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
Show more
📈 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 17 959 subscribers, ranking 7 250 in the Technologies & Applications category and 36 565 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 17 959 subscribers.
According to the latest data from 04 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -87 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.31%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.70% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 953 views. Within the first day, a publication typically gains 485 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
- 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 05 November, 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.
17 959
Subscribers
-324 hours
-157 days
-8730 days
Posts Archive
A lot of system calls can be interrupted by an incoming signal. If a programmer wants the call to be completed anyway, they have to issue it again.
The notable example is
sleep(x) function that is expected to freeze the program for x seconds, but in reality, it can return earlier if a signal appears.
However, since Python 3.5, thanks to PEP 475, Python cares about all such calls for you. The following program ends on the first SIGINT it receives in any Python before 3.5. But it sleeps for exactly five seconds regardless of the signals in Python 3.5+.
import signal
import time
def signal_handler(signal, frame):
print('Caught')a
signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler)
time.sleep(5)Repost from GitHub Сообщество
translatepy - универсальная библиотека и CLI, написанная на Python, для перевода, транслитерации, проверки орфографии, озвучивания текста в речь и поиск слов в словарях, с использованием следующих API:
• Google Translate
• Yandex Translate
• Bing Translate
• DeepL Translate
• Reverso
• MyMemory
• LibreTranslate
Библиотека использует разные лазейки в API для того чтобы бесплатно делать запросы, соответственно не требуются API ключи для работы сервисов перевода. Также есть возможность написать свой API модуль перевода.
#GitHub | #Python #Translation
👉 @Githublib
📊Хочешь создавать красивые аналитические отчеты и использовать Python для работы с аналитикой?
🚀 Начинаем знакомство с Python и средой разработки Jupyter Notebook 18 мая в 20:00. На открытом уроке в OTUS вы узнаете, какие бывают типы данных и виды арифметических операций.
📚Открытый урок — часть онлайн-курса «Python для аналитики». Программа ориентирована на маркетологов, аналитиков, продакт-менеджеров и начинающих Python-разработчиков.
📌Регистрируйтесь на бесплатное занятие: https://otus.pw/DCeK/
Repost from Python академия
Примеры использования модуля os в Python
os.chdir() и os.getcwd()
Функция os.chdir позволяет нам вносить изменения в каталоге, который мы в данный момент используем в сессии.
Если вам нужно знать, какой путь вы в данный момент используете, для этой нужно вызвать os.getcwd(). Указанный код демонстрирует нам, что мы открыли директорию по умолчанию в Пайтоне, после запуска данного кода в IDLE.
После этого мы изменили папки, при помощи os.chdir().
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofffpython supports several forms of starting a script. The usual one is python foo.py; in that case, foo.py would be simply executed.
However, you can also do python -m foo. If foo is not a package, then foo.py is found in sys.path and executed. If it is, then Python executes foo/__init__.py, and foo/__main__.py after that. Note, that __name__ is equal to foo during __init__.py execution, but it's __main__ during __main__.py execution.
You also can do python dir/ or even python dir.zip. In that case, dir/__main__.py is looked for and executed if found.
$ ls foo
__init__.py __main__.py
$ cat foo/__init__.py
print(__name__)
$ cat foo/__main__.py
print(__name__)
$ python -m foo
foo
__main__
$ python foo/
__main__
$ python foo/__init__.py
__main__Прими участие в масштабном онлайн-хакатоне «Moscow City Hack 2022» от Агентства инноваций Москвы!
Тебя ждут:
🏆 Призовой фонд 3 400 000 ₽;
💻 Задачи по разработке сервисов для мотивации студентов, привлечения волонтеров, цифрового маркетинга, импортозамещения и разоблачения fake news;
🧐 Эксперты от крупного бизнеса и Правительства Москвы;
🎓 Образовательная программа с мастер-классами и интенсивами;
🎁 Красочный мерч, подарки от партнеров и много крутых активностей 🔥
📅 Хакатон пройдет 10-13 июня 2022 года
Регистрируйся уже сейчас!
https://bit.ly/3Fog8od – индивидуальная ссылка с utm-меткой
Узнать подробности и найти команду можно в нашем Telegram-чате
t.me/MoscowCityHack
The
io module provides two types of in-memory file-like objects. Such objects may be helpful for interacting with interfaces that only support files without the need of creating one. The obvious example is unit-testing.
These two types are BytesIO and StringIO that works with bytes and string respectively.
In : f = StringIO()
In : f.write('first\n')
Out: 6
In : f.write('second\n')
Out: 7
In : f.seek(0)
Out: 0
In : f.readline()
Out: 'first\n'
In : f.readline()
Out: 'second\n'Как не просто выучить Python, а разобраться в алгоритмах и структурах данных, автоматических тестах, освоить Django и всё необходимое для качественной разработки в команде?
Например, освоить профессию на Хекслете. Курс невозможно просто «отсидеть» или «прослушать», на нём дают только самое необходимое для условий реального продакшена — доступ к Open Source проектам, базе тестовых задач для подготовки к собеседованиям, кейсы для портфолио.
Так что многие студенты получают оффер ещё во время обучения. Работодатели указывают курсы Хекслета как преимущество при найме.
Узнайте подробнее о профессии «Python-разработчик» и оцените формат школы: https://clck.ru/gmXGE
Аудио-графическое шифрование или как звук в картинку спрятать
Под покровом вечера пятницы, поглощая хмельные запасы нашей необъятной я наткнулся на плеяды статей о шифровании. Что только куда не зашифровывали, от совсем уж банального шифра Цезаря до менее банального шифрования изображений в аудиофайл. Наслаждаясь достойным вечера чтивом, в голову зашел не разувшись интересный вопрос: "-А кто-нибудь звук в картинку прятал?". Зудящая жажда знаний заставила меня смахнуть с живота остатки кальмаровых колец и сесть за свою рабочую лошадку. Далее
Repost from Python академия
Продвинутая работа со списками
При работе со списками крайне полезно знать как правильно формировать срезы списка. В приложениях, активно использующих группы данных - срезы незаменимый инструмент.
В общей форме формирования среза выглядит следующим образом:
list[start:end:step]
Комбинации параметров помогут достичь необходимого результата.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofffIf you want to iterate over several iterables at once, the
zip function may be a good choice. It returns a generator that yields tuples containing one element from every original iterables:
In : eng = ['one', 'two', 'three']
In : ger = ['eins', 'zwei', 'drei']
In : for e, g in zip(eng, ger):
...: print('{e} = {g}'.format(e=e, g=g))
...:
one = eins
two = zwei
three = drei
Notice, that zip accepts iterables as separate arguments, not a list of arguments. To unzip values, you can use the * operator:
In : list(zip(*zip(eng, ger)))
Out: [('one', 'two', 'three'), ('eins', 'zwei', 'drei')]Модуль Python zipapp: создание исполняемых zip-приложений.
https://realpython.com/python-zipapp/
#python #zipapp
list allows you to store an array of any objects. This is quite helpful but may be inefficient. The array module can be used to represent arrays of base values compactly. The supported values include various C types including char, int, long, double and so on. The actual representation is determined by the C implementation.
In : a = array.array('B')
In : a.append(240)
In : a.append(159)
In : a.append(144)
In : a.append(180)
In : a.tobytes().decode('utf8')
Out: '🐴'Бесплатные онлайн-практикумы для специалистов по IT-инфраструктуре от команды REBRAIN.
Подключайтесь к одному из крупнейших сообществ по IT-инфраструктуре REBRAIN, с нами уже больше 20 000 человек.
С нас:
Более 20 бесплатных открытых практикумов каждый месяц.
Спикеры — профессиональные инженеры из лучших компаний ( Avito / Skyeng / AWS / Luxoft / DataArt и др.).
Разбор реальных кейсов автоматизации.
Самый актуальный технологический стек — Kubernetes, Docker, Ansible, Gitlab CI, Linux, Kafka, MySQL, Golang и др.
Работа в консоли и ответы на вопросы в прямом эфире.
Каждый сможет найти для себя интересные практикумы по направлению и уровню компетенций.
И да, все это бесплатно!
Подключайтесь
Манипуляции с датой и временем в Python с помощью Pandas
Работать с датой и временем несложно, но нужно запомнить много справочной информации. В этой статье мы рассмотрим большую ее часть. Для демонстрации используется стандартная библиотека Python datetime и Pandas.
#python #Pandas
Repost from Python академия
Python Requests анализ запроса
При составлении запроса стоит иметь в виду, что перед его фактической отправкой на целевой сервер библиотека requests выполняет определенную подготовку. Подготовка запроса включает в себя такие вещи, как проверка заголовков и сериализация содержимого JSON.
Если открыть
.request, можно просмотреть PreparedRequest.
Проверка PreparedRequest открывает доступ ко всей информации о выполняемом запросе. Это может быть пейлоад, URL, заголовки, аутентификация и многое другое.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofffРаботаете в приложениях, но не автоматизировали развёртывание и управление? Научитесь делать это с Docker — за 3 часа.
Яндекс Практикум проводит воркшоп о Docker и контейнерах. Расскажем, что это такое, как они устроены и в чём их преимущества.
Разобраться в теме поможет наставник курса «Мидл python-разработчик» в Яндекс Практикуме, ведущий бэкенд-разработчик в FileWave Евгений Морозов. Он научит работе с Docker и объяснит устройство контейнеров в формате лайв-кодинга.
На вебинаре вы:
— узнаете, зачем нужны Docker и контейнеры;
— разберётесь во внутреннем устройстве контейнеров;
— научитесь контейнеризовать веб-приложения;
— создадите архитектуры из нескольких контейнеров на базе Docker-compose;
— попрактикуетесь использовать Docker в разработке, тестировании и деплое приложений (CI/CD).
Вебинар стоит 1990 ₽ — за 3 часа практики.
→ Оставить заявку на воркшоп
When you use a variable in Python, it's first looked up in the current scope. If no such variable is found, the next enclosing scope is searched. That is repeated until the global namespace is reached.
x = 1
def scope():
x = 2
def inner_scope():
print(x) # prints 2
inner_scope()
scope()
However, the variable assignment doesn't work the same way. The new variable is always created in the current scope unless global or nonlocal is specified:
x = 1
def scope():
x = 2
def inner_scope():
x = 3
print(x) # prints 3
inner_scope()
print(x) # prints 2
scope()
print(x) # prints 1
global allows using variables of global namespaces while nonlocal searches for the variable in the nearest enclosing scope. Compare:
x = 1
def scope():
x = 2
def inner_scope():
global x
x = 3
print(x) # prints 3
inner_scope()
print(x) # prints 2
scope()
print(x) # prints 3
x = 1
def scope():
x = 2
def inner_scope():
nonlocal x
x = 3
print(x) # prints 3
inner_scope()
print(x) # prints 3
scope()
print(x) # prints 1Логирование в Python
Логирование — это процесс записи потока кода при его выполнении наряду с записью любых других событий. Запись происходит в файлы, которые впоследствии можно использовать для анализа и устранения возникающих неполадок.
Логирование помогает:
В отладке кода для определения потока исходного кода во время разработки и после развертывания.
Оповещении об исключительном событии, вызванном кодом. Например, нехватке памяти и т. д.
Поиске пользователей или систем, обращающихся к коду. Подробнее
Repost from Python академия
Хеширование паролей Python
Для Python 3.x
Здесь пароли будут хешироваться для последующего сохранения в базе данных.
Тут мы будем использовать salt. salt является случайной последовательностью, добавленной к строке пароля перед использованием хеш-функции.
salt используется для предотвращения перебора по словарю (dictionary attack) и атак радужной таблицы (rainbow tables attacks).
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
