ch
Feedback

不要被骗子欺骗!Telemetrio 会找到并标记这些频道 👉 如果想查看标记,请订阅

Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Библиотека Python разработчика | Книги по питону

前往频道在 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

显示更多

📈 Telegram 频道 Библиотека Python разработчика | Книги по питону 的分析概览

频道 Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 17 959 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 7 250,并在 俄罗斯 地区排名第 36 565 位。

📊 受众指标与增长动态

自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 17 959 名订阅者。

根据 04 十一月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -87,过去 24 小时变化为 -3,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 5.31%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.70% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 953 次浏览,首日通常累积 485 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 4。
  • 主题关注点: 内容集中在 numbers, yield, модуль, none, декоратор 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“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”

凭借高频更新(最新数据采集于 05 十一月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

17 959
订阅者
-324 小时
-157 天
-8730 天
帖子存档
Изучаем словари в Python Словари в Python — это фундаментальный тип данных , представленный в виде пары ключ-значение. Они оп
Изучаем словари в Python Словари в Python — это фундаментальный тип данных , представленный в виде пары ключ-значение. Они описываются как объект сопоставления, который сопоставляет хэшируемые значения с произвольными объектами. Ключи словаря должны быть неизменными, то есть они не могут изменяться. При добавлении в словарь пары ключ-значение он запоминает, в каком порядке они были добавлены. Подробнее.

Шпаргалка Python For Data Science

Native Python float values use your computer hardware directly, so any value is represented internally as a binary fraction. That means that you usually work with approximations, not exact values: In : format(0.1, '.17f') Out: '0.10000000000000001' The decimal module lets you use decimal floating point arithmetic with arbitrary precision: In : Decimal(1) / Decimal(3) Out: Decimal('0.3333333333333333333333333333') That's still can be not enough: In [61]: Decimal(1) / Decimal(3) * Decimal(3) == Decimal(1) Out[61]: False For perfect computations, you can use fractions, that stores any number as a rational one: In : Fraction(1) / Fraction(3) * Fraction(3) == Fraction(1) Out: True The obvious limitation is you still have to use approximations to irrational numbers (such as π).

Друзья, среди вас есть DevOps инженеры?
Anonymous voting

Unit-tests you write may require some temporary files or directories. The tempfile module can help you to achieve that. Since temporary stuff usually should be removed after use, tempfile provides context manager as well as plain functions: with tempfile.TemporaryDirectory() as dir_path: open(os.path.join(dir_path, 'a'), 'w').close() open(os.path.join(dir_path, 'b'), 'w').close() open(os.path.join(dir_path, 'c'), 'w').close() assert files_of(dir_path) == ['a', 'b', 'c']

infinity Самая типичная проблема при написании некоторых сортировок — назначение самой большой переменной. Часто она решается
infinity Самая типичная проблема при написании некоторых сортировок — назначение самой большой переменной. Часто она решается простым вводом большого числа или возведением в степень. Это, конечно, не стареющая классика, но метод максимально не надежный, а главное есть более удачные способы float('infinity') или float('inf') для получения максимально возможного числа float('-infinity') или float('-inf') для получения минимально возможного числа. Не работает с int, требуется использовать именно float. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Что такое *args и **kwargs в Python? Функции — это жизнь. Правда? Если вы только начали осваивать Python, неважно — первый ли
Что такое *args и **kwargs в Python? Функции — это жизнь. Правда? Если вы только начали осваивать Python, неважно — первый ли это ваш язык программирования, или вы пришли в Python из другого языка, то вы уже знаете о том, что количество параметров в объявлении функции соответствует количеству аргументов, которые передают функции при вызове. Подробнее

Python For Data Science Cheat Sheet

Создание интерактивного графика с помощью matplotlib и ipywidgets https://swdevnotes.com/python/2021/interactive-charts-with-
Создание интерактивного графика с помощью matplotlib и ipywidgets https://swdevnotes.com/python/2021/interactive-charts-with-ipywidgets-matplotlib/

Погрузитесь в процессы тестирования на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox: 👉 https://clc.to/WlME_A За 3 дня вы: ✔️ узнаете
Погрузитесь в процессы тестирования на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox: 👉 https://clc.to/WlME_A За 3 дня вы: ✔️ узнаете, как быстро находить баги на веб-страницах; ✔️ разберётесь, какие soft и hard skills нужны крутому специалисту; ✔️ освоите ручные и автоматизированные тесты; ✔️ попрактикуетесь на реальных задачах. Познакомитесь с профессией, основами тестирования и ключевыми инструментами тестировщика. Проведёте свои первые тесты и поймёте, хотите ли развиваться в этом направлении. Спикер интенсива — инженер по тестированию в Яндексе, организатор тест-сессий, митапов по тестированию и мастер-классов, участник конференций SQA-days, TechTrain и CodeFest Дмитрий Якин. Подключайтесь к прямому эфиру 14–16 апреля в 19:00 по московскому времени. 🎁 Участвуйте, прокачайте знания и получите в подарок электронную книгу «Человек + машина». Всем, кто сдаст практическую работу, дарим сертификаты на 10 тысяч рублей на любой курс Skillbox. Используйте шанс освоить высокооплачиваемую профессию!

Python for data science шпаргалка

Учимся читать код, изучая стандартную библиотеку Python Итак, вы уже продвинутый новичок — вы изучили основы Python и способн
Учимся читать код, изучая стандартную библиотеку Python Итак, вы уже продвинутый новичок — вы изучили основы Python и способны решать реальные задачи. Вы уже отходите от просмотра туториалов и чтения блогов; наверно, уже ощущаете, что в них излагаются одномерные решения простых придуманных задач; вероятно, вместо решения этой конкретной задачи вы хотите совершенствоваться в решении задач в целом. Подробнее Статья на Eng

Асинхронное программирование Обычно мы пишем синхронный код - выполняется по порядку один за другим. Но иногда требуется, что
Асинхронное программирование Обычно мы пишем синхронный код - выполняется по порядку один за другим. Но иногда требуется, чтобы выполнялось несколько задач одновременно. К примеру, пока копируются файлы можно было поиграть в игру. Это возможно благодаря нескольким ядрам и потокам. ВАЖНО! Асинхронность не обязательно делает код быстрее, но может повысить его эффективность. В момент простаивания процессор будет переключаться на другие задачи. На картинке программа, где повар готовит сразу несколько блюд. По другому бы нам пришлось по-очереди готовить каждое блюдо, но мы можем вернуться к другим, если поставили блюдо на огонь. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

PEP 424 allows generators and other iterable objects that don't have the exact predefined size to expose a length hint. For example, the following generator will likely return ~50 elements: (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.

📊 Какие есть базы данных для аналитики? 📌 Расскажем на открытом уроке 11 апреля в 20:00 в OTUS. Занятие проведет Егор Матеш
📊 Какие есть базы данных для аналитики? 📌 Расскажем на открытом уроке 11 апреля в 20:00 в OTUS. Занятие проведет Егор Матешук, CDO AdTech-компании «Квант». Мы с экспертом рассмотрим особенности баз данных, используемых для аналитических задач. А также узнаем, какие базы можно отнести к этому классу и какие у них есть отличительные черты. 📚 Урок пройдет в рамках онлайн-курса «Data Engineer» в OTUS. Программа рассчитана на разработчиков, администраторов СУБД и всех тех специалистов, которые хотят решать сложные задачи в сфере работы с данными. 🎁 В конце урока вас ждет 🔥 промокод со скидкой 33% 🔥 от преподавателя. 👉 Чтобы зарегистрироваться на занятие, пройдите вступительный тест https://otus.pw/TUs4/

Как работать с числами с плавающей точкой в Python Числа с плавающей точкой — быстрый и эффективный способ хранения чисел и р
Как работать с числами с плавающей точкой в Python Числа с плавающей точкой — быстрый и эффективный способ хранения чисел и работы с ними. Но он связан с рядом трудностей для начинающих и опытных программистов! Вот классический пример: >>> 0.1 + 0.2 == 0.3 False Впервые увидев такое, можно растеряться. Такое поведение корректно! Поговорим о том, почему ошибки при операциях над числами с плавающей точкой так распространены, почему они возникают и как с ними справиться в Python.

VR и AR есть не только за рубежом, но и в России! Что нового происходит в сфере VR/AR в нашей стране? Как эти технологии помо
VR и AR есть не только за рубежом, но и в России! Что нового происходит в сфере VR/AR в нашей стране? Как эти технологии помогают бизнесу, промышленности и образованию? Какие кейсы реализовываются и какие крупные компании уже используют виртуальную и дополненную реальность?  Первый и единственный VR/AR-дайджест новостей российского рынка —  «Вестник VR»

🔁 Если ты осознал безграничные возможности Python и активно ими пользуешься, то у Evrone есть достойное предложение для тебя
🔁 Если ты осознал безграничные возможности Python и активно ими пользуешься, то у Evrone есть достойное предложение для тебя. Наш Python-квиз - это возможность заявить о себе и выиграть приз. Seniors из Evrone подготовили 7 вопросов, ответишь правильно на каждый - станешь участником розыгрыша Yandex.Станции. Он пройдет уже 21 апреля - так что торопись. ✅ Участвовать в квизе Кстати, мы уверены, что даже прожженный питонист сможет обнаружить что-нибудь новое для себя в нашем дайджесте. ➡️ Подписывайся, и будь всегда готов к новым вызовам.

Изучаем две мощные функции map и filter, а также затрагиваем тему анонимных lambda-функций Эти две функции - очень мощные инс
Изучаем две мощные функции map и filter, а также затрагиваем тему анонимных lambda-функций Эти две функции - очень мощные инструменты в Python, которые входят в тему функционального программирования. Зачастую вместе с ними используют анонимные lambda-функции. Подробнее Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

You can use any object as a dictionary key in Python as long as it implements the __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.