🕒 Как замерить время выполнения алгоритма в Python

Хочешь понять, насколько быстро работает твой код. Тогда без точных замеров тут не обойтись. Показываем 3 способа, как правильно мерить время выполнения в Python — от простого к более точному:

1️⃣ time.time() — простой и быстрый

import time

start = time.time()
# твой код
end = time.time()

print(f"Время выполнения: {end - start:.4f} сек.")

2️⃣ time.perf_counter() — для высокой точности

import time

start = time.perf_counter()
# твой код
end = time.perf_counter()

print(f"Время выполнения: {end - start:.6f} сек.")

3️⃣ timeit — встроенный модуль для честных замеров

import timeit

print(timeit.timeit("x = [i for i in range(1000)]", number=1000))

🔵 Чтобы знать об алгоритмах все, забирайте наш курс «Алгоритмы и структуры данных»

Proglib Academy #буст

⚛️ Простые приемы для фронтенд-разработчика

React.js — мощная библиотека для создания пользовательских интерфейсов, но многие начинающие разработчики не используют его на полную силу. В этой статье разберем 5 полезных хаков, которые помогут вам писать более чистый, производительный и удобный в поддержке код.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

🐸 Библиотека фронтендера #свежак

📌 Как проходит отбор на стажировку в Яндекс (ML, 2025)

Вот как выглядит весь путь кандидата от контеста до оффера.

🔹 Этап 1 — Контест

Всё стандартно — алгоритмы. Главное — быть готовым и не тупить на банальностях.

🔹 Этап 2 — ML секция

Алгоритмическая задача на два указателя:
→ Дан отсортированный массив и индекс, нужно найти k ближайших элементов по расстоянию до arr[i].

ML-вопросы:
→ Классика — базовые устные задачи на классификацию, логику, свойства моделей и фичей.

🔹 Этап 3 — Алгоритмическая секция

Найти самый длинный монотонный подотрезок в массиве (часто всплывает).

Два массива длины n, вернуть массив n, где arr[i] — пересечение префиксов a[0..i] и b[0..i]. Решается сетами.

🔹 Этап 4 — Интервью с командой

— 15 минут про то, чем занимается команда
— Рассказываешь про свой опыт
— Бизнес-кейс и предложение по его решению

🤔 Думаете идти в Яндекс?
Пишите в комментариях

Proglib Academy #оффер_мечты

🥸 Как стажёру или джуну работать в команде (и не потеряться)

Вы уже в команде. Задачи, дедлайны, пайплайны — всё как у взрослых. Но как не потеряться, если вокруг опытные разработчики, а вы только начали.

1️⃣ Не бойтесь спрашивать

Глупых вопросов не существует. Лучше спросить сейчас, чем допустить баг, который уйдёт в прод. Вопрос в 10:00 спасает вечер.

2️⃣ Заведите себе «тупой файл»

Да, именно так. Всё непонятное — термины, вопросы, фрагменты кода — записывайте в один файл. Потом разберётесь или зададите вопросы.

3️⃣ Следите за pull requests

Даже если пока не коммитите в прод, читайте чужие изменения. Это помогает понимать, как устроен проект и как принимаются технические решения.

Помните: у вас есть уникальное преимущество — вы только начинаете. У вас пока нет выгорания, нет рутины, и вы действительно хотите разобраться. Используйте это.

🔵 Чтобы знать математику для Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

А вы уже работали в команде?
Пишите в комментариях 👇

Proglib Academy #буст

💾 Как выбрать стратегию кэширования: разбор 7 популярных алгоритмов

Кешировать нужно с умом. И нет, LRU — не серебряная пуля.

В статье вас ждёт разбор алгоритмов: LRU, LFU, FIFO и другие
– Примеры, где каждый работает лучше
– Плюсы и минусы подходов
– Практические советы по выбору стратегии

Если проектируете систему с большими нагрузками или оптимизируете производительность — материал будет как раз.

➡️ Читать статью

🐸Библиотека шарписта

📊 Задача по Data Science

На графике выше показано, как оценки отелей зависят от типа путешественника. Выберите ответ, который лучше всего описывает график

🌚— Выбросов нет

👍 — Типы Business и Families имеют наибольшее распределение оценок, поэтому у них есть выбросы

🔥 — У трех типов из пяти есть выбросы

🙏 — Выброс есть только у типа Solo

Смогли отгадать?
Ставьте эмодзи правильного ответа 👇

Proglib Academy #междусобойчик

💪 Прокачай Power BI: создаем bullet-chart для наглядного сравнения данных

🎯 Устали от вопросов типа «Ну и что это значит для бизнеса?» после презентации отчетов?

Bullet-chart — мощный инструмент, который сразу показывает, насколько фактические показатели соответствуют целевым. В этой статье разберем, как правильно читать такой график и шаг за шагом создадим его в Power BI.

Готовы визуализировать данные так, чтобы они говорили сами за себя?

🔗 Тогда поехали, ссылка на статью: https://proglib.io/sh/hcrRdAuqT5

Библиотека дата-сайентиста

🧐 Разбираемся: FAANG — не мечта, а капкан

Раньше работа в Google или Meta казалась вершиной айтишной карьеры. Сейчас — всё чаще звучат слова «стресс», «сокращения», «выгорание».

➡️ В статье разбираем

— Почему бывшие сотрудники бегут из FAANG
— Как изменилась культура внутри Big Tech
— Где теперь искать стабильность и уважение
— Реальные комментарии от действующих инженеров
— И что на самом деле стоит за блестящей обёрткой FAANG

Если вы всё ещё решаете LeetCode ради «заветной должности» — обязательно прочитайте нашу статью.

📎 Ссылка

🔵 Включайся в обучение и устраивайся куда хочешь, тебя ждет продвинутый этап нашего курса «Алгоритмы и структуры данных»

👨🏻‍💻 Исследование IT-аудитории Proglib 2025: зарплаты, технологии, профессии

Кто такой современный разработчик в 2025 году? Актуальное исследование портрета IT-специалистов: зарплаты, технологии, специализации и демография разработчиков.

➡️ Вся статистика и детали — здесь

Библиотека программиста #свежак

🐍 Работаем с числами в Python — на изи

.round() — округляет число
round(3.14159, 2) → 3.14

// — целочисленное деление
7 // 2 → 3

% — остаток от деления
7 % 2 → 1

** — возведение в степень
2 ** 3 → 8

🔥 Минимум усилий — максимум пользы.

🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»

А какой из этих операторов вы юзаете чаще всего?
Пишите в комменты 👇

Proglib Academy #буст

👍 Оффтоп-дайджест: фильмы про математику, которые реально цепляют

Не всё ж в коде копаться — иногда можно и кино про числа глянуть. Вот подборка, которая зайдёт и гуманитарию, и задроту по алгебре:

1️⃣ A Beautiful Mind / Игры разума
История Джона Нэша — гения и шизофреника. Головоломка на два часа, после которой по-другому смотришь на ментальное здоровье.

2️⃣ The Imitation Game / Игра в имитацию
Алан Тьюринг ломает нацистские коды и при этом борется с системой. Шахматы с Энигмой и драмой.

3️⃣ Good Will Hunting / Умница Уилл Хантинг
Парень с улицы решает задачи MIT, которые профессора не могут. Про потенциал, который можно просрать, если не поймать момент.

4️⃣ Proof / Доказательство
Дочь математика-гения пытается доказать (буквально) его наследие — и своё. Математика как метафора доверия.

5️⃣ Человек, который познал бесконечность
История Рамануджана — индийского самоучки, который взял и ворвался в Кембридж со своими формулами.

Смотрели какой-нибудь?
Пишите в комменты👇

Proglib Academy #развлекалово

⚡️Команда дня: forEach + index

Если только начинаете учить циклы в JS, то забудьте про for (let i = 0...) — вот как делают нормальные ребята:

const fruits = ["apple", "banana", "cherry"];

fruits.forEach((fruit, index) => {
  console.log(index, fruit);
});

⚙️ Что делает:
— Проходит по каждому элементу массива
— Даёт сразу и значение, и индекс
— Не нужно вручную писать i++ или лезть в fruits[i]

📌 Полезно для:
— Быстрой отладки
— Вывода списков в UI
— Упрощения логики без лишнего шума

🔵 Забирайте курс по Фронтенду и углубляйте свои знания в JavaScript → «Frontend Basic: принцип работы современного веба»

Proglib Academy #буст