Парсинг JSON в Python с библиотекой ujson
Сегодня мы поговорим о библиотеке ujson, которая предоставляет эффективные инструменты для работы с данными в формате JSON в Python.
JSON (JavaScript Object Notation) - это популярный формат для обмена данными между приложениями, и ujson позволяет эффективно парсить JSON-данные и создавать JSON-объекты.
Что такое ujson?
ujson - это модуль Python, который предоставляет более быструю альтернативу стандартному модулю json в стандартной библиотеке Python. Благодаря оптимизациям, ujson может значительно ускорить парсинг и создание JSON-данных.
Преимущества ujson перед обычным json:
1. Скорость:ujson известен своей высокой производительностью, что делает его отличным выбором для приложений, где важна скорость обработки JSON-данных.
2. Легкость использования: Интерфейс библиотеки очень похож на стандартный модуль json, поэтому переключение на ujson не требует больших изменений в коде.
3. Совместимость:ujson совместим с большинством современных версий Python.
4. Эффективность: Парсер ujson создан с акцентом на эффективность и оптимизацию, что позволяет экономить ресурсы при обработке JSON-данных.
P.S. Автор этого поста вдохновился идеей, предложенной одним из наших подписчиков. Если и у вас есть свои предложения, не стесняйтесь делиться ими в комментариях!
#python#ujson#json#библиотеки
#вакансия # DataScientist #fulltime#удаленно#Python
👋Привет! Меня зовут Ирина. Я представляю группу компаний Top Selection.
🔥В данный момент мы в поисках DataScientist 🔥 Грейд: midlle+
Рейт: 200-230 К на руки
Формат работы: удаленка
Локация/Гражданство: только РФ
Срок привлечения: до конца 2026
Загрузка: fulltime
Оформление: как ИП
Сфера: ритейл
📝Задачи и обязанности:
• Развивать AI-помощника для сотрудников: улучшать качество ответов, разрабатывать дополнительные интеграции с внутренними базами и документами, разрабатывать новые фичи
• Определять структуру и качество данных для разработки новых фичей/продуктов
• Разрабатывать базовые AI-решения на уровне MVP: от обработки данных и настройки модели до простого интерфейса и интеграции с внутренними системами
• Тестировать, сравнивать и адаптировать различные ML-подходы (классификация, кластеризация, ранжирование) и новые рыночные решения для внутренних продуктов.
• Разрабатывать архитектуру AI-решений и писать чистый, эффективный и поддерживаемый кода на Python.
✅Требования:
• Опыт работы в Data Science от 3 лет
• Высшее образование: IT, техническое, математическое
• Уверенное знание Python, умение писать чистый, поддерживаемый продакшен-код.
• Практический опыт решения задач классического ML: классификация, регрессия, кластеризация.
• Глубокое владение основными библиотеками и фреймворками для анализа данных (scikit-learn, XGBoost/LightGBM, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn)
• Понимание feature engineering и методологий оценки качества моделей.
• Знание SQL, опыт работы с реляционными СУБД на уровне пользователя
• Умение работать с Git
• Опыт создания и сопровождения ML-сервисов на современных фреймворках (FastAPI, Flask).
• Понимание работы REST/gRPC API.
• Понимание микросервисной архитектуры и контейнеризации (Docker).
• Владение инструментами CI/CD и принципами MLOps для автоматизации развертывания моделей в Kubernetes-окружении
• Навыки настройки логирования и мониторинга для ML-компонентов.
• Знание архитектурных паттернов для LLM.
• Понимание концепций: transformer, механизмы внимания, GPT-архитектуры
• Методы тонкой настройки LLM: LoRA, QLoRA, адаптерные подходы
• Навыки работы с большими языковыми моделями (Hugging Face, vLLM),
• Опыт построения и оптимизации RAG-систем.
• Навыки работы с векторными базами данных (подбор, оптимизация запросов, управление индексами).
• Умение строить и донастраивать сложные взаимодействия с LLM: prompt engineering, prompt chaining, использование function calling и управление контекстом (contextual memory).
• Умение работать с неструктурированными данными
• Способность самостоятельно доводить решения до рабочего прототипа
• Готовность активно погружаться в быстро развивающийся стек LLM-технологий и внедрять их в рабочие продукты.
📲@irazhura87
🚀 Google kutilmaganda Data Science uchun yangi sun’iy intellekt yordamchisini taqdim etdi!
Ushbu AI vositasi bir necha daqiqa ichida to‘liq ishlaydigan bloknot (notebook) yaratadi – ma’lumotlarni yuklashdan tortib yakuniy tahlilgacha barcha jarayonlarni o‘z zimmasiga oladi.
📊AI Python tilida kod yozadi, maʼlumotlarni vizuallashtiradi va qadam-baqadam optimal yechimni taklif qiladi. Sizga faqat hajmi 1 Gb gacha bo‘lgan datasetni yuklash kifoya.
Natijada zerikarli ish va uzluksiz xatolarni tuzatish bilan shug‘ullanmasdan, tayyor kod va grafikalar bilan to‘liq loyiha olasiz.
📌 Sinab ko‘rish uchun havola: colab.google
#Google#DataScience#AI#Python
🔼Рост конкуренции среди программистов
Программисты — короли рынка труда. Но так ли это сегодня?
По данным исследования рекрутингового центра IBS российский рынок труда ИТ-специалистов постепенно охлаждается и меняется.
🧑💻Так, среди ИТ-специалистов компании ищут разработчиков на:
🔘Java (59,6%),
🔘Python (35%),
🔘Go (5,4%).
Вместе с этим по количеству резюме лидируют Python-разработчики (61%), на Java приходится 38,8%, Go существенно уступает (0,2%).
👨💻Как и ранее, острая нехватка наблюдается на специалистов уровня Senior:
🔘в сегменте Go-разработчиков на одно резюме 2,7 вакансии;
🔘на Java - 1,4 резюме на вакансию;
🔘на Python вакансий в 3,8 раза меньше, чем резюме.
Среди специалистов Junior картинаменее востребована:
🔛на каждую открытую вакансию Python-программиста приходится 73 резюме;
🔛на Go - 56 резюме на вакансию;
🔛на Java - 27 резюме на вакансию.
↪️Ситуация с Python-программистами ожидаема т.к. это, пожалуй, самый популярный и понятный для начинающих язык программирования (особенно для гуманитариев). Посмотрим, как быстро удастся решить проблему со спросом на высококвалифицированных специалистов.
#ИТ#Цифра#Python#Java