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 18 123 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 044 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 36 322 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 18 123 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 27 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -72، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -4، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.48%. 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 994 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 490 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 3.
- 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 28 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
+= и + являются разными. За их поведение отвечают методы __iadd__ и __add__ соответственно.
class A:
def __init__(self, x):
self.x = x
def __iadd__(self, another):
self.x += another.x
return self
def __add__(self, another):
return type(self)(self.x + another.x)
Если __iadd__ не определён, выражение a += b сводится к простому a = a + b.
Обычно разница между += и + в том, что первый изменяет объект, а второй создаёт новый:
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> a += [4]
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> b
[1, 2, 3, 4]
>>> a = a + [5]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> b
[1, 2, 3, 4]
👉@BookPythonx in g. Python будет итерировать g, пока x не найдётся или генератор не исчерпается.
>>> def g():
... print(1)
... yield 1
... print(2)
... yield 2
... print(3)
... yield 3
...
>>> 2 in g()
1
2
True
Однако range() делает для вас больше. В нём переопределён магический метод __contains__, который позволяет оператору in работать с сложностью O(1):
In [1]: %timeit 10**20 in range(10**30)
375 ns ± 10.7 ns per loop
Учтите, что это не работает для функции xrange() в Python 2.
👉@BookPython__class__:
>>> [1, 2].__class__
<class 'list'>
Однако более привычный способ получить класс — использовать функцию type. Это также единственный способ, который работает для классов старого стиля.
>>> type([1, 2])
<class 'list'>
Кроме того, если вы хотите проверить, является ли некоторый объект экземпляром данного класса, следует использовать isinstance вместо прямого сравнения:
>>> class A:
... pass
...
>>> class B(A):
... pass
...
>>> type(B())
<class '__main__.B'>
>>> isinstance(B(), A)
True
👉@BookPython__bases__; он возвращает непосредственных родителей класса:
class A:
pass
class B(A):
pass
class C(A):
pass
class D(B, C):
pass
print(D.__bases__)
# (<class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>)
Второй —
class B он возвращает кортеж со всеми классами, которые задействованы при разрешении методов (отсюда и название), то есть родителей, их родителей и так далее:
print(D.__mro__)
# (<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)
👉@BookPython
(x for x in range(100) if random() > 0.5)
Если вы пишете свой итерируемый объект и хотите добавить такую подсказку, определите метод __length_hint__. Если же длина известна точно, лучше использовать len.
Если вы используете итерируемый объект и хотите узнать его ожидаемую длину, применяйте функцию operator.length_hint.
👉@BookPython
from itertools import tee
def neighbours(iterable, n):
neighbours = tee(iterable, n)
for i, neighbour in enumerate(neighbours):
for _ in range(i):
next(neighbour)
return zip(*neighbours)
fibb = [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21]
for a, b, c in neighbours(fibb, 3):
assert c == a + b
В этом примере мы разветвляем исходный итерируемый объект с помощью tee, затем сдвигаем полученные итераторы с помощью next, чтобы второй начинался со второго элемента исходного итерируемого объекта, а третий — с третьего, и затем объединяем их обратно с помощью zip.
👉@BookPython IndexError, и KeyError, вы можете и должны использовать LookupError — их общего предка. Это оказывается полезным при работе со сложными вложенными данными:
try:
db_host = config['databases'][0]['hosts'][0]
except LookupError:
db_host = 'localhost'
👉@BookPython
In : p = Pair(1, 2)
In : p
Out: Pair(1, 2)
In : p.right = p
In : p
Out: [...]
RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
Чтобы просто решить эту проблему, можно использовать декоратор reprlib.recursive_repr:
@reprlib.recursive_repr()
def **repr**(self):
class_name = type(self).**name**
return f'{class_name}({self.left!r}, {self.right!r})'
Теперь всё работает:
In : p = Pair(1, 2)
In : p.right = p
In : p
Out: Pair(1, ...)
👉@BookPython
class truncater:
def __init__(self, length):
self._length = length
def __call__(self, s):
return s[0:self._length]
print(truncater(4)('abcdabcd')) # abcd
Поскольку декоратор по сути является функцией высшего порядка, его также можно реализовать в виде вызываемого объекта вместо функции:
class cached:
def __init__(self, func):
self._func = func
self._cache = {}
def __call__(self, arg):
if arg not in self._cache:
self._cache[arg] = self._func(arg)
return self._cache[arg]
@cached
def sqr(x):
return x * x
👉@BookPython
class A: pass
a = A()
a.x = 1
a.__dict__
# {'x': 1}
При прямом доступе к этому словарю можно даже создать атрибуты, которые не являются допустимыми идентификаторами Python (то есть получить их через стандартный синтаксис obj.attr не получится):
a.__dict__[' '] = ' '
getattr(a, ' ')
# ' '
Можно также попросить Python хранить атрибуты непосредственно в памяти (как у простых структур C) с помощью slots. Это экономит память и немного ускоряет доступ к атрибутам, так как не происходит поиска в словаре.
class Point:
__slots__ = ['x', 'y']
Есть несколько моментов, которые нужно помнить при использовании slots. Во-первых, нельзя задавать атрибуты, не указанные в slots. Во-вторых, если класс наследуется от класса с slots, его slots не перекрывают родительские, а добавляются к ним:
class Parent: __slots__ = ['x']
class Child(Parent): __slots__ = ['y']
c = Child()
c.x = 1
c.y = 2
В-третьих, нельзя наследоваться сразу от двух разных классов с непустыми slots, даже если они совпадают.
Помни, что slots предназначены для оптимизации, а не для ограничения набора атрибутов.
👉@BookPythonos.path. Модуль содержит множество функций, которые обрабатывают строки как пути и выполняют полезные операции, такие как объединение путей и прочее:
>>> import os.path
>>> os.path.join('/usr', 'local')
'/usr/local'
>>> os.path.dirname('/var/log')
'/var'
Однако, начиная с Python 3.4, доступен новый модуль pathlib, предлагающий объектно-ориентированный подход:
>>> from pathlib import Path
>>> Path('/usr') / Path('local')
PosixPath('/usr/local')
>>> Path('/usr') / 'local'
PosixPath('/usr/local')
>>> Path('/var/log').parent
PosixPath('/var')
>>> Path('/var/log').parent.name
'var'
👉@BookPython