📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»

Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!

🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

Чек-лист: 5 приемов ускорения Python

👍 JIT-компиляция с Numba:
Numba — это JIT-компилятор, который переводит код Python в быстрый машинный код. Добавив декоратор @jit, вы можете ускорить вычисления в циклах и операциях с массивами.

Пример:

from numba import jit
import numpy as np
import time

@jit(nopython=True)
def sum_squares(arr):
    total = 0
    for i in range(arr.shape[0]):
        total += arr[i] * arr[i]
    return total

data = np.arange(1000000)
start = time.time()
result = sum_squares(data)
end = time.time()
print("Numba JIT:", result, "Time:", end - start)

Результат: прирост производительности до 10-30 раз.

👍 Многозадачность:
Python ограничивает многозадачность из-за GIL, но для вычислительно сложных задач можно использовать многопроцессорность, чтобы обойти это ограничение.

Пример:

import multiprocessing as mp

def process_image(image):
    return image ** 2

if __name__ == '__main__':
    images = range(20)
    with mp.Pool(mp.cpu_count()) as pool:
        results = pool.map(process_image, images)
    print(results)

👍 Cython и PyPy:
Cython компилирует Python в C, что ускоряет выполнение кода. PyPy — это JIT-компилятор, который улучшает производительность без изменения кода.

Пример: С использованием Cython можно ускорить код, написав его в файле .pyx, а с PyPy просто сменив интерпретатор.

👍 Правильные структуры данных:
Используйте более эффективные структуры данных, такие как массивы NumPy, вместо списков Python для числовых вычислений. Это ускоряет выполнение и экономит память.

Пример:

import numpy as np
data = np.arange(1000000)
result = data * 2

Векторизация операций с NumPy может быть в 50 раз быстрее.

👍 Инструменты профилирования:
Профилирование помогает понять, какие части кода нуждаются в оптимизации. Используйте cProfile и line_profiler для анализа производительности.

Пример:

import cProfile

def heavy_computation():
    return sum([i * i for i in range(1000000)])

cProfile.run('heavy_computation()')

Это поможет найти узкие места и ускорить работу.

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

Визуализация пакетов PyPi — новый способ поиска библиотек

Если вы разрабатываете на Python, то наверняка используете PyPi. Мы нашли интересную визуализацию пакетов, которая делает процесс их изучения и поиска более удобным и наглядным.

✅ Графическая карта пакетов
✅ Удобный поиск и исследование зависимостей
✅ Возможность находить новые полезные библиотеки

📂 Исходный код и инструкции для воспроизведения тоже доступны.

Ссылка на проект: https://clc.to/uxDWGg

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

😶 Алгоритмы или гугл?

С одной стороны, понимание алгоритмов даёт прочную базу и уверенность в коде. С другой — реальная работа часто требует скорости, а гуглить решения уже стало навыком.

А что важнее для junior-разработчика? Делитесь своим мнением и голосуйте! 👇

❤️ — Алгоритмы, без них никуда
🔥 — Гуглить тоже надо уметь
👍 — Главное — чтобы код работал

🏃‍♀️ Proglib Academy

#междусобойчик