Библиотека Python разработчика | Книги по питону
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 17 970 مشترک است و جایگاه 7 269 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 36 632 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 17 970 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 29 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -98 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -6 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.47% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.71% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 983 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 487 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 30 اکتبر, 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.
range(2, 10) математически означает [2, 10),
или, говоря на языке Python: [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9].
Несмотря на асимметрию, это не ошибка и не случайность.
В этом есть логика: такой подход позволяет "склеивать" два соседних интервала без риска ошибиться на единицу:
[a, c) = [a, b) + [b, c)
Для сравнения, если бы использовались закрытые интервалы, получалось бы так:
[a, c] = [a, b] + [b+1, c]
Эта же идея объясняет, почему индексация начинается с нуля:
[0, N) содержит ровно N элементов.
Эдсгер Дейкстра написал на эту тему отличную статью ещё в 1982 году.
👉@BookPython
In : {**{'a': 1}, 'b': 2, **{'c': 3}}
Out: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
In : [1, 2, *[3, 4]]
Out: [1, 2, 3, 4]
Для словарей эта форма ещё более мощная, чем функция dict, так как позволяет переопределять значения:
In : {**{'a': 1, 'b': 1}, 'a': 2, **{'b': 3}}
Out: {'a': 2, 'b': 3}
👉@BookPythonfor и условия if:
In : [(x, y) for x in range(3) for y in range(3)]
Out: [
(0, 0), (0, 1), (0, 2),
(1, 0), (1, 1), (1, 2),
(2, 0), (2, 1), (2, 2)
]
In : [
(x, y)
for x in range(3)
for y in range(3)
if x != 0
if y != 0
]
Out: [(1, 1), (1, 2), (2, 1), (2, 2)]
Кроме того, любое выражение внутри for и if может использовать все переменные, которые были определены ранее:
In : [
(x, y)
for x in range(3)
for y in range(x + 2)
if x != y
]
Out: [
(0, 1),
(1, 0), (1, 2),
(2, 0), (2, 1), (2, 3)
]
Можно смешивать if и for в любом порядке:
In : [
(x, y)
for x in range(5)
if x % 2
for y in range(x + 2)
if x != y
]
Out: [
(1, 0), (1, 2),
(3, 0), (3, 1), (3, 2), (3, 4)
]
👉@BookPython\ в обычной строке имеет специальное значение.
\t — это символ табуляции, \r — возврат каретки и так далее.
Можно использовать *сырые строки* (raw-strings), чтобы отключить это поведение.
r'\t' — это просто обратный слэш и буква t.
Очевидно, что нельзя использовать ' внутри r'...'. Однако его всё ещё можно экранировать через \, но при этом сам \ сохраняется в строке:
>>> print(r'It\'s insane!')
It\'s insane!
Хочешь, я добавлю перевод и к коду, чтобы было ещё понятнее?stdout, вместо того чтобы предоставлять какой-то API, пригодный для использования в программе (например, возвращать строку).
Вместо того чтобы рефакторить такой код, вы можете использовать менеджер контекста contextlib.redirect_stdout, который позволяет временно перенаправить stdout в любой объект, похожий на файл. В связке с io.StringIO это позволяет захватывать вывод в переменную.
from contextlib import redirect_stdout
from io import StringIO
s = StringIO()
with redirect_stdout(s):
print(42)
print(s.getvalue())
Также доступен contextlib.redirect_stderr для перенаправления sys.stderr.
👉@BookPythonx in g.
Python будет итерироваться по g, пока не найдёт x или пока генератор не закончится.
>>> def g():
... print(1)
... yield 1
... print(2)
... yield 2
... print(3)
... yield 3
...
>>> 2 in g()
1
2
True
Однако range() делает для вас больше.
У него переопределён магический метод __contains__, который позволяет оператору in работать с O(1) сложностью:
In [1]: %timeit 10**20 in range(10**30)
375 ns ± 10.7 ns per loop
Имейте в виду, что это не работает для функции xrange() в Python 2.
👉@BookPythonin может использоваться с генераторами: x in g.
Python будет перебирать элементы генератора g, пока не найдёт x или пока генератор не исчерпает элементы.
>>> def g():
... print(1)
... yield 1
... print(2)
... yield 2
... print(3)
... yield 3
...
>>> 2 in g()
1
2
True
Однако range() делает для вас больше.
У него переопределён магический метод __contains__, что позволяет оператору in работать за O(1):
In [1]: %timeit 10**20 in range(10**30)
375 ns ± 10.7 ns per loop
Имейте в виду, что это не работает для функции xrange() в Python 2.
👉@BookPython[]), реализовав магический метод __getitem__.
Вот так можно создать объект, который виртуально содержит бесконечное количество повторяющихся элементов:
class Cycle:
def __init__(self, lst):
self._lst = lst
def __getitem__(self, index):
return self._lst[index % len(self._lst)]
print(Cycle(['a', 'b', 'c'])[100]) # 'b'
Необычность здесь в том, что оператор [] поддерживает особый синтаксис. Его можно использовать не только так — [2], но и так — [2:10], [2:10:2], [2::2] или даже [:].
Обычно это интерпретируется как [start:stop:step], но вы можете задать любую логику для своих объектов.
Что же передаётся в параметр index метода __getitem__, если использовать такой синтаксис? Для этого в Python существуют объекты slice.
class Inspector:
def __getitem__(self, index):
print(index)
Inspector()[1]
# 1
Inspector()[1:2]
# slice(1, 2, None)
Inspector()[1:2:3]
# slice(1, 2, 3)
Inspector()[:]
# slice(None, None, None)
Можно даже комбинировать кортежи и срезы:
Inspector()[:, 0, :]
# (slice(None, None, None), 0, slice(None, None, None))
Объект slice сам по себе ничего не делает — он просто хранит атрибуты start, stop и step:
s = slice(1, 2, 3)
s.start # 1
s.stop # 2
s.step # 3
👉@BookPython__lt__ для <
‣ __gt__ для >
‣ __le__ для <=
‣ __ge__ для >=
‣ __eq__ для ==
‣ __ne__ для !=
Если некоторые из этих методов не определены или возвращают NotImplemented, применяются следующие правила:
‣ a.__lt__(b) эквивалентно b.__gt__(a)
‣ a.__le__(b) эквивалентно b.__ge__(a)
‣ a.__eq__(b) эквивалентно not a.__ne__(b) (обратите внимание, что в этом случае a и b не меняются местами)
Однако, из a >= b и a != b не следует автоматически, что a > b.
Декоратор functools.total_ordering создает все шесть методов на основе __eq__ и одного из следующих: __lt__, __gt__, __le__ или __ge__.
from functools import total_ordering
@total_ordering
class User:
def __init__(self, pk, name):
self.pk = pk
self.name = name
def __le__(self, other):
return self.pk <= other.pk
def __eq__(self, other):
return self.pk == other.pk
assert User(2, 'Vadim') < User(13, 'Catherine')
👉@BookPythondatetime имеют специальный интерфейс для поддержки часовых поясов (а именно атрибут tzinfo), но сам модуль реализует этот интерфейс лишь частично, оставляя остальную работу другим модулям.
Наиболее популярный модуль для этой задачи — pytz.
Хитрость в том, что pytz не полностью соответствует интерфейсу tzinfo. В документации pytz это указано уже в первых строках:
«Эта библиотека отличается от задокументированного Python API для реализаций tzinfo».Вы не можете использовать объекты часовых поясов
pytz напрямую в качестве tzinfo. Если попробовать, можно получить совершенно неожиданные результаты:
In : paris = pytz.timezone('Europe/Paris')
In : str(datetime(2017, 1, 1, tzinfo=paris))
Out: '2017-01-01 00:00:00+00:09'
Обратите внимание на смещение +00:09.
Правильное использование pytz выглядит так:
In : str(paris.localize(datetime(2017, 1, 1)))
Out: '2017-01-01 00:00:00+01:00'
Также после любых арифметических операций с датами рекомендуется нормализовать объект datetime на случай изменения смещения (например, на границе перехода на летнее время):
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'
Начиная с Python 3.6, рекомендуется использовать dateutil.tz вместо pytz.
Он полностью совместим с tzinfo, может напрямую передаваться в атрибут tzinfo, не требует нормализации, хотя работает немного медленнее.
👉@BookPython
>>> '\N{EM DASH}'
'—'
>>> '\u2014'
'—'
Это также совместимо с f-строками:
>>> width = 800
>>> f'Width \N{EM DASH} {width}'
'Width — 800'
👉@BookPython