительности. • Произведи замер времени работы функций с использованием time или timeit. • Используй Cython, NumPy или pandas для ускорения вычислений, где это возможно. • Оптимизируй работу с памятью, избавляясь от лишних копий данных и используя эффективные структуры данных (например, deque, defaultdict, set). • Применяй асинхронность (asyncio) или многозадачность (с помощью concurrent.futures или multiprocessing) для параллельной обработки данных. • Профилируй код с помощью cProfile, line_profiler, чтобы выявить узкие места в производительности.
➡️Задача: Уменьшить время работы программы и потребление ресурсов, обеспечив эффективную обработку данных и улучшение отклика системы.
➡️Рекомендуемые инструменты и методы: 🟠timeit и cProfile — для замеров производительности, 🟠NumPy, pandas — для векторизованных операций с данными, 🟠asyncio или multiprocessing — для асинхронной и параллельной обработки, 🟠memory_profiler — для анализа потребления памяти.
*️⃣Промт дня: оптимизация кода и повышение его производительности
Когда проект растет, вопросы производительности становятся критическими. Оптимизация кода — важный шаг на пути к масштабированию приложений, особенно когда дело касается обработки больших объёмов данных, многозадачности или работы с сетевыми запросами. Python, несмотря на свою удобство и читаемость, требует внимания к деталям в области производительности.
Промт:
Проанализируй текущий код на Python и оптимизируй его для повышения производительности. • Произведи замер времени работы функций с использованием time или timeit. • Используй Cython, NumPy или pandas для ускорения вычислений, где это возможно. • Оптимизируй работу с памятью, избавляясь от лишних копий данных и используя эффективные структуры данных (например, deque, defaultdict, set). • Применяй асинхронность (asyncio) или многозадачность (с помощью concurrent.futures или multiprocessing) для параллельной обработки данных. • Профилируй код с помощью cProfile, line_profiler, чтобы выявить узкие места в производительности.
➡️Задача: Уменьшить время работы программы и потребление ресурсов, обеспечив эффективную обработку данных и улучшение отклика системы.
➡️Рекомендуемые инструменты и методы: 🟠timeit и cProfile — для замеров производительности, 🟠NumPy, pandas — для векторизованных операций с данными, 🟠asyncio или multiprocessing — для асинхронной и параллельной обработки, 🟠memory_profiler — для анализа потребления памяти.
The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
Библиотека питониста | Python Django Flask from br
