Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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
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 18 312 підписників, посідаючи 7 334 місце в категорії Технології та додатки та 36 889 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 18 312 підписників.
За останніми даними від 12 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -83, а за останні 24 години на -1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.49%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.76% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 006 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 505 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 13 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.
18 312
Підписники
-124 години
-167 днів
-8330 день
Архів дописів
🚀 Data Engineering — перспективная сфера на стыке дата-аналитики и дата-сайенс. Эта профессия может стать мощным рывком в карьере для разработчиков, администраторов СУБД и другим техническим специалистам, которые хотят решать интересные задачи в сфере Big Data. Освоить эту специальность поможет онлайн-курс «Data Engineer» от OTUS.
✅ За 4 месяца вы научитесь:
✔️ Работать с Architecture, Data Lake, DWH и MLOps
✔️ Адаптировать датасеты для дальнейшей работы и аналитики
✔️ Работать с компонентами экосистемы Hadoop, распределенными хранилищами и платформам
✔️ Строить и управлять архитектурой данных в компании и многое другое
В новом потоке вас ждет актуализированная программа, реальные кейсы, отработка навыков на виртуальных стендов и практика в Yandex.Cloud.
👉 Чтобы оценить подойдет ли вам курс, нужно пройти вступительный тест https://otus.pw/sjAG/
🎁 Все, кто пройдут тест до 10 мая получит скидку 30%. Промокод: dataEng2022
Сравнение списков в Python
В этой статье мы рассмотрим различные способы, позволяющие осуществить сравнение списков в Python. Для сравнения можно использовать следующие функции:
reduce() и map();
collection.counter();
sort() вместе с оператором ==;
set() вместе с оператором ==;
List Comprehension.
Repost from Мир технологий и науки (Technology World)
Подпишись на Мир технологий 👉 @mir_teh
Что находится «под капотом» у Redis?
⚡️Приглашаем 20 апреля в 20:00 на бесплатный вебинар от OTUS «Redis под микроскопом для разработчиков». Занятие проведет технический директор1С-Старт Дмитрий Кириллов.
Вместе с экспертом мы:
✅Изучим базовые команды и структуры данных
✅Заглянем «под капот» Redis и разберём его исходный код на C
✅Посмотрим, как применить эти знания для оптимизации клиентского кода
📚 Открытый урок — это возможность протестировать процесс обучения на обновленном онлайн-курсе «NoSQL».
📌Регистрация на занятие – https://otus.pw/HyGV/
Intro to FastAPI - The Best Way to Create APIs in Python?
Get the code: https://prettyprinted.com/l/xW8
Repost from Python академия
Важные методы в Python, которые должен знать каждый python разработчик.
abs() - возвращает модуль переданного параметра.
all() - функция возвращает значение True, если все элементы в итерируемом объекте - истинны. В противном случае, она возвращает значение False.
any() - функция возвращает True, если какой-либо (любой) элемент в итерируемом объекте является истинным True. В противном случае, any() возвращает значение False.
ascii() - возвращает строку, содержащую печатное представление объекта, и экранирует символы, отличные от ASCII, в строке с помощью экранирования \ x, \ u или \ U.
bin() - функция преобразует целое число в двоичную строку с префиксом 0b.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofffIf you want to pass some information down the call chain, you usually use the most straightforward way possible: you pass it as functions arguments.
However, in some cases, it may be highly inconvenient to modify all functions in the chain to propagate some new piece of data. Instead, you may want to set up some kind of context to be used by all functions down the chain. How can this context be technically done?
The simplest solution is a global variable. In Python, use also may use modules and classes as context holders since they, strictly speaking, are global variables too. You probably do it on a daily basis for things like loggers.
If your application is multi-threaded, a bare global variable won't work for you since they are not thread-safe. You may have more than one call chain running at the same time, and each of them needs its own context. The
threading module gets you covered, it provides the threading.local() object that is thread-safe. Store there any data by simply accessing attributes: threading.local().symbol = '@'.
Still, both of that approaches are concurrency-unsafe meaning they won't work for coroutine call-chain where functions are not only called but can be awaited too. Once a coroutine does await, an event loop may run a completely different coroutine from a completely different chain. That won't work:
import asyncio
import sys
global_symbol = '.'
async def indication(timeout):
while True:
print(global_symbol, end='')
sys.stdout.flush()
await asyncio.sleep(timeout)
async def sleep(t, indication_t, symbol='.'):
loop = asyncio.get_event_loop()
global global_symbol
global_symbol = symbol
loop.create_task(indication(indication_t))
await asyncio.sleep(t)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.gather(
sleep(1, 0.1, '0'),
sleep(1, 0.1, 'a'),
sleep(1, 0.1, 'b'),
sleep(1, 0.1, 'c'),
))
You can fix that by having the loop set and restore the context every time it resumes some coroutine. The aiotask_context module does exactly this by changing the way how tasks are created with loop.set_task_factory. This works:
import asyncio
import sys
import aiotask_context as context
async def indication(timeout):
while True:
print(context.get('symbol'), end='')
sys.stdout.flush()
await asyncio.sleep(timeout)
async def sleep(t, indication_t, symbol='.'):
loop = asyncio.get_event_loop()
context.set(key='symbol', value=symbol)
loop.create_task(indication(indication_t))
await asyncio.sleep(t)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.set_task_factory(context.task_factory)
loop.run_until_complete(asyncio.gather(
sleep(1, 0.1, '0'),
sleep(1, 0.1, 'a'),
sleep(1, 0.1, 'b'),
sleep(1, 0.1, 'c'),
))Подборка каналов для IT специалистов 🎯
Вакансии 📌
https://t.me/progjob Вакансии для программистов
Системное администрирование 📌
https://t.me/i_DevOps Все для DevOps
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv GameDev: разработка игр
Программирование, Биг дата, книги 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
https://t.me/coddy_academy Академия кода
Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor ITumor | программисты шутят
Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
Английский 📌
https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля
Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
Арбитраж трафика 📌
https://t.me/partnerochkin CPA и арбитраж трафика
Крипта 📌
https://t.me/bitkoinoff Новости криптовалют
На вебинаре расскажем, как бэкенд-разработчику выстроить карьерный план, какие скилы стоит развивать, чтобы вырасти в мидл-разработчика, и что делать, если план пошёл по незапланированному пути.
19 апреля 19:00
Зарегистрироваться
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!
