Почему так сложно понять asyncio?

Асинхронное программирование традиционно относят к темам для "продвинутых". Действительно, у новичков часто возникают сложности с практическим освоением асинхронности.

Но будь я автором самого толстого в мире учебника по python, я бы рассказывал читателям про асинхронное программирование уже с первых страниц. Вот только написали "Hello, world!" и тут же приступили к созданию "Hello, asynchronous world!". А уже потом циклы, условия и все такое.

Всем привет! Меня зовут Максим. Я backend-разработчик, который не так давно устроился на свою первую работу. В этой статье хочу поделиться своими наблюдениями/советами/рекомендациями для начинающих программистов. Ведь, как известно, если опыт не превращён в текст, он даже не становится прошлым.

Материал будет полезен тем, кто ищет первую работу или не так давно её нашёл. Примеры будут из области Python Backend, но наблюдения универсальны и спокойно перекладываются на другую область. Поехали!

Как следует из названия, данная статья для тех, у кого есть сложности с пониманием SQL запросов, в составе которых, используется EXISTS, т.к., исходя из опыта, его использование частенько вызывает вопросы у начинающих, а иногда даже у продолжающих. 

Стандартное описание работы оператора EXISTS, для SQL, выглядит примерно так: “Оператор EXISTS возвращает true, если подзапрос возвращает одну, или более записей, в противном случае, возвращает false”. 

И еще: “Поскольку возвращения набора строк не происходит, то подзапросы с подобным оператором выполняются довольно быстро.”

Непонимание, обычно, как раз кроется, где-то здесь: Если EXISTS возвращает true/false, но не возвращает набор записей, то каким образом, основной запрос, в ходе выполнения, отбирает записи, соответствующие условиям описанным во вложенном запросе.

Привет, Хабр! Меня зовут Татьяна, я разработчик в Росбанке, и в этом посте я расскажу про регулярные выражения. По своему опыту могу сказать, что регулярки — это очень полезный инструмент. Я часто пользуюсь ими, решая задачи по обработке текста в базах данных. Вначале я остановлюсь на теории, а затем рассмотрю несколько реальных задач, которые были решены с использованием регулярных выражений.

В статье представлен ряд советов и методов, которые помогут читателям оценить производительность своих SQL-запросов и улучшить ее при необходимости. Здесь будут рассмотрены некоторые ключевые аспекты оптимизации запросов для SQL Server, чтобы помочь пользователям сделать их более эффективными и быстрыми.

• Хорошо понимает что за сцена изображена и какие взаимосвязи между объектами на ней.
• Читает текст, ориентируется на местности, опознаёт конкретных людей
• Умеет в абстракции и обратно
• Отлично ищет то, чего не должно быть (отклонения от базовой идеи) — дефекты на деталях, дефекты в людях (в особенности на рентгене) и так далее.
• Плохо считает.

Я начал программировать на Rust несколько лет назад, и это постепенно изменило мой подход к разработке программ на других языках программирования, особенно на Python. До того, как я начал использовать Rust, я обычно писал код на Python очень динамично, без подсказок типов, повсюду передавая и возвращая словари и время от времени возвращаясь к интерфейсам со «строковой типизацией». Однако, испытав на себе строгость системы типов Rust и заметив все проблемы, которые она предотвращает, я внезапно стал сильно беспокоиться всякий раз, когда возвращался к Python и не получал тех же гарантий.