А вы когда-нибудь пытались писать Python-код со смартфона?
Anonymous Poll
56%
Да 📱
32%
Нет 💻
12%
Я даже о таком никогда не задумывался 🤔
🐍 Как разобраться с зависимостями в Python
Зависимостью является всё, что находится за пределами вашего собственного кода и необходимо для его корректного выполнения.
Мы можем разделить зависимости на несколько уровней (см. картинку выше):
▪️Пакеты, специфичные для проекта. Это библиотеки Python, которые вы устанавливаете с помощью менеджера пакетов.
▪️Системные пакеты. Это глобальные пакеты или библиотеки, установленные на уровне всей системы с использованием системного менеджера пакетов (например, homebrew, apt, pacman и т.д.).
▪️Операционная система. Например, пакеты, которые компилируются только для Linux, не будут работать на Windows. Также, любые низкоуровневые операции (например, выделение памяти или запись файла на диск), могут вести себя немного по-разному в зависимости от ОС.
▪️Аппаратное обеспечение. CPU имеют разные архитектуры, такие как x86, amd64 или arm64. Код, скомпилированный для одной архитектуры, не будет работать на другой.
🔗 Читать обо всём подробнее здесь
Зависимостью является всё, что находится за пределами вашего собственного кода и необходимо для его корректного выполнения.
Мы можем разделить зависимости на несколько уровней (см. картинку выше):
▪️Пакеты, специфичные для проекта. Это библиотеки Python, которые вы устанавливаете с помощью менеджера пакетов.
▪️Системные пакеты. Это глобальные пакеты или библиотеки, установленные на уровне всей системы с использованием системного менеджера пакетов (например, homebrew, apt, pacman и т.д.).
▪️Операционная система. Например, пакеты, которые компилируются только для Linux, не будут работать на Windows. Также, любые низкоуровневые операции (например, выделение памяти или запись файла на диск), могут вести себя немного по-разному в зависимости от ОС.
▪️Аппаратное обеспечение. CPU имеют разные архитектуры, такие как x86, amd64 или arm64. Код, скомпилированный для одной архитектуры, не будет работать на другой.
🔗 Читать обо всём подробнее здесь
👍11❤4
➕ ➕ 7 способов сортировки массивов на примере С++ с иллюстрациями
В этой статье продемонстрируем на иллюстрациях, как работают алгоритмы сортировки: от простейшей пузырьковой до сложной древовидной кучи. Также определим сложность худших и лучших случаев, а код напишем на С++.
Статья
Зачем учить алгоритмы сортировки, если есть уже готовые методы сортировки?
Чтобы знать плюсы и минусы каждого алгоритма, понимать, как действительно он работает (а не просто копипастить) и какой алгоритм выбрать для конкретной задачи. Плюс изучение алгоритмов развивает мышление и профессиональный кругозор.
Как мне оперативно научиться применять алгоритмы?
Начни с бесплатного демо доступа к курсу «Алгоритмы и структуры данных», на котором junior и middle+ программисты смогут потренировать навыки применения алгоритмов и сгенерировать идеальные решения сложных задач в сообществе других разработчиков.
В этой статье продемонстрируем на иллюстрациях, как работают алгоритмы сортировки: от простейшей пузырьковой до сложной древовидной кучи. Также определим сложность худших и лучших случаев, а код напишем на С++.
Статья
Зачем учить алгоритмы сортировки, если есть уже готовые методы сортировки?
Чтобы знать плюсы и минусы каждого алгоритма, понимать, как действительно он работает (а не просто копипастить) и какой алгоритм выбрать для конкретной задачи. Плюс изучение алгоритмов развивает мышление и профессиональный кругозор.
Как мне оперативно научиться применять алгоритмы?
Начни с бесплатного демо доступа к курсу «Алгоритмы и структуры данных», на котором junior и middle+ программисты смогут потренировать навыки применения алгоритмов и сгенерировать идеальные решения сложных задач в сообществе других разработчиков.
👍10🥰9😁1
В Python замыкание — это, как правило, функция, определённая внутри другой функции. Эта внутренняя функция «захватывает» объекты, определённые в её области видимости, и ассоциирует их с самим объектом внутренней функции.
Вот так это может выглядеть:
def outer_func():
name = "Pythonista"
def inner_func():
print(f"Hello, {name}!")
inner_func()
outer_func()
# -> Hello, Pythonista!
greeter = outer_func()
print(greeter)
# -> None
Ещё примеры можно увидеть в нашем курсе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21❤7🙏2🔥1
🧑💻🐍 Курс «Создание приложений Python для реальных задач» от Microsoft
Это бесплатный вводный курс для начинающих. Охватывает следующие темы:
▪️Общие сведения о Python
▪️Введение в объектно-ориентированное программирование на языке Python
▪️Создание веб-приложения, использующего ИИ, с помощью Python и Flask
▪️Начало работы с тестированием на Python
🔗 Ссылка на курс
Это бесплатный вводный курс для начинающих. Охватывает следующие темы:
▪️Общие сведения о Python
▪️Введение в объектно-ориентированное программирование на языке Python
▪️Создание веб-приложения, использующего ИИ, с помощью Python и Flask
▪️Начало работы с тестированием на Python
🔗 Ссылка на курс
👍14❤4⚡2
🚀 Там биткойн летит вверх, и в связи с этим вопрос:
💬 Вкладываетесь в криптовалюты?
❤️ — да, в биткойн
👍 — да, в другую крипту
👾 — нет
#интерактив
💬 Вкладываетесь в криптовалюты?
❤️ — да, в биткойн
👍 — да, в другую крипту
👾 — нет
#интерактив
👾178❤27👍20😁1
Это так называемые цифровые аттестации. Они представляют собой подписи, которые разработчики могут прикреплять к своим пакетам на PyPI. Аттестации служат для подтверждения:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17🔥4😁4
🚀🤖 Как развернуть LLM с помощью vLLM и TorchServe
Хочешь запустить большую языковую модель в продакшене, но не знаешь, как совместить простоту развёртывания с промышленной надежностью? Комбинация vLLM и TorchServe решает эту задачу. Она обеспечивает как простой запуск, так и продвинутые возможности для масштабирования.
👉 Узнай, как воспользоваться этими удобными инструментами, в нашем подробном гайде
Хочешь запустить большую языковую модель в продакшене, но не знаешь, как совместить простоту развёртывания с промышленной надежностью? Комбинация vLLM и TorchServe решает эту задачу. Она обеспечивает как простой запуск, так и продвинутые возможности для масштабирования.
👉 Узнай, как воспользоваться этими удобными инструментами, в нашем подробном гайде
❤5👍5
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
👨🎓📊 Как научиться Data Science онлайн: 12 шагов от новичка до профи
12 шагов для тех, кто хочет с нуля построить карьеру в Data Science. Руководство к действию и россыпь ссылок на полезные ресурсы.
Переходите на нашу статью:
🔗 Ссылка
Забирайте курс по Алгоритмам и стать Data Scientst'ом станет еще проще:
🔵 Алгоритмы и структуры данных
12 шагов для тех, кто хочет с нуля построить карьеру в Data Science. Руководство к действию и россыпь ссылок на полезные ресурсы.
Переходите на нашу статью:
🔗 Ссылка
Забирайте курс по Алгоритмам и стать Data Scientst'ом станет еще проще:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Немного о Python в формате рилса
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤9👍3🔥3
🐍🚀 PyPIM — новый метод выполнения Python кода прямо в RAM
Исследователи из Израиля придумали новый способ повышения производительности для программ на Python. Вместо традиционной обработки данных через CPU, PyPIM позволяет выполнять вычисления прямо в оперативной памяти (RAM), что ускоряет обработку и снимает проблему «узкого места» между процессором и памятью.
✍️ PyPIM переводит Python-команды в низкоуровневый машинный код, который запускается непосредственно в памяти. Это избавляет от необходимости постоянного обмена данными между процессором и RAM.
🔗 Прочесть статью можно здесь
Исследователи из Израиля придумали новый способ повышения производительности для программ на Python. Вместо традиционной обработки данных через CPU, PyPIM позволяет выполнять вычисления прямо в оперативной памяти (RAM), что ускоряет обработку и снимает проблему «узкого места» между процессором и памятью.
✍️ PyPIM переводит Python-команды в низкоуровневый машинный код, который запускается непосредственно в памяти. Это избавляет от необходимости постоянного обмена данными между процессором и RAM.
🔗 Прочесть статью можно здесь
🤔19❤12🌚4👍2⚡1
📚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
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
👍14❤3🥰2🔥1