es
Feedback
Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Ir al canal en 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

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram Библиотека Python разработчика | Книги по питону

El canal Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 18 228 suscriptores, ocupando la posición 7 200 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 36 684 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 18 228 suscriptores.

Según los últimos datos del 13 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -82, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.66%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.82% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 031 visualizaciones. En el primer día suele acumular 514 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 5.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como numbers, yield, модуль, none, декоратор.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
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

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 14 julio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

18 228
Suscriptores
Sin datos24 horas
-137 días
-8230 días
Atraer Suscriptores
julio '26
julio '26
+14
en 0 canales
junio '26
+23
en 0 canales
Get PRO
mayo '26
+40
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+26
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+31
en 0 canales
Get PRO
febrero '26
+62
en 0 canales
Get PRO
enero '26
+69
en 0 canales
Get PRO
diciembre '25
+67
en 0 canales
Get PRO
noviembre '25
+97
en 31 canales
Get PRO
octubre '25
+64
en 1 canales
Get PRO
septiembre '25
+90
en 36 canales
Get PRO
agosto '25
+60
en 0 canales
Get PRO
julio '25
+89
en 27 canales
Get PRO
junio '25
+116
en 19 canales
Get PRO
mayo '25
+119
en 44 canales
Get PRO
abril '25
+164
en 37 canales
Get PRO
marzo '25
+147
en 38 canales
Get PRO
febrero '25
+178
en 31 canales
Get PRO
enero '25
+176
en 33 canales
Get PRO
diciembre '24
+158
en 34 canales
Get PRO
noviembre '24
+112
en 33 canales
Get PRO
octubre '24
+139
en 29 canales
Get PRO
septiembre '24
+190
en 29 canales
Get PRO
agosto '24
+68
en 17 canales
Get PRO
julio '24
+56
en 0 canales
Get PRO
junio '24
+95
en 23 canales
Get PRO
mayo '24
+223
en 18 canales
Get PRO
abril '24
+174
en 0 canales
Get PRO
marzo '24
+240
en 20 canales
Get PRO
febrero '24
+224
en 18 canales
Get PRO
enero '24
+287
en 23 canales
Get PRO
diciembre '23
+253
en 24 canales
Get PRO
noviembre '23
+282
en 16 canales
Get PRO
octubre '23
+319
en 18 canales
Get PRO
septiembre '23
+342
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+264
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+292
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+211
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+284
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+240
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+419
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+147
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+247
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+191
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+174
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+283
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+268
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+287
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+322
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+233
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+258
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+252
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+380
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+207
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+315
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+211
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+269
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+326
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+286
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+486
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+420
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+368
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+350
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+387
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+568
en 0 canales
Get PRO
febrero '21
+572
en 0 canales
Get PRO
enero '21
+777
en 0 canales
Get PRO
diciembre '20
+18 545
en 0 canales
Fecha
Crecimiento de Suscriptores
Menciones
Canales
14 julio+1
13 julio+1
12 julio0
11 julio+1
10 julio+2
09 julio0
08 julio0
07 julio0
06 julio+3
05 julio0
04 julio+4
03 julio0
02 julio+1
01 julio+1
Publicaciones del Canal
Что такое контекстный менеджер в Python? Контекстный менеджер в Python - это специальный тип объекта, который определяет методы enter() и exit() и используется с инструкцией with. Эти объекты часто применяются в операциях, которые требуют установки и освобождения ресурсов.  Частый сценарий - это работа с файлом:

with open('file.txt', 'r') as file:
    data = file.read()
Здесь контекстный менеджер гарантирует, что файл будет корректно закрыт после завершения блока with, даже если при чтении файла возникнет исключение. Вот как можно написать простой контекстный менеджер самостоятельно:

import time
 
class Timer:
    def __enter__(self):
        self.start = time.time()
 
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.end = time.time()
        print(f'Время выполнения: {self.end - self.start:.2f} секунд')
 
with Timer():
    # код, время выполнения которого нужно измерить
    time.sleep(2)
📲 Мы в MAX 👉@BookPython

2
В Python вы можете переопределить оператор квадратных скобок ([]), определив магический метод getitem. Примером может быть объект Cycle, который виртуально содержит бесконечное количество повторяющихся элементов: class Cycle: def __init__(self, lst): self._lst = lst def __getitem__(self, index): return self._lst[index % len(self._lst)] print(Cycle(['a', 'b', 'c'])[100]) # prints 'b' Необычность здесь заключается в том, что оператор [] поддерживает уникальный синтаксис. Он может использоваться не только так — [2], но и так — [2:10], или [2:10:2], или [2::2], или даже [:]. Семантика — [start:stop:step], но вы можете применять её так, как вам нужно, для ваших собственных объектов. Но что же получает getitem в качестве параметра index, если использовать этот синтаксис? Для этого существуют объекты slice. In : class Inspector: ...: def __getitem__(self, index): ...: print(index) ...: In : Inspector()[1] 1 In : Inspector()[1:2] slice(1, 2, None) In : Inspector()[1:2:3] slice(1, 2, 3) In : Inspector()[:] slice(None, None, None) Вы даже можете комбинировать синтаксис кортежей и срезов: In : Inspector()[:, 0, :] (slice(None, None, None), 0, slice(None, None, None)) Slice не делает ничего, кроме как просто хранит атрибуты start, stop и step. In : s = slice(1, 2, 3) In : s.start Out: 1 In : s.stop Out: 2 In : s.step Out: 3 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
700
3
Вредные советы python разработчику l=[['a', 'b', 'c'], ['1', '2'], ['#']] sum(l, []) В Python можно выпрямить вложенные списк
Вредные советы python разработчику l=[['a', 'b', 'c'], ['1', '2'], ['#']] sum(l, []) В Python можно выпрямить вложенные списки с помощью... функции sum(). Вот код (выполнять, пока никто не видит): Дело в том, что sum() принимает первым аргументом итерируемый объект, а вторым — значение, с которого начинается операция. По умолчанию это 0, но если указать пустой список [], то sum() начнёт с него. Затем sum() последовательно применяет операцию сложения к элементам первого аргумента, начиная со значения второго аргумента. В случае списков это означает конкатенацию. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
936
4
Функция enumerate Эта встроенная функция снабжает циклы счётчиком. Возвращает генераторный объект, который имеет метод, вызываемый встроенной функцией next: на каждом проходе цикла возвращает кортеж {индекс, значение}. Цикл for проходит по этим кортежам автоматически, что позволяет распаковывать их значения с помощью присваивания кортежей почти так, как в zip. S = "stroka" example = enumerate(S) next(example) # -> (0, 's') Пример использования: shopping_list = ['яблоки', 'бананы', 'апельсины', 'хлеб'] for index, item in enumerate(shopping_list, start=1): print(f"Пункт {index}: {item}") 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
949
5
Очередь с приоритетом — это структура данных, которая поддерживает две операции: добавление элемента и извлечение минимального из всех ранее добавленных элементов. Одной из самых распространённых реализаций очереди с приоритетом является бинарная куча. Это полное бинарное дерево со следующим свойством: ключ, хранящийся в каждом узле, меньше или равен (≤) ключам в дочерних узлах. Минимум всех элементов находится в корне такого дерева. 1 3 7 5 4 9 8 15 16 17 18 19 В бинарной куче сложность операций вставки и извлечения составляет O(log n). Обычный способ хранения полного бинарного дерева в памяти — это массив, где дочерние элементы для x[i] находятся в x[2*i+1] и x[2*i+2]. [1, 3, 7, 5, 4, 9, 8, 15, 16, 17, 18, 19] В Python нет бинарной кучи в виде класса, но предоставляется ряд функций, которые позволяют использовать список как бинарную кучу. Эти функции находятся в модуле heapq. In [1]: from heapq import * In [2]: heap = [3,2,1] In [3]: heapify(heap) In [4]: heap Out[4]: [1, 2, 3] In [5]: heappush(heap, 0) In [6]: heap Out[6]: [0, 1, 3, 2] In [7]: heappop(heap) Out[7]: 0 In [8]: heap Out[8]: [1, 2, 3] 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
1 013
6
Если вы хотите перехватить как IndexError, так и KeyError, вы можете и должны использовать LookupError, их общего предка. Это оказалось полезным при доступе к сложным вложенным данным. try: db_host = config['databases'][0]['hosts'][0] except LookupError: db_host = 'localhost' 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
1 109
7
>>> exit Use exit() or Ctrl-D (i.e. EOF) to exit Вы когда-нибудь задумывались, почему при попытке выйти из интерактивного Python с помощью простого exit или quit появляется это сообщение? Решение довольно неожиданное, но изящное. Это не специальный случай для интерактивной оболочки, она просто показывает представление каждого вычисленного результата, а эта строка - просто представление функции exit. Строго говоря, вы не должны использовать exit в своих повседневных проектах, поскольку она была создана специально для интерактивной оболочки. Вместо этого используйте sys.exit(). 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
1 180
8
Что такое «сырые» строки (Raw Strings) в Python? В Python "сырые" строки (или raw strings) — это строки, в которых символы об
Что такое «сырые» строки (Raw Strings) в Python? В Python "сырые" строки (или raw strings) — это строки, в которых символы обратного слэша \ воспринимаются буквально, а не как специальные символы (например, \n для новой строки, \t для табуляции и т. д.). Они обозначаются префиксом r перед строкой, например: r"строка". Сырые строки удобны, когда вам нужно использовать много обратных слэшей, например, в путях к файлам или регулярных выражениях, где \ часто встречается. Сырые строки упрощают код и помогают избежать ошибок, связанных с экранированием символов. Пример использования # Обычная строка print("C:\\new_folder\\file.txt") # Выводит: C:\new_folder\file.txt # Сырая строка print(r"C:\new_folder\file.txt") # Выводит: C:\new_folder\file.txt В первом случае \\ используется для экранирования, чтобы Python не воспринял \n как символ новой строки. В случае сырой строки r"...", экранирование не нужно, так как \ воспринимается буквально. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
1 145
9
Сравнение производительности dict() и {} в Python Какое-то время назад, во время разбора кода, мы обсудили выбор dict() вмест
Сравнение производительности dict() и {} в Python Какое-то время назад, во время разбора кода, мы обсудили выбор dict() вместо {} в новом коде на Python. Коллега утверждал, что dict() более читаем и чётче выражает предназначение кода, поэтому следует предпочесть его. Меня это не убедило, но в тот момент контраргументов не нашлось, поэтому я воздержался. Это заставило меня задуматься: в чём разница между типом dict и литеральным выражением {}? https://habr.com/ru/articles/788440/ original https://madebyme.today/blog/python-dict-vs-curly-brackets/ 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
1 052
10
🚀 Подборка полезных IT каналов в Max Системное администрирование, DevOps 📌 https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора https://max.ru/bash_srv Bash Советы https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. https://max.ru/tipsysdmin Типичный Сисадмин Excel лайфхак 📌 https://t.me/Excel_lifehack Excel лайфхак Английский с нуля 🇬🇧 https://max.ru/UchuEnglish 1C разработка 📌 https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С Программирование C++📌 https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика Программирование Go📌 https://max.ru/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика Программирование React📌 https://max.ru/react_lib React Программирование Python 📌 https://max.ru/python_of Python академия. https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика Java разработка 📌 https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика GitHub Сообщество 📌 https://max.ru/githublib Интересное из GitHub Базы данных (Data Base) 📌 https://max.ru/database_info Все про базы данных Фронтенд разработка 📌 https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков Библиотеки 📌 https://max.ru/programmist_of Книги по программированию https://max.ru/proglb Библиотека программиста https://max.ru/bfbook Книги для программистов Программирование 📌 https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 Шутки программистов 📌 https://max.ru/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров Математика 📌 https://max.ru/Pomatematike Канал по математике https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике Вакансии 📌 https://max.ru/progjob Вакансии в IT Мир технологий 📌 https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных Бонус 📌 https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы https://max.ru/piterspb Питер Новости: Санкт-Петербург / СПБ / ДТП
906
11
Когда вы пишете собственный метод __repr__ для какого-то объекта, обычно нужно включать представление его атрибутов. Для этого при форматировании следует вызывать repr() для объектов, так как по умолчанию вызывается str(). Это делается с помощью нотации !r: class Pair: def __init__(self, left, right): self.left = left self.right = right def __repr__(self): class_name = type(self).__name__ return f'{class_name}({self.left!r}, {self.right!r})' 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
1 030
12
Модуль functools для манипуляций с функциями Модуль functools в Python предоставляет инструменты для работы с функциями, позволяя выполнять различные манипуляции с ними. Вот некоторые из наиболее важных функций и возможностей, которые предоставляет functools: 1. functools.partial: Позволяет зафиксировать некоторые аргументы функции и создать новую функцию с предопределенными значениями. from functools import partial def multiply(x, y): return x * y double = partial(multiply, 2) print(double(5)) # Вывод: 10 2. functools.reduce: Применяет функцию к паре элементов в последовательности, сокращая ее до одного значения. Обычно используется для аккумуляции значений. from functools import reduce numbers = [1, 2, 3, 4] product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers) print(product) # Вывод: 24 3. functools.lru_cache: Кэширует результаты вызовов функции, чтобы ускорить повторные вызовы с теми же аргументами. Полезно для функций с дорогими вычислениями. from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(n): if n < 2: return n return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) print(fibonacci(10)) # Вывод: 55 4. functools.wraps: Декоратор, который сохраняет метаданные оригинальной функции (такие как имя и документация) при создании декоратора. from functools import wraps def my_decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print("Что-то делаем перед вызовом функции") return func(*args, **kwargs) return wrapper @my_decorator def say_hello(): """Выводит приветствие.""" print("Привет!") print(say_hello.__name__) # Вывод: say_hello print(say_hello.__doc__) # Вывод: Выводит приветствие. 5. functools.total_ordering: Упрощает реализацию всех методов сравнения для класса, определяя только несколько из них. from functools import total_ordering @total_ordering class Point: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def __eq__(self, other): return (self.x, self.y) == (other.x, other.y) def __lt__(self, other): return (self.x, self.y) < (other.x, other.y) p1 = Point(1, 2) p2 = Point(3, 4) print(p1 < p2) # Вывод: True print(p1 <= p2) # Вывод: True Эти функции и декораторы делают functools мощным инструментом для функционального программирования в Python. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
925
13
Генератор можно остановить. Ты можешь явно вызвать g.close(), но обычно это делает сборщик мусора. Когда вызывается close, в точке, где выполнение генератора было приостановлено, выбрасывается исключение GeneratorExit: def gen(): try: yield 1 yield 2 finally: print('END') g = gen() print(next(g)) # выведет '1' g.close() # выведет 'END' Обрати внимание на три момента: 1. Нельзя использовать yield при обработке GeneratorExit Если в блоке finally попытаться сделать yield, возникнет ошибка RuntimeError: def gen(): try: yield 1 finally: yield 3 # ошибка! g = gen() next(g) g.close() # RuntimeError 2. Исключение не выбрасывается, если генератор ещё не запускался В этом случае генератор просто переходит в состояние остановлен, но finally не выполняется: def gen(): try: yield 1 finally: print('END') g = gen() g.close() # ничего не выводит print(list(g)) # выведет '[]' 3. close() ничего не делает, если генератор уже завершён Если генератор полностью отработал, close() не вызывает finally повторно и просто игнорируется: def gen(): try: yield 1 yield 2 finally: print('END') g = gen() print(list(g)) # ['1', '2'] print('Closing now') g.close() # Вывод: # END # [1, 2] # Closing now 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
930
14
Стандартный модуль json имеет интерфейс командной строки, который может быть полезен для форматирования JSON с помощью одного только Python. Этот модуль называется json.tool и используется следующим образом: $ echo '{"a": [], "b": "c"}' | python -m json.tool { "a": [], "b": "c" } 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
1 007
15
Все объекты в Python создаются с помощью вызова метода __new__. Даже если вы определяете свой собственный __new__ для класса, вы должны вызвать super().__new__(...). Можно подумать, что object.__new__ — это базовая реализация, отвечающая за создание всех объектов. Но это не совсем так. Существует несколько таких реализаций, и они несовместимы. Например, у dict есть собственная низкоуровневая реализация __new__, и объекты типов, унаследованных от dict, нельзя создать с помощью 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__() 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
1 057
16
🚀 Подборка полезных IT каналов в Max Системное администрирование, DevOps 📌 https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора https://max.ru/bash_srv Bash Советы https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. https://max.ru/tipsysdmin Типичный Сисадмин Excel лайфхак 📌 https://t.me/Excel_lifehack Excel лайфхак Английский с нуля 🇬🇧 https://max.ru/UchuEnglish 1C разработка 📌 https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С Программирование C++📌 https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика Программирование Go📌 https://max.ru/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика Программирование React📌 https://max.ru/react_lib React Программирование Python 📌 https://max.ru/python_of Python академия. https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика Java разработка 📌 https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика GitHub Сообщество 📌 https://max.ru/githublib Интересное из GitHub Базы данных (Data Base) 📌 https://max.ru/database_info Все про базы данных Фронтенд разработка 📌 https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков Библиотеки 📌 https://max.ru/programmist_of Книги по программированию https://max.ru/proglb Библиотека программиста https://max.ru/bfbook Книги для программистов Программирование 📌 https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 Шутки программистов 📌 https://max.ru/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров Математика 📌 https://max.ru/Pomatematike Канал по математике https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике Вакансии 📌 https://max.ru/progjob Вакансии в IT Мир технологий 📌 https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных Бонус 📌 https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы https://max.ru/piterspb Питер Новости: Санкт-Петербург / СПБ / ДТП
905
17
Python позволяет перегружать многие разные операторы, и оператор сдвига — один из них. Вот пример того, как можно создать композицию функций с использованием этого оператора. Здесь символы, похожие на стрелки, показывают направление потока данных: from collections import deque from math import sqrt class Compose: def __init__(self): self._functions = deque() def __call__(self, *args, **kwargs): result = None for f in self._functions: result = f(*args, **kwargs) args = [result] kwargs = dict() return result def __rshift__(self, f): self._functions.append(f) return self def __lshift__(self, f): self._functions.appendleft(f) return self compose = Compose sqrt_abs = (compose() << sqrt << abs) sqrt_abs2 = (compose() >> abs >> sqrt) print(sqrt_abs(-4)) # 2.0 print(sqrt_abs2(-4)) # 2.0 Объяснение: << — добавляет функцию в начало цепочки (выполняется первой). >> — добавляет функцию в конец цепочки (выполняется последней). В примере sqrt_abs(-4) сначала берёт abs(-4) → 4, а затем sqrt(4) → 2.0. sqrt_abs2(-4) делает то же самое, но функции добавлены в другом порядке. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
1 033
18
Класс объекта доступен через атрибут __class__: >>> [1, 2].__class__ <class 'list'> Однако более привычный способ получить класс — использовать функцию type. Кроме того, это единственный способ, который работает со старыми стилями классов. >>> type([1, 2]) <class 'list'> Если вы хотите проверить, является ли объект экземпляром заданного класса, следует использовать isinstance, а не сравнение: >>> class A: ... pass ... >>> class B(A): ... pass ... >>> type(B()) <class '__main__.B'> >>> isinstance(B(), A) True 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
1 041
19
В Python числа с плавающей точкой могут иметь значение NaN. Его можно получить с помощью math.nan. NaN не равен ничему, включая самого себя: >>> math.nan == math.nan False Кроме того, объект NaN не является уникальным — можно получить несколько разных объектов NaN из разных источников: >>> float('nan') nan >>> float('nan') is float('nan') False Это означает, что обычно нельзя использовать NaN в качестве ключа словаря: >>> d = {} >>> d[float('nan')] = 1 >>> d[float('nan')] = 2 >>> d {nan: 1, nan: 2} 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
1 046
20
В Python None равен None, поэтому может показаться, что проверку на None можно делать через ==: ES_TAILS = ('s', 'x', 'z', 'ch', 'sh') def make_plural(word, exceptions=None): if exceptions == None: # ← ← ← exceptions = {} if word in exceptions: return exceptions[word] elif any(word.endswith(t) for t in ES_TAILS): return word + 'es' elif word.endswith('y'): return word[0:-1] + 'ies' else: return word + 's' exceptions = dict( mouse='mice', ) print(make_plural('python')) print(make_plural('bash')) print(make_plural('ruby')) print(make_plural('mouse', exceptions=exceptions)) Однако так делать неправильно. Действительно, None равен None, но не только он может быть равен None. Пользовательские объекты тоже могут вернуть True при сравнении с None через ==: class A: def __eq__(self, other): return True print(A() == None) # True print(A() is None) # False Правильный способ проверки на None — использовать is None. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython
1 132