Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Відкрити 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

Сітка:Книги для программистов Росія36 684 Технології та додатки7 200...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Канал Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 18 228 підписників, посідаючи 7 200 місце в категорії Технології та додатки та 36 684 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 18 228 підписників.

За останніми даними від 13 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -82, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.66%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.82% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 031 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 514 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як numbers, yield, модуль, none, декоратор.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 14 липня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

18 228

Підписники

Немає даних24 години

-137 днів

-8230 день

1 031

Перегляди допису

~ 51424 години

~ 62448 годин

5.66%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

18 226

Что такое контекстный менеджер в Python? Контекстный менеджер в Python - это специальный тип объекта, который определяет методы enter() и exit() и используется с инструкцией with. Эти объекты часто применяются в операциях, которые требуют установки и освобождения ресурсов. Частый сценарий - это работа с файлом:


with open('file.txt', 'r') as file:
    data = file.read()

Здесь контекстный менеджер гарантирует, что файл будет корректно закрыт после завершения блока with, даже если при чтении файла возникнет исключение. Вот как можно написать простой контекстный менеджер самостоятельно:


import time
 
class Timer:
    def __enter__(self):
        self.start = time.time()
 
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.end = time.time()
        print(f'Время выполнения: {self.end - self.start:.2f} секунд')
 
with Timer():
    # код, время выполнения которого нужно измерить
    time.sleep(2)

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

В Python вы можете переопределить оператор квадратных скобок ([]), определив магический метод getitem. Примером может быть объект Cycle, 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])  # prints 'b'

Необычность здесь заключается в том, что оператор [] поддерживает уникальный синтаксис. Он может использоваться не только так — [2], но и так — [2:10], или [2:10:2], или [2::2], или даже [:]. Семантика — [start:stop:step], но вы можете применять её так, как вам нужно, для ваших собственных объектов. Но что же получает getitem в качестве параметра index, если использовать этот синтаксис? Для этого существуют объекты slice.


In : class Inspector:
...:     def __getitem__(self, index):
...:         print(index)
...:
In : Inspector()[1]
1
In : Inspector()[1:2]
slice(1, 2, None)
In : Inspector()[1:2:3]
slice(1, 2, 3)
In : Inspector()[:]
slice(None, None, None)

Вы даже можете комбинировать синтаксис кортежей и срезов:


In : Inspector()[:, 0, :]
(slice(None, None, None), 0, slice(None, None, None))

Slice не делает ничего, кроме как просто хранит атрибуты start, stop и step.


In : s = slice(1, 2, 3)
In : s.start
Out: 1
In : s.stop
Out: 2
In : s.step
Out: 3

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

Вредные советы python разработчику


l=[['a', 'b', 'c'], ['1', '2'], ['#']]
sum(l, [])

В Python можно выпрямить вложенные списки с помощью... функции sum(). Вот код (выполнять, пока никто не видит): Дело в том, что sum() принимает первым аргументом итерируемый объект, а вторым — значение, с которого начинается операция. По умолчанию это 0, но если указать пустой список [], то sum() начнёт с него. Затем sum() последовательно применяет операцию сложения к элементам первого аргумента, начиная со значения второго аргумента. В случае списков это означает конкатенацию. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

Функция enumerate Эта встроенная функция снабжает циклы счётчиком. Возвращает генераторный объект, который имеет метод, вызываемый встроенной функцией next: на каждом проходе цикла возвращает кортеж {индекс, значение}. Цикл for проходит по этим кортежам автоматически, что позволяет распаковывать их значения с помощью присваивания кортежей почти так, как в zip.


S = "stroka"

example = enumerate(S)
next(example) # -> (0, 's')

Пример использования:


shopping_list = ['яблоки', 'бананы', 'апельсины', 'хлеб']

for index, item in enumerate(shopping_list, start=1):
    print(f"Пункт {index}: {item}")

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

Очередь с приоритетом — это структура данных, которая поддерживает две операции: добавление элемента и извлечение минимального из всех ранее добавленных элементов. Одной из самых распространённых реализаций очереди с приоритетом является бинарная куча. Это полное бинарное дерево со следующим свойством: ключ, хранящийся в каждом узле, меньше или равен (≤) ключам в дочерних узлах. Минимум всех элементов находится в корне такого дерева.





              1

      3               7

  5       4       9       8

15 16   17 18   19

В бинарной куче сложность операций вставки и извлечения составляет O(log n). Обычный способ хранения полного бинарного дерева в памяти — это массив, где дочерние элементы для x[i] находятся в x[2*i+1] и x[2*i+2].


[1, 3, 7, 5, 4, 9, 8, 15, 16, 17, 18, 19]

В Python нет бинарной кучи в виде класса, но предоставляется ряд функций, которые позволяют использовать список как бинарную кучу. Эти функции находятся в модуле heapq.


In [1]: from heapq import *
In [2]: heap = [3,2,1]
In [3]: heapify(heap)
In [4]: heap
Out[4]: [1, 2, 3]
In [5]: heappush(heap, 0)
In [6]: heap
Out[6]: [0, 1, 3, 2]
In [7]: heappop(heap)
Out[7]: 0
In [8]: heap
Out[8]: [1, 2, 3]

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

Если вы хотите перехватить как IndexError, так и KeyError, вы можете и должны использовать LookupError, их общего предка. Это оказалось полезным при доступе к сложным вложенным данным.


try:
    db_host = config['databases'][0]['hosts'][0]
except LookupError:
    db_host = 'localhost'

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

>>> exit
Use exit() or Ctrl-D (i.e. EOF) to exit

Вы когда-нибудь задумывались, почему при попытке выйти из интерактивного Python с помощью простого exit или quit появляется это сообщение? Решение довольно неожиданное, но изящное. Это не специальный случай для интерактивной оболочки, она просто показывает представление каждого вычисленного результата, а эта строка - просто представление функции exit. Строго говоря, вы не должны использовать exit в своих повседневных проектах, поскольку она была создана специально для интерактивной оболочки. Вместо этого используйте sys.exit(). 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

Что такое «сырые» строки (Raw Strings) в Python? В Python "сырые" строки (или raw strings) — это строки, в которых символы обратного слэша \ воспринимаются буквально, а не как специальные символы (например, \n для новой строки, \t для табуляции и т. д.). Они обозначаются префиксом r перед строкой, например: r"строка". Сырые строки удобны, когда вам нужно использовать много обратных слэшей, например, в путях к файлам или регулярных выражениях, где \ часто встречается. Сырые строки упрощают код и помогают избежать ошибок, связанных с экранированием символов. Пример использования


# Обычная строка
print("C:\\new_folder\\file.txt")  # Выводит: C:\new_folder\file.txt

# Сырая строка
print(r"C:\new_folder\file.txt")   # Выводит: C:\new_folder\file.txt

В первом случае \\ используется для экранирования, чтобы Python не воспринял \n как символ новой строки. В случае сырой строки r"...", экранирование не нужно, так как \ воспринимается буквально. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

Сравнение производительности dict() и {} в Python Какое-то время назад, во время разбора кода, мы обсудили выбор dict() вместо {} в новом коде на Python. Коллега утверждал, что dict() более читаем и чётче выражает предназначение кода, поэтому следует предпочесть его. Меня это не убедило, но в тот момент контраргументов не нашлось, поэтому я воздержался. Это заставило меня задуматься: в чём разница между типом dict и литеральным выражением {}? https://habr.com/ru/articles/788440/ original https://madebyme.today/blog/python-dict-vs-curly-brackets/ 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

🚀 Подборка полезных IT каналов в Max Системное администрирование, DevOps 📌 https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора https://max.ru/bash_srv Bash Советы https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. https://max.ru/tipsysdmin Типичный Сисадмин Excel лайфхак 📌 https://t.me/Excel_lifehack Excel лайфхак Английский с нуля 🇬🇧 https://max.ru/UchuEnglish 1C разработка 📌 https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С Программирование C++📌 https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика Программирование Go📌 https://max.ru/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика Программирование React📌 https://max.ru/react_lib React Программирование Python 📌 https://max.ru/python_of Python академия. https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика Java разработка 📌 https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика GitHub Сообщество 📌 https://max.ru/githublib Интересное из GitHub Базы данных (Data Base) 📌 https://max.ru/database_info Все про базы данных Фронтенд разработка 📌 https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков Библиотеки 📌 https://max.ru/programmist_of Книги по программированию https://max.ru/proglb Библиотека программиста https://max.ru/bfbook Книги для программистов Программирование 📌 https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 Шутки программистов 📌 https://max.ru/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров Математика 📌 https://max.ru/Pomatematike Канал по математике https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике Вакансии 📌 https://max.ru/progjob Вакансии в IT Мир технологий 📌 https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных Бонус 📌 https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы https://max.ru/piterspb Питер Новости: Санкт-Петербург / СПБ / ДТП

18 226

Когда вы пишете собственный метод __repr__ для какого-то объекта, обычно нужно включать представление его атрибутов. Для этого при форматировании следует вызывать repr() для объектов, так как по умолчанию вызывается str(). Это делается с помощью нотации !r:


class Pair:
    def __init__(self, left, right):
        self.left = left
        self.right = right
        
    def __repr__(self):
        class_name = type(self).__name__
        return f'{class_name}({self.left!r}, {self.right!r})'

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

Модуль functools для манипуляций с функциями Модуль functools в Python предоставляет инструменты для работы с функциями, позволяя выполнять различные манипуляции с ними. Вот некоторые из наиболее важных функций и возможностей, которые предоставляет functools: 1. functools.partial: Позволяет зафиксировать некоторые аргументы функции и создать новую функцию с предопределенными значениями.


   from functools import partial

   def multiply(x, y):
       return x * y

   double = partial(multiply, 2)
   print(double(5))  # Вывод: 10

2. functools.reduce: Применяет функцию к паре элементов в последовательности, сокращая ее до одного значения. Обычно используется для аккумуляции значений.


   from functools import reduce

   numbers = [1, 2, 3, 4]
   product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
   print(product)  # Вывод: 24

3. functools.lru_cache: Кэширует результаты вызовов функции, чтобы ускорить повторные вызовы с теми же аргументами. Полезно для функций с дорогими вычислениями.


   from functools import lru_cache

   @lru_cache(maxsize=None)
   def fibonacci(n):
       if n < 2:
           return n
       return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

   print(fibonacci(10))  # Вывод: 55

4. functools.wraps: Декоратор, который сохраняет метаданные оригинальной функции (такие как имя и документация) при создании декоратора.


   from functools import wraps

   def my_decorator(func):
       @wraps(func)
       def wrapper(*args, **kwargs):
           print("Что-то делаем перед вызовом функции")
           return func(*args, **kwargs)
       return wrapper

   @my_decorator
   def say_hello():
       """Выводит приветствие."""
       print("Привет!")

   print(say_hello.__name__)  # Вывод: say_hello
   print(say_hello.__doc__)   # Вывод: Выводит приветствие.

5. functools.total_ordering: Упрощает реализацию всех методов сравнения для класса, определяя только несколько из них.


   from functools import total_ordering

   @total_ordering
   class Point:
       def __init__(self, x, y):
           self.x = x
           self.y = y

       def __eq__(self, other):
           return (self.x, self.y) == (other.x, other.y)

       def __lt__(self, other):
           return (self.x, self.y) < (other.x, other.y)

   p1 = Point(1, 2)
   p2 = Point(3, 4)
   print(p1 < p2)  # Вывод: True
   print(p1 <= p2)  # Вывод: True

Эти функции и декораторы делают functools мощным инструментом для функционального программирования в Python. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

Генератор можно остановить. Ты можешь явно вызвать g.close(), но обычно это делает сборщик мусора. Когда вызывается close, в точке, где выполнение генератора было приостановлено, выбрасывается исключение GeneratorExit:


def gen():
    try:
        yield 1
        yield 2
    finally:
        print('END')


g = gen()
print(next(g))  # выведет '1'
g.close()       # выведет 'END'

Обрати внимание на три момента: 1. Нельзя использовать yield при обработке GeneratorExit Если в блоке finally попытаться сделать yield, возникнет ошибка RuntimeError:


def gen():
    try:
        yield 1
    finally:
        yield 3  # ошибка!


g = gen()
next(g)
g.close()  # RuntimeError

2. Исключение не выбрасывается, если генератор ещё не запускался В этом случае генератор просто переходит в состояние остановлен, но finally не выполняется:


def gen():
    try:
        yield 1
    finally:
        print('END')


g = gen()
g.close()         # ничего не выводит
print(list(g))    # выведет '[]'

3. close() ничего не делает, если генератор уже завершён Если генератор полностью отработал, close() не вызывает finally повторно и просто игнорируется:


def gen():
    try:
        yield 1
        yield 2
    finally:
        print('END')


g = gen()
print(list(g))     # ['1', '2']
print('Closing now')
g.close()

# Вывод:
# END
# [1, 2]
# Closing now

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

Стандартный модуль json имеет интерфейс командной строки, который может быть полезен для форматирования JSON с помощью одного только Python. Этот модуль называется json.tool и используется следующим образом:


$ echo '{"a": [], "b": "c"}' | python -m json.tool
{
    "a": [],
    "b": "c"
}

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

Все объекты в Python создаются с помощью вызова метода __new__. Даже если вы определяете свой собственный __new__ для класса, вы должны вызвать super().__new__(...). Можно подумать, что object.__new__ — это базовая реализация, отвечающая за создание всех объектов. Но это не совсем так. Существует несколько таких реализаций, и они несовместимы. Например, у dict есть собственная низкоуровневая реализация __new__, и объекты типов, унаследованных от dict, нельзя создать с помощью object.__new__:


In : class D(dict):
...:     pass
...:

In : class A:
...:     pass
...:

In : object.__new__(A)
Out: <__main__.A at 0x7f200c8902e8>

In : object.__new__(D)
...
TypeError: object.__new__(D) is not safe,
use D.__new__()

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

Python позволяет перегружать многие разные операторы, и оператор сдвига — один из них. Вот пример того, как можно создать композицию функций с использованием этого оператора. Здесь символы, похожие на стрелки, показывают направление потока данных:


from collections import deque
from math import sqrt


class Compose:
    def __init__(self):
        self._functions = deque()

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        result = None
        for f in self._functions:
            result = f(*args, **kwargs)
            args = [result]
            kwargs = dict()
        return result

    def __rshift__(self, f):
        self._functions.append(f)
        return self

    def __lshift__(self, f):
        self._functions.appendleft(f)
        return self


compose = Compose


sqrt_abs = (compose() << sqrt << abs)
sqrt_abs2 = (compose() >> abs >> sqrt)

print(sqrt_abs(-4))   # 2.0
print(sqrt_abs2(-4))  # 2.0

Объяснение: << — добавляет функцию в начало цепочки (выполняется первой). >> — добавляет функцию в конец цепочки (выполняется последней). В примере sqrt_abs(-4) сначала берёт abs(-4) → 4, а затем sqrt(4) → 2.0. sqrt_abs2(-4) делает то же самое, но функции добавлены в другом порядке. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

Класс объекта доступен через атрибут __class__:


>>> [1, 2].__class__
<class 'list'>

Однако более привычный способ получить класс — использовать функцию type. Кроме того, это единственный способ, который работает со старыми стилями классов.


>>> type([1, 2])
<class 'list'>

Если вы хотите проверить, является ли объект экземпляром заданного класса, следует использовать isinstance, а не сравнение:


>>> class A:
...     pass
...
>>> class B(A):
...     pass
...
>>> type(B())
<class '__main__.B'>
>>> isinstance(B(), A)
True

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

В Python числа с плавающей точкой могут иметь значение NaN. Его можно получить с помощью math.nan. NaN не равен ничему, включая самого себя:


>>> math.nan == math.nan
False

Кроме того, объект NaN не является уникальным — можно получить несколько разных объектов NaN из разных источников:


>>> float('nan')
nan
>>> float('nan') is float('nan')
False

Это означает, что обычно нельзя использовать NaN в качестве ключа словаря:


>>> d = {}
>>> d[float('nan')] = 1
>>> d[float('nan')] = 2
>>> d
{nan: 1, nan: 2}

📲 Мы в MAX 👉@BookPython

18 226

В Python None равен None, поэтому может показаться, что проверку на None можно делать через ==:


ES_TAILS = ('s', 'x', 'z', 'ch', 'sh')

def make_plural(word, exceptions=None):
    if exceptions == None:  # ← ← ←
        exceptions = {}

    if word in exceptions:
        return exceptions[word]
    elif any(word.endswith(t) for t in ES_TAILS):
        return word + 'es'
    elif word.endswith('y'):
        return word[0:-1] + 'ies'
    else:
        return word + 's'

exceptions = dict(
    mouse='mice',
)

print(make_plural('python'))
print(make_plural('bash'))
print(make_plural('ruby'))
print(make_plural('mouse', exceptions=exceptions))

Однако так делать неправильно. Действительно, None равен None, но не только он может быть равен None. Пользовательские объекты тоже могут вернуть True при сравнении с None через ==:


class A:
    def __eq__(self, other):
        return True

print(A() == None)  # True
print(A() is None)  # False

Правильный способ проверки на None — использовать is None. 📲 Мы в MAX 👉@BookPython