Библиотека Python разработчика | Книги по питону

В Python вы можете легко изменять все стандартные переменные, доступные в глобальном пространстве имён:

>>> print = 42
>>> print(42)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'int' object is not callable

Это может быть полезно, если ваш модуль определяет какие-то функции с теми же именами, что и встроенные. Такое также случается при метапрограммировании, когда вы принимаете произвольную строку в качестве идентификатора. Тем не менее, даже если вы затеняете (shadow) некоторые встроенные имена, вам всё ещё может понадобиться доступ к оригинальным объектам, на которые они изначально ссылались. Для этого существует модуль builtins:

>>> import builtins
>>> print = 42
>>> builtins.print(1)
1

Также переменная __builtins__ доступна в большинстве модулей. Однако здесь есть нюанс. Во-первых, это деталь реализации CPython, и обычно её вообще не стоит использовать. Во-вторых, __builtins__ может ссылаться либо на builtins, либо на builtins.__dict__, в зависимости от того, как именно был загружен текущий модуль. 👉@BookPython

UserGate Open Conf 17 / 04 / 2025 ⚡ ИТ-конференция про защиту в открытую. Здесь мы создаем площадку для открытого диалога между заказчиками, партнерами, экспертами и специалистами в сфере продуктов, технологий и услуг информационной безопасности. 🎓 Подготовили для вас: - Аналитические данные исследования рынка информационной безопасности; - Обзор новых видов и эволюции киберугроз с разбором кейсов по борьбе с ними; - Планы внедрения новых фич и обновлений продуктов экосистемы UserGate; - 30+ продуктовых, партнерских и клиентских докладов; - Нетворкинг, продуктовые демо, обмен опытом и консультации экспертов ИБ; - Ответы на любые вопросы и сбор обратной связи о работе продуктов и устройств UserGate. Зарегистрироваться #реклама openconf.usergate.com О рекламодателе

Сегодня покажу вам удобный способ следить за производительностью Python-кода прямо в терминале — с помощью py-spy. 🔍 Что такое py-spy? py-spy — это sampling-профайлер для Python, который не требует модификации кода и может подключаться к уже работающим процессам. Он написан на Rust, работает очень быстро и почти не влияет на производительность. 🛠 Установка:

pip install py-spy

Или, если хочется поставить бинарник напрямую:

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

🚀 Примеры использования: 1. Снять снимок с работающего процесса:

py-spy top --pid 12345

Альтернатива htop, но показывает, какие функции Python жрут CPU. 2. Записать flamegraph:

py-spy record -o profile.svg --pid 12345

Откроется красивая SVG-шечка, где видно, куда утекает время выполнения. 3. Запустить скрипт с профилированием:

py-spy top -- python my_script.py

🧠 Зачем это нужно? - Падает производительность? Посмотри, какие функции грузят процессор. - Программа зависла? Снимок покажет, где именно. - Хотите оптимизировать горячие участки? Flamegraph быстро выведет подозреваемых. 🔥 Совет от меня: py-spy умеет работать с контейнерами и виртуальными окружениями, просто указывайте --pid правильного процесса. Идеален для DevOps'а и продакшн-серверов. 👉@BookPython

Некоторые модули Python скомпилированы непосредственно в интерпретатор. Они называются встроенными модулями и не должны путаться со стандартной библиотекой. Полный список таких модулей можно получить с помощью sys.builtin_module_names. Среди них можно отметить sys, gc, time и другие. Обычно не имеет значения, является ли модуль встроенным, однако стоит учитывать, что import всегда сначала ищет модуль среди встроенных. То есть встроенный модуль sys будет загружен, даже если у вас в каталоге есть файл sys.py. С другой стороны, если у вас, например, есть datetime.py в текущей директории, он действительно может быть загружен вместо стандартного модуля datetime. 👉@BookPython

Закрытый старт продаж 4* комплекса Апартаментов в Архызе ❤️Компекс гостиничных апартаментов "Лунная Поляна" - единственный проект на территории всесезонного курорта Архыз в шаговой доступности от действующих канатных дорог "Зеленая Планета" и "Лунный Экспресс" -Подьемники в 200 метрах от комплекса -Благоустроенная территория 25 ГА -Номера с потрясающим видом на горы -215 номеров различной планировки, включая ликвидные студии площадью 28,53 м² -SPA и термальные центры, медицинский кластер 💰Высокая инвестиционная привлекательность -Отельные операторы с функцией доверительного управления В каждом номере предусмотрен ски рум — специальное помещение для сушки и хранения горнолыжной одежды и снаряжения ✅Гибкие условия покупки: рассрочка без% 📞Получите актуальные планировки и цены + консультацию опытного менеджера! Узнать больше Проектная декларация на сайте https://наш.дом.рф/ #реклама mrqz.me О рекламодателе

Как отлаживать Python-код, не выходя из редактора — с помощью встроенного модуля pdb. 🔍 Быстрая отладка с pdb Часто, когда код не работает как надо, мы начинаем закидывать print()-ами. Но это неудобно, медленно и мусорит код. Вместо этого вставь в нужное место строчку:

import pdb; pdb.set_trace()

Когда выполнение дойдет до этой строки, ты попадешь в интерактивную консоль отладчика прямо в терминале. Дальше можно: - n (next) — перейти к следующей строке; - s (step) — зайти внутрь функции; - c (continue) — продолжить выполнение; - l (list) — показать текущий контекст; - p var — вывести значение переменной var. 💡 Пример

def calc(a, b):
    import pdb; pdb.set_trace()
    result = a + b
    return result

calc(2, 3)

На строке с pdb.set_trace() ты остановишься и сможешь изучить, что происходит внутри. Зачем это нужно? - Понять, почему что-то идет не так. - Посмотреть, какие значения у переменных прямо в момент ошибки. - Быстро отладить без запуска IDE — удобно в Docker, SSH или при работе с cron. Попробуй — один раз освоишь, и уже не захочешь возвращаться к print(). 👉@BookPython

Python поддерживает цепочные присваивания со следующим синтаксисом:

a = b = c = 42

Выглядит как цепочка присваиваний в C, но работает совершенно иначе. В C результат одного присваивания используется в следующем:

a = (b = (c = 42))

В Python всё не так. Операция присваивания не возвращает результат — это оператор, а не выражение. Вместо этого происходит несколько присваиваний слева направо:

  2           0 LOAD_CONST       1 (42)
              2 DUP_TOP
              4 STORE_FAST       0 (a)
              6 DUP_TOP
              8 STORE_FAST       1 (b)
             10 STORE_FAST       2 (c)

👉@BookPython

Как начать больше двигаться? Читайте на канале Рассказываем истории людей, бросивших вызов сидячему образу жизни Узнать больше #реклама О рекламодателе

Чтобы объект можно было использовать в качестве ключа словаря, он должен быть хешируемым. Хешируемые объекты поддерживают метод __hash__, который возвращает целое число. Для получения хеша значения используется встроенная функция hash. Встроенные типы, которые являются неизменяемыми, по умолчанию хешируемы. Все пользовательские объекты тоже хешируемы, но есть нюанс. Если вы определяете метод __eq__ для своего типа, то вы также должны определить __hash__ таким образом, чтобы hash(a) == hash(b) для всех a и b, которые считаются равными. Нарушение этого правила может привести к некорректной работе словаря:

class A:
    def __init__(self, x):
        self.x = x
        
    def __hash__(self):
        return random.randrange(10000)
    
    def __eq__(self, other):
        return self.x == other.x

d = {}
d[A(2)] = 2
d.get(A(2), 0)
# Вывод: 0

Обратите внимание: как только вы определяете __eq__ в классе, реализация __hash__ по умолчанию удаляется, так как она больше не подходит (по умолчанию все значения считаются неравными). 👉@BookPython

Дарим подписку на Яндекс Музыку Ответьте на 1 вопрос и Яндекс Музыка для вас и 3-х ваших близких 7 дней бесплатно. Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в подписке. Попробуйте сейчас❤️ Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе Реклама на Яндексе

Хотите разобраться, как устроены веб-фреймворки и глубже понять Django? На открытом уроке разберёмся с WSGI, HTTP-запросами, маршрутизацией и создадим свой мини-фреймворк. 👉 Вместо сухой теории — код, практика и разбор ключевых механизмов, на которых строятся Django и Flask. Разберёмся, как работают серверы, роутинг и обработка запросов. Если вы хотите прокачаться в Python-разработке и научиться создавать продвинутые веб-приложения, этот вебинар — идеальный старт. Спикер Леонид Орлов — опытный преподаватель и разработчик на Python и Django. 🔗 Записывайтесь и получите скидку на большое обучение «Django-разработчик» https://vk.cc/cJQpKW Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Как быстро очистить список в Python? Сегодня я покажу вам несколько способов очистки списка в Python и расскажу, какой вариант лучше в зависимости от ситуации. 1️⃣ Присвоение пустого списка lst = [1, 2, 3, 4, 5] lst = [] Этот способ создаёт новый пустой список, но старая ссылка остаётся в памяти, если на неё есть другие ссылки. 2️⃣ Использование .clear() lst = [1, 2, 3, 4, 5] lst.clear() Метод .clear() очищает список на месте, не создавая новый объект. Это предпочтительный способ, если список используется в нескольких местах. 3️⃣ Использование del lst = [1, 2, 3, 4, 5] del lst[:] Работает аналогично .clear(), но выглядит чуть менее очевидно. 4️⃣ Удаление списка полностью lst = [1, 2, 3, 4, 5] del lst Этот вариант полностью удаляет переменную lst. Если потом попробовать к ней обратиться, будет ошибка NameError. 🔹 Какой способ лучше? • Если нужно просто очистить список, используйте .clear(). • Если хотите заменить его новым объектом — lst = []. • del lst[:] – редкий вариант, но возможен. • del lst подходит, если список больше не нужен в программе. Какой вариант используете вы? Пишите в комментариях! 👉@BookPython

Бесплатная встреча с экспертом ITSM/ESM ✅Решаем ваши ИТ-задачи быстро и эффективно! Подберем идеальное решение! ✅Узнайте, как автоматизировать сервисные процессы в вашей компании. ✅Записывайтесь на бесплатную встречу с экспертом 1С:ITILIUM . Осталось 2 места. Записаться #реклама 16+ itilium.ru О рекламодателе

🚀 5 крутых Python-фишек, о которых знают не все Python — мощный и удобный язык, но даже опытные разработчики иногда не знают всех его возможностей. Сегодня я покажу пять полезных трюков, которые могут упростить вашу работу. 1. Используем else в for и while Многие не знают, что в Python циклы for и while могут иметь блок else. Он выполняется, если цикл не был прерван через break. ✅ Пример:

numbers = [1, 3, 5, 7]

for num in numbers:
    if num % 2 == 0:
        print("Есть чётное число!")
        break
else:
    print("Чётных чисел нет.")

🔹 Если в списке нет чётных чисел, сработает else. 2. "Распаковка" переменных В Python можно присваивать сразу несколько значений одной строкой. ✅ Пример:

a, b, c = 1, 2, 3
print(a, b, c)  # 1 2 3

Можно менять местами значения без временной переменной:

x, y = 5, 10
x, y = y, x
print(x, y)  # 10 5

3. Используем _ в больших числах Чтобы числа легче читались, можно разделять разряды _. ✅ Пример:

big_number = 1_000_000_000
print(big_number)  # 1000000000

Это просто синтаксический сахар, Python игнорирует _ при вычислениях. 4. Получаем значение из словаря с запасным вариантом Вместо if key in dict можно использовать .get(), чтобы избежать KeyError. ✅ Пример:

user_data = {"name": "Alice"}

age = user_data.get("age", 18)  # Если ключа "age" нет, вернётся 18
print(age)  # 18

5. "Распаковка" списка в аргументы функции Оператор * позволяет передавать элементы списка в функцию как отдельные аргументы. ✅ Пример:

def greet(name, age):
    print(f"Привет, {name}! Тебе {age} лет.")

user_info = ["Иван", 25]
greet(*user_info)  # Привет, Иван! Тебе 25 лет.

То же работает со словарями через **:

user_dict = {"name": "Ольга", "age": 30}
greet(**user_dict)

🧐 Итог Эти фишки делают код лаконичнее и понятнее. Какую из них вы уже использовали? Может, знаете ещё что-то крутое? Делитесь в комментариях! 👇 👉@BookPython

Как разбогатеть, если всего 10к в кармане? Расскажем, как приумножать капитал. Живое общение с экспертами. Узнать больше #реклама О рекламодателе

PEP 8 – это основополагающий стиль программирования в Python, и следовать ему настоятельно рекомендуется. Инструмент pycodestyle позволяет автоматически проверять код на соответствие этому стандарту. 🔧 Как установить и использовать pycodestyle Установите инструмент через pip:

pip install pycodestyle

Чтобы проверить весь проект в текущей директории, выполните:

pycodestyle . -qq --statistics

Флаги: - . — проверка всей текущей директории. - -qq — подавляет ненужные сообщения, оставляя только ошибки. - --statistics — выводит краткую сводку по ошибкам. 🧐 Примеры ошибок и их исправление 1️⃣ E302 – Ожидалось 2 пустых строки перед объявлением функции/класса:

def my_function():
    print("Hello, world!")

✅ Исправление:

def my_function():
    print("Hello, world!")

2️⃣ E501 – Строка слишком длинная (> 79 символов):

print("Это очень длинная строка, которая превышает 79 символов и вызывает ошибку E501")

✅ Исправление:

print(
    "Это очень длинная строка, которая превышает 79 символов "
    "и вызывает ошибку E501"
)

⚡ Альтернативные инструменты - flake8 – более мощный анализатор кода, объединяет pycodestyle, pyflakes и mccabe. - black – автоформаттер кода, следит за PEP 8 и правит стиль автоматически. - isort – сортирует импортированные модули. 🚀 Вывод: Использование pycodestyle и других инструментов помогает поддерживать чистоту и читаемость кода, а также облегчает командную работу. 👉@BookPython

Легкий старт в инвестициях от 100 ₽ в СберБанк Онлайн Доверьте вложения профессионалам из АО УК «Первая» 💻 и получите возможность заработать 💰 Инвестируйте в готовый портфель акций и облигаций 📊 потенциально надежных российских компаний ✅ Узнать больше Финансовые услуги оказывает: АО УК «Первая». #реклама sberbank.com О рекламодателе

Подборка Telegram каналов для программистов https://t.me/bash_srv Bash Советы https://t.me/win_sysadmin Системный Администратор Windows https://t.me/lifeproger Жизнь программиста. Авторский канал. https://t.me/devopslib Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin https://t.me/rabota1C_rus Вакансии для программистов 1С Системное администрирование 📌 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/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 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. Учи Python быстро и легко🐍 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 Rus 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 https://t.me/books_reserv Книги для программистов БигДата, машинное обучение 📌 https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning Программирование 📌 https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию 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 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 Excel лайфхак📌 https://t.me/Excel_lifehack https://t.me/tikon_1 Новости высоких технологий, науки и техники💡 https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World) Вакансии 📌 https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор https://t.me/progjob Вакансии в IT

🔥 Как ускорить Python-код в 10 раз? Сегодня покажу вам мощный инструмент для оптимизации кода — Numba. Это библиотека, которая позволяет компилировать Python-функции в машинный код, используя JIT-компилятор. 🚀 Как это работает? Numba использует LLVM для компиляции кода во время выполнения, превращая Python в код, близкий по скорости к C. Пример Допустим, у нас есть функция, вычисляющая сумму квадратов чисел: import numpy as np import time def sum_of_squares(n): result = 0 for i in range(n): result += i ** 2 return result n = 10**7 start = time.time() sum_of_squares(n) print("Обычный Python:", time.time() - start) Теперь ускорим её с помощью Numba: from numba import jit @jit(nopython=True) def sum_of_squares_numba(n): result = 0 for i in range(n): result += i ** 2 return result start = time.time() sum_of_squares_numba(n) print("С Numba:", time.time() - start) 📊 Результат: ✅ Код на чистом Python выполняется ~5-10 раз медленнее, чем с Numba. ✅ Numba особенно полезна для математических вычислений и обработки массивов. ✅ Простая аннотация @jit(nopython=True) уже даёт мощный прирост скорости! Где применять? ✔ Численные расчёты ✔ Обработку данных ✔ Алгоритмы машинного обучения Попробуйте Numba и напишите в комментариях, удалось ли вам ускорить свой код! 👉@BookPython

Умеешь вести за собой? Тогда держи идею на 70+К в мес Как думаешь, что это? Конечно, путешествия. Ты знала, как: ✅ отдыхать постоянно за половину цены или бесплатно, если едешь вместе со своей командой? ✅ жить без дедлайнов и не зависеть от закрытия месяцев? ✅ вести свой сетевой бизнес из любой точки мира среди ярких красок и тепла круглый год? Наши партнеры получают таким образом доп доход в среднем 70-200К в месяц. Кто мы? Один из крупнейших туроператоров РФ VIA TOURISM. Сейчас расширяем сеть присутствия. В честь этого открываем доступ к обучению новым партнёрам и отдаём готовые заказы. И заодно рассказываем про секретные сервисы турагентов для самых крутых и выгодных путешествий. Узнай об этом больше на бесплатном вебинаре. Узнать больше #реклама 16+ via-tourism.school О рекламодателе