Koniecznie przeczytaj: 7 nowych artykułów o Pythonie

Spis treści:

• Przejście Apple na nowe procesory: Czego mogą oczekiwać programiści zajmujący się nauką o danych
• Python w Google: Wywiad z Dustinem Ingramem
• Testowanie oparte na właściwościach
• Wiadomość od nowego szefa CPython
• Symulowanie typów statycznych w Pythonie
• Czym jest Celery i jak go używać
• Cztery niedoceniane biblioteki Pythona

Co tydzień starannie dobieramy istotne materiały z anglojęzycznego internetu. W tym numerze prezentujemy artykuły poświęcone językowi programowania Python. Materiały te pomogą Ci pogłębić wiedzę i umiejętności w dziedzinie programowania w Pythonie oraz wprowadzą Cię w najnowsze trendy i nowe narzędzia w tym ekosystemie językowym.

Przejście Apple na nowe procesory: czego oczekiwać od programistów data science

Przeczytanie tego artykułu pomoże Ci zrozumieć, czy warto kupić komputer z procesorem M1 do pracy w dziedzinie data science. Przeanalizujemy główne zalety i wady tej platformy, a także jej wydajność w kontekście analizy danych i uczenia maszynowego. Będziesz mógł ocenić, jak skuteczny jest M1 w zadaniach data science i czy nadaje się do Twoich potrzeb zawodowych.

Możesz przeczytać na blogu Anaconda.

Apple kończy współpracę z firmą Intel i przechodzi na korzystanie z własnych procesorów M1 w swoich komputerach. Ten krok oznacza znaczącą zmianę w architekturze urządzeń Apple, która obiecuje poprawę wydajności i energooszczędności. Procesory M1 zostały zaprojektowane z myślą o systemie macOS, zapewniając zoptymalizowaną wydajność aplikacji i lepsze ogólne wrażenia użytkownika. Przejście na niestandardowe układy scalone pozwoli Apple lepiej kontrolować proces produkcji i szybciej wprowadzać nowe technologie.

Głównymi zaletami M1 są wysoka wydajność, energooszczędność i użyteczność. Dzięki swojej architekturze M1 zapewnia szybkie uruchamianie aplikacji i natychmiastowe wykonywanie zadań. Energooszczędność pozwala urządzeniu działać dłużej bez ładowania, co jest szczególnie ważne dla użytkowników w podróży. Ponadto M1 obsługuje szeroką gamę oprogramowania, co czyni go wszechstronnym wyborem zarówno dla profesjonalistów, jak i zwykłych użytkowników. Te cechy sprawiają, że M1 to doskonałe rozwiązanie do pracy, nauki i rozrywki.

• Laptopy będą lepiej trzymać ładunek.
• Wysoka wydajność jednowątkowa.

Modernizacja procesorów przynosi znaczące korzyści użytkownikom. Te nowoczesne rozwiązania zapewniają wyższą wydajność, umożliwiając szybsze wykonywanie zadań. Co więcej, nowe procesory efektywniej wykorzystują energię, zmniejszając koszty energii elektrycznej. Dzięki tym ulepszeniom użytkownicy mogą oczekiwać szybszych i bardziej ekonomicznych rozwiązań do codziennych zadań. Analitycy danych stoją w obliczu innej sytuacji. Chociaż nowy procesor ma 8 rdzeni, można go dokładniej opisać jako „4 + 4”: cztery rdzenie dla wysokiej wydajności i cztery rdzenie dla wysokiej efektywności. Ten podział optymalizuje zadania obliczeniowe, równoważąc zużycie energii i oszczędność energii. Pozwala to analitykom danych na efektywne przetwarzanie dużych wolumenów danych przy jednoczesnym uruchamianiu złożonych algorytmów uczenia maszynowego i analiz.

Ten system jest szeroko stosowany w smartfonach i tabletach, gdzie „wydajne” rdzenie są zaprojektowane do obsługi procesów w tle i zadań o niskim priorytecie. W języku programowania Python występuje sytuacja, gdy system wykrywa obecność ośmiu rdzeni. Oznacza to, że gdy osiem wątków działa jednocześnie, połowa z nich będzie przetwarzana na mniej produktywnych rdzeniach, co może negatywnie wpłynąć na ogólną wydajność aplikacji. Optymalizacja zadań wielowątkowych w Pythonie wymaga uwzględnienia architektury procesora w celu osiągnięcia maksymalnej wydajności.

Co jeszcze można poprawić w procesorach M1:

• Maksymalna pamięć RAM to 16 GB. Pamięć jest bardzo ważna podczas pracy z dużymi zbiorami danych, a 16 GB może nie wystarczyć.
• Słabe wsparcie GPU i ANE w ekosystemie Pythona dla Data Science.

Jeśli traktujesz Data Science jako rozrywkę lub hobby, nowy laptop Apple będzie doskonałym wyborem. Jeśli jednak Data Science jest dla Ciebie priorytetem, powinieneś rozważyć modele Mac z procesorami Intel. Urządzenia te zapewniają wyższą wydajność i stabilność podczas pracy z intensywnymi obliczeniami i dużymi ilościami danych.

Ten artykuł zawiera szczegółowe informacje na temat procesora M1 i jego zastosowań w nauce o danych. Obejmuje on aspekty pracy z pakietami Pythona, a także korzystania z systemów operacyjnych Linux i Windows. Omawia zmiany w oprogramowaniu wymagane do migracji do architektury M1, pomagając użytkownikom zoptymalizować przepływy pracy i wykorzystać możliwości nowego procesora.

Python w Google: Wywiad z Dustinem Ingramem

Przeczytanie tego materiału pozwoli Ci poznać ścieżkę kariery wybitnego członka społeczności Pythona, a także sposób, w jaki Google wykorzystuje język programowania Python w swoich projektach. Pomoże Ci to lepiej zrozumieć, jak Python jest wykorzystywany w dużych firmach technologicznych i jakie możliwości otwiera przed programistami.

Materiały można przeczytać na platformie Real Python.

Zespół redakcyjny Real Python przeprowadził wywiad z Dustinem Ingramem, programistą-adwokatem w Google, kierownikiem projektu w Python Software Foundation i liderem społeczności Google Cloud. Podczas rozmowy podzielił się on swoimi doświadczeniami z początków kariery programistycznej, wrażeniami z pierwszej wizyty na PyCon i omówił ważne aspekty dotyczące różnic między PyPI a innymi podobnymi platformami.

Dustin woli minimalizować czas spędzany w zamkniętym środowisku Google, aby utrzymać kontakt ze społecznością programistów. W Google Python to unikalny ekosystem z własnymi narzędziami i zasadami. Jedną z jego cech jest korzystanie z monorepozytorium, co prowadzi do rzadkiego korzystania z PyPI (repozytorium pakietów Pythona). Stwarza to pewne trudności dla programistów przyzwyczajonych do standardowych metod pracy z pakietami w Pythonie.

Dustin od dawna starał się zdywersyfikować źródła finansowania Python Software Foundation, ale jego pomysły nie znalazły poparcia wśród współpracowników. W 2020 roku, w czasie pandemii COVID-19, kiedy odwołano PyCon, wydarzenie generujące 90% przychodów fundacji, jego propozycja stała się szczególnie istotna. To doprowadziło do objęcia przez Dustina stanowiska lidera PSF, otwierając nowe możliwości pozyskiwania funduszy i wspierania społeczności Pythona.

Testowanie oparte na właściwościach

Przeczytanie tego artykułu pomoże Ci zapoznać się z nową i obiecującą metodą testowania. Dowiesz się o jej funkcjach, zaletach i zastosowaniach w różnych dziedzinach. Ten rodzaj testowania może znacząco poprawić jakość procesów i zwiększyć wydajność pracy. Nie przegap okazji, aby poszerzyć swoją wiedzę i być na bieżąco z nowoczesnymi trendami w testowaniu.

Czytaj wiadomości na stronie Python Software Foundation, aby być na bieżąco z najnowszymi aktualizacjami i wydarzeniami ze świata Pythona. Znajdziesz tu istotne artykuły, zapowiedzi wydarzeń i ważne informacje związane z rozwojem języka programowania Python i jego ekosystemu. Bądź na bieżąco ze społecznością Python, aby uzyskać dostęp do nowych funkcji i zasobów.

Niniejszy artykuł stanowi podsumowanie wystąpienia Zacha Hatfielda-Dodsa, zaprezentowanego na konferencji PyCon 2021. W swojej prezentacji szczegółowo opisał techniki testowania oparte na właściwościach, które poprawiają jakość oprogramowania. Testowanie oparte na właściwościach to podejście, w którym specyfikacje programu są formalizowane, a testy są generowane automatycznie na podstawie tych specyfikacji. Pomaga to zidentyfikować błędy, które mogłyby zostać przeoczone podczas tradycyjnego testowania. Zach Hatfield-Dods omówił podstawowe zasady i zalety tej metody oraz przedstawił przykłady jej zastosowania w rzeczywistych projektach. Testowanie oparte na właściwościach pomaga zwiększyć niezawodność kodu i skrócić czas poświęcany na testowanie ręczne, co czyni je niezbędnym narzędziem dla programistów.

Ten rodzaj testowania ma wiele zalet. Po pierwsze, pozwala na wczesne wykrywanie błędów, znacznie obniżając koszty ich naprawy. Po drugie, testowanie zapewnia wysoką jakość produktu, zwiększając zadowolenie użytkowników. Pomaga również poprawić wydajność i niezawodność oprogramowania. Ponadto, takie podejście pomaga zespołom efektywniej współpracować, ponieważ wszyscy zaangażowani mają możliwość wprowadzania korekt i ulepszeń w odpowiednim czasie. W rezultacie tego typu testowanie staje się integralną częścią udanego tworzenia oprogramowania.

• Pozwala tworzyć dane wejściowe, o których nigdy byś nie pomyślał samodzielnie.
• Potrafi wykryć nieprawidłowy wynik, nawet jeśli poprawny nie jest zdefiniowany.
• Pomaga znaleźć błędy w koncepcji, a nie tylko w kodzie.

W tym artykule przedstawiono dogłębne refleksje na temat testowania, w tym przykłady oparte na różnych właściwościach, a także analizę aktualnych trendów w testowaniu. Omówiono kluczowe aspekty i metodologie, które pomogą Ci lepiej zrozumieć proces testowania i jego znaczenie we współczesnym środowisku.

Wiadomość od nowego szefa CPython

Czytanie materiałów o Pythonie pozwala lepiej zrozumieć proces rozwoju i ewolucję CPython. Ta wiedza pomoże Ci zrozumieć kluczowe zmiany, nowe funkcje i kierunek, w którym zmierza język. Zrozumienie tych aspektów jest ważne dla optymalizacji kodu i zwiększenia wydajności w Pythonie.

Czytaj więcej na blogu Łukasza Langi.

CPython ma nowego lidera, Łukasza Langę. Ma on na koncie pięciu zatwierdzonych ekspertów PEP oraz doświadczenie w zarządzaniu i mentoringu. Pełniąc rolę rzecznika programistów, zwraca się do wszystkich użytkowników Pythona za pośrednictwem swojego bloga. Łukasz dzieli się swoimi przemyśleniami na temat nowego stanowiska, planami na przyszłość i celami dla zespołu. Jego podejście koncentruje się na rozwoju społeczności i ulepszaniu ekosystemu Pythona, co przyczyni się do rozwoju i innowacyjności języka.

Łukasz uważa, że ​​jego rolą nie jest pełnienie roli „dyktatora” kontrolującego rozwój języka, ale wspieranie zespołu, kierowanie nim i tworzenie warunków do pomyślnego ukończenia zadań. Główne cele, które sobie stawia, to ułatwianie rozwoju, usprawnianie procesu pracy i zapewnianie niezbędnych zasobów.

• Zajmuj się PR-em i zarządzaj zaległościami.
• Śledź zasoby: finanse, wolontariuszy.
• Ustalaj priorytety zadań CPython.
• Pracuj nad zadaniami priorytetowymi.

Symulacja typów statycznych w Pythonie

Przeczytanie tego materiału jest niezbędne do opanowania nowej, przydatnej funkcji Pythona, która znacznie uprości proces programowania. Poznanie tej funkcji pomoże Ci poprawić umiejętności i sprawić, że kod będzie bardziej wydajny i czytelny.

Możesz czytać na blogu Towards Data Science. Ten zasób oferuje szeroki wybór artykułów i materiałów na temat analizy danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Na blogu regularnie publikowane są nowe badania, samouczki i praktyczne wskazówki, co czyni go użytecznym źródłem informacji zarówno dla profesjonalistów z dziedziny data science, jak i początkujących.

Python oferuje dynamiczne typowanie, które przynosi wiele korzyści, ale spotyka się również z krytyką. Dynamiczne typowanie może prowadzić do nieprzewidywalnego zachowania i komplikować debugowanie. Jednak od wersji 3.5 Python oferuje możliwość korzystania z adnotacji typów, które symulują typowanie statyczne. Poprawia to czytelność kodu i ułatwia jego utrzymanie, umożliwiając programistom jawne określanie oczekiwanych typów danych. W ten sposób adnotacje typów stają się użytecznym narzędziem do poprawy jakości kodu Pythona przy jednoczesnym zachowaniu jego elastyczności.

Autor dzieli się metodami symulacji typów statycznych, podkreślając typowe pułapki i zalecane narzędzia. Na koniec przedstawiono pięć przykładów adnotacji typów, które przyczyniają się do poprawy jakości kodu. Te zalecenia pomogą programistom poprawić czytelność i niezawodność ich projektów.

Czym jest Celery i jak go używać

Zapoznanie się z Celery pozwoli Ci w pełni wykorzystać jego potencjał i opanować nowe techniki pracy z tym popularnym systemem zarządzania zadaniami. Ta wiedza pomoże Ci efektywnie wykorzystać Celery do przetwarzania zadań w tle i poprawy wydajności aplikacji. Poznaj najlepsze praktyki, optymalizacje i możliwości, aby w pełni wykorzystać funkcjonalność Celery w swoich projektach.

Przeczytaj artykuły i materiały na stronie djangostars. Znajdziesz tu aktualne informacje, przydatne wskazówki i najnowsze trendy w programowaniu w Django. Oferujemy wysokiej jakości zasoby dla programistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę i rozwinąć umiejętności. Zanurz się w świat Django i znajdź odpowiedzi na wszystkie swoje pytania.

Celery to potężne narzędzie, które pomaga programistom Python optymalizować wydajność aplikacji poprzez zarządzanie kolejkami zadań. Chociaż Celery często kojarzy się z wysyłaniem wiadomości e-mail, jego możliwości są znacznie szersze. W tym artykule omówimy podstawy pracy z Celery, które przydadzą się zarówno początkującym, jak i bardziej doświadczonym użytkownikom. Dowiesz się, jak skonfigurować Celery, tworzyć i przetwarzać zadania oraz integrować je z innymi komponentami aplikacji, aby zwiększyć wydajność i zmniejszyć obciążenie serwera.

• Uruchamiaj wiele małych zadań równolegle z zadaniem głównym.
• Twórz kolejki zadań.
• Konfiguruj czas wykonania.
• Pracuj z blokami danych w zadaniach długoterminowych.

Dzięki Celery możesz znacznie poprawić zarządzanie czasem i zwiększyć produktywność, automatyzując rutynowe zadania na komputerze. To narzędzie pozwala organizować zadania w tle i zarządzać procesami, oszczędzając czas na ważniejsze rzeczy. Korzystanie z Celery pomaga usprawnić przepływy pracy i skupić się na kluczowych zadaniach, co z kolei prowadzi do wzrostu wydajności i lepszych rezultatów.

Cztery niedoceniane biblioteki dla Pythona

Czytanie nowych materiałów może znacznie uprościć pracę dzięki wykorzystaniu nowoczesnych bibliotek. Opanowując nowe narzędzia, możesz zwiększyć swoją produktywność i poprawić jakość swoich zadań. Nowe biblioteki oferują rozwiązania, które usprawniają procesy i zwiększają efektywność pracy. Utrzymuj swoje umiejętności na bieżąco, studiując najnowsze trendy i narzędzia w swojej dziedzinie.

Czytaj więcej na blogu „Towards Data Science”.

Znalezienie nowej i interesującej biblioteki w Pythonie może być trudnym zadaniem, zwłaszcza biorąc pod uwagę, że w ekosystemie języka istnieje ponad dziesięć tysięcy bibliotek. W rezultacie programiści często korzystają tylko z kilku najpopularniejszych rozwiązań. W tym artykule przedstawiono cztery wyjątkowe biblioteki, które warto rozważyć, aby ulepszyć swój projekt.

Oryginalny artykuł zawiera przykłady pracy z tymi bibliotekami, a także wyjaśnia ich funkcje i nieoczywiste przypadki użycia. Dowiesz się, jak skutecznie stosować te biblioteki w różnych projektach i zwiększyć swoją produktywność.

Jeśli interesuje Cię język programowania Python, ale ten artykuł wydaje Ci się trudny do zrozumienia, zalecamy rozpoczęcie od kursu „Zawód programisty Python” na platformie Skillbox. Ten kurs pomoże Ci opanować podstawy i pogłębić wiedzę, dzięki czemu nauka Pythona stanie się bardziej przystępna i zrozumiała.