2 месяца назад
Профилирование Python-приложений в production: инструменты и анализ узких мест
Это то, что нужно для production. Вместо того чтобы инструментировать каждую функцию, sampling-профайлер периодически (например, 100 раз в секунду) заглядывает в стек вызовов и смотрит, что там выполняется. Математика простая: если функция была в стеке в 30% сэмплов, значит она и потребляет примерно 30% ресурсов. # Запуск статистического профилирования скрипта python -m profiling.sampling run my_script.py # Запуск с кастомным интервалом (50 микросекунд) и длительностью 30 секунд python -m profiling.sampling run -i 50 -d 30 my_script.py # Профилирование уже запущенного процесса по PID python -m profiling...
1 год назад
Эффективное ООП на Python: Разбираем Singleton, Factory и Observer на примерах
Паттерны проектирования – это проверенные временем решения часто встречающихся проблем в объектно-ориентированном программировании. Они представляют собой своего рода шаблоны, которые можно адаптировать под конкретные задачи. Знание паттернов позволяет писать более чистый, поддерживаемый и расширяемый код. В этой статье мы рассмотрим три популярных паттерна: Singleton (Одиночка), Factory (Фабрика) и Observer (Наблюдатель), с примерами реализации на Python. 1. Singleton (Одиночка) Паттерн Singleton...
1 месяц назад
Инструменты разработчика Python — полный набор для быстрой разработки, тестирования, отладки, автоматизации, упаковки и выпуска проектов
🔶🔶🔶ВЫБРАТЬ ЛУЧШИЙ КУРС PYTHON РАЗРАБОТЧИК🔶🔶🔶 Независимо от того, пишет ли человек backend на FastAPI, автоматизирует рутину, занимается data science или собирает внутренние CLI-утилиты, есть базовые категории, без которых сегодня трудно работать эффективно. Среда разработки отвечает за удобство навигации, автодополнение, рефакторинг и запуск задач. Виртуальное окружение защищает проект от конфликтов библиотек. Менеджер зависимостей делает сборку предсказуемой. Линтер и форматтер снижают шум в код-ревью...
Эффективное ООП на Python: Разбираем Singleton, Factory и Observer на примерах
Привет, коллеги! Когда проект на Python перерастает размеры "скрипта для себя", код неизбежно начинает пухнуть. Появляется путаница, одни и те же проблемы приходится решать по несколько раз, и правка одного модуля ломает три других. В мире программирования для этого придумали паттерны проектирования. Это не готовый код, а шаблоны мышления — проверенные способы решать типовые задачи так, чтобы код оставался гибким и понятным . Особенность Python в том, что многие паттерны здесь реализуются проще и элегантнее, чем в строгих Java или C#...