Microsoft отказалась от поддержки Faster CPython — команда проекта уволена

Microsoft официально прекратила поддержку проекта Faster CPython, нацеленного на ускорение основного интерпретатора языка Python. Большая часть членов команды, работавших над этим направлением, были уволены накануне саммита Python Language Summit, который стартовал на PyCon в Питтсбурге.

Остановка проекта стала неожиданностью для многих сотрудников, которые получили уведомления об увольнении прямо по пути на конференцию.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Как устроен протокол HTTP?

HTTP – текстовый протокол, работающий поверх TCP/IP. HTTP состоит из запроса и ответа. Их структуры похожи: стартовая строка, заголовки, тело ответа.

Стартовая строка запроса состоит из метода, пути и версии протокола:

GET /index.html HTTP/1.1

Стартовая строка ответа состоит из версии протокола, кода ответа и текстовой расшифровке ответа.

HTTP/1.1 200 OK

Заголовки – это набор пар ключ-значение, например, User-Agent, Content-Type. В заголовках передают метаданные запроса: язык пользователя, авторизацию, перенаправление. Заголовок Host должен быть в запросе всегда.

Тело ответа может быть пустым, либо может передавать пары переменных, файлы, бинарные данные. Тело отделяется от заголовков пустой строкой.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Таймер на Python

Полный код можно посмотреть по ссылке👇

#sandbox

@python_practics

Задача:

Вы, наверное, знаете систему "лайков" на Facebook и других страницах. Люди могут ставить "лайки" на записи в блоге, фотографии или другие элементы. Мы хотим создать текст, который должен отображаться рядом с таким элементом.

Реализуйте функцию, которая принимает массив, содержащий имена людей, которым понравился товар. Она должна возвращать отображаемый текст, как показано в примерах.

Пример:

[]  -->  "no one likes this"
["Peter"]  -->  "Peter likes this"
["Jacob", "Alex"] -->  "Jacob and Alex like this"

#задачник

@python_practics

Считывание JSON файла

Этот сниппет показывает, как считывать данные из JSON файла с использованием модуля json. Функция json.load() загружает данные и преобразует их в объект Python (например, словарь).

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Что нужно отправить браузеру, чтобы перенаправить на другую страницу?

Минимальный ответ должен иметь статус 301 или 302. Заголовок Location указывает адрес ресурса, на который следует перейти. В теле ответа можно разместить HTML со ссылкой на новый ресурс. Тогда пользователи старых браузеров смогут перейти вручную.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Theano

Theano — библиотека Python с открытым исходным кодом, которую можно использовать для различных операций, таких как определение, оценка и оптимизация сложных математических выражений, включая многомерные массивы.

Особенности Theano:

• Theano достигает высокой эффективности за счет манипулирования и оптимизации распределенного использования ресурсов ЦП и ГП.
• Предоставляет функцию автоматической дифференциации, упрощая вычисление градиентов и оптимизацию параметров при обучении ML-моделей.
• Позволяет пользователям оптимизировать выражения для скорости, использования памяти или числовой стабильности в зависимости от требований их задачи машинного обучения.
• Библиотека отлично подходит для модульного тестирования.

Подробнее👇

#фреймворки_библиотеки

@python_practics

Фильтрация словарей по значению

Этот сниппет использует генератор словаря для фильтрации элементов исходного словаря. Мы выбираем только те пары ключ-значение, где значение больше 30.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Скрутка и накрутка опыта: работает ли это в айтишке

«Чтобы попасть на работу, нужен опыт, но как я получу этот опыт, если меня никуда не берут» — этот замкнутый круг знаком каждому новичку, особенно в айти. Или обратная ситуация: откликаетесь на вакансию, проходите собеседования, а потом вас не берут, и причина — overqualified (да уж, нужно было работать поменьше).

Аким Саввин, тимлид команды бэкэнда в ВСК, ментор Эйч Навыки и автор тг-канала, расскажет, зачем разработчики скручивают и накручивают опыт и как это помогает им попасть в компанию.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

О как!

#мемчики

@python_practics

Pandas Cookbook: Practical recipes for scientific computing, time series, and exploratory data analysis using Python

Чему вы научитесь:

• Эффективной работе с библиотекой Pandas для анализа данных;
• Обработке и трансформации данных с помощью DataFrame и Series;
• Анализу временных рядов и научным вычислениям;
• Визуализации данных и созданию информативных отчетов;
• Оптимизации кода для работы с большими наборами данных.

"Pandas Cookbook" предоставит практические рецепты для решения реальных задач анализа данных с использованием Python и Pandas.

Книга в формате pdf👇

#курсы_книги

@python_practics

Tail-calling: разбираемся в новом интерпретаторе в CPython

В последнее время в инфополе появилось много шума вокруг нового типа интерпретатора в Python: tail-calling. Авторы статьи ознакомились с PR на Github, из которого поняли, что [[clang::musttail]] должен ускорить работу рантайма примерно на 5%.

Также были прочитаны материалы Соболева, но из них удалось понять только то, что эта инструкция генерирует вызов метода в ассемблерном коде как jmp, а не call, то есть экономит один стэк-фрейм. Однако вопрос о том, почему эти инструкции в данном случае считаются эквивалентными и как они будут работать в CPython, остается непонятным. Поэтому авторы решили разобраться в этом вопросе подробнее.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics