Python Developer

🐍 Практические примеры работы с базами данных на Python

В этой статье автор делится практическими примерами работы с базами данных на Python, демонстрируя использование SQLAlchemy и asyncio для асинхронной обработки данных.

⛓ Ссылка на статью

➡️ Python Developer | #статья

❔ Задача с LeetCode «Contains Duplicate №217»

Задан целочисленный массив nums. Верните true, если какое-либо значение встречается в массиве хотя бы дважды, и верните false, если каждый элемент различен.

Подсказка: используйте Hash Set для решения за O(n)

Пример 1:
Входные данные: nums = [1,2,3,1]
Вывод: true

Пример 2:
Входные данные: nums = [1,2,3,4]
Вывод: false

Пример 3:
Входные данные: nums = [1,1,1,3,3,4,3,2,4,2]
Вывод: true

➡️ Python Developer | #задача #easy

Ох уж эти нейросети

➡️ Python Developer | #memes

🐍 Модуль keyboard: обработка нажатий клавиш

Модуль keyboard позволяет легко отслеживать и обрабатывать нажатия клавиш в реальном времени. С его помощью можно назначать действия на различные клавиши или их комбинации.

📌 Модуль keyboard полезен для создания горячих клавиш и обработки событий с клавиатуры, делая программы более интерактивными и удобными для пользователей.

❤️ — если было полезно

➡️ Python Developer | #обучение

🐍 SQLAlchemy

SQLAlchemy — это мощная библиотека для работы с базами данных в Python. Она предлагает ORM (Object-Relational Mapping) для удобного взаимодействия с базами данных, а также поддерживает создание сложных SQL-запросов и эффективную работу с большими данными.

Установка:

pip install sqlalchemy

📱 Смотреть GitHub
📖 Документация

❤️ — если было полезно

➡️ Python Developer | #полезное

❔ Вопрос с собеседования

Что такое ленивые вычисления в Python?

Ответ: Ленивые вычисления — это техника, при которой значения вычисляются только по мере необходимости, а не сразу. В Python это реализовано с помощью генераторов, итераторов и таких функций, как range(). Они позволяют экономить память и ресурсы, особенно при работе с большими наборами данных, так как элементы вычисляются и обрабатываются по одному.

➡️ Python Developer | #собеседование

🐍 Как быстро и эффективно работать с большими JSON-файлами?

В статье обсуждаются способы быстрой и эффективной работы с большими JSON-файлами, включая асинхронную обработку, конвертацию в Parquet и использование Redis для повышения производительности при работе с большими данными.

⛓ Ссылка на статью

➡️ Python Developer | #статья

🐍 Ключевое слово yield from: делегирование генераторов

yield from — это способ делегировать часть работы другому генератору или итерируемому объекту. Вместо того, чтобы вручную перебирать значения вложенного генератора, можно просто передать управление с помощью yield from.

📌 yield from упрощает работу с вложенными генераторами, передавая управление и результаты их итераций без лишнего кода.

❤️ — если было полезно

➡️ Python Developer | #обучение

🐍 Tqdm

Tqdm — это библиотека для создания прогресс-баров в Python. Она помогает отслеживать выполнение итераций, циклов и других операций, предоставляя простой способ добавить информативный индикатор прогресса к вашему коду.

Установка:

pip install tqdm

📱 Смотреть GitHub
📖 Документация

❤️ — если было полезно

➡️ Python Developer | #полезное