💥 Подборка функций SQL, которые нужно взять на вооружение!
Хотите работать с SQL не просто часто, но еще и удобно? 😏 Да, это более чем реально!
Собрали вместе с ребятами из Selectel подборку функций, которые Вы наверняка используете редко (если вообще используете). А зря!
Каждая из этих функций может существенно упростить Вам жизнь, помочь избежать ошибок и сделать код более качественным 🔥 Подробнее - в традиционных карточках с Тирексом 🦖
Кстати, в прошлый раз мы делали подборку полезных конструкций Python. Если вдруг пропустили - обязательно посмотрите!
🗣 Поделитесь в комментариях - какие функции из нашей подборки Вы знаете и используете, а какие видите в первый раз?
Хотите работать с SQL не просто часто, но еще и удобно? 😏 Да, это более чем реально!
Собрали вместе с ребятами из Selectel подборку функций, которые Вы наверняка используете редко (если вообще используете). А зря!
Каждая из этих функций может существенно упростить Вам жизнь, помочь избежать ошибок и сделать код более качественным 🔥 Подробнее - в традиционных карточках с Тирексом 🦖
Кстати, в прошлый раз мы делали подборку полезных конструкций Python. Если вдруг пропустили - обязательно посмотрите!
🗣 Поделитесь в комментариях - какие функции из нашей подборки Вы знаете и используете, а какие видите в первый раз?
Как «общаться» с операционной системой? Разбираем модуль os в Python 🔥
Есть несколько модулей, которые Вы встретите практически в любом проекте на Python. Один из таких модулей - os.
Сегодня рассмотрим основные методы и атрибуты этого модуля, которые позволят Вам работать с операционной системой (притом кроссплатформенно!).
Типичные задачи: сменить папку, создать директорию, записать переменную в PATH - все с таким сталкивались. Давайте разбираться! 💥
🗣 Кстати, расскажите в комментариях, какие функции модуля os Вы используете (помимо тех, что мы разобрали в карточках)?
Есть несколько модулей, которые Вы встретите практически в любом проекте на Python. Один из таких модулей - os.
Сегодня рассмотрим основные методы и атрибуты этого модуля, которые позволят Вам работать с операционной системой (притом кроссплатформенно!).
Типичные задачи: сменить папку, создать директорию, записать переменную в PATH - все с таким сталкивались. Давайте разбираться! 💥
🗣 Кстати, расскажите в комментариях, какие функции модуля os Вы используете (помимо тех, что мы разобрали в карточках)?
Часто пользуетесь словарями?
Anonymous Poll
58%
Часто, очень удобно!
24%
Иногда использую
11%
Редко, но чаще из необходимости, чем удобства
7%
Нет, не использую
💥 Как Вы дебажите код?
Мало кто знает, но на технических собеседованиях частенько задают вопросы о том, как кандидат отлаживает код.
Представьте, что Вы на code interview. Как бы Вы ответили на этот вопрос? 😏
Мало кто знает, но на технических собеседованиях частенько задают вопросы о том, как кандидат отлаживает код.
Представьте, что Вы на code interview. Как бы Вы ответили на этот вопрос? 😏
Как Вы дебажите код?
Anonymous Poll
34%
Использую отладчик
13%
Настраиваю логировоние и смотрю логи
41%
С помощью print, а как же еще
12%
А что такое "дебажить код"? -_-
🌴 Последний герой: Блок else в циклах Python
Очередной непрошенный совет от IT Resume 😅
Недавно в рубрике GROK IT была задача на использование блока else в цикле for. Многим эта задачка показалась непростой и многие допустили ошибку (58%!), поэтому мы решили дополнительно осветить этот вопрос в отдельном посте!
Море, солнце и пальмы сигнализируют о том, что пора в отпуск. Узнали что-то новое - пора и отдохнуть 😂
Очередной непрошенный совет от IT Resume 😅
Недавно в рубрике GROK IT была задача на использование блока else в цикле for. Многим эта задачка показалась непростой и многие допустили ошибку (58%!), поэтому мы решили дополнительно осветить этот вопрос в отдельном посте!
Море, солнце и пальмы сигнализируют о том, что пора в отпуск. Узнали что-то новое - пора и отдохнуть 😂
💣 Как оптимизировать SQL запрос в 125 раз?
Сегодня разбираем простой пример, в котором мы за несколько нажатий по клавиатуре оптимизировали SQL-запрос в 125 раз. Да, это не шутка, в 125❗️
Как это получилось?
У нас есть исходная таблица. Она содержит 2 поля. В каждом поле по 100000 последовательных чисел. Надо отметить, что не такая уж и большая таблица - в боевых базах таблицы обычно побольше.
Мы пишем запрос, который выбирает только те строки, где значение в столбце c1 будет больше 500 и меньше 550 после прибавления к этому значению 10. Казалось бы - куда проще? Отнюдь. С помощью команды EXPLAIN и параметров ANALYZE (для отображения фактического времени выполнения запроса) и VERBOSE (вывод дополнительной информации) мы проверяем фактическое время выполнения запроса. Получилось 21 мсек. Это много или мало?
Проверим это, сделав несколько преобразований, которые всегда надо учитывать при оптимизации запросов ☝🏻
→ Использование астериска (*) в запросе SELECT - Ваш враг. Лучше укажите нужный столбец. Мы указали только c1 (потому что c2 такой же в нашем примере).
→ Конструкцию c1 + 10 мы убрали - зачем заставлять компьютер к каждому числу каждый раз прибавлять 10? Прибавить к 100 000 чисел десятку - значит совершить 100 000 лишних операций (как минимум). Лучше вычесть 10 из левой и правой границы (т.е. из 500 и 550, соответственно).
→ Логическое И (AND) и операторы сравнения мы заменили на BETWEEN.
→ В конце мы добавили LIMIT 50, т.к. с нашим фильтром все равно больше 50 строк не получится в ответе.
И что мы видим? Результаты говорят сами за себя: полученная скорость - 0.173 мс, что в 125 раз быстрее!
Согласитесь, впечатляет 🤤
Больше способов оптимизации SQL-запросов 👉🏻 в наших карточках
🗣 А какие способы повышения производительности запросов обычно используете Вы?)
Сегодня разбираем простой пример, в котором мы за несколько нажатий по клавиатуре оптимизировали SQL-запрос в 125 раз. Да, это не шутка, в 125❗️
Как это получилось?
У нас есть исходная таблица. Она содержит 2 поля. В каждом поле по 100000 последовательных чисел. Надо отметить, что не такая уж и большая таблица - в боевых базах таблицы обычно побольше.
Мы пишем запрос, который выбирает только те строки, где значение в столбце c1 будет больше 500 и меньше 550 после прибавления к этому значению 10. Казалось бы - куда проще? Отнюдь. С помощью команды EXPLAIN и параметров ANALYZE (для отображения фактического времени выполнения запроса) и VERBOSE (вывод дополнительной информации) мы проверяем фактическое время выполнения запроса. Получилось 21 мсек. Это много или мало?
Проверим это, сделав несколько преобразований, которые всегда надо учитывать при оптимизации запросов ☝🏻
→ Использование астериска (*) в запросе SELECT - Ваш враг. Лучше укажите нужный столбец. Мы указали только c1 (потому что c2 такой же в нашем примере).
→ Конструкцию c1 + 10 мы убрали - зачем заставлять компьютер к каждому числу каждый раз прибавлять 10? Прибавить к 100 000 чисел десятку - значит совершить 100 000 лишних операций (как минимум). Лучше вычесть 10 из левой и правой границы (т.е. из 500 и 550, соответственно).
→ Логическое И (AND) и операторы сравнения мы заменили на BETWEEN.
→ В конце мы добавили LIMIT 50, т.к. с нашим фильтром все равно больше 50 строк не получится в ответе.
И что мы видим? Результаты говорят сами за себя: полученная скорость - 0.173 мс, что в 125 раз быстрее!
Согласитесь, впечатляет 🤤
Больше способов оптимизации SQL-запросов 👉🏻 в наших карточках
🗣 А какие способы повышения производительности запросов обычно используете Вы?)