Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Иногда возникает необходимость выполнить участок кода и проигнорировать все возможные исключения. Это оправдано в случае с плагинами, сторонними модулями и другими компонентами, устройство которых вам неизвестно или которым вы не доверяете. Правильный способ сделать это — использовать конструкцию try с except Exception, а не голый except:

try:
    foreign()
except Exception:
    logging.warn('fail', exc_info=True)

Голый except эквивалентен except BaseException. А разница между BaseException и Exception в том, что BaseException включает исключения, которые, как правило, ловить не следует, например, KeyboardInterrupt. 👉@BookPython

Дарим подписку на Яндекс Музыку Ответьте на 1 вопрос и Яндекс Музыка ваша для вас и 3-х ваших близких. Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в подписке. Попробуйте бесплатно❤️ Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе Реклама на Яндексе

🚀 Подборка Telegram каналов для программистов Системное администрирование, DevOps 📌 https://t.me/bash_srv Bash Советы https://t.me/win_sysadmin Системный Администратор Windows https://t.me/sysadmin_girl Девочка Сисадмин https://t.me/srv_admin_linux Админские угодья https://t.me/linux_srv Типичный Сисадмин https://t.me/devopslib Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin https://t.me/linux_odmin Linux: Системный администратор https://t.me/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса) https://t.me/i_linux Системный администратор https://t.me/linuxchmod Linux https://t.me/sys_adminos Системный Администратор 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 https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux 1C разработка 📌 https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С https://t.me/DevLab1C 1С:Предприятие 8 https://t.me/razrab_1C 1C Разработчик https://t.me/buh1C_prog 1C Программист | Бухгалтерия и Учёт https://t.me/rabota1C_rus Вакансии для программистов 1С Программирование C++📌 https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++ https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах Программирование Python 📌 https://t.me/pythonofff Python академия. https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском https://t.me/python_360 Книги по Python Java разработка 📌 https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика https://t.me/java_360 Книги по Java Rus https://t.me/java_geek Учим Java на примерах GitHub Сообщество 📌 https://t.me/Githublib Интересное из GitHub Базы данных (Data Base) 📌 https://t.me/database_info Все про базы данных Мобильная разработка: iOS, Android 📌 https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin Фронтенд разработка 📌 https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика! https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано Разработка игр 📌 https://t.me/game_devv Все о разработке игр Библиотеки 📌 https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus https://t.me/programmist_of Книги по программированию https://t.me/proglb Библиотека программиста https://t.me/bfbook Книги для программистов БигДата, машинное обучение 📌 https://t.me/bigdata_1 Big Data, Machine Learning Программирование 📌 https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста https://t.me/lifeproger Жизнь программиста. Авторский канал. QA, тестирование 📌 https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика Шутки программистов 📌 https://t.me/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности https://t.me/xakep_2 Хакер Free Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров Математика 📌 https://t.me/Pomatematike Канал по математике https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике https://t.me/matgeoru Математика | Геометрия | Логика Excel лайфхак📌 https://t.me/Excel_lifehack https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World) Вакансии 📌 https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор https://t.me/progjob Вакансии в IT

В Python оператор квадратных скобок [] можно переопределить, реализовав магический метод __getitem__. Это позволяет, например, создать объект, 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])  # 'b'

Необычность оператора [] в Python в том, что он поддерживает особый синтаксис. Его можно использовать не только так: [2], но и так: [2:10], [2:10:2], [2::2] или даже [:]. Смысл такой записи — [start:stop:step], но в ваших собственных объектах вы можете использовать этот синтаксис как угодно. Что же передаётся в __getitem__ в таких случаях? Объекты slice созданы специально для этого. Пример:

class Inspector:
    def __getitem__(self, index):
        print(index)

Inspector()[1]
# 1

Inspector()[1:2]
# slice(1, 2, None)

Inspector()[1:2:3]
# slice(1, 2, 3)

Inspector()[:]
# slice(None, None, None)

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

Объект slice сам по себе ничего не делает — он просто хранит атрибуты start, stop и step:

s = slice(1, 2, 3)
print(s.start)  # 1
print(s.stop)   # 2
print(s.step)   # 3

👉@BookPython

ТИМИ-2025: Встреча профессионалов в области ТИМ Онлайн-конференция, где говорят на языке практиков. Общение САПР-профессионалов! ✅Разбор сложных проектов: от аэропортов до нефтегазовых объектов ✅Личный разговор с разработчиками и пользователями Model Studio CS и CADLib ✅От чертежей до реализации 19 июня | Бесплатно | Подключайтесь из любой точки страны! Зарегистрироваться #реклама 16+ timi-conf.ru О рекламодателе

Существует два понятия с похожими названиями, которые легко перепутать: переопределение (overriding) и перегрузка (overloading). Переопределение происходит, когда дочерний класс определяет метод, который уже был реализован в родительском классе, фактически заменяя его. В некоторых языках необходимо явно указывать, что метод переопределяется (например, в C# используется модификатор override), в других — это необязательно (в Java можно, но не обязательно использовать аннотацию @Override). В Python нет ни обязательного, ни стандартного способа обозначать такие методы (некоторые программисты применяют пользовательский декоратор @override, который ничего не делает, а служит только для читаемости кода). Перегрузка, напротив, — это наличие нескольких функций с одним и тем же именем, но разными сигнатурами. Это поддерживается в таких языках, как Java и C++, и часто используется как способ предоставления значений по умолчанию:

class Foo {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(Hello());
    }

    public static String Hello() {
        return Hello("world");
    }

    public static String Hello(String name) {
        return "Hello, " + name;
    }
}

Python не поддерживает поиск функций по сигнатурам, только по именам. Вы можете написать код, который явно анализирует типы и количество аргументов, но это обычно выглядит громоздко и не очень красиво:

def quadrilateral_area(*args):
    if len(args) == 4:
        quadrilateral = Quadrilateral(*args)
    elif len(args) == 1:
        quadrilateral = args[0]
    else:
        raise TypeError()

    return quadrilateral.area()

Если вам нужны подсказки типов для такой реализации, модуль typing предоставляет декоратор @overload, который можно использовать следующим образом:

from typing import overload

@overload
def quadrilateral_area(
    q: Quadrilateral
) -> float: ...

@overload
def quadrilateral_area(
    p1: Point, p2: Point,
    p3: Point, p4: Point
) -> float: ...

👉@BookPython

Python позволяет узнать путь к любому исходному файлу. Внутри файла переменная __file__ возвращает относительный путь к нему:

$ cat test/foo.py
print(__file__)
$ python test/foo.py
test/foo.py

Типичное применение этого — определить путь, где находится сам скрипт. Это может быть полезно, например, для поиска других файлов: конфигураций, ресурсов и т.д. Чтобы получить абсолютный путь из относительного, можно использовать os.path.abspath. Поэтому распространённый приём для получения пути к директории скрипта выглядит так:

import os

dir_path = os.path.dirname(
    os.path.abspath(__file__)
)

👉@BookPython

Офисные башни JOIS от MR Office в 10 мин от Москва-Сити JOIS - это современные башни класса А от нового бренда, объединяющего все офисные объекты MR Group. Проект премиального бизнес-центра включает две башни: 1) 43-этажный небоскреб MAST с офисами от 96 м² и возможностью приобретения офисных помещений по отдельности, а также целыми этажами или блоками 2) Башня CREDO представляет из себя единый офис площадью 22 000 м² Главные преимущества будущего проекта: ✨Ландшафтный парк площадью 1,3 Га и пешеходный маршрут более 2,3 км ✨Расположение в 5 минутах до ТТК и 10 минутах от Москва-сити ✨3-уровневый подземный паркинг, рассчитанный на 400 машиномест ✨Отделка Shell&Core - оптимальное решение для создания эксклюзивного интерьера ✨Рассрочка 0% на приобретение коммерческой недвижимости Узнать больше Проектная декларация на сайте https://наш.дом.рф/. Застройщик: ООО СЗ Л2-ДЕВЕЛОПМЕНТ #реклама mr-group.ru О рекламодателе

🚀 Как логировать без боли в Python Как настроить логирование в Python один раз — и больше к этому не возвращаться. Обычно начинающие разработчики либо используют print(), либо подключают logging, но каждый раз пишут кучу однотипного кода. Я так тоже делал. Но потом вывел себе простую универсальную схему, которую теперь кидаю в каждый новый проект:

import logging

def setup_logger(name: str) -> logging.Logger:
    logger = logging.getLogger(name)
    if not logger.hasHandlers():
        logger.setLevel(logging.INFO)
        handler = logging.StreamHandler()
        formatter = logging.Formatter(
            '%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s - %(message)s'
        )
        handler.setFormatter(formatter)
        logger.addHandler(handler)
    return logger

logger = setup_logger(__name__)

logger.info("Скрипт стартовал")

Что мы получаем: * Удобный формат времени и уровня лога * Защиту от дублирования логов (если модуль импортируется несколько раз) * Готовность к масштабированию (можно легко добавить файл-логгер) Если вы устали от print(), просто сохраните себе этот сниппет — он сэкономит вам время и нервы. Пользуетесь ли вы встроенным logging, или предпочитаете что-то вроде loguru? 👉@BookPython

Самый простой способ использовать модуль logging — вызывать функции напрямую, без создания объекта логгера:

import logging
logging.error('xxx')

Этот глобальный логгер можно настроить с помощью вызова logging.basicConfig():

import logging
logging.basicConfig(format='-- %(message)s --')
logging.error('xxx')  # -- xxx --

Однако у basicConfig есть свои ограничения. Во-первых, срабатывает только первый вызов — все последующие игнорируются. Во-вторых, любая функция, записывающая лог, может вызвать basicConfig, поэтому конфигурацию нужно задавать до любых сообщений:

import logging
logging.error('xxx')  # ERROR:root:xxx
logging.basicConfig(format='-- %(message)s --')
logging.error('xxx')  # ERROR:root:xxx

👉@BookPython

Приключенческие туры по России. Хочешь побывать в настоящей России и прочувствовать, как живут местные, увидеть не только популярные, но и диковинные локации, погрузиться в традиции регионов и попробовать национальную кухню? Мы — за путешествия без туристических шаблонов. Без скучных экскурсий и толп в музеях. Вместо этого — учимся готовить урбеч с дагестанскими мастерами, идем к потаённым водопадам Алтая, вдохновляемся Байкалом зимой и летом и поднимаемся на джипах и канатке высоко в горы Кавказа. Если хочешь не просто увидеть, а прочувствовать Россию — тебе к нам. Подпишись на сообщество и первым узнавай об авторских турах в уникальные уголки страны вместе с местными гидами! Узнать больше #реклама О рекламодателе

💡 Как избежать повторения кода с помощью functools.partial Как упростить код и избежать дублирования с помощью functools.partial. Допустим, у нас есть функция send_email(to, subject, body, is_html=False), и мы часто вызываем её с одним и тем же параметром is_html=True. Вместо того чтобы каждый раз писать это явно, можно создать частичную функцию:

from functools import partial

send_html_email = partial(send_email, is_html=True)

# Теперь можно вызывать проще:
send_html_email("user@example.com", "Привет", "<b>Как дела?</b>")

Это удобно, если вы хотите предварительно зафиксировать часть аргументов, например: * логгеры с предустановленным уровнем * коннекторы с общими параметрами * команды CLI с типовыми флагами Таким образом, вы уменьшаете дублирование и делаете код читаемее. А ещё это красивый способ внедрить DI без фреймворков — просто передайте partial. 👉@BookPython

Встроенные значения float в Python используют оборудование вашего компьютера напрямую, поэтому любое значение представляется внутренне в виде двоичной дроби. Это означает, что вы обычно работаете с приближениями, а не с точными значениями:

>>> format(0.1, '.17f')
'0.10000000000000001'

Модуль decimal позволяет использовать десятичную арифметику с произвольной точностью:

>>> from decimal import Decimal
>>> Decimal(1) / Decimal(3)
Decimal('0.3333333333333333333333333333')

Но и этого может быть недостаточно:

>>> Decimal(1) / Decimal(3) * Decimal(3) == Decimal(1)
False

Для абсолютно точных вычислений можно использовать модуль fractions, который хранит любое число как рациональное:

>>> from fractions import Fraction
>>> Fraction(1) / Fraction(3) * Fraction(3) == Fraction(1)
True

Очевидное ограничение — всё равно приходится использовать приближения для иррациональных чисел, таких как π. 👉@BookPython

Fairy и Mr. Proper для чистоты и уборки То, что нужно вашему дому с дополнительной скидкой 25% по любимой категории на Яндекс.Маркете Купить #реклама market.yandex.ru О рекламодателе

Создание объекта в Python включает два ключевых этапа. Сначала вызывается метод __new__, который создаёт и возвращает новый объект. Затем вызывается метод __init__ для инициализации состояния этого объекта. Однако, если __new__ возвращает объект, который не является экземпляром исходного класса, метод __init__ не будет вызван. Это связано с тем, что возвращаемый объект, вероятно, уже создан другим классом, и его __init__ уже был выполнен:

class Foo:
    def __new__(cls, x):
        return dict(x=x)

    def __init__(self, x):
        print(x)  # Никогда не вызывается

print(Foo(0))

Важно: не следует создавать экземпляры того же класса в __new__ с использованием обычного конструктора (Foo(...)). Это может привести к двойному вызову __init__ или даже к бесконечной рекурсии. Пример бесконечной рекурсии:

class Foo:
    def __new__(cls, x):
        return Foo(-x)  # Рекурсия

Пример двойного вызова __init__:

class Foo:
    def __new__(cls, x):
        if x < 0:
            return Foo(-x)
        return super().__new__(cls)

    def __init__(self, x):
        print(x)
        self._x = x

Правильный способ:

class Foo:
    def __new__(cls, x):
        if x < 0:
            return cls.__new__(cls, -x)
        return super().__new__(cls)

    def __init__(self, x):
        print(x)
        self._x = x

👉@BookPython

Дарим подписку на Яндекс Музыку Ответьте на 1 вопрос и Яндекс Музыка ваша для вас и 3-х ваших близких. Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в подписке. Попробуйте бесплатно❤️ Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе Реклама на Яндексе

Как упростить работу с аргументами в командной строке с помощью typer Раньше для CLI-приложений на Python я использовал argparse, потом был click, но недавно полностью перешёл на typer. Это библиотека от автора FastAPI, и она реально 🔥 Вот простой пример:

import typer

app = typer.Typer()

@app.command()
def hello(name: str, age: int = 18):
    print(f"Привет, {name}! Тебе {age} лет.")

if __name__ == "__main__":
    app()

Теперь можно запускать в терминале:

$ python main.py hello Alice --age 30
Привет, Alice! Тебе 30 лет.

Что круто: - Автоматически генерируется --help - Пишется почти как обычная функция - Есть автокомплит в оболочках (bash/zsh) - Поддержка аннотаций типов и валидации "из коробки" Если ты всё ещё страдаешь с argparse, рекомендую попробовать typer. Особенно если ты уже кайфуешь от FastAPI — синтаксис и подход очень похожи. 👉@BookPython

collections.defaultdict позволяет создать словарь, который возвращает значение по умолчанию, если запрашиваемого ключа нет (вместо того чтобы выбрасывать KeyError). Для создания defaultdict нужно передать не само значение по умолчанию, а фабрику для его создания. Это позволяет создавать словари с потенциально бесконечным уровнем вложенности, благодаря чему можно делать что-то вроде d[a][b][c]...[z].

>>> def infinite_dict():
...     return defaultdict(infinite_dict)
...
>>> d = infinite_dict()
>>> d[1][2][3][4] = 10
>>> dict(d[1][2][3][5])
{}

Такое поведение называется "автовивификацией" (autovivification) — термин пришёл из языка Perl. 👉@BookPython

Премиальные апартаменты в Крыму на выгодных условиях! Премиальный комплекс в 30 метрах от собственного пляжа ✅ Комплекс — 4-х кратный победитель премии в сфере недвижимости URBAN AWORDS как самый привлекательный инвестиционный проект ЮФО 🏠 Комплекс можно: - Сдавать посуточно через отельера международного класса и получать пассивный ежемесячный доход (при этом отдыхая в отпуске в собственном номере) - Выгодно перепродать ⚡ О проекте: - Первая береговая линия – всего в 30 метрах расположен собственный пляж - На территории открытый и 2 круглогодичных бассейна - Более 14,5 га впечатляющей территории: 4-этажный SPA-комплекс, амфитеатр, панорамный ресторан, медцентр, игровое пространство для детей, магазины и бутик ⚡Роскошные панорамные виды на потухший вулкан, море и виноградники ✅Получите цены и презентацию первыми: Перейти на сайт #реклама mrqz.me О рекламодателе

Популярный способ объявить абстрактный метод в Python — это выбросить исключение NotImplementedError:

def human_name(self):
    raise NotImplementedError

Хотя этот подход довольно распространён и даже поддерживается IDE (например, PyCharm считает такие методы абстрактными), у него есть недостаток: ошибка возникает только при вызове метода, а не при создании экземпляра класса. Чтобы избежать этой проблемы, используйте модуль abc:

from abc import ABCMeta, abstractmethod

class Service(metaclass=ABCMeta):
    @abstractmethod
    def human_name(self):
        pass

Также важно помнить, что NotImplemented — это не то же самое, что NotImplementedError. NotImplemented — это специальное значение (как True и False), а не исключение. Оно используется, например, в специальных методах (__eq__(), __add__() и др.), чтобы сообщить Python, что операция не реализована для данного типа, и попытаться вызвать альтернативный метод (например, если a.__add__(b) возвращает NotImplemented, Python попробует вызвать b.__radd__(a)). 👉@BookPython