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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Канал Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 17 967 подписчиков, занимая 7 269 место в категории Технологии и приложения и 36 632 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 17 967 подписчиков.
Согласно последним данным от 29 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -98, а за последние 24 часа — -6, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.47%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.71% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 983 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 487 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как numbers, yield, модуль, none, декоратор.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 30 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
for. Это all и any.
any возвращает True, если хотя бы одно значение истинно; all возвращает True, только если все значения истинны. Для пустого итерируемого объекта all возвращает True, а any — False.
Обе функции особенно полезны в сочетании со списковыми включениями (list comprehensions):
package_broken = any(
part.is_broken() for part in package.get_parts()
)
package_ok = all(
part.ok() for part in package.get_parts()
)
Функции any и all зачастую взаимозаменяемы благодаря законам де Моргана. Используй ту, с которой код будет понятнее.
👉@BookPythonint() есть параметр base, который мы хотим зафиксировать, чтобы получить новую функцию base2:
>>> int("10")
10
>>> int("10", 2)
2
>>> def base2(x):
... return int(x, 2)
...
>>> base2("10")
2
functools.partial позволяет сделать то же самое, но точнее и семантически понятнее:
base2 = partial(int, base=2)
Это полезно, когда нужно передать функцию как аргумент другой, более общей функции, но при этом некоторые аргументы должны быть зафиксированы:
>>> map(partial(int, base=2), ["1", "10", "100"])
[1, 2, 4]
Без partial пришлось бы делать так:
>>> map(lambda x: int(x, base=2), ["1", "10", "100"])
[1, 2, 4]
👉@BookPythonloop.run_in_executor.
Сторонний модуль aiofiles делает всё это за тебя, предоставляя простой и удобный интерфейс:
async with aiofiles.open('filename', mode='r') as f:
contents = await f.read()
👉@BookPython>>> bool(datetime(2018, 1, 1).time())
False
>>> bool(datetime(2018, 1, 1, 13, 12, 11).time())
True
До Python 3.5 объекты datetime.time() считались ложными, если они представляли полночь по UTC. Это могло приводить к трудноуловимым ошибкам. В следующих примерах if not может выполниться не потому, что created_time равен None, а потому, что время — полночь.
def create(created_time=None) -> None:
if not created_time:
created_time = datetime.now().time()
Можно исправить это, явно проверяя на None:
def create(created_time=None) -> None:
if created_time is None:
created_time = datetime.now().time()
👉@BookPython
int('୧৬𝟙༣')
Out:
1613
Цифры 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 — это не единственные символы, которые считаются цифрами. Python следует правилам Unicode и считает «цифрами» сотни различных символов. Вот полный список таких символов.
Это влияет на такие функции, как int, unicode.isdecimal и даже re.match:
# Пример 1
int('෯')
# Вывод:
9
# Пример 2
'٢'.isdecimal()
# Вывод:
True
# Пример 3
import re
bool(re.match(r'\d', '౫'))
# Вывод:
True
👉@BookPythonexcept перехваченное исключение автоматически сохраняется в атрибуте __context__ создаваемого исключения. В результате при выводе будут показаны оба исключения:
try:
1 / 0
except ZeroDivisionError:
raise ValueError('Zero!')
(most recent call last):
File "test.py", line 2, in <module>
1 / 0
ZeroDivisionError: division by zero
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 4, in <module>
raise ValueError('Zero!')
ValueError: Zero!
Кроме того, вы можете явно указать причинное исключение, использовав конструкцию raise … from. Тогда в атрибут __cause__ нового исключения будет помещено исходное:
division_error = None
try:
1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
division_error = e
raise ValueError('Zero!') from division_error
(most recent call last):
File "test.py", line 4, in <module>
1 / 0
ZeroDivisionError: division by zero
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 8, in <module>
raise ValueError('Zero!') from division_error
ValueError: Zero!
👉@BookPythongc.get_objects():
In [1]: class A:
...: def __init__(self, x):
...: self._x = x
...:
...: def __repr__(self):
...: class_name = type(self).__name__
...: x = self._x
...: return f'{class_name}({x!r})'
...:
In [2]: A(1)
Out[2]: A(1)
In [3]: A(2)
Out[3]: A(2)
In [4]: A(3)
Out[4]: A(3)
In [5]: [x for x in gc.get_objects() if isinstance(x, A)]
Out[5]: [A(1), A(2), A(3)]
👉@BookPython
with open('f') as f:
with open('g') as g:
with open('h') as h:
pass
Начиная с Python 2.7 и 3.1, это можно записать в одной конструкции with:
o = open
with o('f') as f, o('g') as g, o('h') as h:
pass
Раньше для этого использовали функцию contextlib.nested:
with nested(o('f'), o('g'), o('h')) as (f, g, h):
pass
Если же число менеджеров контекста заранее неизвестно, лучше подойдёт более продвинутый инструмент. contextlib.ExitStack позволяет открывать любое число контекстов в произвольный момент, но гарантирует корректный выход из них в конце:
with ExitStack() as stack:
f = stack.enter_context(o('f'))
g = stack.enter_context(o('g'))
other = [
stack.enter_context(o(filename))
for filename in filenames
]
👉@BookPythonelse может располагаться не только после if, но и после for и while. Код внутри else выполняется, если цикл не был прерван оператором break.
Обычный способ использования этого — найти что-то в цикле и выйти из него через break, когда нужный элемент найден:
>>> first_odd = None
>>> for x in [2, 3, 4, 5]:
... if x % 2 == 1:
... first_odd = x
... break
... else:
... raise ValueError('В списке нет нечетных элементов')
...
>>> first_odd
3
>>> for x in [2, 4, 6]:
... if x % 2 == 1:
... first_odd = x
... break
... else:
... raise ValueError('В списке нет нечетных элементов')
...
...
ValueError: В списке нет нечетных элементов
👉@BookPython+= и + являются разными. За их поведение отвечают методы __iadd__ и __add__ соответственно.
class A:
def __init__(self, x):
self.x = x
def __iadd__(self, another):
self.x += another.x
return self
def __add__(self, another):
return type(self)(self.x + another.x)
Если __iadd__ не определён, выражение a += b сводится к простому a = a + b.
Обычно разница между += и + в том, что первый изменяет объект, а второй создаёт новый:
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> a += [4]
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> b
[1, 2, 3, 4]
>>> a = a + [5]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> b
[1, 2, 3, 4]
👉@BookPythonx in g. Python будет итерировать g, пока x не найдётся или генератор не исчерпается.
>>> 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. В нём переопределён магический метод __contains__, который позволяет оператору in работать с сложностью O(1):
In [1]: %timeit 10**20 in range(10**30)
375 ns ± 10.7 ns per loop
Учтите, что это не работает для функции xrange() в Python 2.
👉@BookPython__class__:
>>> [1, 2].__class__
<class 'list'>
Однако более привычный способ получить класс — использовать функцию type. Это также единственный способ, который работает для классов старого стиля.
>>> type([1, 2])
<class 'list'>
Кроме того, если вы хотите проверить, является ли некоторый объект экземпляром данного класса, следует использовать isinstance вместо прямого сравнения:
>>> class A:
... pass
...
>>> class B(A):
... pass
...
>>> type(B())
<class '__main__.B'>
>>> isinstance(B(), A)
True
👉@BookPython