Задача о расстоянии между массивами

На входе два массива arr1 и arr2 и целое число d. Напишите функцию find_arr_distance(), которая вернёт расстояние между двумя массивами.

Расстояния определяется как количество элементов arr1[i] таких, что не существует элемента arr2[j], где arr1[i] - arr2[j]| <= d.

Для проверки:

>>> arr1 = [4,5,8], 
>>> arr2 = [10,9,1,8]
>>> d = 2
>>> find_arr_distance(arr1, arr2, d)
... 2

Объяснение:

Для arr1[0]=4 имеем:
|4-10|=6 > d=2
|4-9|=5 > d=2
|4-1|=3 > d=2
|4-8|=4 > d=2

Для arr1[1]=5 имеем:
|5-10|=5 > d=2
|5-9|=4 > d=2
|5-1|=4 > d=2
|5-8|=3 > d=2

Для arr1[2]=8 имеем:
|8-10|=2 <= d=2
|8-9|=1 <= d=2
|8-1|=7 > d=2
|8-8|=0 <= d=2

#задача

@zen_of_python

​​vectorlite | SQLite как векторное хранилище

Это было вопросом времени: если вы сталкивались с прикруткой своей базы знаний к GPT, то знаете, что такое векторное хранилище (FAISS, Pinecone).

Китайцы подгадали потребность разработчиков RAG и запилили решение, которое in-place преобразует обычные SQL-таблицы в вектора. Браво. Ждём, когда крупные компании — разработчики БД «зашерлочат» (заберут себе) эту замечательную фичу.

Репозиторий проекта

#библиотека

@zen_of_python

​​Вопрос подписчика

Задаёт @swell_d:

«есть здоровое приложение на flask. хочу собрать контейнер docker так, чтобы не было доступа к исходному коду приложения. попробовал скомпилировать pyc и удалить py - ничего не вышло. куда копать?»

NB! Пожалуйста, будьте взаимовежливы. Всем нам нужна возможность выговориться и попросить помощи без угрозы быть затроленным.

#обсуждение

@zen_of_python

Поздравляем победителей

Задачу о зарплатах верно решили:

— @mad_shamann;
— @Python3k;
— @GeorKu;
— @vsugoyak.

Самое краткое верное решение предложил @vsugoyak:

def get_mean_salary(salaries):
  return int(sum(srt_tr:=(srt:=sorted(salaries))[srt.count(srt[0]):-srt.count(srt[-1])])/len(srt_tr))

NB! Многие предложенные решения не прошли проверку, поскольку в списке зарплат возможны повторы, что искажает вычисление среднего.

Отдельный респект @Python3k за решение, учитывающее алгоритмическую сложность. И @GeorKu за неявную ситуацию с повтором зарплат в списке.

@zen_of_python

Графики с аннотациями на канвасе

Помните, когда в последний раз накладывали текст поверх экспортированноо графика? В небольшой англоязычной статье разобрались, как навешивать сноски на диаграмму.

    gg.annotate(
         'text',
         x=exceeds100 + 2, y=5000 - 600,
         label='Total coal production first\nexceeds 100 million tonnes\nper year.',
         color=text_col,
         family=body_font,
         ha='left',
         size=9,
         va='top'
)

#факты

@zen_of_python

​​Какой шрифт лучше подойдёт для программирования?

Забавный полуразвлекательный квиз с realpython.com (на английском, состоящий из 12 вопросов и рассчитанный на 10 минут. Узнаете кое-что новое про свои визуальные потребности в IDE.

🌭 — мне достаточно дефолтного шрифта в любой IDE
🌚 — выбираю свой (напишите, какой шрифт любите)

#квиз

@zen_of_python

Loki | Факт-чекинг

Это и подобные решения заиграли новым красками, когда GPT стали галлюцинировать. Библиотека «обернётся» вокруг вывода нейросети и укажет, где правда, а где ложь. Из топа самых актуальных решений 2024 года, несомненно.

#библиотека

@zen_of_python

​​Вопрос подписчика

Задает @webstriker:

«Какая библиотека подходит для запуска LLM на потребительской видеокарте для генерации текста в том же Jupyter Notebook? Llama cpp, Tensor rt или что то еще?»

NB! Пожалуйста, будьте взаимовежливы. Всем нам нужна возможность выговориться и попросить помощи без угрозы быть затроленным.

#обсуждение

@zen_of_python

​​Бенчмарк pandas vs. vaex vs. polars

Разработчик Дмитрий Руденко сравнил три решения для обработки данных в разрезах производительности и расходования памяти. Получилось очень доступно, даже новички поймут. NB! Для просмотра статьи на Medium вам потребуется VPN.

Спасибо подписчику @Pik_rat за рекомендацию.

@neuro_channel

diagrams | Визуализируем архитектуру с помощью кода

Простая утилита, позволяющая быстро демострировать устройство проекта. т.е. значки компонентов импортируются и связываются:

with Diagram("Simple Web Service with DB Cluster", show=False):
    dns = Route53("dns")
    web = ECS("service")

    with Cluster("DB Cluster"):
        db_primary = RDS("primary")
        db_primary - [RDS("replica1"),
                     RDS("replica2")]

    dns >> web >> db_primary

Репозиторий проекта

#библиотека

@zen_of_python

​​Вопросы новичков

Zen of Python поддерживает новоприбывших в особой рубрике. Как это работает:

— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;

#вопросыновичков

@zen_of_python

Если бы у питонистов был свой покровитель, как его звали? Святой Социопатрик. Поделитесь в комментариях.

#кек

@zen_of_python

Минутка полезных мемов на Zen of Python

Меню вверху / Среда выполнения / Сменить среду выполнения. Чтобы не слить на k-Means слишком много времени, как админ.

#факт

@zen_of_python

Задача о Рокфеллере

Вам дан тензор с суммами на счетах, где account[i][j] — это сумма денег, которую имеет i​​​​​​​​​​-й​​​ клиент в j​​​​​​​-м банке.

accounts = [[1,2,5],[3,6,1]] 
У 1-го клиента два счета на сумму 4 (1 + 3)
У 2-го — 8 (2 + 6)
У 3-го — 6 (5 + 1)

Напишите функцию find_richest(), которая найдет Рокфеллера — самого богатого клиента.

Для проверки:

>>> accounts = [[1,2,5],[3,6,1]] 
>>> find_richest(accounts)
... 2

#задача

@zen_of_python

А внизу якобы простолюдины, пишущие на «медленных» языках

​​Как себя ощущает «плюсовик» когда ускорил программу на 100 наносекунд:

​​Вопрос подписчика

Задаёт @Tuburetka:

«Подскажите с чего начать учить пайтон? И где можно практиковаться?»

NB! Пожалуйста, будьте взаимовежливы. Всем нам нужно место, где можно получить поддержку.

От админа: подписчики привнесли в мою жизнь годнейший YouTube-канал @selfedu. Он на русском, там и про основы Py, и про Django, и проч.

#обсуждение

@zen_of_python