*️⃣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.
I have no inside knowledge of a potential stock listing of the popular anti-Whatsapp messaging app, Telegram. But I know this much, judging by most people I talk to, especially crypto investors, if Telegram ever went public, people would gobble it up. I know I would. I’m waiting for it. So is Sergei Sergienko, who claims he owns $800,000 of Telegram’s pre-initial coin offering (ICO) tokens. “If Telegram does a SPAC IPO, there would be demand for this issue. It would probably outstrip the interest we saw during the ICO. Why? Because as of right now Telegram looks like a liberal application that can accept anyone - right after WhatsApp and others have turn on the censorship,” he says.
Mr. Durov launched Telegram in late 2013 with his brother, Nikolai, just months before he was pushed out of VK, the Russian social-media platform he founded. Mr. Durov pitched his new app—funded with the proceeds from the VK sale—less as a business than as a way for people to send messages while avoiding government surveillance and censorship.
Библиотека питониста | Python Django Flask from id
