Библиотека Python разработчика | Книги по питону
الذهاب إلى القناة على Telegram
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 17 959 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 250 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 36 565 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 17 959 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -87، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.31%. 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 953 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 485 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 4.
- 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 05 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
17 959
المشتركون
-324 ساعات
-157 أيام
-8730 أيام
أرشيف المشاركات
🎯 Хардкорный тест по Machine Learning
🚀 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе -
«Machine Learning Professional» от OTUS и его партнера — Сбера.
🔥 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА
Сильное портфолио, которое позволит вам претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist.
Время прохождения теста ограниченно 20 минут
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ
https://otus.pw/bGnr/
Repost from Реальный Python
Пять отличных Python-библиотек для data science
https://nuancesprog.ru/p/8431/
👉 @python_real
Путь в новую профессию — рядом, главное — сделать первый шаг.
Выпускники разных направлений программирования в Нетологии уверены: успех в карьере стоит всех усилий. Их истории помогают поверить, что перемены доступны каждому, если есть твёрдое намерение и поддержка профессионалов.
Стремитесь к большему — записывайтесь на бесплатные занятия и выбирайте то, от чего загораются глаза https://netolo.gy/h81
Consider the following class hierarchy:
class GrandParent:
pass
class Parent1(GrandParent):
pass
class Parent2(GrandParent):
pass
class Child(Parent1, Parent2):
pass
Which order will be used to look up the Child.x() method? The naive approach is to recursively search through all parent classes which gives us Child, Parent1, GrandParent, Parent2. While many programming languages follow this method indeed, it doesn't quite make sense, because Parent2 is more specific than GrandParent and should be looked up first.
In order to fix that problem, Python uses C3 superclass linearization, the algorithm that always searches for a method in all child classes before looking up the parent one:
In : Child.__mro__
Out:
(__main__.Child,
__main__.Parent1,
__main__.Parent2,
__main__.GrandParent,
object)Repost from BigData
🕹 Mastering Atari with Discrete World Models
Github: https://github.com/danijar/dreamerv2
Google research: https://ai.googleblog.com/2021/02/mastering-atari-with-discrete-world.html
Paper: https://arxiv.org/abs/2010.02193
👉 @bigdata_1
Сменить профессию трудно. Но с поддержкой это по силам каждому.
Яндекс Практикум придумал акцию «Ученье, свет», чтобы сделать ваш путь к новой профессии проще.
→ Купите курс до 4 мая и получите набор подарков. Полезные вещи сделают учёбу комфортнее, а забота команды Практикума поможет дойти до цели.
(1) Умный браслет, чтобы научиться успевать все важные дела. И поддержка кураторов, которые напомнят о дедлайнах.
(2) Настольная лампа, чтобы читать онлайн-учебник или писать код по вечерам. И советы наставников, чтобы применить теорию на практике.
(3) Ночник, чтобы отдыхать от учёбы уютно. И обратная связь от ревьюеров, чтобы сделать проекты лучше.
(4) Кофеварка или чайник с подсветкой, чтобы заряжаться энергией, пока ищете первую работу в новой профессии. И консультации с карьерными специалистами, чтобы вы чувствовали себя уверенно на рынке труда.
Как получить подарки:
→ Зарегистрируйтесь в акции.
→ Выберите курс.
→ Оплатите продолжение с 4 апреля по 4 мая 2022 года.
Включите свет этой весной!
→ Узнать больше
💪 Усильте свои фундаментальные навыки программирования с помощью открытого урока «Алгоритм Дейкстры для поиска кратчайшего пути во взвешенном графе.»
✅ На занятии с Евгением Волосатовым, экспертом с 20-летним опытом программирования поговорим об алгоритмы Дейкстры.
📌 Проведем обзор второй половины онлайн-курса «Алгоритмы и структуры данных» от OTUS. Demo-занятие пройдет в рамках этого курса и позволит познакомиться с преподавателем.
❗️ Этот курс подходит для любого языка программирования.
👉 Для регистрации пройдите вступительное тест https://otus.pw/Xt1s/
Threading in Python: Полное руководство 🔥
https://superfastpython.com/threading-in-python/
Repost from BigData
Graph Transformer Architecture
Github: https://github.com/graphdeeplearning/graphtransformer
Paper: https://arxiv.org/abs/2012.09699
👉 @bigdata_1
Это второй вебинар из серии мероприятий от направления программирования Яндекс Практикума.
В этом вебинаре расскажем, какие профессии есть в программировании, подробно разберём несколько популярных специальностей и посоветуем, с чего начать путь в разработке. После этого спикеры ответят на вопросы слушателей.
22 апреля 19:00
Зарегистрироваться
Both
for and with can be asynchronous. async with uses __aenter__ and __aexit__ magic methods, async for uses __aiter__ and __anext__. All of them are async and you can await within them:
import asyncio
class Sleep:
def __init__(self, t):
self._t = t
async def __aenter__(self):
await asyncio.sleep(self._t / 2)
async def __aexit__(self, *args):
await asyncio.sleep(self._t / 2)
async def main():
async with Sleep(2):
print('*')
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
When you implement __iter__ you often don't write an iterator with __next__ method, you just use yield that makes __iter__ a generator:
class Bracketed:
def __init__(self, data):
self._data = data
def __iter__(self):
for x in self._data:
yield '({})'.format(x)
print(list(Bracketed([1, 2, 3])))
# ['(1)', '(2)', '(3)']
PEP 525 allows you do the same with __aiter__. Both yield and await in the function body make it asynchronous generator. While await is used to communicate with the loop, yield deals with for:
import asyncio
class Slow:
def __init__(self, data, t=1):
self._data = data
self._t = t
async def __aiter__(self):
for x in self._data:
await asyncio.sleep(self._t)
yield x
async def main():
async for x in Slow([1, 2, 3]):
print(x)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())🚀 Data Engineering — перспективная сфера на стыке дата-аналитики и дата-сайенс. Эта профессия может стать мощным рывком в карьере для разработчиков, администраторов СУБД и другим техническим специалистам, которые хотят решать интересные задачи в сфере Big Data. Освоить эту специальность поможет онлайн-курс «Data Engineer» от OTUS.
✅ За 4 месяца вы научитесь:
✔️ Работать с Architecture, Data Lake, DWH и MLOps
✔️ Адаптировать датасеты для дальнейшей работы и аналитики
✔️ Работать с компонентами экосистемы Hadoop, распределенными хранилищами и платформам
✔️ Строить и управлять архитектурой данных в компании и многое другое
В новом потоке вас ждет актуализированная программа, реальные кейсы, отработка навыков на виртуальных стендов и практика в Yandex.Cloud.
👉 Чтобы оценить подойдет ли вам курс, нужно пройти вступительный тест https://otus.pw/sjAG/
🎁 Все, кто пройдут тест до 10 мая получит скидку 30%. Промокод: dataEng2022
Сравнение списков в Python
В этой статье мы рассмотрим различные способы, позволяющие осуществить сравнение списков в Python. Для сравнения можно использовать следующие функции:
reduce() и map();
collection.counter();
sort() вместе с оператором ==;
set() вместе с оператором ==;
List Comprehension.
Что находится «под капотом» у Redis?
⚡️Приглашаем 20 апреля в 20:00 на бесплатный вебинар от OTUS «Redis под микроскопом для разработчиков». Занятие проведет технический директор1С-Старт Дмитрий Кириллов.
Вместе с экспертом мы:
✅Изучим базовые команды и структуры данных
✅Заглянем «под капот» Redis и разберём его исходный код на C
✅Посмотрим, как применить эти знания для оптимизации клиентского кода
📚 Открытый урок — это возможность протестировать процесс обучения на обновленном онлайн-курсе «NoSQL».
📌Регистрация на занятие – https://otus.pw/HyGV/
Intro to FastAPI - The Best Way to Create APIs in Python?
Get the code: https://prettyprinted.com/l/xW8
Repost from Python академия
Важные методы в Python, которые должен знать каждый python разработчик.
abs() - возвращает модуль переданного параметра.
all() - функция возвращает значение True, если все элементы в итерируемом объекте - истинны. В противном случае, она возвращает значение False.
any() - функция возвращает True, если какой-либо (любой) элемент в итерируемом объекте является истинным True. В противном случае, any() возвращает значение False.
ascii() - возвращает строку, содержащую печатное представление объекта, и экранирует символы, отличные от ASCII, в строке с помощью экранирования \ x, \ u или \ U.
bin() - функция преобразует целое число в двоичную строку с префиксом 0b.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofffIf you want to pass some information down the call chain, you usually use the most straightforward way possible: you pass it as functions arguments.
However, in some cases, it may be highly inconvenient to modify all functions in the chain to propagate some new piece of data. Instead, you may want to set up some kind of context to be used by all functions down the chain. How can this context be technically done?
The simplest solution is a global variable. In Python, use also may use modules and classes as context holders since they, strictly speaking, are global variables too. You probably do it on a daily basis for things like loggers.
If your application is multi-threaded, a bare global variable won't work for you since they are not thread-safe. You may have more than one call chain running at the same time, and each of them needs its own context. The
threading module gets you covered, it provides the threading.local() object that is thread-safe. Store there any data by simply accessing attributes: threading.local().symbol = '@'.
Still, both of that approaches are concurrency-unsafe meaning they won't work for coroutine call-chain where functions are not only called but can be awaited too. Once a coroutine does await, an event loop may run a completely different coroutine from a completely different chain. That won't work:
import asyncio
import sys
global_symbol = '.'
async def indication(timeout):
while True:
print(global_symbol, end='')
sys.stdout.flush()
await asyncio.sleep(timeout)
async def sleep(t, indication_t, symbol='.'):
loop = asyncio.get_event_loop()
global global_symbol
global_symbol = symbol
loop.create_task(indication(indication_t))
await asyncio.sleep(t)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.gather(
sleep(1, 0.1, '0'),
sleep(1, 0.1, 'a'),
sleep(1, 0.1, 'b'),
sleep(1, 0.1, 'c'),
))
You can fix that by having the loop set and restore the context every time it resumes some coroutine. The aiotask_context module does exactly this by changing the way how tasks are created with loop.set_task_factory. This works:
import asyncio
import sys
import aiotask_context as context
async def indication(timeout):
while True:
print(context.get('symbol'), end='')
sys.stdout.flush()
await asyncio.sleep(timeout)
async def sleep(t, indication_t, symbol='.'):
loop = asyncio.get_event_loop()
context.set(key='symbol', value=symbol)
loop.create_task(indication(indication_t))
await asyncio.sleep(t)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.set_task_factory(context.task_factory)
loop.run_until_complete(asyncio.gather(
sleep(1, 0.1, '0'),
sleep(1, 0.1, 'a'),
sleep(1, 0.1, 'b'),
sleep(1, 0.1, 'c'),
))Подборка каналов для IT специалистов 🎯
Вакансии 📌
https://t.me/progjob Вакансии для программистов
Системное администрирование 📌
https://t.me/i_DevOps Все для DevOps
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv GameDev: разработка игр
Программирование, Биг дата, книги 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
https://t.me/coddy_academy Академия кода
Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor ITumor | программисты шутят
Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
Английский 📌
https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля
Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
Арбитраж трафика 📌
https://t.me/partnerochkin CPA и арбитраж трафика
Крипта 📌
https://t.me/bitkoinoff Новости криптовалют
На вебинаре расскажем, как бэкенд-разработчику выстроить карьерный план, какие скилы стоит развивать, чтобы вырасти в мидл-разработчика, и что делать, если план пошёл по незапланированному пути.
19 апреля 19:00
Зарегистрироваться
