Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍 По всем вопросам @evgenycarter РКН clck.ru/3Ko7Hq
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Библиотека Python разработчика | Книги по питону
تُعد قناة Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 18 312 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 332 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 36 891 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 18 312 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 11 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -82، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 0، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.51%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.69% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 009 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 492 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 2.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل numbers, yield, модуль, none, декоратор.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍
По всем вопросам @evgenycarter
РКН clck.ru/3Ko7Hq”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 12 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
Все уроки записаны в 2022 году, материал обновлен и дополнен.
Спикеры:
Марсель Ибраев (Southbridge)
Павел Селиванов (Yandex Cloud).
Форматы обучения:
Поток: открываем доступ к двум новым темам каждую неделю, общаемся в чате с куратором и спикерами, два раза в неделю — AMA-сессии по темам курса со спикерами.
Видеокурс: доступны сразу все темы, можно изучать в своём темпе.
Оба формата включают практику на стендах и итоговую сертификацию.
Подробнее про курс: https://slurm.club/3zPAuGrsuper() function allows referring to the base class. This can be extremely helpful in cases when a derived class wants to add something to the method implementation instead of overriding it completely:
class BaseTestCase(TestCase):
def setUp(self):
self._db = create_db()
class UserTestCase(BaseTestCase):
def setUp(self):
super().setUp()
self._user = create_user()
The function's name doesn't mean excellent or very good. The word super implies above in this context (like in superintendant). Despite what I said earlier, super() doesn't always refer to the base class, it can easily return a sibling. The proper name could be next() since the next class according to MRO is returned.
class Top:
def foo(self):
return 'top'
class Left(Top):
def foo(self):
return super().foo()
class Right(Top):
def foo(self):
return 'right'
class Bottom(Left, Right):
pass
# prints 'right'
print(Bottom().foo())
Mind that super() may produce different results since they depend on the MRO of the original call.
>>> Bottom().foo()
'right'
>>> Left().foo()
'top'gen.throw(e) you may raise an exception at the point where the gen generator is paused, i. e. at some yield. If gen catches the exception, get.throw(e) returns the next value yielded (or StopIteration is raised). If gen doesn't catch the exception, it propagates back to you.
In : def gen():
...: try:
...: yield 1
...: except ValueError:
...: yield 2
...:
...: g = gen()
...:
In : next(g)
Out: 1
In : g.throw(ValueError)
Out: 2
In : g.throw(RuntimeError('TEST'))
...
RuntimeError: TEST
You can use it to control generator behavior more precisely, not only by sending data to it but by notifying about some problems with values yielded for example. But this is rarely required, and you have a little chance to encounter g.throw in the wild.
However, the @contextmanager decorator from contextlib does exactly this to let the code inside the context catch exceptions.
In : from contextlib import contextmanager
...:
...: @contextmanager
...: def atomic():
...: print('BEGIN')
...:
...: try:
...: yield
...: except Exception:
...: print('ROLLBACK')
...: else:
...: print('COMMIT')
...:
In : with atomic():
...: print('ERROR')
...: raise RuntimeError()
...:
BEGIN
ERROR
ROLLBACKö can be just LATIN SMALL LETTER O WITH DIAERESIS (U+00F6) or a combination of o and a diaeresis modifier: LATIN SMALL LETTER O (U+006F) + COMBINING DIAERESIS (U+0308).
Compatible sequences look different but may be treated the same semantically, e. g. ff and ff.
For each of these types of equivalence, you can normalize a Unicode string by compressing or decompressing sequences. In Python, you can use unicodedata for this:
modes = [
# Compress canonically equivalent
'NFC',
# Decompress canonically equivalent
'NFD',
# Compress compatible
'NFKC',
# Decompress compatible
'NFKD',
]
s = 'ff + ö'
for mode in modes:
norm = unicodedata.normalize(mode, s)
print('\t'.join([
mode,
norm,
str(len(norm.encode('utf8'))),
]))
NFC ff + ö 8
NFD ff + ö 9
NFKC ff + ö 7
NFKD ff + ö 8__init__ it may be better to pass them as arguments and have a factory method instead. It separates business logic from technical details on how objects are created.
In this example __init__ accepts host and port to construct a database connection:
class Query:
def __init__(self, host, port):
self._connection = Connection(host, port)
The possible refactoring is:
class Query:
def __init__(self, connection):
self._connection = connection
@classmethod
def create(cls, host, port):
return cls(Connection(host, port))
This approach has at least these advantages:
• It makes dependency injection easy. You can do Query(FakeConnection()) in your tests.
• The class can have as many factory methods as needed; the connection may be constructed not only by host and port but also by cloning another connection, reading a config file or object, using the default, etc.
• Such factory methods can be turned into asynchronous functions; this is completely impossible for __init__.utf-8, which is (usually) a default in Python. When you read from a file, Python automatically decodes utf-8. You can choose any other encoding with encoding= parameter of the open function, or you can read plane bytes by appending b to its mode.
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
