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
📈 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 17 959 подписчиков, занимая 7 250 место в категории Технологии и приложения и 36 565 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 17 959 подписчиков.
Согласно последним данным от 04 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -87, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.31%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.70% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 953 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 485 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 05 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.
17 959
Подписчики
-324 часа
-157 дней
-8730 дней
Архив постов
Изучаем словари в Python
Словари в Python — это фундаментальный тип данных , представленный в виде пары ключ-значение. Они описываются как объект сопоставления, который сопоставляет хэшируемые значения с произвольными объектами.
Ключи словаря должны быть неизменными, то есть они не могут изменяться. При добавлении в словарь пары ключ-значение он запоминает, в каком порядке они были добавлены. Подробнее.
Native Python float values use your computer hardware directly, so any value is represented internally as a binary fraction.
That means that you usually work with approximations, not exact values:
In : format(0.1, '.17f')
Out: '0.10000000000000001'
The decimal module lets you use decimal floating point arithmetic with arbitrary precision:
In : Decimal(1) / Decimal(3)
Out: Decimal('0.3333333333333333333333333333')
That's still can be not enough:
In [61]: Decimal(1) / Decimal(3) * Decimal(3) == Decimal(1)
Out[61]: False
For perfect computations, you can use fractions, that stores any number as a rational one:
In : Fraction(1) / Fraction(3) * Fraction(3) == Fraction(1)
Out: True
The obvious limitation is you still have to use approximations to irrational numbers (such as π).Друзья, среди вас есть DevOps инженеры?
Unit-tests you write may require some temporary files or directories. The
tempfile module can help you to achieve that.
Since temporary stuff usually should be removed after use, tempfile provides context manager as well as plain functions:
with tempfile.TemporaryDirectory() as dir_path:
open(os.path.join(dir_path, 'a'), 'w').close()
open(os.path.join(dir_path, 'b'), 'w').close()
open(os.path.join(dir_path, 'c'), 'w').close()
assert files_of(dir_path) == ['a', 'b', 'c']Repost from Python академия
infinity
Самая типичная проблема при написании некоторых сортировок — назначение самой большой переменной. Часто она решается простым вводом большого числа или возведением в степень. Это, конечно, не стареющая классика, но метод максимально не надежный, а главное есть более удачные способы
float('infinity') или float('inf') для получения максимально возможного числа
float('-infinity') или float('-inf') для получения минимально возможного числа.
Не работает с int, требуется использовать именно float.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofffЧто такое *args и **kwargs в Python?
Функции — это жизнь. Правда? Если вы только начали осваивать Python, неважно — первый ли это ваш язык программирования, или вы пришли в Python из другого языка, то вы уже знаете о том, что количество параметров в объявлении функции соответствует количеству аргументов, которые передают функции при вызове.
Подробнее
Создание интерактивного графика с помощью matplotlib и ipywidgets
https://swdevnotes.com/python/2021/interactive-charts-with-ipywidgets-matplotlib/
Погрузитесь в процессы тестирования на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox: 👉 https://clc.to/WlME_A
За 3 дня вы:
✔️ узнаете, как быстро находить баги на веб-страницах;
✔️ разберётесь, какие soft и hard skills нужны крутому специалисту;
✔️ освоите ручные и автоматизированные тесты;
✔️ попрактикуетесь на реальных задачах.
Познакомитесь с профессией, основами тестирования и ключевыми инструментами тестировщика. Проведёте свои первые тесты и поймёте, хотите ли развиваться в этом направлении.
Спикер интенсива — инженер по тестированию в Яндексе, организатор тест-сессий, митапов по тестированию и мастер-классов, участник конференций SQA-days, TechTrain и CodeFest Дмитрий Якин.
Подключайтесь к прямому эфиру 14–16 апреля в 19:00 по московскому времени.
🎁 Участвуйте, прокачайте знания и получите в подарок электронную книгу «Человек + машина». Всем, кто сдаст практическую работу, дарим сертификаты на 10 тысяч рублей на любой курс Skillbox.
Используйте шанс освоить высокооплачиваемую профессию!
Учимся читать код, изучая стандартную библиотеку Python
Итак, вы уже продвинутый новичок — вы изучили основы Python и способны решать реальные задачи.
Вы уже отходите от просмотра туториалов и чтения блогов; наверно, уже ощущаете, что в них излагаются одномерные решения простых придуманных задач; вероятно, вместо решения этой конкретной задачи вы хотите совершенствоваться в решении задач в целом.
Подробнее
Статья на Eng
Repost from Python академия
Асинхронное программирование
Обычно мы пишем синхронный код - выполняется по порядку один за другим. Но иногда требуется, чтобы выполнялось несколько задач одновременно. К примеру, пока копируются файлы можно было поиграть в игру. Это возможно благодаря нескольким ядрам и потокам. ВАЖНО! Асинхронность не обязательно делает код быстрее, но может повысить его эффективность. В момент простаивания процессор будет переключаться на другие задачи.
На картинке программа, где повар готовит сразу несколько блюд. По другому бы нам пришлось по-очереди готовить каждое блюдо, но мы можем вернуться к другим, если поставили блюдо на огонь.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
PEP 424 allows generators and other iterable objects that don't have the exact predefined size to expose a length hint. For example, the following generator will likely return ~50 elements:
(x for x in range(100) if random() > 0.5)
If you write an iterable and want to add the hint, define the __length_hint__ method. If the length is known for sure, use __len__ instead.
If you use an iterable and want to know its expected length, use operator.length_hint.📊 Какие есть базы данных для аналитики?
📌 Расскажем на открытом уроке 11 апреля в 20:00 в OTUS. Занятие проведет Егор Матешук, CDO AdTech-компании «Квант». Мы с экспертом рассмотрим особенности баз данных, используемых для аналитических задач. А также узнаем, какие базы можно отнести к этому классу и какие у них есть отличительные черты.
📚 Урок пройдет в рамках онлайн-курса «Data Engineer» в OTUS. Программа рассчитана на разработчиков, администраторов СУБД и всех тех специалистов, которые хотят решать сложные задачи в сфере работы с данными.
🎁 В конце урока вас ждет 🔥 промокод со скидкой 33% 🔥 от преподавателя.
👉 Чтобы зарегистрироваться на занятие, пройдите вступительный тест https://otus.pw/TUs4/
Как работать с числами с плавающей точкой в Python
Числа с плавающей точкой — быстрый и эффективный способ хранения чисел и работы с ними. Но он связан с рядом трудностей для начинающих и опытных программистов! Вот классический пример:
>>> 0.1 + 0.2 == 0.3
False
Впервые увидев такое, можно растеряться. Такое поведение корректно! Поговорим о том, почему ошибки при операциях над числами с плавающей точкой так распространены, почему они возникают и как с ними справиться в Python.
VR и AR есть не только за рубежом, но и в России!
Что нового происходит в сфере VR/AR в нашей стране? Как эти технологии помогают бизнесу, промышленности и образованию? Какие кейсы реализовываются и какие крупные компании уже используют виртуальную и дополненную реальность?
Первый и единственный VR/AR-дайджест новостей российского рынка — «Вестник VR»
🔁 Если ты осознал безграничные возможности Python и активно ими пользуешься, то у Evrone есть достойное предложение для тебя. Наш Python-квиз - это возможность заявить о себе и выиграть приз. Seniors из Evrone подготовили 7 вопросов, ответишь правильно на каждый - станешь участником розыгрыша Yandex.Станции. Он пройдет уже 21 апреля - так что торопись.
✅ Участвовать в квизе
Кстати, мы уверены, что даже прожженный питонист сможет обнаружить что-нибудь новое для себя в нашем дайджесте.
➡️ Подписывайся, и будь всегда готов к новым вызовам.
Repost from Python академия
Изучаем две мощные функции map и filter, а также затрагиваем тему анонимных lambda-функций
Эти две функции - очень мощные инструменты в Python, которые входят в тему функционального программирования. Зачастую вместе с ними используют анонимные lambda-функции.
Подробнее
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
You can use any object as a dictionary key in Python as long as it implements the
__hash__ method. This method can return any integer as long as the only requirement is met: equal objects should have equal hashes (not vice versa).
You also should avoid using mutable objects as keys, because once the object becomes not equal to the old self, it can't be found in a dictionary anymore.
There is also one bizarre thing that might surprise you during debugging or unit testing:
In : class A:
...: def __init__(self, x):
...: self.x = x
...:
...: def __hash__(self):
...: return self.x
...:
In : hash(A(2))
Out: 2
In : hash(A(1))
Out: 1
In : hash(A(0))
Out: 0
In : hash(A(-1)) # sic!
Out: -2
In : hash(A(-2))
Out: -2
In CPython -1 is internally reserved for error states, so it's implicitly converted to -2.