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
Red:📈 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 17 968 suscriptores, ocupando la posición 7 257 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 36 592 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 968 suscriptores.
Según los últimos datos del 01 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -93, y en las últimas 24 horas de -3, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.56%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.74% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 999 visualizaciones. En el primer día suele acumular 492 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 02 noviembre, 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.
17 968
Suscriptores
-324 horas
-207 días
-9330 días
Archivo de publicaciones
Узнай стоимость кухни за 1 минуту! Моментальный расчет!
Екатеринбург. Удобные, функциональные кухни с гарантией 3 года. Срок изготовления 10 дней! Экономия 40%! Пройдите тест - получите расчет кухни сразу и бесплатно на телефон! Рассчитать?
Получить предложение
#реклама
lovekuhnya.ru
О рекламодателе
Курс Слёрма «Python для инженеров»: когда 5 строк кода заменяют полчаса работы
Научим вас автоматизировать задачи, которые годами решались вручную. Курс с обратной связью, 5 недель, старт 12 августа.
После курса сможете сделать так, чтобы автоматически:
▶Менялись конфигурации серверов и предоставлялся к ним доступ
▶Собирались, сводились и экспортировались нужные данные мониторинга
▶Создавались базы данных из разных источников
▶Генерировались ченджлоги прямо из коммитов
▶И многое другое
Формат курса:
▶Видеолекции, онлайн-встречи со спикером и практические задания
▶Код-ревью, ответы на вопросы и обратная связь
▶Личный кабинет с короткими конспектами видеолекций
▶Постоянный чат со студентами, экспертами и куратором
Длительность — 5 недель.
Старт — 12 августа.
Посмотреть программу занятий и занять место на курсе — по ссылке ✅
Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451
Геттеры и сеттеры
Геттеры и сеттеры — это специальные методы класса, которые используются для управляемого доступа к атрибутам объекта. Они позволяют инкапсулировать реализацию класса и предоставить проверенный интерфейс для манипуляции данными.
— Геттер позволяет получить значение атрибута.
— Сеттер используется для установки значения атрибута.
Преимущества геттеров и сеттеров:
— Контроль доступа к атрибутам класса.
— Валидация данных.
— Возможность добавить дополнительную логику при установке/получении значений.
👉@BookPython
Преобразование Pdf в аудио с помощью Python
👉@BookPython
ГЕНЕЗИС: внедрение и сопровождение amoCRM
Составим план работ, рассчитаем стоимость внедрения amoCRM и дадим 14 дней демодоступа для лучшего знакомства с системой. Покажем, как вы можете увеличить прибыль с помощью автоматизации!
Пройдите опрос и выберите свой подарок:
⚡ бесплатная онлайн-экскурсия по идеальной CRM-системе,
⚡ пак из 27 бесплатных виджетов,
⚡ или бесплатный аудит вашей amoCRM.
Входим в топ рейтинга партнёров amoCRM!
Получить предложение
#реклама 16+
mrqz.me
О рекламодателе
Как мы версию Sanic’а повышали
Приветствую всех читателей, меня зовут Вадим, я — бэкенд-разработчик в компании Домклик. Я работаю в команде, которая разрабатывает CRM-систему для подготовки и осуществления ипотечных сделок. В этой статье я хотел бы поделиться своим интересным опытом мажорного повышения зависимостей в проекте, который свыше пяти лет находится в проде под ежедневной нагрузкой более 2000 RPS.
Предыстория
Итак, все сервисы нашей команды на бэке написаны на Python, большинство из них — с использованием фреймворка Sanic. До момента, приведшего впоследствии к этой статье, никаких серьёзных проблем с этим фреймворком мы не испытывали. Однако одним прекрасным декабрьским днём, когда сезонность оформления ипотечных сделок традиционно приводит к повышенной нагрузке на все сервисы Домклика, мы обнаружили проблему на центральном бэкенд-сервисе нашей системы. Суть этой проблемы заключалась в том, что в случайный момент времени воркеры приложения бесследно умирали, а у реализации мультипроцессинга в используемой нами на тот момент версии Sanic есть такая хитрая (нет) особенность, что состояние воркеров после запуска никак не отслеживается, и заданное количество никак не поддерживается в случае их смерти. Как результат, спустя некоторое (от нескольких минут до нескольких часов) время после развёртывания наши поды лишались всех воркеров, кроме одного единственного (от которого Sanic первоначально и форкает новые процессы), что драматически снижало перевариваемую нашим сервисом нагрузку: поды начинали тротлить по CPU, event loop забивался корутинами, приложение обжиралось коннектами к базе данных, запросы обрабатывались гораздо медленнее, и в конце концов мы начинали отдавать 500-ки.
https://habr.com/ru/companies/domclick/articles/761838/
👉@BookPython
Что такое списковое включение?
Это компактный способ обработки всех или части элементов в последовательности и возвращения списка с результатами. Синтаксис прост и в то же время эффективен.
👉@BookPython
Маршрут в путешествие мечты построен
Выгодные предложения и проверенные туристические маршруты в этих каналах:
Подписаться
#реклама
О рекламодателе
Emot
Библиотека Emot предназначена для распознавания эмодзи в тексте.
Она может очень пригодиться, когда нам нужно предварительно обработать текстовые данные, чтобы удалить эмотиконы и эмодзи или изучить их влияние на семантику. Функции библиотеки принимают на вход строку и возвращают список словарей.
👉@BookPython
Для более сложной стилизации вы можете использовать seaborn, который предоставляет больше эстетических возможностей.
👉@BookPython
Хотите путешествовать интересно и выгодно?
Как — рассказываем здесь:
Подписаться
#реклама
О рекламодателе
Что делать, если нужно сериализовать данные, которые не поддерживаются стандартным модулем json?
Если нужно сериализовать объекты, которые по умолчанию не поддерживаются модулем json, то есть несколько вариантов:
— Реализовать методы
__getattr__ и __setattr__ в классе объекта, чтобы преобразовать его в словарь, который уже можно сериализовать в JSON.
— Использовать декоратор dataclass из модуля dataclasses для автоматической генерации методов сериализации.
— Создать собственный класс-наследник json.JSONEncoder и переопределить метод default(), чтобы указать как сериализовать нестандартные объекты.
— Использовать библиотеку marshmallow для создания схем сериализации/десериализации сложных объектов в JSON.
— Преобразовать объекты в dict или list вручную перед сериализацией с помощью методов объекта или отражения (reflection).
— Использовать другой формат сериализации, например YAML или MessagePack, который может поддерживать произвольные типы.
👉@BookPython
Бесплатное обучение по продвижению бизнеса в интернете
5 августа стартует интенсив для предпринимателей от Яндекс Рекламы. За 4 недели научим запускать рекламу в интернете, даже если раньше вы никогда этого не делали.
В программе:
Реклама в Яндексе — какие выбрать инструменты для продвижения бизнеса
Юнит-экономика — как рассчитать бюджет на рекламу, чтобы не уйти в минус
УТП для вашего бизнеса — как выделяться на фоне конкурентов
Запуск рекламы — как самостоятельно настроить кампанию
Анализ и оптимизация — что улучшить в рекламе
Вас ждут:
5 вебинаров от практикующих экспертов Яндекса
Задания с самопроверкой и дополнительные материалы
Закрытое сообщество предпринимателей для обмена опытом
Узнать подробности и зарегистрироваться:
Зарегистрироваться
#реклама 16+
yandex.ru
О рекламодателе
Преобразование десятичной дроби в другие числа с помощью Python
👉@BookPython
Визуализация процесса релиза CPython
На прошлой неделе я встретился с резидентом разработчиков CPython и менеджером по выпуску Лукашем Лангой, чтобы обсудить процесс выпуска CPython (подробно описанный в PEP 101). Все, что я узнал, я задокументировал ниже и буду предлагать такие улучшения, как введение дополнительных средств защиты для процесса выпуска и сборки программного обеспечения для процесса сборки и конечных собранных артефактов.
https://sethmlarson.dev/security-developer-in-residence-weekly-report-9
👉@BookPython
Расширенное использование - применение функций
Вы можете применять функции внутри comprehensions. Вот пример использования функции str.upper():
👉@BookPython
Открытый инвестиционный клуб Андрея Черных.
Клуб объединяет успешных инвесторов, разделяющих такие ценности, как: готовность обмениваться опытом, открытость к сотрудничеству, стремление к личностному и профессиональному росту и содействие развитию других. Обсуждения рынка, идеи, рост и развитие инвесторов, улучшение результатов инвестиций. Групповая и индивидуальная работа с инвесторами, обучение и развитие на практике.
Попробовать
#реклама
О рекламодателе
Bottleneck
Это библиотека, которая ускоряет работу методов NumPy в 25 раз. Особенно, если массив имеет значения NaN.
В этом примере мы создаём 2D массив NumPy с 1000 строками и 10 столбцами со случайными значениями.
Далее функция move_mean используется для вычисления скользящего среднего для каждой строки в массиве. Параметр window указывает количество значений, которые будут использоваться при вычислении каждого скользящего среднего, а параметр axis указывает ось, вдоль которой будет вычисляться скользящее среднее (в данном случае мы вычисляем его для каждой строки, поэтому устанавливаем axis=1).
👉@BookPython
Вычисления с несколькими условиями
Вы можете добавить несколько условий. Давайте отфильтруем числа, кратные 2 и 3:
👉@BookPython
