*️⃣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.
Some messages aren’t supposed to last forever. There are some Telegram groups and conversations where it’s best if messages are automatically deleted in a day or a week. Here’s how to auto-delete messages in any Telegram chat. You can enable the auto-delete feature on a per-chat basis. It works for both one-on-one conversations and group chats. Previously, you needed to use the Secret Chat feature to automatically delete messages after a set time. At the time of writing, you can choose to automatically delete messages after a day or a week. Telegram starts the timer once they are sent, not after they are read. This won’t affect the messages that were sent before enabling the feature.
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Библиотека питониста | Python Django Flask from us
