اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Библиотека Python разработчика | Книги по питону
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Библиотека Python разработчика | Книги по питону
کانال Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 18 312 مشترک است و جایگاه 7 334 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 36 889 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 18 312 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 12 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -83 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -1 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.49% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.76% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 006 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 505 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 2 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند numbers, yield, модуль, none, декоратор تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 13 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
18 312
مشترکین
-124 ساعت
-167 روز
-8330 روز
آرشیو پست ها
Учимся читать код, изучая стандартную библиотеку Python
Итак, вы уже продвинутый новичок — вы изучили основы Python и способны решать реальные задачи.
Вы уже отходите от просмотра туториалов и чтения блогов; наверно, уже ощущаете, что в них излагаются одномерные решения простых придуманных задач; вероятно, вместо решения этой конкретной задачи вы хотите совершенствоваться в решении задач в целом.
Подробнее
Статья на Eng
Repost from Python академия
Асинхронное программирование
Обычно мы пишем синхронный код - выполняется по порядку один за другим. Но иногда требуется, чтобы выполнялось несколько задач одновременно. К примеру, пока копируются файлы можно было поиграть в игру. Это возможно благодаря нескольким ядрам и потокам. ВАЖНО! Асинхронность не обязательно делает код быстрее, но может повысить его эффективность. В момент простаивания процессор будет переключаться на другие задачи.
На картинке программа, где повар готовит сразу несколько блюд. По другому бы нам пришлось по-очереди готовить каждое блюдо, но мы можем вернуться к другим, если поставили блюдо на огонь.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
PEP 424 allows generators and other iterable objects that don't have the exact predefined size to expose a length hint. For example, the following generator will likely return ~50 elements:
(x for x in range(100) if random() > 0.5)
If you write an iterable and want to add the hint, define the __length_hint__ method. If the length is known for sure, use __len__ instead.
If you use an iterable and want to know its expected length, use operator.length_hint.📊 Какие есть базы данных для аналитики?
📌 Расскажем на открытом уроке 11 апреля в 20:00 в OTUS. Занятие проведет Егор Матешук, CDO AdTech-компании «Квант». Мы с экспертом рассмотрим особенности баз данных, используемых для аналитических задач. А также узнаем, какие базы можно отнести к этому классу и какие у них есть отличительные черты.
📚 Урок пройдет в рамках онлайн-курса «Data Engineer» в OTUS. Программа рассчитана на разработчиков, администраторов СУБД и всех тех специалистов, которые хотят решать сложные задачи в сфере работы с данными.
🎁 В конце урока вас ждет 🔥 промокод со скидкой 33% 🔥 от преподавателя.
👉 Чтобы зарегистрироваться на занятие, пройдите вступительный тест https://otus.pw/TUs4/
Как работать с числами с плавающей точкой в Python
Числа с плавающей точкой — быстрый и эффективный способ хранения чисел и работы с ними. Но он связан с рядом трудностей для начинающих и опытных программистов! Вот классический пример:
>>> 0.1 + 0.2 == 0.3
False
Впервые увидев такое, можно растеряться. Такое поведение корректно! Поговорим о том, почему ошибки при операциях над числами с плавающей точкой так распространены, почему они возникают и как с ними справиться в Python.
VR и AR есть не только за рубежом, но и в России!
Что нового происходит в сфере VR/AR в нашей стране? Как эти технологии помогают бизнесу, промышленности и образованию? Какие кейсы реализовываются и какие крупные компании уже используют виртуальную и дополненную реальность?
Первый и единственный VR/AR-дайджест новостей российского рынка — «Вестник VR»
🔁 Если ты осознал безграничные возможности Python и активно ими пользуешься, то у Evrone есть достойное предложение для тебя. Наш Python-квиз - это возможность заявить о себе и выиграть приз. Seniors из Evrone подготовили 7 вопросов, ответишь правильно на каждый - станешь участником розыгрыша Yandex.Станции. Он пройдет уже 21 апреля - так что торопись.
✅ Участвовать в квизе
Кстати, мы уверены, что даже прожженный питонист сможет обнаружить что-нибудь новое для себя в нашем дайджесте.
➡️ Подписывайся, и будь всегда готов к новым вызовам.
Repost from Python академия
Изучаем две мощные функции map и filter, а также затрагиваем тему анонимных lambda-функций
Эти две функции - очень мощные инструменты в Python, которые входят в тему функционального программирования. Зачастую вместе с ними используют анонимные lambda-функции.
Подробнее
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
You can use any object as a dictionary key in Python as long as it implements the
__hash__ method. This method can return any integer as long as the only requirement is met: equal objects should have equal hashes (not vice versa).
You also should avoid using mutable objects as keys, because once the object becomes not equal to the old self, it can't be found in a dictionary anymore.
There is also one bizarre thing that might surprise you during debugging or unit testing:
In : class A:
...: def __init__(self, x):
...: self.x = x
...:
...: def __hash__(self):
...: return self.x
...:
In : hash(A(2))
Out: 2
In : hash(A(1))
Out: 1
In : hash(A(0))
Out: 0
In : hash(A(-1)) # sic!
Out: -2
In : hash(A(-2))
Out: -2
In CPython -1 is internally reserved for error states, so it's implicitly converted to -2.Как обойти капчу: нейросеть на Tensorflow,Keras,python v числовая зашумленная капча
Тема капч не нова, тем не менее, алгоритмы капч меняются, как и алгоритмы их решения. Поэтому, предлагается помянуть старое и прооперировать следующий вариант капчи
Подробнее
Присоединяйся к команде VK!
Новый продукт без legacy кода, современный стэк технологий. Возможность роста в тимлида или архитектора, внутренние курсы и ревью кода от коллег.
– Уверенное знание Python
– Опыт работы от 2-х лет
– Опыт работы с реляционными СУБД
– Отличное знание базовых алгоритмов и структур данных, понимание архитектурных паттернов
– Понимание и практический опыт построения API для веб-приложений
Repost from Python академия
Как проверить существование переменной в Python?
Вы можете использовать
in locals() или in globals(), чтобы проверить переменная существует в Python, разница только:
in locals() проверяет если переменная объявлена в локальной зоне видимости
in globals() проверяет если переменная объявлена в глобальной зоне видимости
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofffIf you have a CPU-heavy task and want to utilize all the cores you have, then
multiprocessing.Pool is for you. It spawns multiple processes and delegates tasks to them automatically. Simply create a pool with Pool(number_of_processes) and run p.map with the list of inputs.
In : import math
In : from multiprocessing import Pool
In : inputs = [i ** 2 for i in range(100, 130)]
In : def f(x):
...: return len(str(math.factorial(x)))
...:
In : %timeit [f(x) for x in inputs]
1.44 s ± 19.2 ms per loop (...)
In : p = Pool(4)
In : %timeit p.map(f, inputs)
451 ms ± 34 ms per loop (...)Repost from Python академия
Разница между
== и is
Недавно в чате наши подписчики затрагивали эту тему, поэтому мы решили разложить всё по полочкам, чтобы в дальнейшем не возникало вопросов.
Итак, оператор == проверяет равенство значений двух объектов. А оператор is в свою очередь проверяет идентичность самих объектов. Его используют, чтобы удостовериться, что переменные указывают на один и тот же объект в памяти.
Однако Python в целях производительности кеширует короткие строки и малые целые числа, поэтому возможны некоторые казусы, как в примере.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofffComprehensive Python Cheatsheet
https://github.com/gto76/python-cheatsheet
Repost from Python академия
Итерирование с использованием функции enumerate
Функция range позволяет получить только индексы элементов списка. Функция
enumerate генерирует кортежи, состоящие из двух элементов – индекса элемента и самого элемента. Эти кортежи можно распаковать еще в заголовке for
Получается короткий и понятный код!
В примере разберем как извлечь из списка элементы и их индекс, рис.1.
Еще одной полезной и крутой фишкой этой функции будет легкое создания счетчика. Более того, мы можем установить первоначальное значение счетчика, рис. 2.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofffСбор данных с обходом капчи посредством PYAUTOGUI, KERAS и TENSORFLOW
Существует большое количество методов для автоматического сбора и обработки больших объемов данных из веб-ресурсов. Однако иногда недоступно извлечение данных с помощью автоматизированного кода, выполняющего GET-запросы с последующим парсингом HTML-кода, и его преобразованием в необходимый формат, также, как и все смежные методы. В таких случаях на помощь может прийти эмулятор действия пользователя («кликер», «бот», «робот»).
Подробнее
Sometimes you need to know the size of a generator without retrieving the actual values. Some generators support
len(), but this is not the rule:
In : len(range(10000))
Out: 10000
In : gen = (x ** 2 for x in range(10000))
In : len(gen)
...
TypeError: object of type 'generator' has no len()
The straightforward solution is to use an intermediate list:
In : len(list(gen))
Out: 10000
Though fully functional, this solution requires enough memory to store all the yielded values. The simple idiom allows to avoid such a waste:
In : sum(1 for _ in gen)
Out: 10000Repost from Python академия
Работа с процессами в Python
С появлением многоядерных процессоров стала общеупотребительной практика распространять нагрузку на все доступные ядра. Существует два основных подхода в распределении нагрузки: использование процессов и потоков. О первом мы как раз сейчас и поговорим.
Подробнее
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Не можете продлить нужный сервис, оплатить хостинг или получить деньги из-за рубежа?
Ребята из rk.finaxe.ru тоже столкнулись с данной проблемой и запустили сервис, в котором граждане РФ могут оформить онлайн карту Visa или Mastercard в банке Казахстана.
Для чего это нужно:
— Оплата любых зарубежных сервисов и покупок
— Получение денег из-за рубежа
— Использование в путешествиях
Весь процесс проходит онлайн, от вас потребуется только загранпаспорт, даже вставать с дивана не понадобится!
Оформить заявку и ознакомиться с FAQ можно в боте:
https://t.me/Robokazakh_bot
