🤔 Назови основные команды docker?

Docker — это инструмент для создания, развертывания и управления контейнерами. Основные команды позволяют управлять образами, контейнерами, сетями и томами.

🚩Работа с образами (`images`)

Образы — это "шаблоны" для создания контейнеров.
Пример: скачиваем Python-образ

docker pull python:3.11

🚩Работа с контейнерами (`containers`)

Контейнер — это запущенный процесс на основе образа.
Пример: запустить контейнер с Ubuntu и войти в него

docker run -it ubuntu bash

Пример: остановить и удалить контейнер

docker stop my_app
docker rm my_app

🚩Работа с томами (`volumes`)

Том (volume) — это способ хранения данных, которые не пропадут при перезапуске контейнера.
Пример: подключить том к контейнеру

docker run -v my_data:/app/data ubuntu

🚩Работа с сетями (`networks`)

Сети в Docker позволяют контейнерам взаимодействовать друг с другом.
Пример: запустить два контейнера в одной сети

docker network create my_network
docker run -d --network my_network --name app1 ubuntu
docker run -d --network my_network --name app2 ubuntu

🚩5. Docker Compose (`docker-compose.yml`)

Docker Compose позволяет управлять несколькими контейнерами с помощью docker-compose.yml.
Пример docker-compose.yml

version: "3"
services:
  app:
    image: python:3.11
    volumes:
      - my_data:/app/data
    networks:
      - my_network

volumes:
  my_data:

networks:
  my_network:

Запуск

docker compose up -d

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Где лучше хранить хеш запроса — в Redis или PostgreSQL?

- Redis — лучше для временного хранения, кэширования, частого доступа;
- PostgreSQL — если хеш должен быть постоянным, использоваться в связях и аналитике.
Если нужны быстродействие и частые запросы — Redis. Если нужна надёжность и история — PostgreSQL.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что быстрее python или c++?

C++ быстрее Python, потому что:
C++ — компилируемый язык, а Python — интерпретируемый.
C++ работает ближе к "железу", а Python использует абстракции.
C++ использует статическую типизацию, а Python динамическую (дополнительные проверки замедляют код).

🚩Разница в скорости выполнения

Простой пример: сложение чисел в цикле
Python (медленно)

import time

start = time.time()
s = 0
for i in range(10_000_000):
    s += i
end = time.time()

print("Python:", end - start, "сек")

Результат

Python: 0.8 сек

C++ (быстро)

#include <iostream>
#include <chrono>

int main() {
    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    
    long long s = 0;
    for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
        s += i;
    }

    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    std::cout << "C++: " 
              << std::chrono::duration<double>(end - start).count() 
              << " сек" << std::endl;
}

Результат

C++: 0.05 сек

🚩3. Когда Python может быть быстрее?

🟠Если используются сторонние библиотеки (NumPy, Pandas, TensorFlow)
Они написаны на C/C++ и работают очень быстро. Пример: numpy.sum(arr) быстрее, чем sum(list), потому что работает на C.

🟠Разработка в Python быстрее (меньше кода, проще отладка)
Python код пишется в 2-5 раз быстрее, чем C++. Важно для стартапов и прототипов.

🟠Python лучше для обработки текста, веб-разработки, автоматизации
Например, парсинг HTML, обработка логов, работа с API.

🚩Когда C++ лучше?

🟠 Высокая производительность (игры, 3D, движки)
Игры, графика (Unreal Engine, Unity, CryEngine). Разработка операционных систем (Windows, Linux).

🟠Алгоритмы и математика (С++ быстрее Python в 10-100 раз)
Быстрая обработка данных, алгоритмы (sorting, graph, machine learning). Например, если нужно перемножить матрицы размером 10 000 × 10 000, C++ справится в разы быстрее.

🟠Работа с железом (Embedded, драйверы, робототехника)
Python слишком медленный для реального времени, а C++ используется в Arduino, автопилотах, микроконтроллерах.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний