Обложка канала

Сообщество Программистов. Страница 3

Здесь ты найдешь полезные материалы которые позволят тебе развиваться в IT. А именно статьи, книги и курсы на тему Python, других языков программирования и IT технологий.

  • Сообщество Программистов

    Изначально бот ответил, что для этого требуется версия ядра, архитектура и спецификация USB Но если указать необходимые данные, он начинает писать драйвер. Хотя делает это не полностью, так как стоит учитывать, что драйвер нельзя написать на 10 строчек. Если попросить его переписать ядро Linux на Rust, то он тоже это не сделает как минимум из-за того, что нужны слишком большие объемы вычислений. Статья о ChatGPT ⬅️
  • Сообщество Программистов

    Попросил написать историю о Python разработчиках, которые лишились работы, и все складывается очень правдоподобно. В ближайшее время покажу некоторые возможности этого бота, о которых еще никто не говорил на YouTube. И также стоит напомнить, что программирование стоит учить дальше, как минимум по той причине, чтобы когда ИИ захватит вселенную, он нас пощадил 🙂
  • Сообщество Программистов

    Как отправить Requests запросы быстрее? 1. Библиотека Asyncio для асинхронных запросов 2. Параллельные запросы: concurrent-requests или же grequests, чтобы отправлять несколько запросов одновременно 3. Multiprocessing: Для параллельной отправки запросов с использованием нескольких процессов 4. Gevent: Для параллельной отправки запросов с использованием greenlets, которые представляют собой облегченные совместные потоки. Это может быть полезно, если вы хотите сделать много блокирующих вызовов ввода/вывода одновременно 🔥Также не забывайте о пулах соединений, которые поддерживают кэширование, что позволяет уменьшить накладные расходы
  • Реклама

  • Сообщество Программистов

    😁 Простите, не смог удержаться Зато теперь вы знаете что делать на случай восстания машин. Я это монтировал больше часа, поэтому если смог поднять вам настроение — буду рад если поставите лайк 😁
  • Сообщество Программистов

    Несколько принципов для защиты системы и приложений 1. Систему можно "защитить" до такой степени, что с ней будет невозможно работать. Необходимо найти баланс между защищённостью и удобством. 2. Существует множество атак и угроз, но следует понимать, что наибольшей уязвимостью всегда был — и будет — сам пользователь. 3. Каждый элемент системы должен иметь доступ только к тому, что необходимо ему для работы, и ни к чему более. 4. Безопасность должна быть организована в виде многослойной системы. Когда один из слоёв защиты прорван, следующий остановит атаку. 5. Будьте немного параноиком. Будьте подозрительны. Если что-то выглядит слишком хорошо, чтобы быть правдой, то скорее всего, так оно и есть. 📕 Но также учитывайте, что 100% защиты не существует, поэтому у вас должен быть план на тот случай, если эта защита будет разрушена.
  • Сообщество Программистов

    А кто-то еще жалуется на ускорение циклов в 70 раз 😁😁 В то время как разработчики Python издеваются над людьми, и заставляют везде ставить эти ужасные пробелы. А ведь скорость разработки от этого падает в целых 4 раза, как говорит автор доклада 😁. А если бы пробелов было 10, то в целых 10 раз!
  • Сообщество Программистов

    1. pip install line_profiler 2. добавляем декоратор @@profile @profile def summary(): res = sum(range(1_000_000)) print(res) if __name__ == "__main__": summary() 3. kernprof -l -v your_file.py Также можно пробежаться через cProfile, чтобы получить затраченные ресурсы на каждую операцию, но об этом в отдельном видео 😉
  • Сообщество Программистов

  • Сообщество Программистов

    ☝️☝️

    code.zip

    application/zip
  • Сообщество Программистов

    4 совета как ЛУЧШЕ писать циклы For на Python

    ⭐ Курс ООП и Приват канал: https://zproger-school.com/ ⭐ Телеграм канал: https://t.me/codeblog8 ⭐ Исходный код: 4 совета для написания лучших циклов For на Python. В этом видео мы рассмотрим практические примеры циклов for, и их альтернативные решения, которые будут работать намного быстрее, и при этом сделают ваш код чище. Мы рассмотрим примеры с enumerate, zip, list comprehension и генераторами Python, и сделаем тесты производительности с примерами байт-кода. 📁 Github: https://github.com/Zproger 📁 Все плейлисты с уроками: https://bit.ly/39GaY89 📁 Связаться со мной: [email protected] 📁 Поддержать канал: https://github.com/Zproger/donate

    YouTube
  • Сообщество Программистов

    Исходный код ☝️

    asyncio_code.zip

    application/zip
  • Сообщество Программистов

    requests VS aiohttp | Ускоряем HTTP запросы на максимум

    ⭐ Какие прокси я использую: https://asocks.com/ru ⬆️ Промокод на первые 5 GB бесплатно: GTHDSQ1 ⭐ Курс ООП и Приват канал: https://zproger-school.com/ ⭐ Телеграм канал: https://t.me/codeblog8 ⭐ Исходный код: В данном видео мы напишем парсер изображений с сайта Nvidia и сделаем синхронную и асинхронную версию с использованием прокси. Наша задача сделать парсинг данных с сайта и сохранить итоговые изображения. Мы сделаем тесты производительности обычных requests запросов и асинхронной версии, с использованием: aiohttp, asyncio и aiofiles. Также узнаем, почему синхронность работает медленней асинхронности, и узнаем как ускорить все эти процессы на максимум. Асинхронный парсинг сайтов, позволяет в разы ускорить запросы Python и завершить процесс намного быстрее. 📁 Github: https://github.com/Zproger 📁 Все плейлисты с уроками: https://bit.ly/39GaY89 📁 Связаться со мной: [email protected] 📁 Поддержать канал: https://github.com/Zproger/donate Тайм-коды: 0:00 - Делать ли видео о aiofiles? 0:48 - Извлекаем запросы из сайта Nvidia 2:12 - Какие прокси будем использовать? 2:39 - Генерируем названия файлов через время Unix 3:18 - Извлекаем расширение файла из content-type 4:08 - Сохраняем изображения в папку images 4:35 - Скорость синхронной версии без прокси 4:52 - Скорость синхронной версии с прокси 5:20 - Почему синхронность медленней асинхронности? 5:57 - Запускаем асинхронные задания параллельно 7:07 - Делаем запросы полностью асинхронными 7:23 - Делаем запись в файл асинхронно, с помощью aiofiles и chunks 8:07 - Скорость асинхронной версии (прирост в 8 раз) 8:17 - Скорость асинхронной версии с прокси (прирост в 2 раза) 8:30 - 1000 лайков == видео с aiofiles 8:45 - Исходный код в описании. Полезные видео в подсказках

    YouTube
  • Сообщество Программистов

    ❗️В видео было странное поведение lru_cache, поэтому я продолжил тесты, и нашел ответ. Написал небольшую статью, где показал все мои тесты с этой технологией, поэтому советую прочитать. P.S Спасибо всем, кто оставлял комментарии, это стало мотивацией для продолжения тестов 🐍
  • Сообщество Программистов

    Исходный код ☝️ Также не забывайте о гитхабе

    code.zip

    application/zip
  • Сообщество Программистов

    Лучшие способы Ускорить и Оптимизировать Python код

    ⭐ Курс ООП и Приват канал: https://zproger-school.com/ ⭐ Телеграм канал: https://t.me/codeblog8 ⭐ Исходный код: Вы узнаете как оптимизировать код с помощью кэширования, мы заставим Python запоминать результаты вычислений, и тем самым оптимизируем каждый запрос. Это поможет в разы ускорить выполнение ваших функций. Также в видео рассмотрим и технологии cache и lru_cache из модуля functools, который позволяет реализовать это еще быстрее и проще. 📁 Github: https://github.com/Zproger 📁 Все плейлисты с уроками: https://bit.ly/39GaY89 📁 Связаться со мной: [email protected] 📁 Поддержать канал: https://github.com/Zproger/donate Тайм-коды: 0:00 - Что будет в видео? 0:48 - 1. Декоратор memory. Первый пример ускорения функций 2:18 - 1.1 Как работает perf_counter? 3:07 - 1.2 Реализация декоратора memory + wraps 4:05 - 1.3 Сохраняем аргументы и значения в кеш 4:54 - 1.4 Сравниваем скорость до и после 5:43 - 2. Как не терять прогресс программы? 6:40 - 2.1 Как работает обертка с сохранением данных в файл? 6:53 - 2.2 В чем проблема такого подхода? 7:28 - 3. Ускоряем еще сильнее через декоратор cache 8:36 - 4. Как работает lru_cache? 9:22 - 4.1 Чем опасен lru_cache? 10:32 - Важная информация под конец

    YouTube
  • Реклама

  • Сообщество Программистов

    Сейчас посмотрел, и понял, что обновлений этого софта не было с прошлого года 😱 Поэтому хочу поздравить всех с наступающим или уже наступившим новым годом, желаю чтобы в этом году вы добились всех своих целей, прокачались во всех нужных вам направлениях, и чтобы 2023 год, был именно тем годом, который всё изменит. Желаю вам приятно провести праздники, всех обнял ☺️
  • Сообщество Программистов

    ☝️ Ловите исходный код как и обещал

    habr_parser.zip

    application/zip
  • Сообщество Программистов

    Обучение парсингу на Python / Зарабатываем на фрилансе автоматизируя Хабр

    ⭐ Сервис с прокси: https://papaproxy.net/ru/index.php ⬆️ Промокод на скидку 10% — ZProger ⭐ Курс ООП и Приват канал: https://zproger-school.com/ ⭐ Телеграм канал: https://t.me/+qp8Pj0AML2k0MTEx Выполняем задание на фрилансе по автоматизации Хабра. Необходимо выполнить парсинг всех страниц определенной категории. Будем делать всё асинхронно, использовать asyncio, aiohttp и bs4. Также в этом задании будет использовать прокси в связке с aiohttp сессией. 📁 Github: https://github.com/Zproger 📁 Все плейлисты с уроками: https://bit.ly/39GaY89 📁 Связаться со мной: [email protected] 📁 Поддержать канал: https://github.com/Zproger/donate Тайм-коды: 0:00 - Важная информация и описание проекта 1:13 - Подключаем зависимости и извлекаем категории 2:10 - Парсим прокси из файла 2:36 - Какой сервис прокси используется в видео? 3:27 - Асинхронная функция для отправки запросов 4:17 - Проверяем работоспособность прокси 4:30 - Запускаем асинхронные задания параллельно (asyncio gather) 5:05 - Извлекаем количество страниц из сайта 6:25 - Как формируются страницы на сайте? 6:55 - Парсим статьи внутри каждой категории 7:30 - Извлекаем название статьи и ссылку 8:25 - Записываем результаты в файл и сдаем проект 9:07 - 1000 лайков - новые видео о фрилансе #фриланс #парсинг #requests #python #scraping #webscraping

    YouTube