Библиотека Python разработчика | Книги по питону
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 17 970 subscribers, ranking 7 269 in the Technologies & Applications category and 36 632 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 17 970 subscribers.
According to the latest data from 29 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -98 over the last 30 days and by -6 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.47%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.71% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 983 views. Within the first day, a publication typically gains 487 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 30 October, 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.
>>> '\N{EM DASH}'
'—'
>>> '\u2014'
'—'
Это также совместимо с f-строками:
>>> width = 800
>>> f'Width \N{EM DASH} {width}'
'Width — 800'
👉@BookPython
class Task:
_task_id = 0
def __init__(self):
self._id = self._task_id
type(self)._task_id += 1
Учтите, что нельзя писать self._task_id += 1. Это создаст атрибут _task_id в экземпляре, а не в классе. Вместо этого стоит использовать фабричный метод, чтобы сделать код красивее:
class Task:
_task_id = 0
def __init__(self, task_id):
self._id = task_id
@classmethod
def create(cls):
obj = cls(cls._task_id)
cls._task_id += 1
return obj
Эта версия также проще для тестирования, так как можно легко задать любой пользовательский ID.
👉@BookPythonbreak подавляет исключение, если используется в блоке finally, даже когда блок except отсутствует:
for i in range(10):
try:
1 / i
finally:
print('finally')
break
print('after try')
print('after while')
Вывод:
finally after whileТо же самое верно и для
continue, однако его нельзя использовать в блоке finally до версии Python 3.8:
SyntaxError: 'continue' not supported inside 'finally' clause👉@BookPython
await asyncio.sleep(x):
import asyncio
async def do(n=0):
print(n)
await asyncio.sleep(1)
loop.create_task(do(n + 1))
loop.create_task(do(n + 1))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.create_task(do())
loop.run_forever()
Однако создание новой задачи может быть затратным и не требуется, если вы не собираетесь выполнять асинхронные операции (как в функции do из примера).
Другой способ сделать это — использовать функции loop.call_later и loop.call_at, которые планируют вызов асинхронного колбэка:
import asyncio
def do(n=0):
print(n)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.call_later(1, do, n+1)
loop.call_later(1, do, n+1)
loop = asyncio.get_event_loop()
do()
loop.run_forever()
👉@BookPython__call__.
class SavingOrig:
def __init__(self, another_decorator):
self._another = another_decorator
def __call__(self, f):
decorated = self._another(f)
if hasattr(f, 'orig'):
decorated.orig = f.orig
else:
decorated.orig = f
return decorated
saving_orig = SavingOrig
Последняя строка позволяет одновременно дать классу имя в стиле CamelCase и сохранить имя декоратора в стиле snake_case.
👉@BookPython__hash__. Этот метод может возвращать любое целое число при одном важном условии: равные объекты должны иметь одинаковые хэши (обратное не обязательно).
Также следует избегать использования изменяемых объектов в качестве ключей, потому что если объект изменится и перестанет быть равным самому себе в прошлом состоянии, его больше нельзя будет найти в словаре.
Есть ещё один странный момент, который может удивить при отладке или написании юнит-тестов:
class A:
def __init__(self, x):
self.x = x
def __hash__(self):
return self.x
hash(A(2)) # 2
hash(A(1)) # 1
hash(A(0)) # 0
hash(A(-1)) # -2 (!)
hash(A(-2)) # -2
В CPython значение -1 зарезервировано для внутренних состояний ошибок, поэтому оно автоматически преобразуется в -2.
👉@BookPython
keys = ['a', 'b', 'c']
{k: True for k in keys}
Результат:
{'a': True, 'b': True, 'c': True}
Однако у класса dict есть специальный метод класса fromkeys, предназначенный именно для этого случая:
dict.fromkeys(keys, True)
Результат:
{'a': True, 'b': True, 'c': True}
👉@BookPythonexcept переменные, в которых хранятся перехваченные исключения, удаляются из locals(), даже если они существовали раньше:
>>> e = 2
>>> try:
... 1/0
... except Exception as e:
... pass
...
>>> e
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'e' is not defined
Если нужно сохранить ссылку на исключение, используйте другую переменную:
>>> error = None
>>> try:
... 1/0
... except Exception as e:
... error = e
...
>>> error
ZeroDivisionError('division by zero',)
В Python 2 это правило не действует.
👉@BookPython__slots__ заключается в том, что они не могут динамически получать произвольные атрибуты. Однако можно совместить подход с __slots__ и обычным __dict__.
Чтобы включить возможность динамического присваивания атрибутов объекту, просто добавьте '__dict__' в __slots__:
class A:
__slots__ = ('a', 'b', '__dict__')
A().x = 3
Также учтите, что наследуемые классы автоматически получают __dict__, если явно не указаны пустые __slots__:
class A:
__slots__ = ('a', 'b')
class B(A):
pass
B().x = 3
👉@BookPythonReduce — это функция высшего порядка, которая рекурсивно обрабатывает итерируемый объект, применяя некоторое действие к следующему элементу и уже вычисленному значению. Возможно, вы также знаете её под названиями fold, inject, accumulate или другими.
Reduce с выражением result = result + element даёт сумму всех элементов, result = min(result, element) — минимум, а result = element позволяет получить последний элемент последовательности.
В Python есть функция reduce (в Python 3 она перенесена в functools.reduce):
from functools import reduce
reduce(lambda s, i: s + i, range(10))
# 45
reduce(lambda s, i: min(s, i), range(10))
# 0
reduce(lambda s, i: i, range(10))
# 9
Кроме того, если вам нужны простые лямбда-функции вроде a, b: a + b, Python предлагает модуль operator:
from operator import add
reduce(add, range(10))
# 45
👉@BookPython