NVIDIA завезла нативную поддержку Python в CUDA

Теперь можно напрямую использовать ускорение на GPU прямо из Python — что сильно упрощает работу над проектами в сфере ИИ, машинного обучения и научных вычислений. Никаких обёрток, костылей и танцев с C/C++.

— CUDA Core — переосмыслен для Python: здесь сделан упор на JIT-компиляцию и минимизацию зависимостей
— cuPyNumeric — прокачанная версия NumPy, работающая на GPU
— NVMath — поддержка линейной алгебры, совместима с хостом и устройством
— Добавлены инструменты для профилирования и анализа кода
— Новый подход к параллельным вычислениям — CuTile. Абстракция не на уровне потоков, а на уровне массивов и тайлов

Посмотреть презентацию можно тут ✌️

👉 @PythonPortal

Крутейшая онлайн-платформа для практики программирования, которая предлагает более 7000 упражнений на 75 различных ЯП

Каждый язык представлен целой дорожкой с задачами, которые помогут разобраться во всех тонкостях шаг за шагом.

А если застрял, можно получить обратную связь от опытных менторов — не всегда сразу, но всегда по делу ✌️

👉 @PythonPortal

Как найти производную функции с помощью Python

1. Импортируем нужные модули для математики и вывода

2. Включаем красивый вывод формул

3. Объявляем переменную x и функцию f(x)

x = symbols('x')
f = Function('f')(x)

4. Задаём выражение: f(x) = x^3 + 2x^2 + 5x + 3

f_expr = x**3 + 2*x**2 + 5*x + 3

5. Находим производную по x

df = diff(f_expr, x)

6. Показываем исходную функцию и её производную

display(Eq(f, f_expr))
display(Eq(diff(f, x), df))

👉 @PythonPortal

Простой способ сделать зацикливание на Питоне.

Сохрани, чтобы не потерять

👉 @PythonPortal

Полезная библиотека — pdf2docx, с помощью которой можно конвертировать PDF в редактируемый DOCX прямо из Python

Для установки достаточно выполнить команду:

$ pip install pdf2docx

После установки библиотеку можно использовать в Python-скриптах или запускать из командной строки

👉 @PythonPortal

Полезное чтиво: толковое руководство по Tkinter на русском языке.

Tkinter — это библиотека Python для создания графических пользовательских интерфейсов (GUI).

Другими словами, в ней можно создавать оконные приложения на Python с кнопками, текстовыми полями, меню и другими элементами интерфейса.

Книжка компактная и бесплатная, рекомендую изучить.

👉 @PythonPortal

Если хочешь автоматизировать торговлю криптой, то обрати внимание на CCXT

CCXT — мощная open-source библиотека с 35k+ звёзд на GitHub, которая объединяет более 100+ криптобирж в одном удобном API 💰

—> хочешь узнать курс BTC/USDT на Binance и KuCoin одновременно — CCXT сделает это одной строкой кода
—> можно написать бота, который будет покупать и продавать по заданной стратегии 24/7
—> ты можешь следить за своим кошельком и ордерами прямо из кода, не заходя на биржу

Поддержка Python, JavaScript/Node.js, PHP и даже Go и C#

Вот руководство: https://github.com/ccxt/ccxt/wiki/maual

👉 @PythonPortal

Вопросы и ответы для собеседования по Python

1. Проверить, содержит ли список число x
2. Найти дубликаты в списке целых чисел
3. Проверить, являются ли две строки анаграммами
4. Удалить все дубликаты из списка
5. Найти пары чисел в списке, сумма которых равна x
6. Проверить, является ли строка палиндромом
7. Использовать список как стек, массив, очередь
8. Найти недостающее число в диапазоне [1...100]
9. Вычислить пересечение двух списков
10. Найти максимум и минимум в неотсортированном списке
11. Рекурсивно развернуть строку
12. Вычислить первые n чисел Фибоначчи
13. Отсортировать список с помощью алгоритма быстрой сортировки (quicksort)
14. Найти все перестановки строки

👉 @PythonPortal

Мой друг: Фух, оцени что за день написал
Я: 😐

👉 @PythonPortal

Основные команды Docker

1. Загрузка образа —> docker pull <image_name>

Загружает образ из Docker-репозитория (например, Docker Hub)

2. Запуск контейнера —> docker run -d -p <host_port>:<container_port> <image_name>

Запускает контейнер в фоновом режиме с указанием сопоставления портов

3. Список запущенных контейнеров —> docker ps

Показывает все запущенные контейнеры

4. Остановка запущенного контейнера —> docker stop <container_id>

Останавливает контейнер по ID или имени

5. Удаление остановленного контейнера —> docker rm <container_id>

Удаляет контейнер по ID или имени

6. Удаление образа —> docker rmi <image_name>

Удаляет образ с локальной системы

7. Просмотр логов контейнера —> docker logs <container_id>

Показывает логи запущенного или остановленного контейнера

8. Выполнение команд в запущенном контейнере —> docker exec -it <container_id> /bin/bash

Открывает интерактивную bash-сессию внутри запущенного контейнера

9. Сборка образа из Dockerfile —> docker build -t <image_name>

Собирает образ из Dockerfile в текущей директории

Команды Docker Compose

10. Запуск сервисов с Docker Compose —> docker-compose up -d

Запускает сервисы, описанные в docker-compose.yml, в фоновом режиме

11. Остановка сервисов с Docker Compose —> docker-compose down

Останавливает сервисы и удаляет контейнеры, сети и тома

12. Просмотр статуса сервисов —> docker-compose ps

Показывает статус сервисов, описанных в docker-compose.yml

13. Масштабирование сервисов —> docker-compose scale <service_name>=<number>

Масштабирует сервис до указанного количества контейнеров

👉 @PythonPortal

Не используйте случайные строковые значения в Python

Вместо этого используйте StrEnum из модуля enum.

Это позволяет сгруппировать строковые значения и держать их организованными.

Кроме того, это помогает IDE корректно подсказывать автодополнения при использовании этих значений.

Идеально подходит, например, для перечисления возможных аргументов функций ☕️

👉 @PythonPortal

Хочешь прокачать Python через практику?

Тогда лови находку: Genepy.org — это интерактивная платформа с десятками заданий по питону, от простых "print(42)" до задач на NumPy и работу из терминала

—> Всё прямо в браузере
—> Мгновенная проверка кода
—> Таблица лидеров
—> Без воды — только практика

Начинай с основ, проходи реалистичные кейсы и закрепляй скилл шаг за шагом 💪

@PythonPortal