Senior Python Developer

Fugue Fugue — это библиотека, которая используется для создания и оркестровки workflow машинного обучения. Она позволяет быстро создавать, тестировать и масштабировать ML приложения, автоматизируя рутинные этапы. Основные возможности: — Описание этапов workflow как отдельных функций. — Автоматическое определение зависимостей между функциями. — Планирование выполнения функций с учетом зависимостей. — Кэширование промежуточных результатов для оптимизации. — Распределенное выполнение на разных ядрах или машинах. В этом примере с помощью декоратора @FugueWorkflow() отмечены функции, которые будут этапами workflow. Fugue автоматически определит, что fit_model зависит от preprocess, а predict - от fit_model. При вызове функций Fugue учтёт эти зависимости и выполнит их в правильном порядке, кэшируя промежуточные результаты.

Метод count() count() - простой и удобный способ получить число вхождений элемента в последовательности за линейное время. Полезен при подсчете статистики, анализе данных и других задачах. Метод принимает в качестве аргумента элемент, количество которого нужно посчитать и возвращает число - количество найденных вхождений элемента. Работает для списков, кортежей, строк. #это_база

multitasking Библиотека multitasking  предназначена для организации параллельных вычислений с использованием кооперативных потоков. Она позволяет легко создавать параллельные задачи и управлять ими. Multitasking полезен, когда в приложении нужно: - Выполнять несколько задач параллельно - Организовать очереди задач и пулы потоков - Избежать блокировки интерфейса при длительных операциях Как видно из примера, задачи выполнились параллельно, в произвольном порядке.

Python-dateutil Библиотека python-dateutil предоставляет расширенные возможности для работы с датами и временем. Она может использоваться для: - Парсинга и форматирования дат; - Выполнения арифметических операций с датами; - Работы с часовыми поясами; - Вычисления разницы между датами. В примере мы используем библиотеку для получения начала и конца недели по заданной дате. relativedelta используется для смещения даты на нужные дни недели. MO(-1) - для получения предыдущего понедельника. SU - для получения следующего воскресенья.

#вопросы_с_собеседований Как изменить тип данных списка? Для изменения типа данных в списке можно использовать встроенные функции: 1. map() - применяет указанную функцию к каждому элементу списка и возвращает новый список с измененными элементами: old_list = [1, 2, 3] new_list = map(str, old_list) В новом списке все элементы будут строкового типа. 2. Использование генераторного выражения: old_list = [1, 2, 3] new_list = [str(x) for x in old_list] Здесь мы преобразуем элементы в строку и помещаем в новый список. Также можно применить конструкцию map к генераторному выражению: new_list = list(map(str, [1, 2, 3]))

Заменяем часть строки через str.replace() Функция str.replace() позволяет заменить все вхождения подстроки в строке на другую подстроку, не указывая явно позиции для замены. В примере мы создали строку text с двумя вхождениями подстроки "Hello". Далее с помощью метода replace() заменяем "Hello" на "Hi". Первым аргументом передается строка для замены, вторым - строка, на которую нужно заменить. #это_база

Функция id() Функция id() используется для получения уникального идентификатора объекта. Этот идентификатор является целым числом, которое уникально для каждого объекта в рамках выполнения программы. Функция id() принимает один аргумент, который представляет собой объект, и возвращает его идентификатор. Обратите внимание, что идентификатор объекта может измениться во время выполнения программы, если объект перемещается в памяти. Поэтому id() полезно для определения, указывают ли две переменные на один и тот же объект, но не следует полагаться на него для других целей, таких как сравнение объектов на идентичность. #для_продвинутых

Глубокое копирование (deep copy) Глубокое копирование нужно для создания полной копии объекта, включая все вложенные объекты. Это важно для изменяемых объектов, таких как списки, чтобы изменения в копии не затрагивали оригинал. Когда мы вызываем глубокое копирование, происходит следующее: - Создается новый контейнерный объект (список, словарь и т. д.); - Для каждого элемента исходного объекта рекурсивно вызывается глубокое копирование: - Если элемент является изменяемым объектом (списком, словарем), то создается его копия с рекурсивным копированием вложенных элементов; - Если элемент неизменяемый (число, строка) - он просто копируется как есть; - Копии вложенных объектов вставляются в копию исходного объекта. #это_база

PostgreSQL: архитектура и тюнинг SQL-запросов Погрузись в архитектуру и прокачай оптимизацию запросов одной из самых популярных open source СУБД – PostgreSQL. 🌐 В программе курса: 🤩 Разберём, как работают СУБД вообще и PostgreSQL в частности: что такое MVCC, ACID, WAL, LRU, PPC/TPC и другие фундаментальные понятия архитектуры баз данных 🤩 Получишь теорию и практику EXPLAIN и EXPLAIN ANALYZE на разных типа запросов: без индексов, с индексами, index only, нормализованные и документ-ориентированные данные и json-поля, изменение параметров сессии/конфигурации для ускорения запросов 🤩 Изучишь архитектуру хранения данных в PostgreSQL, типы и особенности индексов, а также полезные советы и трюки оптимизации БД 🤩 Получишь свой собственный выделенный облачный PostgreSQL-сервер (8 vCPU, 12G RAM, 100G NVMe) – предоставляется БЕСПЛАТНО на время обучения + готовый e-commerce датасет TPC-H (миллион пользователей, несколько миллионов заказов на десятки гигабайт) 🗓 Старт курса: 3 сентября. 5 недель обучения. Изучить программу и записаться можно здесь. 🤩Кто мы: R&D-центр Devhands, автор курса Николай Ихалайнен, эксперт по СУБД (ex-Percona), со-основатель MyDB, энтузиаст открытого ПО. Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzquuHE37