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
Показати більше📈 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 18 329 підписників, посідаючи 7 307 місце в категорії Технології та додатки та 36 869 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 18 329 підписників.
За останніми даними від 04 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -86, а за останні 24 години на -1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.07%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.61% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 112 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 479 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
- 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 05 червня, 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.
class GrandParent:
pass
class Parent1(GrandParent):
pass
class Parent2(GrandParent):
pass
class Child(Parent1, Parent2):
pass
В каком порядке будет производиться поиск метода Child.x()? Наивный подход заключается в рекурсивном поиске через все родительские классы, что даст порядок: Child, Parent1, GrandParent, Parent2. Такой метод используется во многих языках программирования, однако он не совсем логичен, так как Parent2 более специфичен, чем GrandParent, и его нужно проверять раньше.
Чтобы исправить эту проблему, Python использует линеаризацию C3 (C3 superclass linearization), алгоритм, который всегда ищет метод сначала во всех дочерних классах, а затем уже в родительских.
Пример вывода MRO (Method Resolution Order):
In : Child.__mro__
Out:
(__main__.Child,
__main__.Parent1,
__main__.Parent2,
__main__.GrandParent,
object)
📲 Мы в MAX
👉@BookPythonawait obj (или yield from obj до Python 3.6). Объект obj должен быть другой корутиной, объектом asyncio.Future или любым пользовательским объектом, похожим на Future (любой объект, у которого определен метод __await__).
async def coroutine():
await another_coroutine()
async def another_coroutine():
future = asyncio.Future()
await future
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(coroutine())
Когда корутина ожидает (await) другую корутину, вторая начинает выполняться вместо первой. Если она ожидает третью, то выполняется третья. Это продолжается до тех пор, пока какая-нибудь корутина не ожидает объект Future. Объект Future фактически возвращает значение, и тогда цикл событий (event loop) получает управление.
Какое значение возвращает Future? Оно возвращает сам себя. Можете ли вы напрямую использовать yield для Future? Нет, это внутренняя деталь, о которой вам обычно не нужно беспокоиться.
class Awaitable:
def __await__(self):
future = asyncio.Future()
yield future
# RuntimeError: yield was used
# instead of yield from in task
async def coroutine():
await Awaitable()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(coroutine())
Почему возникает эта ошибка? Как asyncio понимает, что это вы используете yield для Future, а не сам Future? Есть простая защита: Future устанавливает внутренний флаг перед тем, как вернуть управление.
📲 Мы в MAX
👉@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 сделать с помощью одного выражения with:
o = open
with o('f') as f, o('g') as g, o('h') as h:
pass
До этого можно было использовать функцию contextlib.nested:
with nested(o('f'), o('g'), o('h')) as (f, g, h):
pass
Однако в современных версиях Python эта функция устарела и вызывает предупреждение. Вместо неё рекомендуется использовать более продвинутый инструмент — contextlib.ExitStack. Он позволяет войти в любое количество контекстов в произвольное время, но гарантирует их корректное завершение:
from contextlib import ExitStack
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
]
Это особенно полезно, когда количество контекстных менеджеров неизвестно заранее.
📲 Мы в MAX
👉@BookPython
In : lion = 'Löwe'
In : lion.encode('utf-8')[2:]
Out: b'\xb6we'
In : lion.encode('utf-8')[2:].decode('utf-8')
...
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb6 in position 0: invalid start byte
Также это означает, что для пропуска первых N символов строки их необходимо прочитать и декодировать. Рассчитать смещение заранее невозможно.
Однако можно пропустить фиксированное количество байтов, принимая во внимание некоторые особенности. Вот как может быть закодирован символ в UTF-8:
0xxxxxxx
110xxxxx 10xxxxxx
1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx
11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx
Как видно, байт является начальным байтом символа, если его вид не совпадает с 10xxxxxx. Такие байты называются продолжением символа (continuation bytes). Давайте пропустим их:
def cut_bytes(s, n):
result = s.encode('utf-8')[n:]
mask = int('11000000', 2)
conbyte = int('10000000', 2)
while result[0] and result[0] & mask == conbyte:
result = result[1:]
return result.decode('utf-8')
Пример использования:
In : cut_bytes(lion, 2)
Out: 'we'
In : cut_bytes(lion, 1)
Out: 'öwe'
📲 Мы в MAX
👉@BookPythonfloat в Python используют аппаратные возможности вашего компьютера, поэтому любое значение внутренне представлено в виде двоичной дроби.
Это означает, что в большинстве случаев вы работаете с приближениями, а не с точными значениями:
In : format(0.1, '.17f')
Out: '0.10000000000000001'
Модуль decimal позволяет использовать десятичную арифметику с произвольной точностью:
In : Decimal(1) / Decimal(3)
Out: Decimal('0.3333333333333333333333333333')
Однако и этого может быть недостаточно:
In [61]: Decimal(1) / Decimal(3) * Decimal(3) == Decimal(1)
Out[61]: False
Для точных вычислений можно использовать fractions, где любое число хранится в виде рационального:
In : Fraction(1) / Fraction(3) * Fraction(3) == Fraction(1)
Out: True
Очевидным ограничением остается то, что иррациональные числа (например, π) все равно будут представлены только в приближенной форме.
📲 Мы в MAX
👉@BookPythontempfile.
Так как временные файлы обычно нужно удалять после использования, tempfile предоставляет как контекстный менеджер, так и простые функции:
import os
import tempfile
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']
📲 Мы в MAX
👉@BookPython__repr__ для объекта, обычно нужно включить представление его атрибутов. Однако важно помнить, что нужно явно вызывать repr(), так как форматирование вызывает str() вместо repr().
Пример простого кода:
class Pair:
def __init__(self, left, right):
self.left = left
self.right = right
def __repr__(self):
class_name = type(self).__name__
repr_left = repr(self.left)
repr_right = repr(self.right)
return f'{class_name}({repr_left}, {repr_right})'
Проблема возникает, если вы вызываете repr для объекта, который содержит ссылку на самого себя. Это может привести к рекурсии:
In : p = Pair(1, 2)
In : p
Out: Pair(1, 2)
In : p.right = p
In : p
Out: [...]
RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
Для решения этой проблемы можно использовать декоратор reprlib.recursive_repr, который обрабатывает рекурсивные вызовы:
@reprlib.recursive_repr()
def __repr__(self):
class_name = type(self).__name__
repr_left = repr(self.left)
repr_right = repr(self.right)
return f'{class_name}({repr_left}, {repr_right})'
Теперь код работает корректно:
In : p = Pair(1, 2)
In : p.right = p
In : p
Out: Pair(1, ...)
📲 Мы в MAX
👉@BookPythonelse можно использовать не только после if, но и после циклов for и while. Код внутри else выполняется только в том случае, если цикл завершился естественным образом, то есть не был прерван с помощью break.
Наиболее распространённый случай использования этого — поиск элемента в цикле с прерыванием через break, если элемент найден:
# Пример 1: Список содержит нечётное число
first_odd = None
for x in [2, 3, 4, 5]:
if x % 2 == 1: # Проверяем, является ли число нечётным
first_odd = x
break # Прерываем цикл, так как элемент найден
else:
raise ValueError('No odd elements in list') # Выполнится, если цикл завершился без break
print(first_odd) # Результат: 3
Если в списке нет подходящего элемента, цикл завершается естественным образом, и выполняется блок else:
# Пример 2: Список не содержит нечётных чисел
for x in [2, 4, 6]:
if x % 2 == 1:
first_odd = x
break
else:
raise ValueError('No odd elements in list') # Исключение будет поднято
# ValueError: No odd elements in list
📲 Мы в MAX
👉@BookPythonitertools.chain позволяет объединить несколько итерируемых объектов, чтобы работать с ними, как с единым целым:
from itertools import chain
print(list(chain(['a', 'b'], range(3), set('xyz'))))
# Вывод: ['a', 'b', 0, 1, 2, 'x', 'z', 'y']
Иногда нужно проверить, пуст ли генератор (точнее, исчерпан ли он). Для этого можно попытаться получить следующий элемент с помощью next(). Если элемент есть, его нужно вернуть обратно в генератор, но сделать это напрямую невозможно. Однако можно «приклеить» его обратно с помощью chain:
from itertools import chain
def sum_of_odd(gen):
try:
first = next(gen) # Пытаемся получить первый элемент
except StopIteration:
raise ValueError('Empty generator') # Если генератор пуст, выбрасываем исключение
# Используем chain для возврата первого элемента и объединения с остальными
return sum(
x for x in chain([first], gen)
if x % 2 == 1 # Суммируем только нечетные числа
)
Пример использования:
print(sum_of_odd(x for x in range(1, 6))) # Вывод: 9 (1 + 3 + 5)
print(sum_of_odd(x for x in range(2, 3))) # Вывод: 0 (нет нечетных чисел)
print(sum_of_odd(x for x in range(2, 2))) # ValueError: Empty generator
📲 Мы в MAX
👉@BookPythonformat в Python для строк — мощный инструмент, поддерживающий множество возможностей, о которых вы, возможно, даже не знали. Каждый заменяемый плейсхолдер ({...}) может содержать три части: имя поля, преобразование и спецификацию формата.
Имя поля используется для указания, какой именно аргумент должен быть подставлен:
>>> '{}'.format(42)
'42'
>>> '{1}'.format(1, 2)
'2'
>>> '{y}'.format(x=1, y=2)
'2'
Преобразование позволяет указать, что вместо str() следует использовать repr() (или ascii()) при преобразовании объектов в строки:
>>> '{!r}'.format(datetime.now())
'datetime.datetime(2018, 5, 3, 23, 48, 49, 157037)'
>>> '{}'.format(datetime.now())
'2018-05-03 23:49:01.060852'
Спецификация формата задаёт, как значения будут представлены:
>>> '{:+,}'.format(1234567)
'+1,234,567'
>>> '{:>19}'.format(1234567)
' 1234567'
Эта спецификация может быть применена и к отдельному объекту с помощью функции format (не метода str):
>>> format(5000000, '+,')
'+5,000,000'
Функция format вызывает метод __format__ объекта, поэтому вы можете изменить его поведение для своих типов.
📲 Мы в MAX
👉@BookPythonint() есть параметр base, который можно зафиксировать, чтобы получить новую функцию base2:
>>> int("10")
10
>>> int("10", 2)
2
>>> def base2(x):
... return int(x, 2)
...
>>> base2("10")
2
Для более точной и семантически понятной реализации можно использовать functools.partial:
from functools import partial
base2 = partial(int, base=2)
Это удобно, когда нужно передать функцию в качестве аргумента в другую функцию высшего порядка, но с заблокированными значениями некоторых аргументов:
>>> list(map(partial(int, base=2), ["1", "10", "100"]))
[1, 2, 4]
Без использования partial пришлось бы писать код так:
>>> list(map(lambda x: int(x, base=2), ["1", "10", "100"]))
[1, 2, 4]
📲 Мы в MAX
👉@BookPython
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
