Библиотека Python разработчика | Книги по питону
Открыть в 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
Больше
Сеть:📈 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 17 968 подписчиков, занимая 7 257 место в категории Технологии и приложения и 36 592 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 17 968 подписчиков.
Согласно последним данным от 01 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -93, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.56%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.74% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 999 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 492 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 02 ноября, 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.
17 968
Подписчики
-324 часа
-207 дней
-9330 дней
Архив постов
Узнай стоимость кухни за 1 минуту! Моментальный расчет!
Екатеринбург. Удобные, функциональные кухни с гарантией 3 года. Срок изготовления 10 дней! Экономия 40%! Пройдите тест - получите расчет кухни сразу и бесплатно на телефон! Рассчитать?
Получить предложение
#реклама
lovekuhnya.ru
О рекламодателе
Курс Слёрма «Python для инженеров»: когда 5 строк кода заменяют полчаса работы
Научим вас автоматизировать задачи, которые годами решались вручную. Курс с обратной связью, 5 недель, старт 12 августа.
После курса сможете сделать так, чтобы автоматически:
▶Менялись конфигурации серверов и предоставлялся к ним доступ
▶Собирались, сводились и экспортировались нужные данные мониторинга
▶Создавались базы данных из разных источников
▶Генерировались ченджлоги прямо из коммитов
▶И многое другое
Формат курса:
▶Видеолекции, онлайн-встречи со спикером и практические задания
▶Код-ревью, ответы на вопросы и обратная связь
▶Личный кабинет с короткими конспектами видеолекций
▶Постоянный чат со студентами, экспертами и куратором
Длительность — 5 недель.
Старт — 12 августа.
Посмотреть программу занятий и занять место на курсе — по ссылке ✅
Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451
Геттеры и сеттеры
Геттеры и сеттеры — это специальные методы класса, которые используются для управляемого доступа к атрибутам объекта. Они позволяют инкапсулировать реализацию класса и предоставить проверенный интерфейс для манипуляции данными.
— Геттер позволяет получить значение атрибута.
— Сеттер используется для установки значения атрибута.
Преимущества геттеров и сеттеров:
— Контроль доступа к атрибутам класса.
— Валидация данных.
— Возможность добавить дополнительную логику при установке/получении значений.
👉@BookPython
Преобразование Pdf в аудио с помощью Python
👉@BookPython
ГЕНЕЗИС: внедрение и сопровождение amoCRM
Составим план работ, рассчитаем стоимость внедрения amoCRM и дадим 14 дней демодоступа для лучшего знакомства с системой. Покажем, как вы можете увеличить прибыль с помощью автоматизации!
Пройдите опрос и выберите свой подарок:
⚡ бесплатная онлайн-экскурсия по идеальной CRM-системе,
⚡ пак из 27 бесплатных виджетов,
⚡ или бесплатный аудит вашей amoCRM.
Входим в топ рейтинга партнёров amoCRM!
Получить предложение
#реклама 16+
mrqz.me
О рекламодателе
Как мы версию Sanic’а повышали
Приветствую всех читателей, меня зовут Вадим, я — бэкенд-разработчик в компании Домклик. Я работаю в команде, которая разрабатывает CRM-систему для подготовки и осуществления ипотечных сделок. В этой статье я хотел бы поделиться своим интересным опытом мажорного повышения зависимостей в проекте, который свыше пяти лет находится в проде под ежедневной нагрузкой более 2000 RPS.
Предыстория
Итак, все сервисы нашей команды на бэке написаны на Python, большинство из них — с использованием фреймворка Sanic. До момента, приведшего впоследствии к этой статье, никаких серьёзных проблем с этим фреймворком мы не испытывали. Однако одним прекрасным декабрьским днём, когда сезонность оформления ипотечных сделок традиционно приводит к повышенной нагрузке на все сервисы Домклика, мы обнаружили проблему на центральном бэкенд-сервисе нашей системы. Суть этой проблемы заключалась в том, что в случайный момент времени воркеры приложения бесследно умирали, а у реализации мультипроцессинга в используемой нами на тот момент версии Sanic есть такая хитрая (нет) особенность, что состояние воркеров после запуска никак не отслеживается, и заданное количество никак не поддерживается в случае их смерти. Как результат, спустя некоторое (от нескольких минут до нескольких часов) время после развёртывания наши поды лишались всех воркеров, кроме одного единственного (от которого Sanic первоначально и форкает новые процессы), что драматически снижало перевариваемую нашим сервисом нагрузку: поды начинали тротлить по CPU, event loop забивался корутинами, приложение обжиралось коннектами к базе данных, запросы обрабатывались гораздо медленнее, и в конце концов мы начинали отдавать 500-ки.
https://habr.com/ru/companies/domclick/articles/761838/
👉@BookPython
Что такое списковое включение?
Это компактный способ обработки всех или части элементов в последовательности и возвращения списка с результатами. Синтаксис прост и в то же время эффективен.
👉@BookPython
Маршрут в путешествие мечты построен
Выгодные предложения и проверенные туристические маршруты в этих каналах:
Подписаться
#реклама
О рекламодателе
Emot
Библиотека Emot предназначена для распознавания эмодзи в тексте.
Она может очень пригодиться, когда нам нужно предварительно обработать текстовые данные, чтобы удалить эмотиконы и эмодзи или изучить их влияние на семантику. Функции библиотеки принимают на вход строку и возвращают список словарей.
👉@BookPython
Для более сложной стилизации вы можете использовать seaborn, который предоставляет больше эстетических возможностей.
👉@BookPython
Хотите путешествовать интересно и выгодно?
Как — рассказываем здесь:
Подписаться
#реклама
О рекламодателе
Что делать, если нужно сериализовать данные, которые не поддерживаются стандартным модулем json?
Если нужно сериализовать объекты, которые по умолчанию не поддерживаются модулем json, то есть несколько вариантов:
— Реализовать методы
__getattr__ и __setattr__ в классе объекта, чтобы преобразовать его в словарь, который уже можно сериализовать в JSON.
— Использовать декоратор dataclass из модуля dataclasses для автоматической генерации методов сериализации.
— Создать собственный класс-наследник json.JSONEncoder и переопределить метод default(), чтобы указать как сериализовать нестандартные объекты.
— Использовать библиотеку marshmallow для создания схем сериализации/десериализации сложных объектов в JSON.
— Преобразовать объекты в dict или list вручную перед сериализацией с помощью методов объекта или отражения (reflection).
— Использовать другой формат сериализации, например YAML или MessagePack, который может поддерживать произвольные типы.
👉@BookPython
Бесплатное обучение по продвижению бизнеса в интернете
5 августа стартует интенсив для предпринимателей от Яндекс Рекламы. За 4 недели научим запускать рекламу в интернете, даже если раньше вы никогда этого не делали.
В программе:
Реклама в Яндексе — какие выбрать инструменты для продвижения бизнеса
Юнит-экономика — как рассчитать бюджет на рекламу, чтобы не уйти в минус
УТП для вашего бизнеса — как выделяться на фоне конкурентов
Запуск рекламы — как самостоятельно настроить кампанию
Анализ и оптимизация — что улучшить в рекламе
Вас ждут:
5 вебинаров от практикующих экспертов Яндекса
Задания с самопроверкой и дополнительные материалы
Закрытое сообщество предпринимателей для обмена опытом
Узнать подробности и зарегистрироваться:
Зарегистрироваться
#реклама 16+
yandex.ru
О рекламодателе
Преобразование десятичной дроби в другие числа с помощью Python
👉@BookPython
Визуализация процесса релиза CPython
На прошлой неделе я встретился с резидентом разработчиков CPython и менеджером по выпуску Лукашем Лангой, чтобы обсудить процесс выпуска CPython (подробно описанный в PEP 101). Все, что я узнал, я задокументировал ниже и буду предлагать такие улучшения, как введение дополнительных средств защиты для процесса выпуска и сборки программного обеспечения для процесса сборки и конечных собранных артефактов.
https://sethmlarson.dev/security-developer-in-residence-weekly-report-9
👉@BookPython
Расширенное использование - применение функций
Вы можете применять функции внутри comprehensions. Вот пример использования функции str.upper():
👉@BookPython
Открытый инвестиционный клуб Андрея Черных.
Клуб объединяет успешных инвесторов, разделяющих такие ценности, как: готовность обмениваться опытом, открытость к сотрудничеству, стремление к личностному и профессиональному росту и содействие развитию других. Обсуждения рынка, идеи, рост и развитие инвесторов, улучшение результатов инвестиций. Групповая и индивидуальная работа с инвесторами, обучение и развитие на практике.
Попробовать
#реклама
О рекламодателе
Bottleneck
Это библиотека, которая ускоряет работу методов NumPy в 25 раз. Особенно, если массив имеет значения NaN.
В этом примере мы создаём 2D массив NumPy с 1000 строками и 10 столбцами со случайными значениями.
Далее функция move_mean используется для вычисления скользящего среднего для каждой строки в массиве. Параметр window указывает количество значений, которые будут использоваться при вычислении каждого скользящего среднего, а параметр axis указывает ось, вдоль которой будет вычисляться скользящее среднее (в данном случае мы вычисляем его для каждой строки, поэтому устанавливаем axis=1).
👉@BookPython
Вычисления с несколькими условиями
Вы можете добавить несколько условий. Давайте отфильтруем числа, кратные 2 и 3:
👉@BookPython
