Python академия

Асинхронное программирование Обычно мы пишем синхронный код - выполняется по порядку один за другим. Но иногда требуется, чтобы выполнялось несколько задач одновременно. К примеру, пока копируются файлы можно было поиграть в игру. Это возможно благодаря нескольким ядрам и потокам. ВАЖНО! Асинхронность не обязательно делает код быстрее, но может повысить его эффективность. В момент простаивания процессор будет переключаться на другие задачи. На картинке программа, где повар готовит сразу несколько блюд. По другому бы нам пришлось по-очереди готовить каждое блюдо, но мы можем вернуться к другим, если поставили блюдо на огонь. Подписывайтесь на канал 👉 @python_of

Тип хранения Heap умер? Как новый метод IOT масштабирует высоконагруженные СУБД   Рост нагрузки на PostgreSQL ведет к раздуванию бюджета: таблицы «распухают» (bloat), а для сохранения скорости приходится закупать новое железо. Проблема часто не в мощности серверов, а в архитектуре хранения. Есть способ масштабироваться без кратного роста затрат и переписывания кода.   17 ноября СберТех проводит бесплатный вебинар «Масштабирование высоконагруженного PostgreSQL».   В Platform V Pangolin DB реализовали новый вариант хранения данных — индекс-организованные таблицы (IOT). Это архитектурное решение не просто оптимизирует хранение, но и более чем в 2 раза ускоряет работу с данными без какого-либо изменения интерфейса PostgreSQL.   На вебинаре эксперт расскажет и покажет на практике, как сэкономить ресурсы с минимальными вложениями со стороны команды разработки.   Что узнаете:  1️⃣ Как масштабировать систему без расширения бюджета на железо. 2️⃣ Как сохранить инвестиции в ПО: внедрение без доработки кода приложений. 3️⃣ Как обойти ограничения PostgreSQL: убираем распухание данных (bloat) и отложенную нагрузку фоновых процессов. 4️⃣ Живые тесты: сравним Heap и IOT, посмотрим на цифры, графики и реальные кейсы использования.   Вебинар будет полезен СЕО, СТО, ИТ-руководителям, архитекторам и DBA, которые сталкиваются с ростом нагрузки и хотят понять, за счет чего сократить инфраструктурные затраты.   👉 Регистрируйтесь    Подключайтесь и узнайте, как оптимизировать инфраструктуру и снизить TCO с помощью индекс-организованных таблиц

Как красиво напечатать json в Python? Вы можете использовать json.dumps() в Python, чтобы красиво напечатать json. Подписывайтесь на канал 👉 @python_of

💻 В FastAPI легко начать дублировать одну и ту же логику: проверку параметров, получение данных, работу с объектами. В итоге обработчики растут, а код становится сложнее поддерживать. На открытом уроке разберём механизм зависимостей на практике. Вы научитесь выносить общую логику из обработчиков, переиспользовать её и строить цепочки зависимостей. Мы покажем, чем Depends отличается от обычного вызова функции и как отделять обработку запроса от получения вспомогательных данных. Урок подойдёт Python-разработчикам, которые уже работают с FastAPI, и начинающим разработчикам серверной части. 🔥17 ноября в 20:00 МСК. Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Python-разработчик». Принять участие: https://vk.cc/d3PteH Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Удаление дубликатов в списке Первое что приходит на ум — преобразовать список во множество и обратно. Это хороший и рабочий способ. Но если вам нужно сохранить последовательность, то этот способ не подойдёт. С этой задачей легко справится OrderedDict из модуля collections Подписывайтесь на канал 👉 @python_of