Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Розыгрыш книги «Peter Lindbergh» от СШД Разыгрываем книгу Peter Lindberg. On Fashion Photography (40th Edition) Если вы работаете с визуалом, то имя Питера Линбрерга вам точно знакомо. А если пока не знакомо - вот хороший повод это исправить. В этой книге больше 300 его съемок за 40 лет. Здесь и "белые рубашки" с Малибу, и Comme des Garçons , и первая обложка Vogue для Анны Винтур. Модели, актеры, дизайнеры, но фокус всегда один: человек в кадре. Очень полезная книга, если вы работаете с модой, съемками, сторителлингом или визуальной идентичностью. Как участвовать? Быть подписанным на наш канал в Telegram Напиши в комменатриях СДШ Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе

Чтобы отсортировать словарь по его значениям, используйте функцию sorted с пользовательской функцией ключа:

>>> d = dict(a=1, c=3, b=2)
>>> sorted(d.items(), key=lambda item: item[1])
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

Однако такая функция уже существует в модуле operator:

>>> from operator import itemgetter
>>> sorted(d.items(), key=itemgetter(1))
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

Вы также можете сортировать только ключи вместо пар ключ-значение:

>>> sorted(d, key=lambda k: d[k])
['a', 'b', 'c']

И снова, эту лямбду можно заменить уже существующим методом:

>>> sorted(d, key=d.get)
['a', 'b', 'c']

👉@BookPython

А вы практикуете PRACTIM? Мы все нуждаемся в ассистентах для выполнения задач на работе. Но часто результат нашей работы зависит от эмоционального состояния. А что, если и здесь нам нужен ассистен? PRACTIM— это именно он!⚡ И это будущее ментального здоровья Попробовать #реклама О рекламодателе

🚀 Подборка Telegram каналов для программистов Системное администрирование, DevOps 📌 https://t.me/bash_srv Bash Советы https://t.me/win_sysadmin Системный Администратор Windows https://t.me/sysadmin_girl Девочка Сисадмин https://t.me/srv_admin_linux Админские угодья https://t.me/linux_srv Типичный Сисадмин https://t.me/devopslib Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin https://t.me/linux_odmin Linux: Системный администратор https://t.me/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса) https://t.me/i_linux Системный администратор https://t.me/linuxchmod Linux https://t.me/sys_adminos Системный Администратор 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 https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux 1C разработка 📌 https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С https://t.me/DevLab1C 1С:Предприятие 8 https://t.me/razrab_1C 1C Разработчик https://t.me/buh1C_prog 1C Программист | Бухгалтерия и Учёт https://t.me/rabota1C_rus Вакансии для программистов 1С Программирование C++📌 https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++ https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах Программирование Python 📌 https://t.me/pythonofff Python академия. https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском https://t.me/python_360 Книги по Python Java разработка 📌 https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика https://t.me/java_360 Книги по Java Rus https://t.me/java_geek Учим Java на примерах GitHub Сообщество 📌 https://t.me/Githublib Интересное из GitHub Базы данных (Data Base) 📌 https://t.me/database_info Все про базы данных Мобильная разработка: iOS, Android 📌 https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin Фронтенд разработка 📌 https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика! https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано Разработка игр 📌 https://t.me/game_devv Все о разработке игр Библиотеки 📌 https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus https://t.me/programmist_of Книги по программированию https://t.me/proglb Библиотека программиста https://t.me/bfbook Книги для программистов БигДата, машинное обучение 📌 https://t.me/bigdata_1 Big Data, Machine Learning Программирование 📌 https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста https://t.me/lifeproger Жизнь программиста. Авторский канал. QA, тестирование 📌 https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика Шутки программистов 📌 https://t.me/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности https://t.me/xakep_2 Хакер Free Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров Математика 📌 https://t.me/Pomatematike Канал по математике https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике https://t.me/matgeoru Математика | Геометрия | Логика Excel лайфхак📌 https://t.me/Excel_lifehack https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World) Вакансии 📌 https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор https://t.me/progjob Вакансии в IT

Все объекты в Python создаются с помощью вызова метода __new__. Даже если вы определяете собственный __new__ для своего класса, вам всё равно нужно вызвать super().__new__(...). Можно подумать, что object.__new__ — это базовая реализация, которая отвечает за создание всех объектов. Но это не совсем так. На самом деле существует несколько таких реализаций, и они несовместимы между собой. Например, у dict есть собственная низкоуровневая реализация __new__, и объекты типов, унаследованных от dict, нельзя создать с помощью object.__new__:

class D(dict):
    pass

class A:
    pass

object.__new__(A)
# <__main__.A at 0x7f200c8902e8>

object.__new__(D)
# TypeError: object.__new__(D) is not safe,
# use D.__new__()

👉@BookPython

Каждый вызов next(x) возвращает следующее значение из итератора x, если только не возникает исключение. Если это StopIteration, значит, итератор исчерпан и больше не может возвращать значения. При итерации по генератору это исключение выбрасывается автоматически в конце его тела:

>>> def one_two():
...     yield 1
...     yield 2
...
>>> i = one_two()
>>> next(i)
1
>>> next(i)
2
>>> next(i)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

StopIteration автоматически обрабатывается инструментами, которые вызывают next за вас:

>>> list(one_two())
[1, 2]

Проблема в том, что любое неожиданное StopIteration, возникшее внутри генератора, приводит к его молчаливому завершению, а не к выбросу исключения:

def one_two():
    yield 1
    yield 2

def one_two_repeat(n):
    for _ in range(n):
        i = one_two()
        yield next(i)
        yield next(i)
        yield next(i)

print(list(one_two_repeat(3)))

Последний yield здесь — ошибка: StopIteration вызывается и прерывает list(...). В результате получаем [1, 2], что может удивить. Однако это поведение было изменено в Python 3.7. Теперь любое внешнее StopIteration, возникшее в генераторе, преобразуется в RuntimeError:

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 10, in one_two_repeat
    yield next(i)
StopIteration

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 12, in <module>
    print(list(one_two_repeat(3)))
RuntimeError: generator raised StopIteration

Такое же поведение можно включить начиная с Python 3.5 с помощью:

from __future__ import generator_stop

👉@BookPython

ТИМИ-2025: Встреча профессионалов в области ТИМ Конференция, где говорят на языке практиков. Общение САПР-профессионалов! ✅Как внедрить Model Studio CS в текущие процессы проектирования ✅Личный разговор с разработчиками и пользователями Model Studio CS и CADLib ✅Сравните ваш подход с методиками ведущих компаний Конференция 19 июня | Бесплатно | Подключайтесь из любой точки страны! Зарегистрироваться #реклама 16+ timi-conf.ru О рекламодателе

Некоторый код может выводить интересующие вас данные в stdout, вместо того чтобы предоставлять API, возвращающий строку, пригодную для использования в программе. Вместо рефакторинга такого кода можно воспользоваться менеджером контекста contextlib.redirect_stdout, который позволяет временно перенаправить stdout в любой объект, поддерживающий файловый интерфейс. В сочетании с io.StringIO это позволяет сохранить вывод в переменную.

from contextlib import redirect_stdout
from io import StringIO

s = StringIO()
with redirect_stdout(s):
    print(42)

print(s.getvalue())

Также существует contextlib.redirect_stderr для перенаправления вывода sys.stderr. 👉@BookPython

Погрузитесь в детство Не нужно ждать, чтобы подпевать Крокодилу Гене — включайте сборник аудиокниг Успенского в Звуке. Здесь Простоквашино, Чебурашка и другие Слушать #реклама 16+ open.zvuk.com О рекламодателе

Иногда в программе нужна очередь — контейнер, куда элементы добавляются с одной стороны и извлекаются с другой. В Python для этого можно использовать list:

In : lst = [1, 2, 3]
In : lst.pop()
Out: 3
In : lst
Out: [1, 2]
In : lst[:0] = [4]  # push
In : lst
Out: [4, 1, 2]

Однако list выглядит не очень удобно (взгляните на этот "push") и работает неэффективно.

In : lst = [0] * 10_000_000

In : %timeit lst[:0] = [1]
9.5 ms ± 111 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In : %timeit lst.pop()
84.3 ns ± 4.01 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

Как видно, операция pop() в 100 раз быстрее, чем вставка в начало списка. Это связано с тем, как устроен list в Python: легко добавлять и удалять элементы с конца, но удаление/добавление в начало требует создания нового списка. Для очередей лучше использовать collections.deque. Он специально для этого создан:

In : from collections import deque
In : d = deque([1] * 100_000_000)
In : %timeit d.popleft()
65 ns ± 0.436 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

👉@BookPython

Скрытые фичи Enum: как выжать максимум Многие используют Enum как простой список констант. Но у enum.Enum в Python есть куда больше возможностей — и они могут сделать код чище и мощнее. Вот несколько приёмов, которые мало кто использует — но зря. 1. Добавление поведения в Enum

from enum import Enum

class Status(Enum):
    DRAFT = 'draft'
    PUBLISHED = 'published'
    ARCHIVED = 'archived'

    def is_visible(self):
        return self in {Status.DRAFT, Status.PUBLISHED}

Теперь Status.DRAFT.is_visible() — это просто и элегантно. 2. Enum с полями

from enum import Enum

class Color(Enum):
    RED = ('#FF0000', 'danger')
    GREEN = ('#00FF00', 'safe')

    def __init__(self, hex_code, label):
        self.hex_code = hex_code
        self.label = label

Color.RED.hex_code  # '#FF0000'
Color.RED.label     # 'danger'

3. Автоматические значения с auto()

from enum import Enum, auto

class Role(Enum):
    ADMIN = auto()
    USER = auto()
    GUEST = auto()

Удобно, если не важны конкретные значения, а нужны уникальные. 4. Строгая сериализация В реальных приложениях (API, базы) лучше контролировать сериализацию enum'ов:

import json

class CustomEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, Enum):
            return obj.value
        return super().default(obj)

json.dumps(Status.PUBLISHED, cls=CustomEncoder)  # "published"

5. Сравнение по значению

Status('draft') == Status.DRAFT  # True
Status('draft') is Status.DRAFT  # True (enum гарантирует singleton)

Итого: Enum — это не просто константы. Это лёгкий способ инкапсулировать поведение и данные, улучшить читаемость и сделать код устойчивее к ошибкам. 👉@BookPython

Заработай на миграции инфраструктуры в облако Cloud4Y Предлагаем дополнительно заработать на своей ИТ-инфраструктуре. Партнёрская программа Cloud4Y позволяет сократить расходы компании, а вам заработать на этом как агенту. Переведите вашу текущую инфраструктуру в облако Cloud4Y, чтобы получить скидку до 25% на наши услуги от стоимости, указанной на сайте. А если вы уже используете облако другого провайдера, то, перейдя к нам, сможете сэкономить от 10% относительно текущей цены. За ваш переход мы готовы вознаградить вас лично: вы можете получать до 40% от ежемесячной стоимости потребляемых компанией облачных услуг. Это будет ваш регулярный пассивный доход. И помните: к этой акции применима наша акция по бесплатной миграции! Мы поможем вам перенести данные и приложения без лишних затрат и хлопот. Узнать больше #реклама 16+ cloud4y.ru О рекламодателе

Стандартный модуль json имеет интерфейс командной строки, который может быть полезен для форматирования JSON исключительно средствами Python. Модуль называется json.tool и вызывается следующим образом:

$ echo '{"a": [], "b": "c"}' | python -m json.tool
{
    "a": [],
    "b": "c"
}

👉@BookPython

Дарим подписку на Яндекс Музыку Ответьте на 1 вопрос и Яндекс Музыка ваша для вас и 3-х ваших близких. Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в подписке. Попробуйте бесплатно❤️ Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе Реклама на Яндексе

default_factory в dataclass: мощнее, чем кажется Многие используют dataclass как удобный способ задать структуру с полями. Но редко кто по-настоящему раскрывает силу default_factory. А зря — он спасает от багов и даёт гибкость. Когда нужно задать значение по умолчанию для поля в dataclass, логично тянуться к default=. Но если это изменяемый тип (например, список или словарь) — вас поджидает ловушка.

from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class User:
    name: str
    tags: list[str] = []  # ⚠️ опасно!

Все экземпляры User будут делить один и тот же список. То есть:

a = User("Alice")
b = User("Bob")
a.tags.append("admin")

print(b.tags)  # ['admin'] 😱

Вместо этого используйте default_factory:

@dataclass
class User:
    name: str
    tags: list[str] = field(default_factory=list)

Теперь у каждого User будет свой список:

a = User("Alice")
b = User("Bob")
a.tags.append("admin")

print(b.tags)  # []

Но default_factory не только про списки. Это отличный способ задать любое значение "по умолчанию", включая кастомную логику:

import uuid

@dataclass
class Session:
    id: str = field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4()))

Или, например, значения из окружения:

import os

@dataclass
class Config:
    debug: bool = field(default_factory=lambda: os.getenv("DEBUG") == "1")

Кстати, это ещё и отличное место для внедрения DI:

@dataclass
class Service:
    client: "Client" = field(default_factory=create_default_client)

default_factory — это маленький хак, который позволяет сделать код чище и безопаснее, особенно когда работаешь с изменяемыми структурами или сложной инициализацией. 👉@BookPython

Запишитесь на бесплатную консультацию Уже более 15 лет мы создаем QA-отделы «с нуля» для IT-компаний. ✅Подбираем сильных специалистов. ✅Запускаем полный цикл тестирования. ✅Обучаем команду и внедряем прозрачные метрики оценки качества. Подумайте сами: выгоднее заплатить один раз, чтобы выстроить эффективный отдел тестировщиков, чем бесконечно наступать на одни и те же грабли, делая всё самостоятельно. Ведь если вы хотите автомобиль, то покупаете его, а не собираете самостоятельно. Так и с QA-отделом: зачем тратить время на то, что в «Лаборатории Качества» уже отточено до мелочей?! ⚡Давайте знакомиться! Уверены, что сможем быстро и профессионально решить вашу проблему. Первая консультация, анализ и оценка работ - бесплатно. Написать в Telegram #реклама quality-lab.ru О рекламодателе

yield from — элегантная передача управления Если вы пишете генераторы, которые вызывают другие генераторы — забудьте про for x in sub(): yield x. Есть способ проще и мощнее. Оператор yield from позволяет передавать элементы из подгенератора напрямую, без лишнего кода. Но фишка не только в лаконичности — он также автоматически пробрасывает исключения и возвращаемые значения из подгенератора. Вот классика:

def gen():
    for x in range(3):
        yield x

def wrapper():
    for x in gen():
        yield x

Можно короче и лучше:

def wrapper():
    yield from gen()

Но главное — yield from пробрасывает return-значение из подгенератора (начиная с Python 3.3):

def sub():
    yield 1
    yield 2
    return 'done'

def main():
    result = yield from sub()
    print('Sub returned:', result)

for _ in main():
    pass
# Выведет: Sub returned: done

А ещё через yield from можно проксировать значения внутрь генератора — например, в сопрограммах:

def delegator():
    result = yield from coroutine()
    print('coroutine done:', result)

def coroutine():
    x = yield
    y = yield
    return x + y

g = delegator()
next(g)          # Старт
next(g)          # coroutine ждет x
g.send(10)       # x = 10
print(g.send(20))  # y = 20 → return 30
# Выведет: coroutine done: 30

Итог: если вы пишете генераторы — освоение yield from даст вам лаконичный синтаксис, проброс return-значений, исключений и взаимодействие на новом уровне. 👉@BookPython

Python предоставляет мощную библиотеку для работы с датой и временем — datetime. Интересный момент: объекты datetime имеют специальный интерфейс для поддержки часовых поясов (атрибут tzinfo), однако сама библиотека `datetime реализует его лишь частично, оставляя остальную работу сторонним модулям. Самым популярным модулем для этой задачи является pytz. Хитрость в том, что pytz не полностью соответствует интерфейсу tzinfo. В документации pytz прямо указано с самого начала: «Эта библиотека отличается от задокументированного API Python для реализаций tzinfo». Вы не можете просто передать объект временной зоны pytz в атрибут tzinfo. Если попробуете, результат может быть абсолютно безумным:

In : paris = pytz.timezone('Europe/Paris')
In : str(datetime(2017, 1, 1, tzinfo=paris))
Out: '2017-01-01 00:00:00+00:09'

Посмотрите на этот смещение +00:09. Правильное использование pytz выглядит так:

In : str(paris.localize(datetime(2017, 1, 1)))
Out: '2017-01-01 00:00:00+01:00'

Кроме того, после любых операций с датой и временем, нужно нормализовать объект datetime, если есть вероятность смены смещения (например, на границе перехода на летнее время):

In : new_time = time + timedelta(days=2)
In : str(new_time)
Out: '2018-03-27 00:00:00+01:00'
In : str(paris.normalize(new_time))
Out: '2018-03-27 01:00:00+02:00'

Начиная с Python 3.6, рекомендуется использовать dateutil.tz вместо pytz. Он полностью совместим с tzinfo, может использоваться напрямую, не требует normalize, хотя и работает немного медленнее. Если вам интересно, почему pytz не поддерживает API datetime, или вы хотите увидеть больше примеров, обязательно почитайте хорошую статью на эту тему. 👉@BookPython

Когда вы используете модуль multiprocessing, и в одном из процессов происходит исключение, оно передаётся в основную программу с помощью механизма сериализации (pickling). Исключение сериализуется, передаётся в другой процесс и там десериализуется обратно. Однако сериализация исключений может быть непростой задачей. Исключение создаётся с любым количеством аргументов, которые сохраняются в атрибуте args. Эти же аргументы используются при десериализации для воссоздания объекта исключения. Но это может не сработать так, как вы ожидаете, особенно если используется наследование. Посмотрите на пример:

import pickle

class TooMuchWeightError(Exception):
    def __init__(self, weight):
        super().__init__()
        self._weight = weight

pickled = pickle.dumps(TooMuchWeightError(42))
pickle.loads(pickled)

Вызов TooMuchWeightError.__init__ приводит к вызову Exception.__init__, который устанавливает args как пустой кортеж. Этот пустой кортеж затем используется в качестве аргументов при десериализации, что, очевидно, приводит к ошибке:

TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'weight'

Обходное решение — либо вообще не вызывать super().__init__() (что обычно считается плохой практикой при наследовании), либо передавать все аргументы явно в конструктор родительского класса:

class TooMuchWeightError(Exception):
    def __init__(self, weight):
        super().__init__(weight)
        self._weight = weight

👉@BookPython

Лямбды в Python не могут делать многое из того, что умеют обычные функции. В теле лямбда-выражения можно использовать только одно выражение, нельзя писать операторы (такие как a = b, yield, await и т.д.), также нельзя добавлять аннотации типов или объявлять лямбду как async. Тем не менее, если очень нужно превратить лямбду в асинхронную функцию, можно использовать декоратор asyncio.coroutine. Это было полезно до появления ключевого слова async в Python 3.4, но в современном Python почти не применяется.

>>> f = asyncio.coroutine(lambda x: x ** 2)
>>> asyncio.get_event_loop().run_until_complete(f(12))
144

Разумеется, это всё равно не позволяет использовать await внутри лямбды. 👉@BookPython