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 889 Технології та додатки7 334...

📈 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

1 006

Перегляди допису

~ 50524 години

~ 61048 годин

5.49%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

18 312

🔥 Чем занимается игровой аналитик и как им стать? 👉🏼 Приглашаем на бесплатный вебинар 14 июня в 20:00 мск онлайн-курса «Игровой аналитик» 👨‍💻 Вместе с экспертом разберем, кто такой игровой аналитик, каким набором компетенций обладает, рассмотрим пути приводящие в профессию, роль аналитика на проекте, а также задачи, которые он решает. 📌 Регистрация на бесплатный вебинар: https://otus.pw/7oFZ/

18 312

Repost from Реальный Python

Обнаружение объектов с помощью цветовой сегментации изображений в Python https://nuancesprog.ru/p/3968/ 👉 @python_real

18 312

When you do obj.x = y you can't be sure that the attributed of obj named x is now equal to y. Python descriptor protocol lets define how attribute assignment is handled.

class Descriptor:
    def __set__(self, obj, value):
        obj.test = value

class A:
    x = Descriptor()

In this example, x is never assigned, but the test attribute is assigned instead:

In : a = A()
In : a.x = 42
In : a.test
Out: 42
In : a.x
Out: <__main__.Descriptor at 0x7ff7baef51d0>

In case you actually need to change the x attribute as a part of tests or advanced metaprogramming, you have to modify __dict__ directly:

In : a.__dict__['x'] = 42

In : a.x
Out: 42

18 312

🔥 Приглашаем 14 июня в 20:00 мск на бесплатный вебинар «Дата инженер и Spark в новых реалиях» онлайн-курса "Spark Developer" 📚На вебинаре мы ответим на вопросы: ✔️ Как изменятся источники и получатели данных, объемы данных, языки для ETL, кластера, облака и IDE? ✔️ Насколько будет востребован дата-инженера на рынке и к чему нужно быть готовым? 👉🏻Регистрация на вебинар: https://otus.pw/YB53/

18 312

Python has a very short list of built-in constants. One of them is Ellipsis which is also can be written as .... This constant has no special meaning for the interpreter but is used in places where such syntax looks appropriate. numpy support Ellipsis as a __getitem__ argument, e. g. x[...] returns all elements of x. PEP 484 defines additional meaning: Callable[..., type] is a way to define a type of callables with no argument types specified. Finally, you can use to indicate that function is not yet implemented. This is a completely valid Python code:

def x():
    ...

18 312

Repost from Python академия

Get Method для словаря Большинство разработчиков используют скобки, чтобы получить значение из словаря. Но сейчас рекомендуется использовать Get method. При использовании метода скобок выдается ошибка, если ключ отсутствует. С помощью Get method вы получите “None” . Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

18 312

Распознавание изображений предобученной моделью Inception-v3 c Python API на CPU Это самый быстрый и простой способ реализовать распознавание изображений на ноутбуке или стационарном ПК без какого-либо графического процессора, потому что это можно сделать лишь с помощью API, и ваш компьютер отлично справится с этой задачей.

18 312

Dealing with exceptions in asynchronous programs may be not a simple task. In asyncio, if coroutine raises an exception, it's then propagated to the code that awaits the corresponding future. If multiple places do await, every one of them gets the exception (since it's stored in the exception). The following code prints error five times:

import asyncio

async def error():
    await asyncio.sleep(1)
    raise ValueError()

async def waiter(task):
    try:
        await task
    except ValueError:
        print('error')
    else:
        print('OK')

async def main():
    task = asyncio.get_event_loop().create_task(error())

    for _ in range(5):
        asyncio.get_event_loop().create_task(waiter(task))

    await asyncio.sleep(2)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

If an exception is raised, but the task is never awaited, the exception is lost. In that case, when the task is destroyed, it warns you with “Task exception was never retrieved” message. When you use await asyncio.gather(tasks) and one of the tasks raises an exception, it is propagated to you. However, if multiple tasks raise exceptions, you still only get the first one, the others are silently lost:

import asyncio

async def error(i):
    await asyncio.sleep(1)
    raise ValueError(i)

async def main():
    try:
        await asyncio.gather(
            error(1),
            error(2),
            error(3),
        )
    except ValueError as e:
        print(e)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

You may use gather with return_exceptions=True that make it return exceptions as though they are regular result values. The following code prints [42, ValueError(2,), ValueError(3,)]:

import asyncio

async def error(i):
    await asyncio.sleep(1)
    if i > 1:
        raise ValueError(i)
    return 42

async def main():
    results = await asyncio.gather(
        error(1),
        error(2),
        error(3),
        return_exceptions=True,
    )

    print(results)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

18 312

Repost from Реальный Python

Creating a REST API in Python with Django https://stackabuse.com/creating-a-rest-api-in-python-with-django/ 👉 @python_real

18 312

⚡️"Spark Developer" - это хардкорный онлайн-курс по самым мощным инструментам обработки больших данных. 📌Справитесь ли вы с уровнем курса? Покажет вступительный тест. Пройдите тестирование, чтобы: ● оценить свои навыки ● зарегистрироваться на бесплатные демо-занятия курса ● занять место по специальной цене ● получить доступ в закрытое сообщество дата-инженеров 👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/Qtlw/

18 312

In Python, you can easily modify all standard variables that are available in the global namespace:

>>> print = 42
>>> print(42)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'int' object is not callable

That may be helpful if your module defines some functions that have the same name as built-in ones. That also happens if you practice metaprogramming and you accept an arbitrary string as an identifier. However, even if you shadow some built-in names, you still may want to have access to things they initially referred to. The builtins module exists exactly for that:

>>> import builtins
>>> print = 42
>>> builtins.print(1)
1

The __builtins__ variable is also available in most modules. There is a catch though. First, this is a cpython implementation detail and usually should not be used at all. Second, __builtins__ might refer to either builtins or builtins.__dict__, depending on how exactly the current module was loaded.

18 312

Repost from Python академия

Самый частый элемент Этот короткий скрипт вернёт элемент, чаще всего встречающийся в списке. Используются продвинутые параметры встроенной функции max(): • первым аргументом она получает множество из элементов списка (помним, что в множестве все элементы уникальны); • затем применяет к каждому из них функцию count, подсчитывающую, сколько раз элемент встречается в списке; • после этого возвращает элемент множества, который имеет больше всего «попаданий». В качестве аргумента можно использовать списки, кортежи и строки. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

18 312

Some Python modules are compiled into the interpreter itself. They are called built-in modules, not to be confused with the standard library. One can use sys.builtin_module_names to get the full list of such modules. The notable examples are sys, gc, time and so on. Usually you don't care whether the module is built-in or not; however, you should be aware, that import always looks for a module among built-ins first. So, the built-in sys module is loaded even if you have sys.py available. On the other hand, if you have, say, datetime.py in the current directory it indeed can be loaded instead of the standard datetime module.

18 312

Подборка каналов для IT специалистов 🎯 Системное администрирование 📌 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. Программирование C++📌 https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика Вакансии 📌 https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор https://t.me/progjob Вакансии в IT Чат программистов📌 https://t.me/developers_ru Excel лайфхак📌 https://t.me/Excel_lifehack GitHub Сообщество 📌 https://t.me/Githublib Интересное из GitHub CodePen 📌 https://t.me/codepen_1 Сообщество пользователей CodePen Базы данных (Data Base) 📌 https://t.me/database_info Все про базы данных Программирование Python 📌 https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍 https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском 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 Все о разработке игр Библиотеки 📌 https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus https://t.me/java_360 Книги по Java Rus https://t.me/python_360 Книги по Python 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 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning Программирование 📌 https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию 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 Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров https://t.me/arhitekturamira World Architecture 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 DeepFake 📌 https://t.me/deepfakenow Публикуем deepfake видео Мир технологий 📌 https://t.me/mir_teh Видео из мира технологий

18 312

To be used as a dictionary key, an object should be hashable. Hashable objects support the __hash__ method that returns an integer value. To get a hash of the value, the hash built-in function is used. Built-in types that are not mutable are hashable by default. All custom objects are also hashable, but there is a catch. If you define __eq__ method for your custom type, then you should define such __hash__ that hash(a) == hash(b) for every a and b that are equal. Violating this rule may result in dictionary malfunctioning:

class A:
    def __init__(self, x):
        self.x = x
        
    def __hash__(self):
        return random.randrange(10000)
    
    def __eq__(self, other):
        return self.x == other.x

In : d = {}
In : d[A(2)] = 2
In : d.get(A(2), 0)
Out: 0

Mind that though once you define __eq__ in the class, the default __hash__ method is removed since the default implementation is no longer suitable (with it all values are unequal).

18 312

Яндекс Практикум ищет наставников на курс по Python-разработке. Ждём специалистов с такими навыками: • Бэкенд-разработчик на Python с опытом от 3-х лет. • Владеете Django и другими фреймворками, знаете ООП, базовые алгоритмы и структуры данных. • Работали с GIT, СУБД SQL, Docker. Мы предлагаем: → Частичную занятость. → Доход от 65 000 ₽ в месяц. → Удалённую работу с гибким графиком от 10 часов в неделю. → Сильный опыт менторства: научим давать развивающую обратную связь начинающим разработчикам, работать с критикой и возращениями и учить их совершенствовать проекты. → Бесплатное обучение в Школе наставников. → Углубление знаний и развитие софт скиллов. → Доступ к курсу Практикума по Python-разработке и скидки на остальные курсы. Помогайте новичкам развиваться и учитесь сами — каждый день. Если вам интересно поработать с нами — оставьте заявку.

18 312

Парсинг (скрапинг) сайтов на Python Быстрый парсинг данных с сайта несколькими процессами с экспортом в csv на Python 3 Парсим Avito .ru при помощи Python 3 (часть 2) - собираем номера телефонов. Парсинг Avito .ru при помощи Python 3 Парсинг сайтов на Python: Приемы работы с библиотекой BeautifulSoup Парсинг сайтов на Python: как использовать прокси и менять User-Agent Парсинг сайтов: анализ "ненормальных" сайтов Парсинг сайтов: как скачивать картинки и другие файлы Python: работа с ошибками на примере нерабочих парсеров https://www.youtube.com/playlist?list=PLlWXhlUMyoobMzou-Hl6HQWcClzg85_TZ

18 312

Repost from BigData

👁 Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking Github: https://github.com/researchmm/Stark Paper: https://arxiv.org/abs/2103.17154v1 👉 @bigdata_1

18 312

PEP 8 is a famous style guide for Python code. It's not enforced by the interpreter but you are highly discouraged to ignore it. There is a tool to automatically check whether your code is following PEP 8 recommendations. Its former name is pep8, but it was renamed to pycodestyle at the request of Guido. Now you should use pycodestyle installed with pip intall pycodestyle only. You can check whether pycodestyle is happy with your project like this:

$ pycodestyle . -qq --statistics
1   E302 expected 2 blank lines, found 1
1   E305 expected 2 blank lines after class
    or function definition, found 1
20  E501 line too long (83 > 79 characters)

18 312

‍Градиентый бустинг — просто о сложном Хотя большинство победителей соревнований на Kaggle используют композицию разных моделей, одна из них заслуживает особого внимания, так как является почти обязательной частью. Речь, конечно, про Градиентный бустинг (GBM) и его вариации. Возьмем, например. победителя Safe Driver Prediction, Michael Jahrer. Его решение — это комбинация шести моделей. Одна LightGBM (вариация GBM) и пять нейронных сетей. Хотя его успех в большей мере принадлежит полуконтролируемому обучению, которое он использовал для упорядочивания данных, градиентный бустинг сыграл свою роль. Даже несмотря на то, что градиентный бустинг используется повсеместно, многие практики до сих пор относятся к нему, как к сложному алгоритму в черном ящике и просто запускают готовые модели из предустановленных библиотек. Цель этой статьи — дать понимание как же работает градиентный бустинг. Разбор будет посвящен чистому “vanilla” GMB. @BookPython