*️⃣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.
You guessed it – the internet is your friend. A good place to start looking for Telegram channels is Reddit. This is one of the biggest sites on the internet, with millions of communities, including those from Telegram.Then, you can search one of the many dedicated websites for Telegram channel searching. One of them is telegram-group.com. This website has many categories and a really simple user interface. Another great site is telegram channels.me. It has even more channels than the previous one, and an even better user experience.These are just some of the many available websites. You can look them up online if you’re not satisfied with these two. All of these sites list only public channels. If you want to join a private channel, you’ll have to ask one of its members to invite you.
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.
Библиотека питониста | Python Django Flask from tw
