📚Python Books
الذهاب إلى القناة على Telegram
📚Python библиотека admin - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام 📚Python Books
تُعد قناة 📚Python Books (@pythonlbooks) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 33 356 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 941 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 19 117 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 33 356 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 05 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -177، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 11.00%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.70% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 669 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 901 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“📚Python библиотека
admin - @workakkk
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@programming_books_it - бесплатные it книги
@pythonl - 🐍
@ArtificialIntelligencedl - AI
@datascienceiot - ml
РКН: clck.ru/3FmsTi”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 06 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
33 356
المشتركون
-124 ساعات
-157 أيام
-17730 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أكتوبر '26أكتوبر '26
أكتوبر '26
+18
في 0 قنوات
سبتمبر '26
+64
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+89
في 1 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+117
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+67
في 2 قنوات
Get PRO
مايو '26
+63
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+20
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+49
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+275
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '26
+485
في 2 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+434
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+521
في 5 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+293
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+619
في 2 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+1 070
في 1 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+1 143
في 1 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+539
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '25
+534
في 3 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+716
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '25
+646
في 14 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+776
في 2 قنوات
Get PRO
يناير '25
+1 073
في 16 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+653
في 5 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+1 221
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+1 895
في 5 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+731
في 2 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+679
في 2 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+776
في 4 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+870
في 6 قنوات
Get PRO
مايو '24
+862
في 40 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+618
في 43 قنوات
Get PRO
مارس '24
+721
في 21 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+930
في 4 قنوات
Get PRO
يناير '24
+900
في 44 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+760
في 40 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+395
في 7 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+598
في 19 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+844
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+899
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+675
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+1 051
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+1 617
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+269
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+438
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+375
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+390
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+247
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+408
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+439
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+414
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+314
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+337
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+440
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+1 583
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+470
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+1 846
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+273
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+325
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+417
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+698
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+299
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+498
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+323
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+537
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+332
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+332
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+351
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+325
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+264
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+431
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '20
+4 178
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 06 أكتوبر | 0 | |||
| 05 أكتوبر | +2 | |||
| 04 أكتوبر | +5 | |||
| 03 أكتوبر | 0 | |||
| 02 أكتوبر | +7 | |||
| 01 أكتوبر | +4 |
منشورات القناة
100 вопросов на Python Senior: к чему готовиться на собеседовании в 2026
Вышла подборка из 100 вопросов для собеседования на Python Senior с развёрнутыми ответами и рабочими примерами кода. Уровень там явно выше «чем список отличается от кортежа».
Первый большой блок про внутренности CPython: как устроен объект, как работают подсчёт ссылок и сборщик мусора, зачем нужен weakref при циклических ссылках. Дальше идёт конкурентность. Почему существует GIL, когда потоки всё ещё полезны, что даёт free-threaded Python по PEP 703 и как выбирать между threading, multiprocessing и asyncio, включая TaskGroup и структурную конкурентность.
Отдельно разобраны дескрипторы и метаклассы, декораторы с параметрами, генераторы и yield from. По типизации есть современный синтаксис дженериков из PEP 695, Protocol и сужение типов через TypeIs. В конце вопросы про профилирование и поиск узких мест, стандартную библиотеку, тестирование и архитектуру, зависимости и безопасность в продакшене. Свежие изменения из Python 3.13 и 3.14 тоже учтены: экспериментальный JIT, отложенные аннотации и отдельный GIL на каждый интерпретатор.
Полезно и тем, кто идёт на собеседование, и тем, кто сам их проводит.
https://uproger.com/voprosy-na-sobesedovanii-python-senior/
| 2 |  📘 195 страниц математики, чтобы понять, как устроен Generative AI
Вышла The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer — компактная книга, которая объясняет математическую основу современных генеративных моделей без ухода в бесконечную теорию.
Внутри:
- PCA и probabilistic PCA;
- VAE;
- diffusion models;
- normalizing flows;
- autoregressive models;
- GAN и Wasserstein GAN;
- energy-based models.
Автор показывает, как они математически связаны между собой и откуда выводятся основные идеи.
Подойдёт тем, кто уже пользуется LLM и diffusion-моделями, но хочет разобраться глубже, чем на уровне «вот нейросеть, вот loss».
195 страниц, один цельный маршрут по фундаменту Generative AI.
PDF: https://arxiv.org/pdf/2605.29713 | 2 315 |
| 3 |  Учить Rust через язык, который уже знаешь.
Microsoft собрала бесплатную коллекцию руководств: Rust для разработчиков на C/C++, C# и Python. Вместо объяснений с нуля каждый гид опирается на знакомые концепции и показывает, что в Rust устроено иначе.
Есть и материалы для тех, кто уже пишет на Rust: асинхронность, продвинутые паттерны, проектирование с помощью типов и инженерные практики.
Книги Microsoft - https://microsoft.github.io/RustTraining/ | 2 292 |
| 4 |  Бесплатная книга по Physics-based Deep Learning
461-страничный учебник о применении глубокого обучения в физических симуляциях.
Внутри:
- Physics-Informed Neural Networks
- физические ограничения в loss-функциях
- дифференцируемые симуляции
- обучение с подкреплением
- моделирование неопределённости
- практические примеры в Jupyter Notebook
Полезно для изучения научного ML, PINN и нейросетевого решения физических задач.
https://arxiv.org/abs/2109.05237 | 3 528 |
| 5 |  📘 Elementary Probability for Applications - бесплатная книга по теории вероятностей
163 страницы с базой по вероятностям и прикладными примерами.
Подойдёт тем, кто хочет нормально разобраться в случайных событиях, распределениях, ожиданиях и других основах, которые постоянно встречаются в Data Science и Machine Learning.
Хороший компактный материал без перегруза.
https://clcoding.com/2026/07/elementary-probability-for-applications.html | 3 895 |
| 6 | 🔥 Хак в Django: Meta.indexes можно использовать для собственных миграций
Оказывается, models.Index в Django можно превратить почти в универсальную migration-операцию.
Идея:
class CustomMigrationOperation(models.Index):
def create_sql(self, model, schema_editor, **kwargs):
...
def remove_sql(self, model, schema_editor, **kwargs):
...
А затем добавить её прямо в модель:
class Meta:
indexes = [CustomMigrationOperation()]
После этого makemigrations сам подхватит изменение, а migrate выполнит нужный SQL.
Почему это работает:
Index уже умеет генерировать SQL через create_sql() и remove_sql().
Так можно описывать не только индексы, но и:
triggers
table comments
security labels
другие schema-level настройки
Автор использовал этот приём для PostgreSQL Anonymizer, чтобы правила анонимизации жили рядом с моделью и автоматически попадали в миграции.
Подход довольно hacky, но как способ расширить механизм миграций Django — очень интересный.
https://www.better-simple.com/django/2026/09/02/nifty-feature-use-index-for-custom-migrations/ | 4 013 |
| 7 |  📚 Бесплатный 17-страничный PDF по Hidden Markov Models
Короткий и плотный разбор HMM от Stanford.
Внутри:
- скрытые состояния и наблюдения
- transition и emission probabilities
- вычисление вероятности последовательности
- Forward algorithm
- Viterbi algorithm
- обучение параметров модели
- базовые примеры применения
Хороший материал, чтобы быстро понять HMM без огромного учебника.
PDF:
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/A.pdf | 4 157 |
| 8 |  MIT бесплатно выложил 920-страничный учебник Mathematics for Computer Science.
Это большой курс по математике, которая реально нужна в Computer Science.
Внутри:
- логика и доказательства
- множества и отношения
- индукция
- графы
- теория чисел
- рекуррентные соотношения
- комбинаторика
- вероятность
- дискретные структуры и алгоритмическое мышление
Хорошая база для алгоритмов, теории вычислений и более серьёзного изучения CS.
📗 PDF доступен бесплатно. | 4 055 |
| 9 |  🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.
Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»
63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.
Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.
Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.
Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.
⏳ 72 часа скидка 55%
https://stepik.org/a/295921 | 3 345 |
| 10 |  🔥 Face Anything - восстановление 4D-лица из любой последовательности изображений
На ECCV 2026 представили Face Anything - unified feed-forward модель для высокоточного 4D face reconstruction и плотного трекинга лица.
Ключевая идея - canonical facial point prediction: каждому пикселю назначается нормализованная координата лица в общем каноническом пространстве.
Это позволяет объединить dense tracking и динамическую реконструкцию в одну задачу и получать:
* стабильную геометрию между кадрами
* точные соответствия facial points
* 4D-реконструкцию из произвольной последовательности изображений
Код:
https://github.com/kocasariumut/FaceAnything | 3 191 |
| 11 |  Интегрируйте OCR в ваш Python-продукт за 15 минут 🚀
Создаёте SaaS, автоматизируете B2B или собираете ИИ-агентов на Python? Забудьте про облачные костыли и отправку конфиденциальных данных на чужие сервера!
Provision OCR — российский движок для локального распознавания документов в защищенном контуре.
⚡️ Python-friendly: интеграция через REST API и gRPC для FastAPI, Django или Flask.
⚡️ Docker-ready: быстрый запуск в один контейнер без сложной настройки окружения.
⚡️ 100% локальности: полное соответствие требованиям безопасности.
⚡️ Производительность: от <3 сек/стр. на GPU (RTX 2070+) или работа на CPU, точность до 99%.
⚡️Готовые шаблоны любых документов на русском: договоры, счета-фактуры и другие.
💻 Пример интеграции с Django:
https://github.com/Provision-Labs/Django_OCR_UI
💡 Дистрибутив в нашем Telegram-канале: @ProvisionLabs
#Python #Django #FastAPI #OCR #ProvisionOCR #Backend #OnPremise #AI #DevOps #OpenSource #ИИ | 2 662 |
| 12 |  +1📚 Бесплатная работа по Information Geometry и Fisher–Rao Distance
Исследование посвящено численному приближению расстояния Fisher–Rao между многомерными нормальными распределениями.
Внутри разбираются:
- Fisher–Rao Distance
- Information Geometry
- Fisher Information
- KL и Jeffreys Divergence
- статистические многообразия и геодезические
- SPD-матрицы
- Mahalanobis Distance
- численные методы приближения
Полезно для ML-исследователей, data scientists, статистиков и тех, кто изучает продвинутую теорию вероятностей.
Бесплатный PDF:
https://arxiv.org/pdf/2302.08175 | 2 769 |
| 13 | +1 لا يوجد نص... | 1 |
| 14 |  📚 Бесплатная книга по causal inference + ML
Applied Causal Inference Powered by Machine Learning and AI - большая открытая книга про причинно-следственный анализ с современным уклоном в машинное обучение и AI.
Внутри:
* causal graphs и DAG
* потенциальные исходы
* A/B и observational data
* propensity score
* matching и weighting
* heterogeneous treatment effects
* Double/Debiased Machine Learning
* causal forests
* uplift и policy learning
* связь causal inference с современными ML-моделями
Подойдёт тем, кто хочет выйти за пределы обычной корреляции и разбираться, что действительно влияет на результат.
496 страниц, PDF доступен бесплатно:
http://arxiv.org/abs/2403.02467 | 2 625 |
| 15 | 10 бесплатных книг по программированию, которые можно читать прямо с GitHub
1. The Rust Programming Language
https://github.com/rust-lang/book
2. Rust by Example
https://github.com/rust-lang/rust-by-example
3. The Little Book of Rust Books
https://github.com/lborb/book
4. Python Data Science Handbook
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
5. Dive Into Deep Learning
https://github.com/d2l-ai/d2l-en
6. Probabilistic Machine Learning
https://github.com/probml/pml-book
7. Algorithms for Decision Making
https://github.com/algorithmsbooks/algforopt-notebooks
8. Operating Systems: Three Easy Pieces
https://github.com/remzi-arpacidusseau/ostep-homework
9. Crafting Interpreters
https://github.com/munificent/craftinginterpreters
10. Free Programming Books — огромная библиотека бесплатных книг по Python, Java, C++, Go, AI, SQL, Linux и десяткам других тем
https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books
Последний репозиторий особенно полезен: там собрана огромная регулярно обновляемая база легально доступных книг и учебных материалов по программированию. | 2 738 |
| 16 |  🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: https://t.me/+S4hinvO3QI43ZjNi
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд. | 2 186 |
| 17 | 🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: https://t.me/+S4hinvO3QI43ZjNi
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд. | 2 061 |
| 18 |  📚 Бесплатный 348-страничный учебник по Machine Learning для инженеров и исследователей
Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists - полноценная книга от Cambridge University Press, которую авторы бесплатно выложили в виде pre-publication PDF для личного использования.
Внутри:
* supervised learning, k-NN и decision trees
* linear/logistic regression и regularization
* neural networks и deep learning
* random forests, boosting и kernels
* Bayesian methods и Gaussian Processes
* generative models и unsupervised learning
* оценка качества, practical ML и ethics
Хороший вариант, если хочется не просто запускать fit(), а реально понять математику и инженерную логику ML.
PDF:
https://smlbook.org/book/sml-book-draft-latest.pdf
#DataScience #MachineLearning #ML #Mathematics #Algorithms | 4 984 |
| 19 |  🐍 Free-threaded Python убрал GIL, но NumPy всё равно упирался во внутренние блокировки
Казалось бы, Python 3.13+ без GIL должен позволить нескольким потокам одновременно выполнять численные операции.
Но на практике параллельные ufunc начинали конкурировать за внутренние структуры NumPy, счётчики ссылок и выделение памяти.
В NumPy 2.5 разработчики устранили несколько ключевых узких мест:
- таблицу диспетчеризации ufunc заменили на lock-free concurrent hash map;
- часть общих служебных объектов сделали «бессмертными», снизив конкуренцию при подсчёте ссылок;
- выделение памяти перевели на PyMem_RawMalloc и PyMem_RawFree.
Теперь независимые операции можно масштабировать обычными потоками:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import numpy as np
arrays = [
np.random.rand(5_000_000)
for _ in range(8)
]
with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as pool:
results = list(pool.map(np.sin, arrays))
Главное преимущество перед multiprocessing - массивы не нужно сериализовать и копировать между процессами.
Потоки работают в одном адресном пространстве, поэтому могут эффективнее использовать многоядерный CPU и общую память.
Но есть важная оговорка:
free-threaded не означает автоматически thread-safe.
Одновременное изменение одного ndarray из нескольких потоков всё ещё может привести к гонкам, повреждённым данным и падению интерпретатора.
Безопаснее использовать:
- отдельный массив для каждого worker;
- общий массив только для чтения;
- явную синхронизацию при записи.
Удалить GIL оказалось недостаточно. Чтобы Python действительно масштабировался по ядрам, пришлось перепроектировать и внутренности NumPy.
Подробнее:
https://labs.quansight.org/blog/scaling-numpy-on-free-threaded-python | 5 024 |
| 20 |  Лето, ИТ-Пикник и музыка известных артистов уже через несколько дней!
8 августа в Коломенском пройдет ИТ-Пикник.
В программе — выступления проекта LAB Антона Беляева, IOWA, Cream Soda, Pompeya, мартина и Совы.
А днем — научпоп-лекции, дискуссии об ИИ и больших языковых моделях, мастер-классы и интерактивы. Полезные знакомства и развлечения тоже будут.
Зарегистрироваться и узнать подробности можно на сайте мероприятия.
В билет входит +1 — можно позвать близких и друзей.
До встречи в месте притяжения ИТ. | 3 630 |
