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
شبکه:📈 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 17 967 مشترک است و جایگاه 7 242 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 36 580 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 17 967 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 01 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -93 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -3 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.56% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.74% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 999 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 492 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 4 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 02 نوامبر, 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.
17 967
مشترکین
-324 ساعت
-207 روز
-9330 روز
آرشیو پست ها
Пример уменьшения размерности данных с помощью линейных и нелинейных методов в Python
Уменьшение размерности данных — это подход упрощения сложных наборов данных для облегчения их обработки. По мере того как данные растут и становятся более сложными, извлекать информацию становится все труднее, а визуализация становится более накладной. Методы уменьшения размерности данных решают эту проблему, предоставляя меньшее количество измерений (столбцов) при сохранении наиболее важной информации. Мы можем потерять некоторые детали, но получить более простое представление данных, которое легче обрабатывать и сравнивать.
https://habr.com/ru/articles/751050/
👉@BookPython
Кредит для бизнеса в Альфа-Банке
Скидка на кредит 5% при оформлении Защиты Бизнеса.
Скидка на ставку 13% при оформлении Подписки на кредит
Сумма за 5 минут. Узнайте размер доступного кредита без открытия расчетного счета
Деньги сразу на счет ИП или юрлица.
Подать заявку
Финансовые услуги оказывает: АО "АЛЬФА-БАНК", АО "АльфаСтрахование".
#реклама
alfabank.ru
О рекламодателе
Dash
Dash — это популярная библиотека для создания веб-приложений на Python. Она позволяет разработчикам создавать интерактивные, аналитические приложения без необходимости использовать JavaScript.
Dash основан на Flask, Plotly и React, и предоставляет простой способ создания веб-приложений с использованием компонентов, таких как графики, таблицы и формы.
В этом примере мы создаем простое веб-приложение с использованием Dash. Приложение содержит поле ввода, кнопку отправки и контейнер для вывода результата. Мы определяем функцию
update_output, которая вызывается при нажатии на кнопку "Submit". Функция возвращает текст, введенный пользователем, и выводит его в контейнере.
👉@BookPythonRepost from Книги по Python | Books Python 📚
Hands-On Web Scraping with Python: Extract quality data from the web using effective Python techniques, 2nd Edition
Автор: Anish Chapagain (2023)
Применяя практический подход, это обновленное издание использует реальные примеры и упражнения для объяснения ключевых понятий. Начиная с введения в основы web-scraping и программирования на Python, вы рассмотрите ряд методов сбора информации, включая запросы, lxml, pyquery, Scrapy и Beautiful Soup. Вы также познакомитесь с такими продвинутыми темами, как безопасная работа с веб-страницами, веб-интерфейсы, Selenium для веб-скрепинга, извлечение PDF, regex, анализ данных, отчеты EDA, визуализация и машинное обучение.
Скачать
👉 @python_360
Python provides the powerful library to work with date and time:
datetime. The interesting part is, datetime objects have the special interface for timezone support (namely the tzinfo attribute), but this module only has limited support of its interface, leaving the rest of the job to different modules.
The most popular module for this job is pytz. The tricky part is, pytz doesn't fully satisfy tzinfo interface. The pytz documentation states this at one of the first lines: “This library differs from the documented Python API for tzinfo implementations.”
You can't use pytz timezone objects as the tzinfo attribute. If you try, you may get the absolute insane results:
In : paris = pytz.timezone('Europe/Paris')
In : str(datetime(2017, 1, 1, tzinfo=paris))
Out: '2017-01-01 00:00:00+00:09'
Look at that +00:09 offset. The proper use of pytz is following:
In : str(paris.localize(datetime(2017, 1, 1)))
Out: '2017-01-01 00:00:00+01:00'
Also, after any arithmetic operations, you should normalize your datetime object in case of offset changes (on the edge of the DST period for instance).
In : new_time = time + timedelta(days=2)
In : str(new_time)
Out: '2018-03-27 00:00:00+01:00'
In : str(paris.normalize(new_time))
Out: '2018-03-27 01:00:00+02:00'
Since Python 3.6, it's recommended to use dateutil.tz instead of pytz. It's fully compatible with tzinfo, can be passed as an attribute, doesn't require normalize, though works a bit slower.
If you are interested why pytz doesn't support datetime API, or you wish to see more examples, consider reading the decent article on the topic.
👉@BookPython
Получайте больше кешбэк за привычные покупки
ВТБ обновил условия начисления кешбэка по дебетовой карте!
Самое главное: кешбэк рублями до 25% в трех выбранных категориях. Максимальный лимит — до 3 000 рублей! Каждый месяц — новые категории.
Бесплатно: оформление, доставка, обслуживание. И кешбэк до 25% рублями каждый месяц на любые три категории. Что для этого нужно?
- Заполните онлайн-заявку на сайте ВТБ
- Выбирайте категории для начисления кешбэка
- Совершайте привычные покупки и до 10 числа следующего месяца получайте кешбэк!
Но и это ещё не всё!
- платежи и переводы - без комиссии
- международные переводы в 20+ стран
- выпуск и обслуживание карты - 0 рублей
- доход до 18% годовых при открытии накопительного ВТБ-Счета (самое выгодное преложение для клиентов ВТБ!)
Узнать больше
Финансовые услуги оказывает: Банк ВТБ (ПАО).
#реклама
vtb.ru
О рекламодателе
💪 Изучение Django: ключ к успешной карьере в веб-разработке на Python
Пройди тест и проверь свои знания.
Ответишь — пройдешь на продвинутый курс "Django-разработчик" от OTUS по специальной цене + получишь доступ к записям открытых уроков курса курса
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://vk.cc/cxp8t5
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Как работает multiprocessing в Python под капотом
Я довольно давно пишу на Python и во многих проектах использовал multiprocessing — пакет стандартной библиотеки языка Python, который предоставляет интерфейс для работы с процессами, очередями, пулами процессов и многими другими удобными инструментами для параллельного программирования. В какой-то момент я понял, что мне не хватает более детального понимания работы этой библиотеки.
Мне захотелось залезть в исходники multiprocessing, разобраться и заодно написать статью. Данная статья в основном рассчитана на новичков в Python и тех, кто хочет подробнее разобраться в том, как именно создаются процессы и пулы в Python и погрузиться в детали реализации.
В статье я не буду рассказывать что такое процессы и зачем они нужны. Почитать самую базу про операционные системы и процессы можно, например, тут и тут. Также важно уточнить, что весь приведенный в статье код соответствует версии Python 3.11.4
https://habr.com/ru/articles/803607/
👉@BookPython
Как узнать заряд батареи компьютера с помощью Python
Для узнавания остатка зарядки на компьютере в операционной системе Windows можно использовать следующий код на Python.
Для выполнения этого кода нужно установить библиотеку psutil. Это можно сделать с помощью
pip install psutil.
Данный код сначала получает объект battery с помощью функции psutil.sensors_battery(), которая предоставляет информацию о состоянии батареи компьютера. Затем он проверяет, подключена ли зарядка, с помощью свойства power_plugged.
👉@BookPython
Выгода до 20% с повышенным кешбэком с картой Пэй
Выбирайте категории с повышенным кешбэком баллами и получайте выгоду до 20%
Больше баллов Плюса с картой Пэй в июне
✅ Скидка до 30% на покупки в Яндекс Маркете
✅ Кешбэк 2% на покупки по QR с картой Пэй
✅ Кешбэк баллами 15% за поездки на такси во всех тарифах Яндекс Go
✅ Кешбэк 5% в категории в кафе и ресторанах с картой Пэй
✅ Кешбэк до 5% за покупки в супермаркетах
А еще больше категорий в приложении Яндекс Пэй или на сайте
Настройте выгоду под себя
Выбрать
#реклама 16+
plus.yandex.ru
О рекламодателе
Практическое руководство по метапрограммированию в Python
Метапрограммирование - это техника программирования, при которой программа может изменять или генерировать код во время выполнения. Она позволяет разработчикам писать код, который может анализировать, изменять или создавать другой код.
https://dev.to/karishmashukla/a-practical-guide-to-metaprogramming-in-python-691
👉@BookPython
Yandex DEVent PRO в Питере
Это серия офлайн-митапов для опытных бэкендеров от команды Поиска и Рекламных технологий. Здесь можно в закрытом формате познакомиться с лидами из других команд, обменяться опытом и пообщаться.
В этот раз митап пройдёт в Санкт-Петербурге 19 июня: будет настоящее раздолье для нетворкинга, а ещё обсуждение горячих и спорных тем по разработке в формате speed dating.
Спикеры и доклады:
🟡Константин Гудков, руководитель группы разработки Feature store. Расскажет о процессе создания Feature Store — интерфейса для работы с данными, который используется ML-моделями в Рекламе
🟡Сергей Скворцов, руководитель службы поискового райнтайма. Обсудит, как анализировать производительность нативных программ под Linux под нагрузкой с помощью Perforator
🟡Николай Савушкин, руководитель службы рекомендательных технологий. Расскажет о Real-time processing в рекомендательных системах Яндекса
А после докладов вас ждёт афтерпати: кальяны, аэрохоккей и прочие активности!
Узнать подробную информацию и зарегистрироваться можно по ссылке.
Ждём вас!
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
benedict
Если вы столкнулись с трудностями при работе со словарями в Python, то benedict может стать тем решением, которое вы искали.
benedict наследуется от встроенного типа dict, что означает, что он полностью совместим с существующими словарями и может быть использован в качестве замены в большинстве случаев.
Одной из ключевых особенностей benedict является поддержка
keylists и keypaths. Это упрощает доступ к значениям в сложных словарях и работу с ними без необходимости вручную копаться во вложенных уровнях.
👉@BookPythonПод капотом Python. Тонкости популярных конструкций with и contextmanager
В этой статье оглянемся в прошлое языка, ответим на вопросы, как написать менеджер контекста, как создать функцию генератор для декоратора contextmanager. Опытные разработчики могут узнать что-то новенькое или дополнить статью ценными комментариями.
https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/749580/
👉@BookPython
Ответьте на вопрос и музыка ваша до конца лета бесплатно
Яндекс Музыка для вас и 3-х ваших близких до конца лета бесплатно. Попробуйте сейчас!
Попробовать
#реклама 18+
music.yandex.ru
О рекламодателе
Какие нюансы есть в использовании чисел как ключей?
Числовые ключи в словарях подчиняются правилам сравнения чисел. Таким образом,
int(1) и float(1.0) считаются одинаковым ключом. Однако из-за того, что значения типа float сохраняются приближенно, не рекомендуется использовать их в качестве ключей.
👉@BookPython
Пишем микро-shellcode в формате ELF вручную
На Хабре уже не раз публиковались статьи про устройство формата ELF и написание файлов в таком формате вручную, но я не считаю лишним опубликовать и свой вариант решения этой задачи. В результате получился файл, вызывающий /bin/sh и занимающий всего 76 байт (что на 8 байт меньше, чем сумма длин заголовков ELF, необходимых для запуска).
https://habr.com/ru/articles/749480/
👉@BookPython
Ребята из Podlodka Python Crew с 3 по 7 июня зовут на новый сезон своей онлайн-конференции. Впереди целая неделя воркшопов и докладов по теме инфраструктуры.
Что будет
— Узнаем, как удобно работать с Kafka, RabbitMQ, NATS и другими брокерами. Поймём, зачем нужен FastStream — python-фреймворк, созданный специально для этих задач.
— Разберёмся, как гарантировать консистентную работу системы с помощью паттерна "transactional outbox". На мастер-классе запустим демо-стенд и проверим, как паттерн реализуется на практике и справляется с отказами компонентов.
— Погрузимся в работу с метриками: научимся собирать и анализировать данные, чтобы всегда быть в курсе состояния системы.
— Обсудим реальные фейлы с инфраструктурой и как их избежать. Наши эксперты поделятся честными историями и полезными советами.
Как будет
По максимуму практических примеров, дискуссий и нетворкинга.
Ждём всех 🤝
Реклама. ИП Толстая Елена Петровна ИНН:507503278104
Объединение PDF-файлов с помощью PyPDF2
Установите библиотеку с помощью pip.
pip install PyPDF2
Вы можете легко объединить PDF-файлы, используя приведенный ниже код. Просто замените имена в списке pdf-файлов на имена pdf-файлов, которые вы хотите объединить (если они находятся в том же каталоге, что и ваш Python-скрипт), или на ссылки на pdf-файлы.
import PyPDF2
def merge files (pdf files: list):
# Create a PDF merger obiect
pdf merger = PyPDF2.PdfFileMerger ()
# Loop through the list and append each PDF to the merger
for pdf_file in pdf_files:
pdf_merger.append(pdf_file)
# Output file for the merged PDF
output_pdf = "merged_file.pdf"
pdf_merger.write(output_pdf)
pdf_merger.close()
# List of PDF files to merge
pdf_files = ["file_1", "files_2"]
if name == " main
merge_files (pdf_files)
print("PDFs merged successfully.")
👉@BookPython
Узнаем разницу в днях между датами представленными в виде строк
В данном коде мы используем функцию
strptime из модуля datetime, чтобы преобразовать строки в объекты datetime. Затем мы вычисляем разницу между датами с помощью оператора - и получаем абсолютное значение разницы с помощью функции abs. Наконец, мы получаем разницу в днях, используя атрибут days разницы объекта.
👉 @BookPython