¡No caigas en manos de tramposos! Telemetrio encuentra y marca estos canales 👉 Si quieres ver la etiqueta, suscríbete

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

Red:Книги для программистов Rusia36 658 Tecnologías y Aplicaciones7 272...

📈 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 17 977 suscriptores, ocupando la posición 7 272 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 36 658 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 977 suscriptores.

Según los últimos datos del 27 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -96, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.41%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.62% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 972 visualizaciones. En el primer día suele acumular 471 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
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 28 octubre, 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.

17 977

Suscriptores

-224 horas

-277 días

-9630 días

972

Visitas de la publicación

~ 47124 horas

~ 56048 horas

5.41%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

17 976

🚀 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 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

17 976

У Python очень короткий список встроенных констант. Одна из них — Ellipsis, которую также можно записать как .... Эта константа не имеет особого значения для интерпретатора, но используется в ситуациях, где такой синтаксис уместен. В библиотеке NumPy Ellipsis поддерживается в качестве аргумента для __getitem__, например, x[...] возвращает все элементы массива x. PEP 484 придаёт Ellipsis дополнительный смысл: Callable[..., type] используется для обозначения типа вызываемых объектов без указания типов аргументов. Наконец, ... можно использовать, чтобы показать, что функция ещё не реализована. Это полностью допустимый Python-код:


def x():
    ...

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

💡10 функций, для продвинутых Python-разработчиков 1. Разворачиваем вложенных списков любой глубины


flatten = lambda lst: [x for sub in lst for x in (flatten(sub) if isinstance(sub, list) else [sub])]

2. Декоратор для мемоизации результатов функции


memoize = lambda f: (lambda *args, _cache={}, **kwargs: _cache.setdefault((args, tuple(kwargs.items())), f(*args, **kwargs)))

3. Разбиение списка на куски длины n


chunked = lambda lst, n: [lst[i:i+n] for i in range(0, len(lst), n)]

4. Уникализация последовательности с сохранением порядка


uniq = lambda seq: list(dict.fromkeys(seq))

5. Глубокий доступ к вложенным ключам словаря


deep_get = lambda d, *keys: __import__('functools').reduce(lambda a, k: a.get(k) if isinstance(a, dict) else None, keys, d)

6. Преобразование Python-объекта в читаемый JSON


pretty_json = lambda obj: __import__('json').dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=2)

7. Чтение последних n строк файла (аналог tail)


tail = lambda f, n=10: list(__import__('collections').deque(open(f), maxlen=n))

8. Выполнение shell-команды и возврат вывода


sh = lambda cmd: __import__('subprocess').run(cmd, shell=True, check=True, capture_output=True).stdout.decode().strip()

9. Быстрое объединение путей


path_join = lambda *p: __import__('os').path.join(*p)

10. Группировка списка словарей по значению ключа


group_by = lambda seq, key: {k: [d for d in seq if d.get(key) == k] for k in set(d.get(key) for d in seq)}

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

Если вы хотите итерироваться одновременно по нескольким итерируемым объектам, функция zip может быть хорошим выбором. Она возвращает генератор, который выдаёт кортежи, содержащие по одному элементу из каждого исходного итерируемого объекта:


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))
    ...:

Вывод:

one = eins  
two = zwei  
three = drei

Обратите внимание, что zip принимает итерируемые объекты как отдельные аргументы, а не в виде списка аргументов. Чтобы «развернуть» значения (unzip), можно использовать оператор *:


In : list(zip(*zip(eng, ger)))
Out: [('one', 'two', 'three'), ('eins', 'zwei', 'drei')]

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

Иногда в тестах нужно сравнивать сложные структуры, игнорируя некоторые значения. Обычно это делается путем сравнения отдельных значений внутри структуры:


>>> d = dict(a=1, b=2, c=3)
>>> assert d['a'] == 1
>>> assert d['c'] == 3

Однако можно создать специальное значение, которое будет считаться равным любому другому значению:


>>> assert d == dict(a=1, b=ANY, c=3)

Это легко реализовать, определив метод __eq__:


>>> class AnyClass:
...     def __eq__(self, another):
...         return True
... 
>>> ANY = AnyClass()

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

Начиная с Python 3.7, модуль contextlib предоставляет декоратор asynccontextmanager, который позволяет определять асинхронные контекстные менеджеры точно так же, как contextmanager:


import asyncio
from contextlib import asynccontextmanager

@asynccontextmanager
async def slow(delay):
    half = delay / 2
    await asyncio.sleep(half)
    yield
    await asyncio.sleep(half)

async def main():
    async with slow(1):
        print('slow')

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

Для более старых версий Python можно использовать @asyncio_extras.async_contextmanager. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

Если ты хочешь, чтобы контекстный менеджер при входе или выходе из контекста приостанавливал выполнение корутины, следует использовать асинхронные контекстные менеджеры. Вместо вызова m.__enter__() и m.__exit__() Python в этом случае выполняет await m.__aenter__() и await m.__aexit__() соответственно. Асинхронные контекстные менеджеры нужно использовать с синтаксисом async with:


import asyncio

class Slow:
    def __init__(self, delay):
        self._delay = delay

    async def __aenter__(self):
        await asyncio.sleep(self._delay / 2)

    async def __aexit__(self, *exception):
        await asyncio.sleep(self._delay / 2)

async def main():
    async with Slow(1):
        print('slow')

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

В этом примере класс Slow симулирует задержку при входе и выходе из контекста. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

Начиная с Python 3.5, стало возможно использовать распаковку в литералах словарей и списков. Пример со словарём:


{**{'a': 1}, 'b': 2, **{'c': 3}}
# Результат: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

Пример со списком:


[1, 2, *[3, 4]]
# Результат: [1, 2, 3, 4]

Для словарей такая форма даже мощнее, чем функция dict, потому что позволяет переопределять значения:


{**{'a': 1, 'b': 1}, 'a': 2, **{'b': 3}}
# Результат: {'a': 2, 'b': 3}

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

Ты можешь создавать словари двумя способами: с помощью литералов или функции dict:


>>> dict(a=1, b=2)
{'a': 1, 'b': 2}
>>> {'a': 1, 'b': 2}
{'a': 1, 'b': 2}

Литералы работают быстрее, чем dict, но у функции есть свои преимущества. Во-первых, не нужно ставить дополнительные кавычки. Однако это работает только в том случае, если все ключи — допустимые идентификаторы Python:


>>> dict(a=1)
{'a': 1}
>>> dict(1='a')
  File "<stdin>", line 1
SyntaxError: keyword can't be an expression

Во-вторых, ты не сможешь случайно указать один и тот же ключ дважды:


>>> {'a': 1, 'a': 1}
{'a': 1}
>>> dict(a=1, a=1)
  File "<stdin>", line 1
SyntaxError: keyword argument repeated

В-третьих, легко создать новый словарь на основе уже существующего:


>>> d = dict(b=2)
>>> dict(a=1, **d)
{'a': 1, 'b': 2}

Но учти, что ключи нельзя переопределять при таком способе:


>>> dict(b=3, **d)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: type object got multiple values for keyword argument

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

Если ты хочешь запустить код с изменённой глобальной переменной, лучше использовать контекстный менеджер, а не менять её напрямую:


from contextlib import contextmanager

QUIT_MESSAGE = 'Bye'

def print_quit_mesage():
    global QUIT_MESSAGE
    print(QUIT_MESSAGE)

@contextmanager
def global_variable_changed(name, value):
    orig_value = globals()[name]
    globals()[name] = value
    yield
    globals()[name] = orig_value

with global_variable_changed(
    'QUIT_MESSAGE',
    'Tschüss'
):
    print_quit_mesage()

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

🚀 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. 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

17 976

Существует две встроенные функции, которые позволяют анализировать итерируемые объекты без необходимости писать тривиальные и избыточные циклы for. Это all и any. any возвращает True, если хотя бы одно значение истинно; all возвращает True, только если все значения истинны. Для пустого итерируемого объекта all возвращает True, а any — False. Обе функции особенно полезны в сочетании со списковыми включениями (list comprehensions):


package_broken = any(
    part.is_broken() for part in package.get_parts()
)
package_ok = all(
    part.ok() for part in package.get_parts()
)

Функции any и all зачастую взаимозаменяемы благодаря законам де Моргана. Используй ту, с которой код будет понятнее. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

Иногда нужно создать функцию на основе более универсальной. Например, у функции int() есть параметр base, который мы хотим зафиксировать, чтобы получить новую функцию base2:


>>> int("10")
10
>>> int("10", 2)
2
>>> def base2(x):
...     return int(x, 2)
...
>>> base2("10")
2

functools.partial позволяет сделать то же самое, но точнее и семантически понятнее:


base2 = partial(int, base=2)

Это полезно, когда нужно передать функцию как аргумент другой, более общей функции, но при этом некоторые аргументы должны быть зафиксированы:


>>> map(partial(int, base=2), ["1", "10", "100"])
[1, 2, 4]

Без partial пришлось бы делать так:


>>> map(lambda x: int(x, base=2), ["1", "10", "100"])
[1, 2, 4]

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

В Python нет поддержки асинхронных операций с файлами. Чтобы сделать их неблокирующими, нужно использовать отдельные потоки. Для асинхронного выполнения кода в потоке следует использовать метод loop.run_in_executor. Сторонний модуль aiofiles делает всё это за тебя, предоставляя простой и удобный интерфейс:


async with aiofiles.open('filename', mode='r') as f:
    contents = await f.read()

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

>>> bool(datetime(2018, 1, 1).time())
False
>>> bool(datetime(2018, 1, 1, 13, 12, 11).time())
True

До Python 3.5 объекты datetime.time() считались ложными, если они представляли полночь по UTC. Это могло приводить к трудноуловимым ошибкам. В следующих примерах if not может выполниться не потому, что created_time равен None, а потому, что время — полночь.


def create(created_time=None) -> None:
    if not created_time:
        created_time = datetime.now().time()

Можно исправить это, явно проверяя на None:


def create(created_time=None) -> None:
    if created_time is None:
        created_time = datetime.now().time()

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

Начиная с Python 3.0, при возникновении нового исключения внутри блока except перехваченное исключение автоматически сохраняется в атрибуте __context__ создаваемого исключения. В результате при выводе будут показаны оба исключения:


try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError:
    raise ValueError('Zero!')

(most recent call last):
  File "test.py", line 2, in <module>
    1 / 0
ZeroDivisionError: division by zero

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 4, in <module>
    raise ValueError('Zero!')
ValueError: Zero!

Кроме того, вы можете явно указать причинное исключение, использовав конструкцию raise … from. Тогда в атрибут __cause__ нового исключения будет помещено исходное:


division_error = None

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    division_error = e

raise ValueError('Zero!') from division_error

(most recent call last):
  File "test.py", line 4, in <module>
    1 / 0
ZeroDivisionError: division by zero

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 8, in <module>
    raise ValueError('Zero!') from division_error
ValueError: Zero!

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

В Python блок else может располагаться не только после if, но и после for и while. Код внутри else выполняется, если цикл не был прерван оператором break. Обычный способ использования этого — найти что-то в цикле и выйти из него через break, когда нужный элемент найден:


>>> first_odd = None
>>> for x in [2, 3, 4, 5]:
...     if x % 2 == 1:
...         first_odd = x
...         break
... else:
...     raise ValueError('В списке нет нечетных элементов')
...
>>> first_odd
3


>>> for x in [2, 4, 6]:
...     if x % 2 == 1:
...         first_odd = x
...         break
... else:
...     raise ValueError('В списке нет нечетных элементов')
...
...
ValueError: В списке нет нечетных элементов

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

В Python операторы += и + являются разными. За их поведение отвечают методы __iadd__ и __add__ соответственно.


class A:
    def __init__(self, x):
        self.x = x

    def __iadd__(self, another):
        self.x += another.x
        return self

    def __add__(self, another):
        return type(self)(self.x + another.x)

Если __iadd__ не определён, выражение a += b сводится к простому a = a + b. Обычно разница между += и + в том, что первый изменяет объект, а второй создаёт новый:


>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> a += [4]
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> b
[1, 2, 3, 4]
>>> a = a + [5]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> b
[1, 2, 3, 4]

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

17 976

Каждый класс Python имеет два «магических» атрибута, которые можно использовать для получения информации о его базовых классах. Первый — __bases__; он возвращает непосредственных родителей класса:


class A:
    pass

class B(A):
    pass

class C(A):
    pass

class D(B, C):
    pass


print(D.__bases__)
# (<class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>)

Второй —```python class B``` он возвращает кортеж со всеми классами, которые задействованы при разрешении методов (отсюда и название), то есть родителей, их родителей и так далее:


print(D.__mro__)
# (<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)

📲 Мы в MAX 👉@BookPython