🔄 Что такое умные указатели в C++?

Если вы работали с обычными указателями в C++, то знаете, насколько сложно управлять памятью вручную. Умные указатели призваны решить эту проблему!

❕ Умные указатели — это объекты, которые ведут себя как указатели, но автоматически управляют памятью. Они предотвращают утечки и делают код безопаснее.

Зачем они нужны?
🟣Автоматическое освобождение памяти – не нужно вызывать delete вручную.
🟣 Безопасность – минимизируют риски висячих указателей и двойного удаления.
🟣 Удобство – код становится чище и надёжнее.

Основные типы умных указателей в C++
1️⃣ unique_ptr – эксклюзивное владение, нельзя копировать.
2️⃣ shared_ptr – разделяемое владение (счётчик ссылок).
3️⃣ weak_ptr – "слабая" ссылка (чтобы избежать циклических зависимостей).

📌 Пример с unique_ptr

#include <memory>  

int main() {  
    std::unique_ptr<int> ptr = std::make_unique<int>(42);  
    std::cout << *ptr; // 42  
    // Память освободится автоматически!  
    return 0;  
}  

🔗 Вывод
Умные указатели — это необходимо в современном C++:

✔️ Упрощают управление памятью.
🔼 Снижают количество ошибок.
👀 Делают код более читаемым.

GitUnion || #Статья

🐼 Pandas — мощный инструмент для анализа данных

Официальный репозиторий pandas-dev/pandas — это одна из ключевых библиотек для работы с данными в Python. Pandas предоставляет удобные структуры данных и инструменты для эффективной обработки, анализа и визуализации информации.

Ключевые возможности:
🔘 DataFrames и Series – гибкие структуры для работы с табличными данными
🔘 Быстрая обработка больших объёмов данных
🔘 Интеграция с NumPy, Matplotlib, SciPy и другими научными библиотеками
🔘 Мощные инструменты для очистки, агрегации и трансформации данных

❗️ Pandas активно используется в Data Science, аналитике, финансах и многих других областях.

Репозиторий поддерживается большим сообществом разработчиков и постоянно улучшается.

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

👩‍💻 Что такое @lru_cache в Python?

Если вы пишете на Python и хотите ускорить свою программу без лишнего кода — декоратор @lru_cache ваш лучший друг!

❕ @lru_cache — это встроенный декоратор из модуля functools, который кеширует результаты вызовов функции. Это значит, что если функция вызывается с теми же аргументами повторно, результат берётся из кеша, а не вычисляется заново.

Зачем это нужно?
🟣 Ускорение работы – избегаем повторных вычислений.
🟣 Простота использования – достаточно добавить одну строку.
🟣 Экономия ресурсов – особенно полезно для рекурсивных или тяжелых функций.

Пример с @lru_cache

python
from functools import lru_cache  

@lru_cache(maxsize=128)  # maxsize ограничивает размер кеша  
def fibonacci(n):  
    if n < 2:  
        return n  
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)  

print(fibonacci(50))  # Считает мгновенно!  

👀 Без кеширования этот код работал бы очень медленно из-за экспоненциальной сложности.

❗️ @lru_cache — это простой, но мощный инструмент:

GitUnion || #Python

👩‍💻 Go на практике – Мэтт Батчер

Это практическое руководство по языку Go, которое поможет вам освоить его для решения реальных задач. Книга охватывает ключевые аспекты разработки: от основ до продвинутых техник параллельного программирования и работы с сетями.

Что внутри:
🔴 Основы Go: синтаксис и структуры данных
🔴 Работа с горутинами и каналами
🔴 Создание сетевых приложений
🔴 Практические примеры и лучшие практики

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги

🚀 React быстро – Азат Мардан

Практическое руководство по изучению React, которое поможет вам освоить библиотеку в кратчайшие сроки. Книга охватывает ключевые концепции, начиная с основ и заканчивая продвинутыми техниками разработки современных веб-приложений.

Что внутри:
🔴 Основы React: компоненты, состояние и пропсы
🔴 Работа с хуками (Hooks) и контекстом
🔴 Интеграция с API и управление состоянием
🔴 Практические примеры и лучшие практики

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги

👩‍💻 Photon — мощный веб-краулер для разведки и OSINT

Официальный репозиторий s0md3v/Photon — это продвинутый инструмент для сбора информации с веб-сайтов. Photon автоматизирует процесс разведки, помогая пентестерам, исследователям безопасности и OSINT-специалистам быстро извлекать данные.

Ключевые возможности:
🟧Глубокая разведка – сканирование URL, эмуляция поведения пользователя
🟧Извлечение данных – emails, соцсети, метаданные, API-эндпоинты
🟧Поддержка JavaScript – работает с динамическими страницами (через headless-браузер)
🟧Гибкая настройка – фильтры, таймауты, прокси, многопоточность
🟧Экспорт результатов – JSON, CSV, TXT

🛠 Примеры использования:
- OSINT-исследования – сбор информации о цели
- Пентестинг – поиск уязвимостей и открытых данных

Проект написан на Python 3, легко настраивается и поддерживается сообществом.

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

🧠 Глубокое обучение. Легкая разработка проектов на Python

Практическое руководство по созданию нейросетей и машинному обучению с использованием Python. Книга идеально подходит для тех, кто хочет быстро освоить deep learning на реальных примерах.

Что внутри:
🔴 Основы нейронных сетей и фреймворков (TensorFlow, Keras, PyTorch)
🔴 Практические проекты: от классификации изображений до NLP
🔴 Оптимизация моделей и работа с большими данными
🔴 Готовые примеры кода и лучшие практики

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

🚀 Project-Based Learning — учись на реальных проектах!

Официальный репозиторий practical-tutorials/project-based-learning — это огромная коллекция практических руководств для изучения программирования через создание реальных проектов. Идеально подходит для начинающих и опытных разработчиков, которые хотят закрепить навыки на практике.

🔥 Ключевые разделы:
-Python: Веб-приложения, боты, анализ данных, машинное обучение
-Веб-разработка: JavaScript, React, Node.js, Django, Flask
-Мобильные приложения: Android (Kotlin), iOS (Swift)
-Игры: Unity, Godot, простые консольные игры
-Безопасность: Основы пентеста, криптография, сетевые уязвимости

✅ Почему стоит попробовать?
-Пошаговые инструкции – от базового кода до готового проекта
-Разнообразие технологий – подборка под разные языки и уровни сложности
-Реальные кейсы – можно добавить в портфолио
-Открытый код – все проекты доступны для изучения и доработки

Примеры проектов:
🔵 Чат-бот на Python
🔵 CRUD-приложение на React + Node.js
🔵 Парсер сайтов с BeautifulSoup

🔗 Ссылка

GitUnion || #Репозитории #Python

📢 Что такое Else в цикле?

Многие знают конструкцию else в условных операторах, но в Python она также работает с циклами (for, while), что делает код более выразительным.

❕ Как это работает?
Блок else выполняется только если цикл завершился естественным образом (без прерывания break).

🟣 Пример с for:

for item in range(5):
    if item == 10:
        break
else:
    print("Цикл завершился без break!")  # Выполнится

🟣 Пример с while:

n = 0
while n < 5:
    n += 1
else:
    print("Цикл завершён!")  # Сработает, если не было break

❕ Зачем это нужно?
Позволяет избегать флаговых переменных и делает код чище, особенно при поиске элементов:

for user in users:
    if user.is_admin:
        print("Админ найден!")
        break
else:
    print("Админов нет.")  # Если break не сработал

GitUnion || #Python

❓ Что такое Django и для чего он нужен?

Django - это один из самых популярных инструментов в веб-разработке, давайте разберемся для чего он конкретно нужен

🛠 Django — это мощный фреймворк для Backend-разработки на Python. Он предоставляет готовые инструменты для создания безопасных, масштабируемых и удобных в поддержке веб-приложений.

Для чего используют Django?
✔️ Быстрая разработка — встроенные модули экономят время
✔️ Безопасност — защита от SQL-инъекций, CSRF, XSS и других уязвимостей
✔️ Масштабируемость — подходит как для небольших проектов, так и для высоконагруженных сервисов
✔️ Чистая архитектура — упрощает поддержку кода

📌 Где применяют Django?
• Социальные сети и блоги
• CRM-системы и интернет-магазины
• API для мобильных приложений
• Аналитические платформы и SaaS-решения

Django — это надёжный инструмент для Backend, который позволяет сосредоточиться на логике приложения, а не на рутинных задачах.

GitUnion || #Статьи #Backend

📊 Python для Data Science

Полное практическое руководство по анализу данных и машинному обучению на Python. Идеально подходит для аналитиков и разработчиков, которые хотят освоить Data Science с нуля.

Что внутри:
🔴 Основы Python для анализа данных
🔴 Работа с библиотеками: Pandas, NumPy, Matplotlib
🔴 Визуализация данных и статистический анализ
🔴 Основы машинного обучения (Scikit-learn)

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

🔥 Python Interview Questions — подготовка к собеседованиям на отлично!

Официальный репозиторий sigmavirus24/python-interview-questions — это тщательно подобранная коллекция вопросов и задач по Python, которые часто встречаются на технических собеседованиях. Идеальный ресурс для подготовки к трудоустройству в IT!

Что внутри?
✅ Базовые вопросы – типы данных, функции, ООП, исключения
✅ Сложные темы – декораторы, генераторы, метаклассы
✅ Алгоритмы и структуры данных – сортировки, деревья, графы
✅ Практические задачи – с решениями и пояснениями

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

🔤-строки: форматирование с магией

Знаете ли вы, что f-строки в Python — это не просто удобный способ подстановки переменных? Они умеют гораздо больше!

✨ Что могут f-строки?
— Встраивать выражения: f"Сумма: {x + y}"
— Форматировать числа: f"Процент: {ratio:.2%}"
— Вызывать методы: f"Имя: {name.upper()}"

🟣 Примеры магии:

price = 99.9999
name = "Python"  

print(f"Цена: {price:.2f} ₽")  # Цена: 100.00 ₽  
print(f"Курс: {name!r}")       # Курс: 'Python' (repr)  
print(f"2 + 2 = {2 + 2}")     # 2 + 2 = 4  

🔥 Почему это круто?
— Читаемость: код становится чище и понятнее.
— Производительность: f-строки быстрее format() и %.
— Гибкость: можно встроить почти любое выражение!

GitUnion || #Python #Статья

🐍 A Byte of Python – идеальный старт в программировании

Классическое введение в Python, которое уже помогло миллионам новичков сделать первые шаги в кодинге. Простое, понятное и практичное руководство.

Что внутри:
🔘 Основы Python 3: от переменных до ООП
🔘 Работа с файлами и исключениями
🔘 Создание своих модулей и пакетов
🔘 Практические примеры и задания
🔘 Советы по стилю кода и лучшим практикам

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

🤖 PythonRobotics — робототехника на Python с открытым кодом!

Официальный репозиторий AtsushiSakai/PythonRobotics (GitHub) — это коллекция реализаций ключевых алгоритмов робототехники с наглядными примерами и визуализацией. Проект идеально подходит для изучения автономных систем, навигации и управления роботами.

Что внутри?
✅ Алгоритмы движения
-Планирование пути (A*, RRT, Dijkstra)
-Динамическое управление (MPC, Pure Pursuit)
-SLAM (Картографирование и локализация)

✅ Моделирование роботов
-Мобильные роботы (дифференциальный привод)
-Дроны (квадрокоптеры)
-Манипуляторы (кинематика)

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории