🧠 От конкурентного программирования к производству

Есть проекты, где смена всего одного неудачного алгоритма в корне меняет картину. Внезапно запросы начинают выполняться за миллисекунды, а пользователи перестают жаловаться на «тормоза». Обычно такие решения находят программисты, которые участвовали в соревнованиях по спортивному программированию.

➡️ Сегодня рассказываем, почему их мышление помогает в реальной работе.

Proglib Academy #буст

📌 How to: заменить break в Python-циклах на элегантные альтернативы

В Python break в циклах for прерывает итерацию, но часто есть более читаемые и лаконичные способы. Разберём типичные случаи и их альтернативы.

1️⃣ Проверка наличия элемента

Классика с break:

color_options = ["blue", "green", "purple"]
is_purple_an_option = False
for color in color_options:
    if color == "purple":
        is_purple_an_option = True
        break

Альтернатива — оператор in:

is_purple_an_option = "purple" in color_options

in работает со всеми итерируемыми объектами, а для set и dict ещё и быстрее, чем цикл.

2️⃣ Проверка условия для элементов

Пример с break:

points_per_user = [3, 12, 28, 105]
anyone_has_100 = False
for points in points_per_user:
    if points > 100:
        anyone_has_100 = True
        break

Альтернатива — any:

anyone_has_100 = any(points > 100 for points in points_per_user)

any (или all для "все элементы") делает код выразительнее.

3️⃣ Поиск первого подходящего значения

С break:

words = ["Look", "at", "these", "excellent", "words"]
first_long_word = None
for word in words:
    if len(word) > 4:
        first_long_word = word
        break

Альтернатива — next с генератором:

long_words = (word for word in words if len(word) > 4)
first_long_word = next(long_words, None)

next берёт первый элемент из генератора, а None — значение по умолчанию, если ничего не найдено.

4️⃣ Сбор элементов до условия

С break:

items = ["chair", "desk", "", "lamp"]
before_blank = []
for item in items:
    if not item:
        break
    before_blank.append(item)

Альтернатива — itertools.takewhile:

from itertools import takewhile
before_blank = list(takewhile(bool, items))

takewhile собирает элементы, пока условие истинно, и возвращает итератор.

📍 Итог

break полезен, но часто его можно заменить:
— in — для проверки наличия
— any/all — для условий
— next — для поиска первого значения
— takewhile — для сбора до условия

⤵️ А как вы обходитесь без break?

Proglib Academy #буст

🔹 How to: как работают генераторы в Python

Генераторы — мощный инструмент для итераций, особенно при работе с большими данными. В отличие от обычных функций, они вычисляют значения лениво, выдавая их по запросу и экономя память. Это делает код более эффективным и удобным для повторного использования.

➡️ Принцип работы
Вместо возврата всех значений сразу, генератор использует yield, который приостанавливает выполнение функции, сохраняя её состояние:

def simple_generator():
    print("Первый yield")
    yield 1
    print("Второй yield")
    yield 2

gen = simple_generator()
print(next(gen))  # Первый yield → 1
print(next(gen))  # Второй yield → 2

При вызове next() выполнение продолжается с места, где остановилось. Это позволяет работать с последовательностями, не загружая их полностью в память.

➡️ Пример: Фибоначчи на генераторах

def fibonacci_generator(limit):
    a, b = 0, 1
    while a < limit:
        yield a
        a, b = b, a + b

Такой генератор можно использовать для обработки больших последовательностей без лишних затрат памяти.

➡️ Генераторы vs. списки
Генераторы экономят память, так как не хранят все элементы в памяти:

import sys

def list_numbers(n):
    return [i for i in range(n)]

def generator_numbers(n):
    return (i for i in range(n))

print(sys.getsizeof(list_numbers(1000000)))  # 8448728 байт
print(sys.getsizeof(generator_numbers(1000000)))  # 208 байт

Разница очевидна: генератор занимает всего 208 байт, тогда как список — 8+ мегабайт!

➡️ Генераторные выражения
Аналогично списковым включениям, но работают лениво:

squares_list = [x * x for x in range(10)]  # Обычный список
squares_gen = (x * x for x in range(10))  # Генератор

➡️ Комбинирование генераторов
С помощью itertools генераторы можно объединять и фильтровать:

from itertools import chain, filterfalse

result = chain((x * x for x in range(10)), (y + 10 for y in range(5)))
odd_squares = filterfalse(lambda x: x % 2 == 0, (x * x for x in range(10)))

➡️ Когда использовать генераторы
— Обработка больших данных без перегрузки памяти
— Потоковая обработка (например, чтение файлов)
— Создание бесконечных последовательностей
— Оптимизация скорости и эффективности кода

Proglib Academy #буст

🫡 Microsoft уволила 200 сотрудников King

— Их заменил ИИ, который они же и обучали.

Как вам такой поворот?👇

Proglib Academy #развлекалово