*️⃣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.
There are multiple ways you can search for Telegram channels. One of the methods is really logical and you should all know it by now. We’re talking about using Telegram’s native search option. Make sure to download Telegram from the official website or update it to the latest version, using this link. Once you’ve installed Telegram, you can simply open the app and use the search bar. Tap on the magnifier icon and search for a channel that might interest you (e.g. Marvel comics). Even though this is the easiest method for searching Telegram channels, it isn’t the best one. This method is limited because it shows you only a couple of results per search.
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 ru
