Адрес канала:
Категории:
Технологии ,
Образование
Язык: Русский
Страна: Россия
Количество подписчиков:
40.87K
Описание канала:
Все самое полезное для питониста в одном канале.
Список наших каналов: https://t.me/proglibrary/8353
Учиться у нас: https://proglib.io/w/907158ab
Обратная связь: @proglibrary_feedback_bot
По рекламе: @proglib_adv
Прайс: @proglib_advertising
Рейтинги и Отзывы
Оценить канал pyproglib и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.
5 звезд
1
4 звезд
1
3 звезд
0
2 звезд
0
1 звезд
1
Последние сообщения 8
2023-05-07 17:23:15
Классы в Python: сила ООП.
https://realpython.com/python-classes/
5.3K views14:23
2023-05-06 22:36:59
Синхронизация или асинхронность? Раскрывая тайны сигналов Django
https://www.mattlayman.com/blog/2023/django-signals-async/
5.3K views19:36
2023-05-03 22:00:26
О разнице между лямбдами и обычными функциями и о имплементации лямбд в некторых языках программирования.
https://habr.com/ru/articles/732434/
1.5K views19:00
2023-05-03 18:01:10
Какие паттерны нужно знать разработчикам? Один из них — паттерн Iterator. Именно его мы разберем на бесплатном вебинаре, который пройдет в преддверии старта онлайн-курса «Архитектура и шаблоны проектирования» в OTUS.
На занятии с Евгением Тюменцевым, директором компании по разработке ПО, вы узнаете:
- Что из себя представляет подход Data Streams
- Как принцип инверсии зависимостей (dependency inversion principle, DIP) используется для получения паттерна Iterator
- Как применяется принцип инверсии зависимостей для получения повторно используемых алгоритмов над коллекциями объектов.
- Почему стоит избавляться от циклов при работе с коллекциями
После вебинара «Паттерн Iterator: от применения принципа DIP до Data Streams» вы сможете продолжить обучение на курсе в рассрочку.
Пройдите вступительный тест и зарегистрируйтесь, чтобы не пропустить занятие: https://otus.pw/7lN0/
#реклама
2.5K views15:01
2023-05-03 17:18:29
Шпаргалка: fixture в pytest.
https://habr.com/ru/articles/731296/
2.7K views14:18
2023-05-02 23:45:37
Ускоряем Python в сто раз при помощи менее чем ста строк на Rust.
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/732530/
4.0K views20:45
2023-05-02 23:15:00
Создание DSL на Python с библиотекой textx.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/732562/
3.9K views20:15
2023-05-02 12:32:00
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Теперь дни быстрого найма будут проходить регулярно. Чтобы вам было удобно следить за расписанием, собрали его на отдельной странице.
Ближайшее мероприятие:
• 13-14 мая — Fast Track для бэкенд-разработчиков пишущих на Python или С++, либо тех, кто готов на них перейти, офер за 2 дня в команду RideTech.
Зарегистрироваться
4.4K views09:32
2023-05-02 12:10:18
Самоучитель по Python для начинающих. Часть 20: Графический интерфейс на TkinterРасскажем о преимуществах и недостатках Tkinter, изучим основы создания GUI и разберемся в особенностях компоновки виджетов с помощью pack(), place() и grid(). В конце статьи – 10 практических заданий по разработке GUI для Python-программ.
Основной сайт
Зеркало
3.8K views09:10
2023-05-01 23:09:25
Сортировка вставками (объяснение алгоритма)
Как и сортировка выборкой, этот алгоритм сегментирует список на две части: отсортированную и неотсортированную. Алгоритм перебирает второй сегмент и вставляет текущий элемент в правильную позицию первого сегмента.
Предполагается, что первый элемент списка отсортирован. На каждом шаге переходим к следующему элементу, обозначим его х. Если х больше прошлого элемента, оставляем x на своём месте. Если x меньше прошлого элемента, копируем прошлый элемент на вторую позицию, а х устанавливаем на его место.
Переходя к другим элементам несортированного сегмента, перемещаем более крупные элементы в отсортированном сегменте вверх по списку, пока не встретим элемент меньше x или не дойдём до конца списка. В первом случае x помещается на правильную позицию.
Время сортировки вставками в среднем равно O(n²), где n — количество элементов списка.
4.3K views20:09