🚀 تحسين أداء Python: استخدام List Comprehensions!
هل تريد كتابة كود Python أكثر إيجازًا وفعالية؟ اكتشف قوة List Comprehensions في هذا الشرح السريع!
List Comprehensions توفر طريقة أنيقة لإنشاء قوائم. بدلاً من كتابة حلقة for تقليدية، يمكنك إنشاء قائمة جديدة (مثل squared_numbers) بناءً على قائمة موجودة (numbers) في سطر واحد من الكود. هذا يجعل الكود أسهل في القراءة وأسرع في التنفيذ.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#تطوير', '#كود']
هل تريد كتابة كود Python أكثر إيجازًا وفعالية؟ اكتشف قوة List Comprehensions في هذا الشرح السريع!
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [x**2 for x in numbers]
print(squared_numbers)
List Comprehensions توفر طريقة أنيقة لإنشاء قوائم. بدلاً من كتابة حلقة for تقليدية، يمكنك إنشاء قائمة جديدة (مثل squared_numbers) بناءً على قائمة موجودة (numbers) في سطر واحد من الكود. هذا يجعل الكود أسهل في القراءة وأسرع في التنفيذ.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#تطوير', '#كود']
صدورٌ فَوقَهنّ حِقاقُ عاجٍ
وَدُرُّ زانَهُ حُسنُ اِتِساقِ
يَقول القائِلون إِذا رَأوه
أَهَذا الدُرُّ مِن تِلكَ الحقاق
وَدُرُّ زانَهُ حُسنُ اِتِساقِ
يَقول القائِلون إِذا رَأوه
أَهَذا الدُرُّ مِن تِلكَ الحقاق
❤1
أمس Anthropic بدأت تتحرك فعلاً حذفت أكثر من 8000 مستودع تحتوي على كود Claude Code
أمس أرسلوا طلبات DMCA إلى كل النسخ والـ forks المعروفة من سورس كود Claude Code بحجة أنها تنتهك الملكية الفكرية الخاصة بالشركة.
وفي المجموع وصل العدد إلى حوالي 8100 مستودع.
طبعا GitHub حذف تقريباً كل شيء بسرعة لكن اتضح لاحقاً أنهم بالغوا شوي ووصل الحذف حتى إلى نسخ معدلة بشكل كبير أو نسخ ما لها علاقة مباشرة أصلاً.
وفي النهاية اضطرت Anthropic توضّح طلباتها بشكل أدق والآن ما بقي تحت الاستهداف إلا 96 مستودعاً فقط أما البقية خذفوها.
مثلاًgithub.com/Gitlawb/openclaud…للان موجود.
لو كنت ناوي تستخدم مشروع مشابه انصحك تحمّله من الآن لأن Anthropic جالس تفتش GitHub احتمال أنها تنجح في حذف مستودعات أكثر.github.com/github/dmca/blob/…
أمس أرسلوا طلبات DMCA إلى كل النسخ والـ forks المعروفة من سورس كود Claude Code بحجة أنها تنتهك الملكية الفكرية الخاصة بالشركة.
وفي المجموع وصل العدد إلى حوالي 8100 مستودع.
طبعا GitHub حذف تقريباً كل شيء بسرعة لكن اتضح لاحقاً أنهم بالغوا شوي ووصل الحذف حتى إلى نسخ معدلة بشكل كبير أو نسخ ما لها علاقة مباشرة أصلاً.
وفي النهاية اضطرت Anthropic توضّح طلباتها بشكل أدق والآن ما بقي تحت الاستهداف إلا 96 مستودعاً فقط أما البقية خذفوها.
مثلاًgithub.com/Gitlawb/openclaud…للان موجود.
لو كنت ناوي تستخدم مشروع مشابه انصحك تحمّله من الآن لأن Anthropic جالس تفتش GitHub احتمال أنها تنجح في حذف مستودعات أكثر.github.com/github/dmca/blob/…
🚀 تحسين أداء Python: استخدام `__slots__`!
هل تعاني من استهلاك الذاكرة المرتفع في كائنات Python الخاصة بك؟ تعرف على `__slots__` وكيف يمكن أن يساعدك في تحسين الأداء بشكل كبير!
عندما تُعرّف `__slots__`، فإنك تخبر Python بتخصيص مساحة ثابتة للكائنات بدلاً من استخدام قاموس ديناميكي (`__dict__`) لتخزين السمات. هذا يقلل بشكل كبير من استهلاك الذاكرة ويسرّع الوصول إلى السمات، خاصة عند التعامل مع عدد كبير من الكائنات.
['#Python', '#برمجة', '#تحسين_الأداء', '#علوم_البيانات', '#تطوير']
هل تعاني من استهلاك الذاكرة المرتفع في كائنات Python الخاصة بك؟ تعرف على `__slots__` وكيف يمكن أن يساعدك في تحسين الأداء بشكل كبير!
class Point:
__slots__ = ('x', 'y')
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
# بدون __slots__
class PointWithoutSlots:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
import sys
# مقارنة حجم الكائنات
point_slot = Point(1, 2)
point_no_slot = PointWithoutSlots(1, 2)
print(f'حجم الكائن مع __slots__: {sys.getsizeof(point_slot)} بايت')
print(f'حجم الكائن بدون __slots__: {sys.getsizeof(point_no_slot)} بايت')
عندما تُعرّف `__slots__`، فإنك تخبر Python بتخصيص مساحة ثابتة للكائنات بدلاً من استخدام قاموس ديناميكي (`__dict__`) لتخزين السمات. هذا يقلل بشكل كبير من استهلاك الذاكرة ويسرّع الوصول إلى السمات، خاصة عند التعامل مع عدد كبير من الكائنات.
['#Python', '#برمجة', '#تحسين_الأداء', '#علوم_البيانات', '#تطوير']
❤1
انتبهوا تنجنوا😅
باحثين من MIT قالوا إن الذكاء الاصطناعي قد يطلق دوامة من الأوهام حتى عند أشخاص ما عندهم أصلًا قابلية للذهان.
السبب كله يرجع إلى أن الـ AI يجلس يوافق المستخدم ويطبل له باستمرار ومع الوقت هذا الشي يهزّ إدراكه الطبيعي للواقع.
وسبب هذا التملق بسيط: النماذج أصلًا يتم تدريبها على تقييمات البشر وفي هذه التقييمات عادةً يتم مكافأة الموافقة لأننا بطبيعتنا نحب نكون نحن الصح. يعني باختصار هذه المشكلة موجودة تقريبًا في كل الموديلات والعلماء إلى الآن ما عرفوا كيف يحلونها 🤷♂️
أما نتائج ذهان الذكاء الاصطناعي ما اعتقد تحتاج شرح. ناس يقتنعون أن عينهم الثالثة انفتحت وأنهم فهموا قوانين الكون وأنهم مختارون لشيء عظيم. وكل هذا يبدأ من جملة بسيطة "أنت على حق تمامًا".
رابط الورقةarxiv.org/pdf/2602.19141
باحثين من MIT قالوا إن الذكاء الاصطناعي قد يطلق دوامة من الأوهام حتى عند أشخاص ما عندهم أصلًا قابلية للذهان.
السبب كله يرجع إلى أن الـ AI يجلس يوافق المستخدم ويطبل له باستمرار ومع الوقت هذا الشي يهزّ إدراكه الطبيعي للواقع.
وسبب هذا التملق بسيط: النماذج أصلًا يتم تدريبها على تقييمات البشر وفي هذه التقييمات عادةً يتم مكافأة الموافقة لأننا بطبيعتنا نحب نكون نحن الصح. يعني باختصار هذه المشكلة موجودة تقريبًا في كل الموديلات والعلماء إلى الآن ما عرفوا كيف يحلونها 🤷♂️
أما نتائج ذهان الذكاء الاصطناعي ما اعتقد تحتاج شرح. ناس يقتنعون أن عينهم الثالثة انفتحت وأنهم فهموا قوانين الكون وأنهم مختارون لشيء عظيم. وكل هذا يبدأ من جملة بسيطة "أنت على حق تمامًا".
رابط الورقةarxiv.org/pdf/2602.19141
🚀 تعلم تسريع دوال Python باستخدام List Comprehensions!
هل سئمت من الحلقات المتكررة في Python؟ تعرف على طريقة List Comprehensions لجعل أكوادك أسرع وأكثر إيجازًا!
بدلاً من كتابة حلقة for التقليدية لإنشاء قائمة جديدة، تستخدم List Comprehensions صيغة مختصرة ومقروءة لإنشاء القوائم بكفاءة. في هذا المثال، ننشئ قائمة 'squares' تحتوي على مربعات الأرقام الموجودة في القائمة 'numbers' في سطر واحد فقط.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#تعلم_البرمجة', '#PythonTips']
هل سئمت من الحلقات المتكررة في Python؟ تعرف على طريقة List Comprehensions لجعل أكوادك أسرع وأكثر إيجازًا!
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [x**2 for x in numbers]
print(squares)
بدلاً من كتابة حلقة for التقليدية لإنشاء قائمة جديدة، تستخدم List Comprehensions صيغة مختصرة ومقروءة لإنشاء القوائم بكفاءة. في هذا المثال، ننشئ قائمة 'squares' تحتوي على مربعات الأرقام الموجودة في القائمة 'numbers' في سطر واحد فقط.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#تعلم_البرمجة', '#PythonTips']
من يعرف ايش المشكله تويتر طلعني من التطبيق وما اقدر ادخل اي حساب وباقي لي هذا اخر حساب واخر متصفح قدرت اسجل فيه وحتى اللابتوب ماقدرت اسجل فيه يعني لو سجلت خروج من هنا ماعد بقدر ارجع من اي مكان
واضح أننا رايحين بعيد
في أمريكا صاروا يفكرون يربّون أجسام بشرية بلا دماغ 👀
شركة ناشئة اسمها R3 Bio تطرح فكرة صادمة تصنيع أجسام بشرية بدون إحساس وبدون دماغ عشان يختبرون عليها الأدوية. وبحسب طرحهم هذا بيكون أخلاقي أكثر من تجربة الأدوية على الحيوانات.
لكن MIT Technology Review سوت تحقيق واكتشفت أن هذا قد لا يكون الاستخدام الوحيد للفكرة:
بحسب التصور المطروح هذه الأجسام ممكن تتحول إلى قطع غيار بشرية لعمليات الزراعة.
والمقال يذكر بشكل مباشر فكرة وجود أجسام بشرية احتياطية وحتى يطرح سيناريو يتم فيه نقل الدماغ إلى جسم أصغر سنًا ومصنوع خصيصًا لك.
شركة R3 تنفي هذا كله لكن في نفس الوقت المؤسس يسوي بين فترة وفترة ندوات مغلقة بعنوان: مؤتمر مصغر لاستبدال الجسد ومن بين المستثمرين ناس معروفون بدعمهم لأفكار إطالة العمر بشكل جذري.
ايش رأيكم؟
في أمريكا صاروا يفكرون يربّون أجسام بشرية بلا دماغ 👀
شركة ناشئة اسمها R3 Bio تطرح فكرة صادمة تصنيع أجسام بشرية بدون إحساس وبدون دماغ عشان يختبرون عليها الأدوية. وبحسب طرحهم هذا بيكون أخلاقي أكثر من تجربة الأدوية على الحيوانات.
لكن MIT Technology Review سوت تحقيق واكتشفت أن هذا قد لا يكون الاستخدام الوحيد للفكرة:
بحسب التصور المطروح هذه الأجسام ممكن تتحول إلى قطع غيار بشرية لعمليات الزراعة.
والمقال يذكر بشكل مباشر فكرة وجود أجسام بشرية احتياطية وحتى يطرح سيناريو يتم فيه نقل الدماغ إلى جسم أصغر سنًا ومصنوع خصيصًا لك.
شركة R3 تنفي هذا كله لكن في نفس الوقت المؤسس يسوي بين فترة وفترة ندوات مغلقة بعنوان: مؤتمر مصغر لاستبدال الجسد ومن بين المستثمرين ناس معروفون بدعمهم لأفكار إطالة العمر بشكل جذري.
ايش رأيكم؟
💡 تحسين أداء Python باستخدام List Comprehensions! 💡
هل تريد كتابة كود Python أكثر إيجازًا وكفاءة؟ تعرف على قوة List Comprehensions وكيف يمكنها تبسيط حلقاتك!
List Comprehensions توفر طريقة مختصرة لإنشاء القوائم. بدلاً من استخدام حلقة 'for' تقليدية، يمكنك إنشاء قائمة جديدة في سطر واحد. الصيغة الأساسية هي `[expression for item in iterable]`. يمكنك أيضًا إضافة شروط باستخدام `if`.
['#Python', '# البرمجة', '#ListComprehensions', '# كود', '# تطوير']
هل تريد كتابة كود Python أكثر إيجازًا وكفاءة؟ تعرف على قوة List Comprehensions وكيف يمكنها تبسيط حلقاتك!
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [x**2 for x in numbers]
print(squares)
# مقارنة مع الطريقة التقليدية:
# squares_old = []
# for x in numbers:
# squares_old.append(x**2)
# print(squares_old)
List Comprehensions توفر طريقة مختصرة لإنشاء القوائم. بدلاً من استخدام حلقة 'for' تقليدية، يمكنك إنشاء قائمة جديدة في سطر واحد. الصيغة الأساسية هي `[expression for item in iterable]`. يمكنك أيضًا إضافة شروط باستخدام `if`.
['#Python', '# البرمجة', '#ListComprehensions', '# كود', '# تطوير']
بدل ماتسب اللي يغلط عليك سوي بلاغ ويطير حسابه هذا قبل فترة سب لي بالتعليقات ودخلت حسابه سويت بلاغ على تغريداته واليوم تقفل حسابه وماعد بيقدر يعمل حساب جديد
✨ لمسة سحرية لقوائم بايثون: استخدام `enumerate`!
هل مللت من تتبع الفهارس يدويًا عند المرور على عناصر القائمة في بايثون؟ `enumerate` هو الحل السحري!
الدالة `enumerate()` تسمح لك بالمرور على قائمة (أو أي كائن قابل للتكرار) والحصول على كل من الفهرس (index) والقيمة (value) في كل خطوة. لاحظ أن الفهرس يبدأ من 0 افتراضيًا، لذلك أضفنا 1 لتكون البداية من 1.
['#بايثون', '#برمجة', '#تعليم', '#enumerate', '#PythonTips']
هل مللت من تتبع الفهارس يدويًا عند المرور على عناصر القائمة في بايثون؟ `enumerate` هو الحل السحري!
fruits = ['تفاح', 'موز', 'كرز']
for index, fruit in enumerate(fruits):
print(f'العنصر رقم {index + 1}: {fruit}')
الدالة `enumerate()` تسمح لك بالمرور على قائمة (أو أي كائن قابل للتكرار) والحصول على كل من الفهرس (index) والقيمة (value) في كل خطوة. لاحظ أن الفهرس يبدأ من 0 افتراضيًا، لذلك أضفنا 1 لتكون البداية من 1.
['#بايثون', '#برمجة', '#تعليم', '#enumerate', '#PythonTips']
عشان تحافظ على شغلك لازم تسوي تجميل 😅
وهذا مش مزح.
الجراحين في الخارج من زمان وهم يلاحظون ارتفاع واضح في عمليات التجميل عند الرجال العدد تضاعف خلال 7 سنوات بسبب هوس الشباب الدائم. والموضوع ظاهر بشكل خاص في وادي السيليكون.
الفكرة أن كثير من الـ CEOs يريدون يطلعون بشكل شاب ومليان طاقة، عشان يثبتون أنهم لسه في الواجهة وما زالوا مناسبين للقيادة والاستمرار.
الشيب، والهالات تحت العين، والملامح المرهقة كلها صارت عند البعض علامة أنك بدأت تخرج من السباق.
طبعا الموضوع ما عاد مقتصر على المدراء التنفيذيين فقط، حتى المبرمجين والموظفين العاديين داخلهم في نفس الدوامة.
والسبب نفسه العمرنة والخوف من خسارة الوظيفة. خصوصاً لما يطلع واحد مثل بيتر ثيل ويقول أصلاً ما يستحق توظف أحد عمره فوق 30.
نسوي تجميل😂
وهذا مش مزح.
الجراحين في الخارج من زمان وهم يلاحظون ارتفاع واضح في عمليات التجميل عند الرجال العدد تضاعف خلال 7 سنوات بسبب هوس الشباب الدائم. والموضوع ظاهر بشكل خاص في وادي السيليكون.
الفكرة أن كثير من الـ CEOs يريدون يطلعون بشكل شاب ومليان طاقة، عشان يثبتون أنهم لسه في الواجهة وما زالوا مناسبين للقيادة والاستمرار.
الشيب، والهالات تحت العين، والملامح المرهقة كلها صارت عند البعض علامة أنك بدأت تخرج من السباق.
طبعا الموضوع ما عاد مقتصر على المدراء التنفيذيين فقط، حتى المبرمجين والموظفين العاديين داخلهم في نفس الدوامة.
والسبب نفسه العمرنة والخوف من خسارة الوظيفة. خصوصاً لما يطلع واحد مثل بيتر ثيل ويقول أصلاً ما يستحق توظف أحد عمره فوق 30.
نسوي تجميل😂
تخيلوا Windows 11 يطلب معالج 1 جيجاهرتز، و4 جيجابايت RAM
اما Ubuntu 26.04 يطلب معالج 2 جيجاهرتز، و6 جيجابايت RAM
يعني صار Ubuntu Linux الآن يطلب معالج وذاكرة أعلى بشكل واضح من Windows.
أهلًا بكم في المستقبل.
اما Ubuntu 26.04 يطلب معالج 2 جيجاهرتز، و6 جيجابايت RAM
يعني صار Ubuntu Linux الآن يطلب معالج وذاكرة أعلى بشكل واضح من Windows.
أهلًا بكم في المستقبل.