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 7 334 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 36 889 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 18 312 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 12 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -83، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.49%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.76% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 006 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 505 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 13 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
(x for x in range(100) if random() > 0.5)
If you write an iterable and want to add the hint, define the __length_hint__ method. If the length is known for sure, use __len__ instead.
If you use an iterable and want to know its expected length, use operator.length_hint.__hash__ method. This method can return any integer as long as the only requirement is met: equal objects should have equal hashes (not vice versa).
You also should avoid using mutable objects as keys, because once the object becomes not equal to the old self, it can't be found in a dictionary anymore.
There is also one bizarre thing that might surprise you during debugging or unit testing:
In : class A:
...: def __init__(self, x):
...: self.x = x
...:
...: def __hash__(self):
...: return self.x
...:
In : hash(A(2))
Out: 2
In : hash(A(1))
Out: 1
In : hash(A(0))
Out: 0
In : hash(A(-1)) # sic!
Out: -2
In : hash(A(-2))
Out: -2
In CPython -1 is internally reserved for error states, so it's implicitly converted to -2.in locals() или in globals(), чтобы проверить переменная существует в Python, разница только:
in locals() проверяет если переменная объявлена в локальной зоне видимости
in globals() проверяет если переменная объявлена в глобальной зоне видимости
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofffmultiprocessing.Pool is for you. It spawns multiple processes and delegates tasks to them automatically. Simply create a pool with Pool(number_of_processes) and run p.map with the list of inputs.
In : import math
In : from multiprocessing import Pool
In : inputs = [i ** 2 for i in range(100, 130)]
In : def f(x):
...: return len(str(math.factorial(x)))
...:
In : %timeit [f(x) for x in inputs]
1.44 s ± 19.2 ms per loop (...)
In : p = Pool(4)
In : %timeit p.map(f, inputs)
451 ms ± 34 ms per loop (...)== и is
Недавно в чате наши подписчики затрагивали эту тему, поэтому мы решили разложить всё по полочкам, чтобы в дальнейшем не возникало вопросов.
Итак, оператор == проверяет равенство значений двух объектов. А оператор is в свою очередь проверяет идентичность самих объектов. Его используют, чтобы удостовериться, что переменные указывают на один и тот же объект в памяти.
Однако Python в целях производительности кеширует короткие строки и малые целые числа, поэтому возможны некоторые казусы, как в примере.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofffenumerate генерирует кортежи, состоящие из двух элементов – индекса элемента и самого элемента. Эти кортежи можно распаковать еще в заголовке for
Получается короткий и понятный код!
В примере разберем как извлечь из списка элементы и их индекс, рис.1.
Еще одной полезной и крутой фишкой этой функции будет легкое создания счетчика. Более того, мы можем установить первоначальное значение счетчика, рис. 2.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonoffflen(), but this is not the rule:
In : len(range(10000))
Out: 10000
In : gen = (x ** 2 for x in range(10000))
In : len(gen)
...
TypeError: object of type 'generator' has no len()
The straightforward solution is to use an intermediate list:
In : len(list(gen))
Out: 10000
Though fully functional, this solution requires enough memory to store all the yielded values. The simple idiom allows to avoid such a waste:
In : sum(1 for _ in gen)
Out: 10000
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
