¡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 программистовRusia36 565Tecnologías y Aplicaciones7 250...

📈 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 17 959 suscriptores, ocupando la posición 7 250 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 36 565 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 959 suscriptores.

Según los últimos datos del 04 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -87, 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 5.31%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.70% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 953 visualizaciones. En el primer día suele acumular 485 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 05 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.

17 959

Suscriptores

-324 horas

-157 días

-8730 días

953

Visitas de la publicación

~ 48524 horas

~ 58748 horas

5.31%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

Archivo de publicaciones

17 959

The same string can be represented in different ways in Unicode and the standard is aware of it. It defines two types of equivalence: sequences can be canonically equivalent or compatible. Canonically equivalent sequences look exactly the same but contain different code points. For example, ö can be just LATIN SMALL LETTER O WITH DIAERESIS (U+00F6) or a combination of o and a diaeresis modifier: LATIN SMALL LETTER O (U+006F) + COMBINING DIAERESIS (U+0308). Compatible sequences look different but may be treated the same semantically, e. g. ﬀ and ff. For each of these types of equivalence, you can normalize a Unicode string by compressing or decompressing sequences. In Python, you can use unicodedata for this:

modes = [
    # Compress canonically equivalent
    'NFC',
    # Decompress canonically equivalent
    'NFD',
    # Compress compatible
    'NFKC',
    # Decompress compatible
    'NFKD',
]
s = '

ﬀ

 + ö'

for mode in modes:
     norm = unicodedata.normalize(mode, s)
     print('\t'.join([
        mode,
        norm,
        str(len(norm.encode('utf8'))),
    ]))

NFC ﬀ

 + ö   8
NFD

ﬀ

 + ö   9
NFKC    ff + ö  7
NFKD    ff + ö  8

17 959

В Практикуме запустился новый курс — «Тестирование веб-приложений на Python». Этот короткий двухмесячный курс подойдёт ручным тестировщикам с опытом, которые хотят получить новый навык — научиться тестировать веб-приложения на Python. Для старта уметь программировать необязательно. Эрик Бурыгин, руководитель команды тестирования мобильных приложений в Яндексе и автор курса «Тестирование веб-приложений на Python», рассказал, чем занимается автоматизатор тестирования на Python и как им стать. → Первый поток курса «Тестирование веб-приложений на Python» стартует 23 июня.

17 959

If you create new objects inside your __init__ it may be better to pass them as arguments and have a factory method instead. It separates business logic from technical details on how objects are created. In this example __init__ accepts host and port to construct a database connection:

class Query:
    def __init__(self, host, port):
        self._connection = Connection(host, port)

The possible refactoring is:

class Query:
    def __init__(self, connection):
        self._connection = connection
        
    @classmethod
    def create(cls, host, port):
        return cls(Connection(host, port))

This approach has at least these advantages: • It makes dependency injection easy. You can do Query(FakeConnection()) in your tests. • The class can have as many factory methods as needed; the connection may be constructed not only by host and port but also by cloning another connection, reading a config file or object, using the default, etc. • Such factory methods can be turned into asynchronous functions; this is completely impossible for __init__.

17 959

Repost from Книги по Python | Books Python 📚

Шаблоны и практика глубокого обучения Ферлитш Эндрю (2022) Откройте для себя шаблоны конструирования и воспроизводимые архитектуры, которые направят ваши проекты глубокого обучения от стадии разработки к реализации. В книге рассматриваются актуальные примеры создания приложений глубокого обучения с учетом десятилетнего опыта работы автора в этой области. Вы сэкономите часы проб и ошибок, воспользовавшись представленными здесь шаблонами и приемами. Проверенные методики, образцы исходного кода и блестящий стиль повествования позволят с увлечением освоить даже непростые навыки. По мере чтения вы получите советы по развертыванию, тестированию и техническому сопровождению ваших проектов. Издание предназначено для инженеров машинного обучения, знакомых с Python и глубоким обучением. Скачать 👉 @python_360

17 959

В метавселенных можно работать, общаться и даже посещать концерты — все это виртуально 💫 Для чего еще нужны метавселенные и какие возможности они откроют в будущем? Узнайте в финальном выпуске первого сезона подкаста «ZIP. Архив техногенного мира» от команды Газпромбанка. Слушайте и делитесь > https://vk.cc/cbkbub

17 959

Open source инструмент на Python для выбора признаков нейронной сети Поиск и выбор наиболее полезных признаков в датасете — одна из наиболее важных частей машинного обучения. Ненужные признаки уменьшают скорость обучения, ухудшают возможности интерпретации результатов и, что самое важное, уменьшают производительность работы. В этой статье мы рассмотрим работу FeatureSelector. Он позволяет нам быстро внедрять эти методы, обеспечивая более эффективный рабочий процесс. Feature Selector — это незавершенный проект, который будет продолжать улучшаться в зависимости от потребностей сообщества.

17 959

Что нужно знать о работе автоматизатора тестирования на Python? Присоединяйтесь 16 июня в 20:00 к открытому уроку OTUS. Вместе с экспертом поговорим о профессии автоматизатора тестирования на Python, актуальных технологиях, разберем пользу использования автотестов, а также поговорим о нужных навыках и особенностях собеседований. Еще больше об этой профессии вы сможете узнать на онлайн-курсе «Python QA Engineer». Для регистрации пройдите вступительный тест

17 959

Превращаем текст в числа Пакет Numerizer преобразует обычный текст в числа. То есть, например, из строки "forty two" можно получить число "42". https://github.com/jaidevd/numerizer

17 959

Подборка каналов для IT специалистов 🎯 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

17 959

To store any information in memory or on a storage device, you should represent it in bytes. Python usually provides the level of abstraction where you can think about data itself, not its byte form. Still, when you write, say, a string to a file, you deal with a physical structure of data. To put characters into a file you should transform them into bytes; that is called encoding. When you get bytes from a file, you probably want to convert them into meaningful characters; that is call decoding. There are hundreds of encoding methods out there. The most popular one is probably Unicode, but you can't transform anything to bytes with it. In the sense of byte representation, Unicode is not even an encoding. Unicode defines a mapping between characters and their integer codes. 🐍 is 128 013, for example. But to put integers into a file, you need a real encoding. Unicode is usually used with utf-8, which is (usually) a default in Python. When you read from a file, Python automatically decodes utf-8. You can choose any other encoding with encoding= parameter of the open function, or you can read plane bytes by appending b to its mode.

17 959

Книги по Python @python_360

17 959

🔥 Чем занимается игровой аналитик и как им стать? 👉🏼 Приглашаем на бесплатный вебинар 14 июня в 20:00 мск онлайн-курса «Игровой аналитик» 👨‍💻 Вместе с экспертом разберем, кто такой игровой аналитик, каким набором компетенций обладает, рассмотрим пути приводящие в профессию, роль аналитика на проекте, а также задачи, которые он решает. 📌 Регистрация на бесплатный вебинар: https://otus.pw/7oFZ/

17 959

Repost from Реальный Python

Обнаружение объектов с помощью цветовой сегментации изображений в Python https://nuancesprog.ru/p/3968/ 👉 @python_real

17 959

When you do obj.x = y you can't be sure that the attributed of obj named x is now equal to y. Python descriptor protocol lets define how attribute assignment is handled.

class Descriptor:
    def __set__(self, obj, value):
        obj.test = value

class A:
    x = Descriptor()

In this example, x is never assigned, but the test attribute is assigned instead:

In : a = A()
In : a.x = 42
In : a.test
Out: 42
In : a.x
Out: <__main__.Descriptor at 0x7ff7baef51d0>

In case you actually need to change the x attribute as a part of tests or advanced metaprogramming, you have to modify __dict__ directly:

In : a.__dict__['x'] = 42

In : a.x
Out: 42

17 959

🔥 Приглашаем 14 июня в 20:00 мск на бесплатный вебинар «Дата инженер и Spark в новых реалиях» онлайн-курса "Spark Developer" 📚На вебинаре мы ответим на вопросы: ✔️ Как изменятся источники и получатели данных, объемы данных, языки для ETL, кластера, облака и IDE? ✔️ Насколько будет востребован дата-инженера на рынке и к чему нужно быть готовым? 👉🏻Регистрация на вебинар: https://otus.pw/YB53/

17 959

Python has a very short list of built-in constants. One of them is Ellipsis which is also can be written as .... This constant has no special meaning for the interpreter but is used in places where such syntax looks appropriate. numpy support Ellipsis as a __getitem__ argument, e. g. x[...] returns all elements of x. PEP 484 defines additional meaning: Callable[..., type] is a way to define a type of callables with no argument types specified. Finally, you can use to indicate that function is not yet implemented. This is a completely valid Python code:

def x():
    ...

17 959

Repost from Python академия

Get Method для словаря Большинство разработчиков используют скобки, чтобы получить значение из словаря. Но сейчас рекомендуется использовать Get method. При использовании метода скобок выдается ошибка, если ключ отсутствует. С помощью Get method вы получите “None” . Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

17 959

Распознавание изображений предобученной моделью Inception-v3 c Python API на CPU Это самый быстрый и простой способ реализовать распознавание изображений на ноутбуке или стационарном ПК без какого-либо графического процессора, потому что это можно сделать лишь с помощью API, и ваш компьютер отлично справится с этой задачей.

17 959

Dealing with exceptions in asynchronous programs may be not a simple task. In asyncio, if coroutine raises an exception, it's then propagated to the code that awaits the corresponding future. If multiple places do await, every one of them gets the exception (since it's stored in the exception). The following code prints error five times:

import asyncio

async def error():
    await asyncio.sleep(1)
    raise ValueError()

async def waiter(task):
    try:
        await task
    except ValueError:
        print('error')
    else:
        print('OK')

async def main():
    task = asyncio.get_event_loop().create_task(error())

    for _ in range(5):
        asyncio.get_event_loop().create_task(waiter(task))

    await asyncio.sleep(2)

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

If an exception is raised, but the task is never awaited, the exception is lost. In that case, when the task is destroyed, it warns you with “Task exception was never retrieved” message. When you use await asyncio.gather(tasks) and one of the tasks raises an exception, it is propagated to you. However, if multiple tasks raise exceptions, you still only get the first one, the others are silently lost:

import asyncio

async def error(i):
    await asyncio.sleep(1)
    raise ValueError(i)

async def main():
    try:
        await asyncio.gather(
            error(1),
            error(2),
            error(3),
        )
    except ValueError as e:
        print(e)

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

You may use gather with return_exceptions=True that make it return exceptions as though they are regular result values. The following code prints [42, ValueError(2,), ValueError(3,)]:

import asyncio

async def error(i):
    await asyncio.sleep(1)
    if i > 1:
        raise ValueError(i)
    return 42

async def main():
    results = await asyncio.gather(
        error(1),
        error(2),
        error(3),
        return_exceptions=True,
    )

    print(results)

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

17 959

Repost from Реальный Python

Creating a REST API in Python with Django https://stackabuse.com/creating-a-rest-api-in-python-with-django/ 👉 @python_real