en
Feedback
Библиотека Python разработчика | Книги по питону

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 18 312 subscribers, ranking 7 332 in the Technologies & Applications category and 36 891 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 312 subscribers.

According to the latest data from 11 June, 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 5.51%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.69% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 009 views. Within the first day, a publication typically gains 492 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 2.
  • 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 12 June, 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.

18 312
Subscribers
No data24 hours
-167 days
-8230 days
Posts Archive
Нашли монстров, которые крадут ваше время, и поможем их одолеть знанием и подарками. Вот вы говорите: «Опять времени не хвата
Нашли монстров, которые крадут ваше время, и поможем их одолеть знанием и подарками. Вот вы говорите: «Опять времени не хватает!» Может, это потому, что его кто-то похищает? Узнайте, что за монстры крадут ваше время, посмотрите им в глаза и узнайте, как Практикум поможет с ними справиться. Практикум — сервис онлайн-образования, где учат востребованным профессиям. У каждого курса есть чёткая программа, чтобы заранее знать, сколько времени закладывать на учёбу. Оплатите любой курс с 11 по 31 июля и выберите подарок, который поможет найти время и на учёбу, и на себя. Давайте этих монстров сюда!

Деструкторы При уничтожении экземпляра класса в большинстве языков вызывается специальный метод, который называется деструкто
Деструкторы При уничтожении экземпляра класса в большинстве языков вызывается специальный метод, который называется деструктор. В Python деструктор можно переопределять с помощью магического метода __del__, который вызовется автоматически при удалении объекта. Вообще деструкторы крайне редко переопределяется в Python, но полезно знать, что именно эти методы отвечают за очистку при удалении объекта.

Pro Python 3: Features and Tools for Professional Development Авторы: J. Burton Browning, Marty Alchin (2019) В книге рассмат
Pro Python 3: Features and Tools for Professional Development Авторы: J. Burton Browning, Marty Alchin (2019) В книге рассматриваются методики, применение которых не только улучшит ваш код, но и углубит понимание философии и концепций языка. Прочитав книгу, вы сможете усовершенствовать свой подход к разработке и стать более продуктивным и креативным программистом. Книга написана для Python-разработчиков среднего уровня. Чему вы научитесь: ✔️Правильно работать с классами; ✔️Использовать функции из стандартной библиотеки и сторонних; ✔️Собирать данные с веб-сайтов с помощью Python; ✔️Автоматизировать модульное тестирование, написав набор тестов и многое другое. Скачать

Жизнеспособное решение для параллелизма в Python. https://lwn.net/Articles/872869/ 👉@BookPython

Зачем и как использовать аннотации типов Полезной особенностью языков со статической типизацией является то, что тип значения
Зачем и как использовать аннотации типов Полезной особенностью языков со статической типизацией является то, что тип значения переменной всегда известен. Например, мы знаем, что строковые переменные могут быть только строками, int может быть только целым числом и т. д. С динамически типизированными языками можно только догадываться, каким является или должно быть значение переменной. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

To sort a dictionary by its values you use sorted with the custom key function: >>> d = dict(a=1, c=3, b=2) >>> sorted(d.items(), key=lambda item: item[1]) [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)] However, such function already exists in the operator module: >>> sorted(d.items(), key=itemgetter(1)) [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)] You can also sort keys instead of items: >>> sorted(d, key=lambda k: d[k]) ['a', 'b', 'c'] Again, this lambda can be replaced with the already existing method: >>> sorted(d, key=d.get) ['a', 'b', 'c']

Подборка каналов для IT специалистов 🎯 https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста Программирование C++📌 https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++ 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 GitHub Сообщество 📌 https://t.me/Githublib Интересное из GitHub CodePen 📌 https://t.me/codepen_1 Сообщество пользователей CodePen Базы данных (Data Base) 📌 https://t.me/database_info Все про базы данных Мобильная разработка: iOS, Android 📌 https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка Фронтенд разработка 📌 https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков Разработка игр 📌 https://t.me/game_devv Все о разработке игр Вакансии 📌 https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор https://t.me/progjob Вакансии в IT Чат программистов📌 https://t.me/developers_ru 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 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 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 Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров https://t.me/arhitekturamira World Architecture Системное администрирование 📌 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. Английский 📌 https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля Математика 📌 https://t.me/Pomatematike Канал по математике Арбитраж трафика 📌 https://t.me/partnerochkin CPA и арбитраж трафика Крипта 📌 https://t.me/bitkoinoff Новости криптовалют Метавселенная, GameFi, Crypto 📌 https://t.me/metaverse360 DeepFake 📌 https://t.me/deepfakenow Публикуем deepfake видео Мир технологий 📌 https://t.me/mir_teh Видео из мира технологий Excel лайфхак📌 https://t.me/Excel_lifehack

All objects in Python are created via the call to the __new__ method. Even if you provide custom __new__ for your class, you have to call super().__new__(...). You might think that object.__new__ is a root implementation that is responsible for the creation of all objects. That is not entirely true. There are several such implementations, and they are incompatible. For example, dict has its own low-level __new__ and objects of types derived from dict can't be created with 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__()

Как не просто выучить Python, а разобраться в алгоритмах и структурах данных, автоматических тестах, освоить Django и всё нео
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

The default list slicing in Python creates copies. It may be undesirable if a sliced part is too big to be copied, you want it to reflect changes in the list, or even want to modify the slice to affect the original object. To solve the problem with copying a lot of data, one can use itertools.islice. It lets you iterate over the part of the list, but doesn't support indexing or modification. To achieve more than this, we have to write a custom class. Luckily Python provides the suitable abstract base class: collections.abc.MutableSequence. You only need to override __getitem__, __setitem__, __delitem__, __len__ and insert. This is the example of how you do it. It doesn't support deletion and inserting, but supports slicing slices and modifications.

Хотите попробовать себя в Android-разработке, но сложно оставаться с учёбой один на один? На курсе в Яндекс Практикуме вас по
Хотите попробовать себя в Android-разработке, но сложно оставаться с учёбой один на один? На курсе в Яндекс Практикуме вас поддержит целая команда сопровождения. 1. Наставники — действующие мобильные разработчики — проведут Q&A-сессии по сложным темам, сеансы кодинга в прямом эфире и расскажут реальные истории из жизни разработчиков. 2. Ревьюеры — опытные Android-разработчики — проверят проекты и подскажут, как сделать их лучше. 3. Кураторы и команда поддержки помогут учиться регулярно и не сбиться с пути. Если вы никогда не пробовали писать код, освоить базовые принципы программирования поможет двухнедельный курс «Бассейн». А в сообществе студентов Практикума можно будет поделиться трудностями и получить совет. Познакомьтесь с языками Java и Kotlin, напишите своё первое приложение бесплатно →

Repost from BigData
📷 NeRF Meta Learning With PyTorch Given a single input view, meta-initialized NeRF can generate a 360-degree video. Github: https://github.com/sanowar-raihan/nerf-meta Paper: https://arxiv.org/abs/2012.02189 Original Project Page: https://www.matthewtancik.com/learnit Official JAX Implementation: https://github.com/tancik/learnit 👉 @bigdata_1

Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 1 https://habr.com/ru/post/540166/ Часть 2 https://habr.com
Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 1 https://habr.com/ru/post/540166/ Часть 2 https://habr.com/ru/post/651989/ Часть 3 https://habr.com/ru/post/654663/ Часть 4 https://habr.com/ru/post/656489/ Часть 5 https://habr.com/ru/post/661663/ Часть 6 https://habr.com/ru/post/664984/ #OpenCV @BookPython

Оформите карту Visa или Mastercard в банке Казахстана онлайн Не можете продлить нужный сервис, снять валюту за рубежом или по
Оформите карту Visa или Mastercard в банке Казахстана онлайн Не можете продлить нужный сервис, снять валюту за рубежом или получить международный перевод? Команда Финакс запустила сервис, в котором граждане РФ могут оформить онлайн карту Visa или Mastercard в банке Казахстана. С помощью этого бота уже более 1000 россиян открыли зарубежные счета. Для чего она подходит: - Оплата зарубежных сервисов и покупок - Хранение валютных сбережений - Получение оплат из-за рубежа - Использование в путешествиях Весь процесс проходит онлайн, от вас потребуется только загранпаспорт. Оформить заявку и почитать ответы на частые вопросы можно в нашем боте: 👉 https://t.me/Vostokpay_bot

Every call to next(x) returns the new value from the x iterator unless an exception is raised. If this is StopIteration, it means the iterator is exhausted and can supply no more values. If a generator is iterated, it automatically raises StopIteration upon the end of the body: >>> 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 is automatically handled by tools that calls next for you: >>> list(one_two()) [1, 2] The problem is, any unexpected StopIteration that is raised within a generator causes it to stop silently instead of actually raising an exception: 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))) The last yield here is a mistake: StopIteration is raised and makes list(...) to stop the iteration. The result is [1, 2], surprisingly. However, that was changed in Python 3.7. Such foreign StopIteration is now replaced with 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 You can enable the same behavior since python3.5 by from __future__ import generator_stop.

Some code you are using may print data you are interested in stdout instead of providing some API that is usable within a program (returning a string, for example). Instead of refactoring such code you may use the contextlib.redirect_stdout context manager that allows temporary redirecting stdout to any custom file-like object. In conjuncture with io.StringIO, it allows capturing output to a variable. from contextlib import redirect_stdout from io import StringIO s = StringIO() with redirect_stdout(s): print(42) print(s.getvalue()) There is also contextlib.redirect_stderr available for redirecting sys.stderr.

Repost from BigData
Шпаргалка по всем сетям, их классификация и строгое описание Жариков Илья Николаевич Московский физико-технический институт Факультет управления и прикладной математики Кафедра интеллектуальных систем 👉 @bigdata_1

Создание GIF-анимации с помощью OpenCV Из этого туториала вы узнаете, как создавать анимированные GIF-файлы с помощью OpenCV, Python и ImageMagick. Затем объедините эти методы, чтобы создать генератор мемов с OpenCV! 👉 @bookflow