Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Open in 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

Network:Книги для программистов Russia36 684 Technologies & Applications7 200...

📈 Analytical overview of Telegram channel Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Channel Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 18 228 subscribers, ranking 7 200 in the Technologies & Applications category and 36 684 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 228 subscribers.

According to the latest data from 13 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -82 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.66%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.82% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 1 031 views. Within the first day, a publication typically gains 514 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 5.
Thematic interests: Content is focused on key topics such as numbers, yield, модуль, none, декоратор.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 14 July, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

18 228

Subscribers

No data24 hours

-137 days

-8230 days

1 031

Post views

~ 51424 hours

~ 62448 hours

5.66%

Engagement rate

No data

Posts per day

Ads index

beta

Data loading in progress...

Similar Channels

77.7K

Библиотека программиста

64.1K

[PYTHON:TODAY]

37.8K

Библиотека питониста | Python, Django, Flask

15.7K

Программирование {BookFlow}

11.3K

Библиотека программиста

More channels

Incoming and Outgoing Mentions

---

Attracting Subscribers

July '26

+14

in 0 channels

June '26

+23

in 0 channels

Get PRO

May '26

+40

in 0 channels

Get PRO

April '26

+26

in 0 channels

Get PRO

March '26

+31

in 0 channels

Get PRO

February '26

+62

in 0 channels

Get PRO

January '26

+69

in 0 channels

Get PRO

December '25

+67

in 0 channels

Get PRO

November '25

+97

in 31 channels

Get PRO

October '25

+64

in 1 channels

Get PRO

September '25

+90

in 36 channels

Get PRO

August '25

+60

in 0 channels

Get PRO

July '25

+89

in 27 channels

Get PRO

June '25

+116

in 19 channels

Get PRO

May '25

+119

in 44 channels

Get PRO

April '25

+164

in 37 channels

Get PRO

March '25

+147

in 38 channels

Get PRO

February '25

+178

in 31 channels

Get PRO

January '25

+176

in 33 channels

Get PRO

December '24

+158

in 34 channels

Get PRO

November '24

+112

in 33 channels

Get PRO

October '24

+139

in 29 channels

Get PRO

September '24

+190

in 29 channels

Get PRO

August '24

+68

in 17 channels

Get PRO

July '24

+56

in 0 channels

Get PRO

June '24

+95

in 23 channels

Get PRO

May '24

+223

in 18 channels

Get PRO

April '24

+174

in 0 channels

Get PRO

March '24

+240

in 20 channels

Get PRO

February '24

+224

in 18 channels

Get PRO

January '24

+287

in 23 channels

Get PRO

December '23

+253

in 24 channels

Get PRO

November '23

+282

in 16 channels

Get PRO

October '23

+319

in 18 channels

Get PRO

September '23

+342

in 0 channels

Get PRO

August '23

+264

in 0 channels

Get PRO

July '23

+292

in 0 channels

Get PRO

June '23

+211

in 0 channels

Get PRO

May '23

+284

in 0 channels

Get PRO

April '23

+240

in 0 channels

Get PRO

March '23

+419

in 0 channels

Get PRO

February '23

+147

in 0 channels

Get PRO

January '23

+247

in 0 channels

Get PRO

December '22

+191

in 0 channels

Get PRO

November '22

+174

in 0 channels

Get PRO

October '22

+283

in 0 channels

Get PRO

September '22

+268

in 0 channels

Get PRO

August '22

+287

in 0 channels

Get PRO

July '22

+322

in 0 channels

Get PRO

June '22

+233

in 0 channels

Get PRO

May '22

+258

in 0 channels

Get PRO

April '22

+252

in 0 channels

Get PRO

March '22

+380

in 0 channels

Get PRO

February '22

+207

in 0 channels

Get PRO

January '22

+315

in 0 channels

Get PRO

December '21

+211

in 0 channels

Get PRO

November '21

+269

in 0 channels

Get PRO

October '21

+326

in 0 channels

Get PRO

September '21

+286

in 0 channels

Get PRO

August '21

+486

in 0 channels

Get PRO

July '21

+420

in 0 channels

Get PRO

June '21

+368

in 0 channels

Get PRO

May '21

+350

in 0 channels

Get PRO

April '21

+387

in 0 channels

Get PRO

March '21

+568

in 0 channels

Get PRO

February '21

+572

in 0 channels

Get PRO

January '21

+777

in 0 channels

Get PRO

December '20

+18 545

in 0 channels

Date	Subscriber Growth	Mentions	Channels
14 July	+1
13 July	+1
12 July	0
11 July	+1
10 July	+2
09 July	0
08 July	0
07 July	0
06 July	+3
05 July	0
04 July	+4
03 July	0
02 July	+1
01 July	+1

Channel Posts

Что такое контекстный менеджер в Python? Контекстный менеджер в Python - это специальный тип объекта, который определяет методы enter() и exit() и используется с инструкцией with. Эти объекты часто применяются в операциях, которые требуют установки и освобождения ресурсов. Частый сценарий - это работа с файлом:


with open('file.txt', 'r') as file:
    data = file.read()

Здесь контекстный менеджер гарантирует, что файл будет корректно закрыт после завершения блока with, даже если при чтении файла возникнет исключение. Вот как можно написать простой контекстный менеджер самостоятельно:


import time
 
class Timer:
    def __enter__(self):
        self.start = time.time()
 
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.end = time.time()
        print(f'Время выполнения: {self.end - self.start:.2f} секунд')
 
with Timer():
    # код, время выполнения которого нужно измерить
    time.sleep(2)

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

2	В Python вы можете переопределить оператор квадратных скобок ([]), определив магический метод getitem. Примером может быть объект Cycle, который виртуально содержит бесконечное количество повторяющихся элементов: class Cycle: def __init__(self, lst): self._lst = lst def __getitem__(self, index): return self._lst[index % len(self._lst)] print(Cycle(['a', 'b', 'c'])[100]) # prints 'b' Необычность здесь заключается в том, что оператор [] поддерживает уникальный синтаксис. Он может использоваться не только так — [2], но и так — [2:10], или [2:10:2], или [2::2], или даже [:]. Семантика — [start:stop:step], но вы можете применять её так, как вам нужно, для ваших собственных объектов. Но что же получает getitem в качестве параметра index, если использовать этот синтаксис? Для этого существуют объекты slice. In : class Inspector: ...: def __getitem__(self, index): ...: print(index) ...: In : Inspector()[1] 1 In : Inspector()[1:2] slice(1, 2, None) In : Inspector()[1:2:3] slice(1, 2, 3) In : Inspector()[:] slice(None, None, None) Вы даже можете комбинировать синтаксис кортежей и срезов: In : Inspector()[:, 0, :] (slice(None, None, None), 0, slice(None, None, None)) Slice не делает ничего, кроме как просто хранит атрибуты start, stop и step. In : s = slice(1, 2, 3) In : s.start Out: 1 In : s.stop Out: 2 In : s.step Out: 3 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	700
3	Вредные советы python разработчику l=[['a', 'b', 'c'], ['1', '2'], ['#']] sum(l, []) В Python можно выпрямить вложенные списки с помощью... функции sum(). Вот код (выполнять, пока никто не видит): Дело в том, что sum() принимает первым аргументом итерируемый объект, а вторым — значение, с которого начинается операция. По умолчанию это 0, но если указать пустой список [], то sum() начнёт с него. Затем sum() последовательно применяет операцию сложения к элементам первого аргумента, начиная со значения второго аргумента. В случае списков это означает конкатенацию. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	936
4	Функция enumerate Эта встроенная функция снабжает циклы счётчиком. Возвращает генераторный объект, который имеет метод, вызываемый встроенной функцией next: на каждом проходе цикла возвращает кортеж {индекс, значение}. Цикл for проходит по этим кортежам автоматически, что позволяет распаковывать их значения с помощью присваивания кортежей почти так, как в zip. S = "stroka" example = enumerate(S) next(example) # -> (0, 's') Пример использования: shopping_list = ['яблоки', 'бананы', 'апельсины', 'хлеб'] for index, item in enumerate(shopping_list, start=1): print(f"Пункт {index}: {item}") 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	949
5	Очередь с приоритетом — это структура данных, которая поддерживает две операции: добавление элемента и извлечение минимального из всех ранее добавленных элементов. Одной из самых распространённых реализаций очереди с приоритетом является бинарная куча. Это полное бинарное дерево со следующим свойством: ключ, хранящийся в каждом узле, меньше или равен (≤) ключам в дочерних узлах. Минимум всех элементов находится в корне такого дерева. 1 3 7 5 4 9 8 15 16 17 18 19 В бинарной куче сложность операций вставки и извлечения составляет O(log n). Обычный способ хранения полного бинарного дерева в памяти — это массив, где дочерние элементы для x[i] находятся в x[2i+1] и x[2i+2]. [1, 3, 7, 5, 4, 9, 8, 15, 16, 17, 18, 19] В Python нет бинарной кучи в виде класса, но предоставляется ряд функций, которые позволяют использовать список как бинарную кучу. Эти функции находятся в модуле heapq. In [1]: from heapq import * In [2]: heap = [3,2,1] In [3]: heapify(heap) In [4]: heap Out[4]: [1, 2, 3] In [5]: heappush(heap, 0) In [6]: heap Out[6]: [0, 1, 3, 2] In [7]: heappop(heap) Out[7]: 0 In [8]: heap Out[8]: [1, 2, 3] 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	1 013
6	Если вы хотите перехватить как IndexError, так и KeyError, вы можете и должны использовать LookupError, их общего предка. Это оказалось полезным при доступе к сложным вложенным данным. try: db_host = config['databases'][0]['hosts'][0] except LookupError: db_host = 'localhost' 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	1 109
7	>>> exit Use exit() or Ctrl-D (i.e. EOF) to exit Вы когда-нибудь задумывались, почему при попытке выйти из интерактивного Python с помощью простого exit или quit появляется это сообщение? Решение довольно неожиданное, но изящное. Это не специальный случай для интерактивной оболочки, она просто показывает представление каждого вычисленного результата, а эта строка - просто представление функции exit. Строго говоря, вы не должны использовать exit в своих повседневных проектах, поскольку она была создана специально для интерактивной оболочки. Вместо этого используйте sys.exit(). 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	1 180
8	Что такое «сырые» строки (Raw Strings) в Python? В Python "сырые" строки (или raw strings) — это строки, в которых символы обратного слэша \ воспринимаются буквально, а не как специальные символы (например, \n для новой строки, \t для табуляции и т. д.). Они обозначаются префиксом r перед строкой, например: r"строка". Сырые строки удобны, когда вам нужно использовать много обратных слэшей, например, в путях к файлам или регулярных выражениях, где \ часто встречается. Сырые строки упрощают код и помогают избежать ошибок, связанных с экранированием символов. Пример использования # Обычная строка print("C:\\new_folder\\file.txt") # Выводит: C:\new_folder\file.txt # Сырая строка print(r"C:\new_folder\file.txt") # Выводит: C:\new_folder\file.txt В первом случае \\ используется для экранирования, чтобы Python не воспринял \n как символ новой строки. В случае сырой строки r"...", экранирование не нужно, так как \ воспринимается буквально. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	1 145
9	Сравнение производительности dict() и {} в Python Какое-то время назад, во время разбора кода, мы обсудили выбор dict() вместо {} в новом коде на Python. Коллега утверждал, что dict() более читаем и чётче выражает предназначение кода, поэтому следует предпочесть его. Меня это не убедило, но в тот момент контраргументов не нашлось, поэтому я воздержался. Это заставило меня задуматься: в чём разница между типом dict и литеральным выражением {}? https://habr.com/ru/articles/788440/ original https://madebyme.today/blog/python-dict-vs-curly-brackets/ 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	1 052
10	🚀 Подборка полезных IT каналов в Max Системное администрирование, DevOps 📌 https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора https://max.ru/bash_srv Bash Советы https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. https://max.ru/tipsysdmin Типичный Сисадмин Excel лайфхак 📌 https://t.me/Excel_lifehack Excel лайфхак Английский с нуля 🇬🇧 https://max.ru/UchuEnglish 1C разработка 📌 https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С Программирование C++📌 https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика Программирование Go📌 https://max.ru/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика Программирование React📌 https://max.ru/react_lib React Программирование Python 📌 https://max.ru/python_of Python академия. https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика Java разработка 📌 https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика GitHub Сообщество 📌 https://max.ru/githublib Интересное из GitHub Базы данных (Data Base) 📌 https://max.ru/database_info Все про базы данных Фронтенд разработка 📌 https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков Библиотеки 📌 https://max.ru/programmist_of Книги по программированию https://max.ru/proglb Библиотека программиста https://max.ru/bfbook Книги для программистов Программирование 📌 https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 Шутки программистов 📌 https://max.ru/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров Математика 📌 https://max.ru/Pomatematike Канал по математике https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике Вакансии 📌 https://max.ru/progjob Вакансии в IT Мир технологий 📌 https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных Бонус 📌 https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы https://max.ru/piterspb Питер Новости: Санкт-Петербург / СПБ / ДТП	906
11	Когда вы пишете собственный метод __repr__ для какого-то объекта, обычно нужно включать представление его атрибутов. Для этого при форматировании следует вызывать repr() для объектов, так как по умолчанию вызывается str(). Это делается с помощью нотации !r: class Pair: def __init__(self, left, right): self.left = left self.right = right def __repr__(self): class_name = type(self).__name__ return f'{class_name}({self.left!r}, {self.right!r})' 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	1 030
12	Модуль functools для манипуляций с функциями Модуль functools в Python предоставляет инструменты для работы с функциями, позволяя выполнять различные манипуляции с ними. Вот некоторые из наиболее важных функций и возможностей, которые предоставляет functools: 1. functools.partial: Позволяет зафиксировать некоторые аргументы функции и создать новую функцию с предопределенными значениями. from functools import partial def multiply(x, y): return x * y double = partial(multiply, 2) print(double(5)) # Вывод: 10 2. functools.reduce: Применяет функцию к паре элементов в последовательности, сокращая ее до одного значения. Обычно используется для аккумуляции значений. from functools import reduce numbers = [1, 2, 3, 4] product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers) print(product) # Вывод: 24 3. functools.lru_cache: Кэширует результаты вызовов функции, чтобы ускорить повторные вызовы с теми же аргументами. Полезно для функций с дорогими вычислениями. from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(n): if n < 2: return n return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) print(fibonacci(10)) # Вывод: 55 4. functools.wraps: Декоратор, который сохраняет метаданные оригинальной функции (такие как имя и документация) при создании декоратора. from functools import wraps def my_decorator(func): @wraps(func) def wrapper(args, kwargs): print("Что-то делаем перед вызовом функции") return func(args, **kwargs) return wrapper @my_decorator def say_hello(): """Выводит приветствие.""" print("Привет!") print(say_hello.__name__) # Вывод: say_hello print(say_hello.__doc__) # Вывод: Выводит приветствие. 5. functools.total_ordering: Упрощает реализацию всех методов сравнения для класса, определяя только несколько из них. from functools import total_ordering @total_ordering class Point: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def __eq__(self, other): return (self.x, self.y) == (other.x, other.y) def __lt__(self, other): return (self.x, self.y) < (other.x, other.y) p1 = Point(1, 2) p2 = Point(3, 4) print(p1 < p2) # Вывод: True print(p1 <= p2) # Вывод: True Эти функции и декораторы делают functools мощным инструментом для функционального программирования в Python. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	925
13	Генератор можно остановить. Ты можешь явно вызвать g.close(), но обычно это делает сборщик мусора. Когда вызывается close, в точке, где выполнение генератора было приостановлено, выбрасывается исключение GeneratorExit: def gen(): try: yield 1 yield 2 finally: print('END') g = gen() print(next(g)) # выведет '1' g.close() # выведет 'END' Обрати внимание на три момента: 1. Нельзя использовать yield при обработке GeneratorExit Если в блоке finally попытаться сделать yield, возникнет ошибка RuntimeError: def gen(): try: yield 1 finally: yield 3 # ошибка! g = gen() next(g) g.close() # RuntimeError 2. Исключение не выбрасывается, если генератор ещё не запускался В этом случае генератор просто переходит в состояние остановлен, но finally не выполняется: def gen(): try: yield 1 finally: print('END') g = gen() g.close() # ничего не выводит print(list(g)) # выведет '[]' 3. close() ничего не делает, если генератор уже завершён Если генератор полностью отработал, close() не вызывает finally повторно и просто игнорируется: def gen(): try: yield 1 yield 2 finally: print('END') g = gen() print(list(g)) # ['1', '2'] print('Closing now') g.close() # Вывод: # END # [1, 2] # Closing now 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	930
14	Стандартный модуль json имеет интерфейс командной строки, который может быть полезен для форматирования JSON с помощью одного только Python. Этот модуль называется json.tool и используется следующим образом: $ echo '{"a": [], "b": "c"}' \| python -m json.tool { "a": [], "b": "c" } 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	1 007
15	Все объекты в Python создаются с помощью вызова метода __new__. Даже если вы определяете свой собственный __new__ для класса, вы должны вызвать super().__new__(...). Можно подумать, что object.__new__ — это базовая реализация, отвечающая за создание всех объектов. Но это не совсем так. Существует несколько таких реализаций, и они несовместимы. Например, у dict есть собственная низкоуровневая реализация __new__, и объекты типов, унаследованных от dict, нельзя создать с помощью object.__new__: In : class D(dict): ...: pass ...: In : class A: ...: pass ...: In : object.__new__(A) Out: <__main__.A at 0x7f200c8902e8> In : object.__new__(D) ... TypeError: object.__new__(D) is not safe, use D.__new__() 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	1 057
16	🚀 Подборка полезных IT каналов в Max Системное администрирование, DevOps 📌 https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора https://max.ru/bash_srv Bash Советы https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. https://max.ru/tipsysdmin Типичный Сисадмин Excel лайфхак 📌 https://t.me/Excel_lifehack Excel лайфхак Английский с нуля 🇬🇧 https://max.ru/UchuEnglish 1C разработка 📌 https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С Программирование C++📌 https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика Программирование Go📌 https://max.ru/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика Программирование React📌 https://max.ru/react_lib React Программирование Python 📌 https://max.ru/python_of Python академия. https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика Java разработка 📌 https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика GitHub Сообщество 📌 https://max.ru/githublib Интересное из GitHub Базы данных (Data Base) 📌 https://max.ru/database_info Все про базы данных Фронтенд разработка 📌 https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков Библиотеки 📌 https://max.ru/programmist_of Книги по программированию https://max.ru/proglb Библиотека программиста https://max.ru/bfbook Книги для программистов Программирование 📌 https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 Шутки программистов 📌 https://max.ru/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров Математика 📌 https://max.ru/Pomatematike Канал по математике https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике Вакансии 📌 https://max.ru/progjob Вакансии в IT Мир технологий 📌 https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных Бонус 📌 https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы https://max.ru/piterspb Питер Новости: Санкт-Петербург / СПБ / ДТП	905
17	Python позволяет перегружать многие разные операторы, и оператор сдвига — один из них. Вот пример того, как можно создать композицию функций с использованием этого оператора. Здесь символы, похожие на стрелки, показывают направление потока данных: from collections import deque from math import sqrt class Compose: def __init__(self): self._functions = deque() def __call__(self, args, kwargs): result = None for f in self._functions: result = f(args, **kwargs) args = [result] kwargs = dict() return result def __rshift__(self, f): self._functions.append(f) return self def __lshift__(self, f): self._functions.appendleft(f) return self compose = Compose sqrt_abs = (compose() << sqrt << abs) sqrt_abs2 = (compose() >> abs >> sqrt) print(sqrt_abs(-4)) # 2.0 print(sqrt_abs2(-4)) # 2.0 Объяснение: << — добавляет функцию в начало цепочки (выполняется первой). >> — добавляет функцию в конец цепочки (выполняется последней). В примере sqrt_abs(-4) сначала берёт abs(-4) → 4, а затем sqrt(4) → 2.0. sqrt_abs2(-4) делает то же самое, но функции добавлены в другом порядке. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	1 033
18	Класс объекта доступен через атрибут __class__: >>> [1, 2].__class__ <class 'list'> Однако более привычный способ получить класс — использовать функцию type. Кроме того, это единственный способ, который работает со старыми стилями классов. >>> type([1, 2]) <class 'list'> Если вы хотите проверить, является ли объект экземпляром заданного класса, следует использовать isinstance, а не сравнение: >>> class A: ... pass ... >>> class B(A): ... pass ... >>> type(B()) <class '__main__.B'> >>> isinstance(B(), A) True 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	1 041
19	В Python числа с плавающей точкой могут иметь значение NaN. Его можно получить с помощью math.nan. NaN не равен ничему, включая самого себя: >>> math.nan == math.nan False Кроме того, объект NaN не является уникальным — можно получить несколько разных объектов NaN из разных источников: >>> float('nan') nan >>> float('nan') is float('nan') False Это означает, что обычно нельзя использовать NaN в качестве ключа словаря: >>> d = {} >>> d[float('nan')] = 1 >>> d[float('nan')] = 2 >>> d {nan: 1, nan: 2} 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	1 046
20	В Python None равен None, поэтому может показаться, что проверку на None можно делать через ==: ES_TAILS = ('s', 'x', 'z', 'ch', 'sh') def make_plural(word, exceptions=None): if exceptions == None: # ← ← ← exceptions = {} if word in exceptions: return exceptions[word] elif any(word.endswith(t) for t in ES_TAILS): return word + 'es' elif word.endswith('y'): return word[0:-1] + 'ies' else: return word + 's' exceptions = dict( mouse='mice', ) print(make_plural('python')) print(make_plural('bash')) print(make_plural('ruby')) print(make_plural('mouse', exceptions=exceptions)) Однако так делать неправильно. Действительно, None равен None, но не только он может быть равен None. Пользовательские объекты тоже могут вернуть True при сравнении с None через ==: class A: def __eq__(self, other): return True print(A() == None) # True print(A() is None) # False Правильный способ проверки на None — использовать is None. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython	1 132

View all posts