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 18 321 مشترک است و جایگاه 7 330 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 36 960 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 18 321 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 07 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -86 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.92% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.63% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 084 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 482 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 08 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.
18 321
مشترکین
-524 ساعت
-267 روز
-8630 روز
آرشیو پست ها
Python 3.13, что не попало в заголовки
Python 3.13 — отличный релиз, полный различных фич и улучшений, но уже есть тонна статей, которые подробно разбирают release notes. Если вам нужна хорошая выжимка — у RealPython есть хорошая статья, но я не вижу смысла проходиться по ним еще раз в этой статье.
Так что мы не будем говорить про новый REPL, no‑GIL сборку, экспериментальный JIT‑компилятор, устаревшие штуки, новые плюшки системы типов или улучшенные сообщения об ошибках (как всегда, мое любимое).
Вместо этого я прочитал коротенькую книжку, которую они называют ченджлогом и мы посмотрим на то, о чем многие не говорили, но заинтересовало лично меня.
https://habr.com/ru/companies/beget/articles/856288/
original https://www.bitecode.dev/p/python-313-what-didnt-make-the-headlines
👉@BookPython
⁉️ Столкнулись с тормозящим кодом?
Асинхронность и потоки в Python — это два инструмента, которые могут сделать ваши программы быстрее, но где же разница? Если вам важно оптимизировать выполнение запросов и IO-операций, не пропустите бесплатный открытый урок 12 ноября в 20:00 мск!
Мы рассмотрим вытесняющую и кооперативную многозадачность, обсудим процессы и потоки на уровне ОС. Вы узнаете, что такое race conditions и как их избежать, а также получите практическое понимание, как работает asyncio в Python.
👨💻🛠👨🏻💻 Урок для Python-разработчиков, Data Scientists и ML-инженеров, которые работают с базами данных, API и многозадачностью.
🔴 Запишитесь на урок и получите скидку на курс «Python для аналитики»: https://vk.cc/cE8E6w
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Декораторы Python: пошаговое руководство
Понимание декораторов является важной вехой для любого программиста Python. Эта статья представляет собой пошаговое руководство о том, как декораторы могут помочь вам стать более эффективным и продуктивным разработчиком на Python.
Декораторы в Python позволяют расширять и изменять поведение вызываемых объектов (функций, методов и классов) без постоянного изменения самого вызываемого объекта.
Любая достаточно общая функциональность, которую можно «прикрепить» к поведению существующего класса или функции, является отличным примером использования декораторов.
Сюда входит:
- журналирование,
- обеспечение контроля доступа и аутентификации,
- инструментарий и функции управления временем,
- ограничение скорости,
- кэширование и многое другое.
Rus https://habr.com/ru/companies/otus/articles/727590/
Eng https://dbader.org/blog/python-decorators
@BookPython
IT-экспертиза построения автоматизации бизнеса
Не позволяйте хаосу мешать успеху вашего бизнеса. Моя команда профессионалов поможет
внедрить автоматизацию вашего бизнеса.
Доверьте автоматизацию профессионалам - результат не заставит себя ждать!
Узнать больше
#реклама
О рекламодателе
Поиск самой быстрой JSON-библиотеки на Python (8 сравнений)
Большинство тестов производительности, подобных этому, включают всего четыре библиотеки JSON: обычно стандартную библиотеку JSON, orjson, ujson и rapidjson. Однако, благодаря моему максималистскому подходу, я решил пойти гораздо дальше и найти все библиотеки JSON, которые так или иначе можно использовать, и протестировать их. Таким образом я обнаружил некоторых «новых игроков», таких как cysimdjson, yapic.json и pysimdjson.
orjson: ijl/orjson
pysimdjson: TkTech/pysimdjson
yapic.json: zozzz/yapic.json
simplejson: simplejson/simplejson
ujson: ultrajson/ultrajson
python-rapidjson: python-rapidjson/python-rapidjson
cysimdjson: TeskaLabs/cysimdjson
nujson (deprecated): caiyunapp/ultrajson
https://catnotfoundnear.github.io/finding-the-fastest-python-json-library-on-all-python-versions-8-compared.html
👉@BookPython
Разместитесь на Яндекс Маркете за 1 ₽ и растите продажи
Это ваш знак, чтобы начать продавать одежду и обувь, товары для детей, дома и красоты на Яндекс Маркете! Всего 1 ₽ за размещение каждого товара до конца февраля.
Узнать больше
#реклама
partner.market.yandex.ru
О рекламодателе
Техническое собеседование на позицию Python Junior
источник
👉@BookPython
До 23% годовых по накопительному счету
Откройте накопительный счет с высокой ставкой в Газпромбанке. Любая сумма и срок, пополнение и снятие - когда удобно, без потери начисленных процентов
Узнать больше
Финансовые услуги оказывает: Банк ГПБ (АО).
#реклама
gazprombank.ru
О рекламодателе
Самый быстрый способ чтения Excel в Python: чтение 500 тысяч строк менее чем за 4 секунды
У меня нет данных, чтобы подтвердить это утверждение, но я почти уверен, что Excel — самый распространённый способ хранения, обработки и, да(!), даже передачи данных. Именно поэтому нередко приходится работать с Excel в Python. Недавно мне понадобилось это сделать, и я протестировал и оценил несколько способов чтения файлов Excel в Python.
https://hakibenita.com/fast-excel-python#results-summary
👉@BookPython
Бу! Испугался? Не бойся, я хочу сделать тебе подарок
Ответьте на 1 вопрос и получите в подарок доступ к Кинопоиску, Музыке и Книгам на 60 дней за 1 рубль.
✨ Сервисы будут доступны не только для Вас, но и для трёх ваших близких
Попробовать
#реклама 18+
kinopoisk.ru
О рекламодателе
Типизация в Python
Динамическая типизация позволяет определять и изменять тип переменных во время выполнения программы, в отличие от статической, при которой типы данных определяются на этапе компиляции и не подлежат изменениям. Динамическая типизация позволяет уменьшить сложность кода, но при этом возрастает риск появления ошибок, связанных с неправильным типом данных.
Аннотации типов можно использовать для типизации функций Python. В функциях можно аннотировать аргументы функций, их возвращаемые значения, декораторы функции и т.д.
def find_max(numbers: List[int]) -> int:
if not numbers:
raise ValueError(“Список пуст”)
max_value: int = numbers[0]
for num in numbers:
if num > max_value:
max_value = num
return max_value
Вас пригласили на киномарафон ужастиков в Кинопоиск
Не знаете, что посмотреть на Хэллоуин?
Собрали для вас популярные фильмы для просмотра в самую страшную ночь года ⚡
Смотрите фильмы, слушайте мистическую музыку или ностальгируйте с книгами в единой подписке — 2 месяца за 1 ₽.
Смотреть
#реклама 18+
kinopoisk.ru
О рекламодателе
Реклама на Яндексе
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
\\ используется для экранирования, чтобы Python не воспринял \n как символ новой строки. В случае сырой строки r"...", экранирование не нужно, так как \ воспринимается буквально.
👉@BookPython
На любое «Есть проблема» отвечаешь: «Найдём решение»?
Тогда стань бизнес-агентом, профессиональным ассистентом топ-менеджеров СИБУРа! За два года работы прокачаешься так, что сможешь развиваться в любых направлениях компании.
Тебе предстоит ответственная миссия:
— решать неразрешимое (например, находить нужный контакт за пару часов!);
— оптимизировать график руководителя;
— погружаться в бизнес-задачи;
— вести деловую переписку и управлять документооборотом.
Уверены, ты справишься. Ведь для этого в СИБУРе есть масштабные ресурсы:
— план карьерного развития под руководством настоящих профи;
— соцпакет с ДМС и скидками от партнеров;
— премии за эффективную работу;
— абонементы на спорт и бесплатные тренировки.
Убедись, что владеешь навыками бизнес-агента, и стань одной из нас!
Узнать больше
#реклама
career.sibur.ru
О рекламодателе
Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
Что будет на интенсиве?
🧬 Теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python
🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога и др.
Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайший четверг!
Что такое хуки? Как они используются в Python?
Хуки (hooks) в программировании — это специальные точки в коде, в которые можно «вклиниться», чтобы изменить или расширить поведение программы без модификации её исходного кода. Хуки позволяют добавлять дополнительную логику или выполнять нужные действия, когда происходят определенные события.
⚫️Как хуки используются в Python?
В Python хуки часто реализуются в библиотеках и фреймворках для того, чтобы пользователи могли добавлять свои функции, выполняющиеся при определённых событиях. Они применяются в тестировании, веб-разработке, обработке данных и многих других областях. Вот несколько примеров использования хуков в Python:
1. Тестовые фреймворки (например, pytest):
В тестовом фреймворке pytest есть хуки для настройки и завершения тестов. Вы можете создать функции, которые будут выполняться до начала тестов (`pytest_runtest_setup`) или после их завершения (`pytest_runtest_teardown`). Это удобно для создания и очистки тестовой среды.
# Пример hook-функции в pytest
def pytest_runtest_setup(item):
print(f"Setting up for test: {item.name}")
pre_save и post_save, которые позволяют выполнять код до и после сохранения объекта в базе данных.
from django.db.models.signals import pre_save
from django.dispatch import receiver
from .models import MyModel
@receiver(pre_save, sender=MyModel)
def my_hook(sender, instance, **kwargs):
print("This runs before saving MyModel instance.")
before_request и after_request, которые позволяют выполнить код до обработки HTTP-запроса или после отправки ответа.
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.before_request
def before_request_func():
print("This runs before each request")
@app.after_request
def after_request_func(response):
print("This runs after each request")
return response
logging в Python поддерживает хуки для настраиваемой обработки логов, например, через методы addFilter или создание своих обработчиков (`handlers`), чтобы настроить кастомное поведение логирования.
Хуки гибкие и удобные, поскольку они позволяют разработчику интегрировать собственную логику в существующий код, не изменяя его.
👉@BookPython
Путешествия по России: идеи, акции, отчеты и отзывы
Даже если вам кажется, что России вас ничем не удивить, мы могли бы предложить вам что-то новенькое. 😊
В нашей коллекции более 900 туров в разные регионы России, особенно её удалённые уголки:
Дальний Восток, Урал, Кавказ, Алтай, Карелия, Кольский и др.
Мы путешествуем на джипах, автобусах, яхтах, кораблях, лошадях, лыжах, пешком, на квадроциклах и снегоходах.
В своём Телеграм-канале мы публикуем самую полезную информацию: новости туризма, скидки и акции. Ещё мы делимся своими собственными впечатлениями о турах.
Мы не станем писать вам о горящих путёвках в Сочи или Анапу.
Зато мы знаем всё об активном и приключенческом отдыхе в России!
Мы любим путешествия по России и хотим, чтобы вы полюбили их так же, как и мы! ❤️
Подписаться
#реклама
О рекламодателе
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/
👉@BookPython
Генетический паспорт в Genotek. Скидка 64% до 31.10
Результаты теста расскажут о происхождении и здоровье Вас и Ваших будущих детей!
Узнайте о предках, здоровье и Ваших возможностях в тесте - Генетический паспорт.
Генетический паспорт включает в себя:
- Происхождение 🏠 (этнический состав, поиск родственников, миграции предков, гены неандертальцев)
- Риски заболеваний ⚡
- Питание
- Спорт ⚽️
- Эффективность лекарств
- Способности и характер 🎓
- Консультация с врачом ✅
Зарегистрируйтесь на сайте и составьте свое семейное древо бесплатно!
Перейти на сайт
Есть противопоказания. Посоветуйтесь с врачом.
#реклама
genotek.ru
О рекламодателе
Справочник по Django
Django Software Foundation (2024)
👉@BookPython
