Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

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 программистовРосія36 565Технології та додатки7 250...

📈 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 17 959 підписників, посідаючи 7 250 місце в категорії Технології та додатки та 36 565 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 17 959 підписників.

За останніми даними від 04 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -87, а за останні 24 години на -3, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.31%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.70% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 953 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 485 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
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 листопада, 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.

17 959

Підписники

-324 години

-157 днів

-8730 днів

953

Перегляди допису

~ 48524 години

~ 58748 годин

5.31%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

Архів дописів

17 959

Python functions can return multiple values:

def edges(lst):
    return lst[0], lst[-1]

first, last = edges([1, 2, 3])
assert first == 1
assert last == 3

In truth, lst[0], lst[-1] is a simple tuple. It's returned as usual and then unpacked to first and last:

result = edges([1, 2, 3])
assert isinstance(result, tuple)
first, last = result
assert first == 1
assert last == 3

Usually, you don't care about it at all. However, all these things come to the surface when you use type hints. You have to define the function return value as tuple:

def edges(lst) -> Tuple[int, int]:
    return lst[0], lst[-1]

Calling that function is even harder. You may think that you can do something like this: first: int, last: int = edges([1, 2, 3]) Or at least this: first, last: Tuple[int, int] = edges([1, 2, 3]) But both ways are incorrect. This is the only reasonable thing you can do to annotate these variables:

first: int
last: int
first, last = edges([1, 2, 3])

17 959

Подборка каналов для IT специалистов 🎯 https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано Программирование C++📌 https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++ 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 https://t.me/python_360 Книги по Python Rus Java разработка 📌 https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика https://t.me/java_360 Книги по Java Rus 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 Мобильная разработка: iOS, Android 📌 https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка Фронтенд разработка 📌 https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков Разработка игр 📌 https://t.me/game_devv Все о разработке игр Вакансии 📌 https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор https://t.me/progjob Вакансии в IT Чат программистов📌 https://t.me/developers_ru 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 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 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. 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 Метавселенная, GameFi, Crypto 📌 https://t.me/metaverse360 DeepFake 📌 https://t.me/deepfakenow Публикуем deepfake видео Мир технологий 📌 https://t.me/mir_teh Видео из мира технологий Excel лайфхак📌 https://t.me/Excel_lifehack

17 959

Repost from Python академия

Упрощенный вывод данных Он позволяет вывести строчный массив одной строкой, с разделением запятыми. Нам не нужно использовать .join() и циклы. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

17 959

Python provides the powerful library to work with date and time: datetime. The interesting part is, datetime objects have the special interface for timezone support (namely the tzinfo attribute), but this module only has limited support of its interface, leaving the rest of the job to different modules. The most popular module for this job is pytz. The tricky part is, pytz doesn't fully satisfy tzinfo interface. The pytz documentation states this at one of the first lines: “This library differs from the documented Python API for tzinfo implementations.” You can't use pytz timezone objects as the tzinfo attribute. If you try, you may get the absolute insane results:

In : paris = pytz.timezone('Europe/Paris')
In : str(datetime(2017, 1, 1, tzinfo=paris))
Out: '2017-01-01 00:00:00+00:09'

Look at that +00:09 offset. The proper use of pytz is following:

In : str(paris.localize(datetime(2017, 1, 1)))
Out: '2017-01-01 00:00:00+01:00'

Also, after any arithmetic operations, you should normalize your datetime object in case of offset changes (on the edge of the DST period for instance).

In : new_time = time + timedelta(days=2)
In : str(new_time)
Out: '2018-03-27 00:00:00+01:00'
In : str(paris.normalize(new_time))
Out: '2018-03-27 01:00:00+02:00'

Since Python 3.6, it's recommended to use dateutil.tz instead of pytz. It's fully compatible with tzinfo, can be passed as an attribute, doesn't require normalize, though works a bit slower. If you are interested why pytz doesn't support datetime API, or you wish to see more examples, consider reading the decent article on the topic.

17 959

Стань системным аналитиком, который нужен рынку — получи все необходимые навыки на новом курсе от Яндекс Практикума За восемь месяцев курса студенты получат знания и опыт, которые позволят им чувствовать себя уверенно в роли системного аналитика в разных компаниях и секторах бизнеса. Программа предназначена для: * начинающих аналитиков; * аналитиков из других сфер; * IT-специалистов; * новичков. В рамках курса студенты научатся: * собирать требования к программному продукту, обеспечивать их полноту и непротиворечивость; * разрабатывать прототипы пользовательских интерфейсов; * проектировать программные интерфейсы (API); * помогать команде разработки реализовывать требования к программному обеспечению. Создатели и преподаватели курса – профессионалы с большим опытом в области системного анализа как в российских, так и в зарубежных компаниях. В программе: * актуальные знания и реальные кейсы; * практика в тренажёре; * разбор заданий на еженедельных воркшопах с наставником; * портфолио из 5 проектов. По завершении обучения студенты получат диплом о профессиональной переподготовке. Стоимость курса: От 10 493 ₽ в месяц. Полная стоимость: 102 400 ₽ Запись на бесплатную вводную часть и подробности по ссылке.

17 959

Repost from GitHub Сообщество

FaceSwap - это инструмент, который использует глубокое обучение для распознавания и замены лиц на фотографиях и видео. Deepfake) #GitHub | #Python #Deepfake 👉 @Githublib

17 959

The map function calls another function for every element of some iterable. That means that function should accept a single value as an argument:

In : list(map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3]))
Out: [1, 4, 9]

However, if each element of the iterable is tuple, then it would be nice to pass each element of that tuple as a separate argument. It was possible in Python 2, thanks to the tuple parameter unpacking (note the parentheses):

>>> map(lambda (a, b): a + b, [(1, 2), (3, 4)])
[3, 7]

In Python 3, this feature is gone, but there is another solution. itertools.starmap unpacks tuple for you, as though a function is called with a star: f(*arg) (hence the function's name):

In [3]: list(starmap(lambda a, b: a + b, [(1, 2), (3, 4)]))
Out[3]: [3, 7]

17 959

Бесплатные онлайн-практикумы для специалистов по IT-инфраструктуре от команды REBRAIN. Подключайтесь к одному из крупнейших сообществ по IT-инфраструктуре REBRAIN, с нами уже больше 20 000 человек. С нас: Более 20 бесплатных открытых практикумов каждый месяц. Спикеры — профессиональные инженеры из лучших компаний ( Avito / Skyeng / AWS / Luxoft / DataArt и др.). Разбор реальных кейсов автоматизации. Самый актуальный технологический стек — Kubernetes, Docker, Ansible, Gitlab CI, Linux, Kafka, MySQL, Golang и др. Работа в консоли и ответы на вопросы в прямом эфире. Каждый сможет найти для себя интересные практикумы по направлению и уровню компетенций. И да, все это бесплатно! Подключайтесь

17 959

The creation of a class consists of two big steps. First, the class body is evaluated, just like any function body. Second, the resulted namespace (the one that is returned by locals()) is used by a metaclass (type by default) to construct an actual class object.

class Meta(type):
    def __new__(meta, name, bases, ns):
        print(ns)
        return super().__new__(
            meta, name,
            bases, ns
        )


class Foo(metaclass=Meta):
    B = 2

The above code prints {'__module__': '__main__', '__qualname__': 'Foo', 'B': 3}. Obviously, if you do something like B = 2; B = 3, then the metaclass only knows about B = 3, since only that value is in ns. This limitation is based on the fact, that a metaclass works after the body evaluation. However, you can interfere in the evaluation by providing custom namespace. By default, a simple dictionary is used but you can provide a custom dictionary-like object using the metaclass __prepare__ method.

class CustomNamespace(dict):
    def __setitem__(self, key, value):
        print(f'{key} -> {value}')
        return super().__setitem__(key, value)


class Meta(type):
    def __new__(meta, name, bases, ns):
        return super().__new__(
            meta, name,
            bases, ns
        )

    @classmethod
    def __prepare__(metacls, cls, bases):
        return CustomNamespace()


class Foo(metaclass=Meta):
    B = 2
    B = 3

The output is the following:

__module__ -> __main__
__qualname__ -> Foo
B -> 2
B -> 3

And this is how enum.Enum is protected from duplicates.

17 959

⁉️ Осваиваете С++ с нуля? Одно из отличительных свойства этого языка — отсутствие автоматического сборщика мусора. 📚 На открытом уроке 22 июня в 20:00 мы рассмотрим, как в этом случае происходит управление памятью. Разберем, какие преимущества это дает программам на С++ и, конечно, какие проблемы привносит и как с ними справляются разработчики с помощью таких идиом языка как RAII и дополнительных инструментов для обнаружения утечек памяти. 🗣Занятие проведет Павел Филонов, опытный Data Scientist, участвовавший в разработке Kaspersky MLAD и MDR AI Analyst. Еще больше знаний ждет вас на онлайн-курсе «Специализация C++ Developer» от OTUS. 📌Регистрируйтесь на вебинар: https://otus.pw/6vOI/

17 959

Как создать чат-бота с нуля на Python: подробная инструкция В этой статье мы расскажем, как создать своего чат-бота на Python. Чат-бот — это программа, которая выясняет потребности пользователей, а затем помогает удовлетворить их (денежная транзакция, бронирование отелей, составление документов). Сегодня почти каждая компания имеет чат-бота для взаимодействия с пользователями. Некоторые способы использования чат-ботов: предоставление информации о рейсе; предоставление пользователям доступа к информации об их финансах; служба поддержки.

17 959

«Kubernetes для разработчиков» — с 1 июля в Слёрме 1 июля — старт потока и релиз видеокурса «Kubernetes для разработчиков». Вы можете учиться в группе и встречаться со спикерами два раза в неделю или пройти видеокурс, когда удобно. Это базовый курс по k8s. Программа составлена специально для разработчиков: нет лишней информации, которая не пригодилась бы в реальных проектах, включены важные нюансы разработки приложения под Kubernetes.

Все уроки записаны в 2022 году, материал обновлен и дополнен.

Спикеры: Марсель Ибраев (Southbridge) Павел Селиванов (Yandex Cloud). Форматы обучения: Поток: открываем доступ к двум новым темам каждую неделю, общаемся в чате с куратором и спикерами, два раза в неделю — AMA-сессии по темам курса со спикерами. Видеокурс: доступны сразу все темы, можно изучать в своём темпе. Оба формата включают практику на стендах и итоговую сертификацию. Подробнее про курс: https://slurm.club/3zPAuGr

17 959

The super() function allows referring to the base class. This can be extremely helpful in cases when a derived class wants to add something to the method implementation instead of overriding it completely:

class BaseTestCase(TestCase):
    def setUp(self):
        self._db = create_db()

class UserTestCase(BaseTestCase):
    def setUp(self):
        super().setUp()
        self._user = create_user()

The function's name doesn't mean excellent or very good. The word super implies above in this context (like in superintendant). Despite what I said earlier, super() doesn't always refer to the base class, it can easily return a sibling. The proper name could be next() since the next class according to MRO is returned.

class Top:
    def foo(self):
        return 'top'

class Left(Top):
    def foo(self):
        return super().foo()

class Right(Top):
    def foo(self):
        return 'right'

class Bottom(Left, Right):
    pass

# prints 'right'
print(Bottom().foo())

Mind that super() may produce different results since they depend on the MRO of the original call.

>>> Bottom().foo()
'right'
>>> Left().foo()
'top'

17 959

Как использовать postgresql в приложении django Django — это гибкий фреймворк для быстрого создания приложений Python. По умолчанию приложения Django хранят данные в легкой базе данных SQLite. Это неплохой вариант при небольших нагрузках или тестировании, однако в среде производства лучше использовать более сложную систему управления базами данных, поскольку она может повысить производительность. В этом руководстве вы научитесь устанавливать и настраивать СУБД PostgreSQL (Postgres) для хранения данных приложения Django. Мы установим необходимое программное обеспечение, создадим учетные данные БД для нашего приложения, а затем запустим и настроим новый проект Django, который будет использовать этот бэкенд. #django #postgresql @BookPython

17 959

Сверточная нейронная сеть на PyTorch: пошаговое руководство В данном туториале представлен такой метод — сверточная нейронная сеть (Convolutional Neural Network, CNN), который достигает высоких результатов в задачах классификации картинок. В частности, будет рассмотрена и теория, и практика реализации CNN при помощи PyTorch. PyTorch — мощный фреймворк глубокого машинного обучения. Его особенность — он чувствует себя как дома в Python, а прототипирование осуществляется очень быстро. Туториал не предполагает больших знаний PyTorch. Весь код для сверточной нейронной сети, рассмотренной здесь, находится в этом репозитории. Давайте приступим. @BookPython

17 959

#вакансия #удалённо #job #remote #parttime #преподаватель #python #webpython #qapython Компания: OTUS – образовательная платформа. Мы 5 лет специализируемся на курсах для IT-специалистов разного уровня: от junior до senior🤘у нас более 130 авторских курсов! Вакансия: преподаватель на онлайн-курсы: 🔹Буткэмп Pytnon (питон и фреймворки); 🔹Web Python (часть frontend и Node - 5, 6, 7 модули в программе курса); 🔹QA Python (на темы по автоматизации мобильного тестирования) . Локация: удаленно; сами выбираете нагрузку. 👨‍🏫 Преподаватель ведет вебинары. Можно выбирать, на какие темы преподавать. Стандартное занятие длится 1,5 часа, мы учитываем ваши пожелания по графику, уроки проводятся в zoom. Преподаватель использует презентацию с теорией и практические примеры, чтобы раскрыть тему урока. Наши методисты помогают освоить лучшие инструменты и практики преподавания. Вознаграждение💰 Ставка за 1 урок (1.5 часа) – от 4000 до 6000 руб. Отдельно оплачивается разработка и переработка материалов вебинара, проверка домашних заданий. У нас классная команда 450+ экспертов с уникальными компетенциями из различных компаний. Мы учимся друг у друга, советуемся, помогаем, делимся опытом, обсуждаем новости как в преподавании, так и по проектам. Научим: ✅ работать с аудиторией; ✅ давать обратную связь; ✅ публично выступать; ✅ структурировать свои знания. Вы сможете: 🎁 проходить наши курсы со скидкой; 💪 набирать себе команду из лучших студентов; 💸 совмещать с текущей фулл-тайм загрузкой. Хотите узнать больше? @yu_grin

17 959

Repost from Реальный Python

How to Change Text Color in Python https://www.thepythoncode.com/article/change-text-color-in-python 👉 @python_real

17 959

Usually, you communicate with a generator by asking for data with next(gen). You also can send some values back with g.send(x) in Python 3. But the technique you probably don't use every day, or maybe even isn't aware of, is throwing exceptions inside a generator. With gen.throw(e) you may raise an exception at the point where the gen generator is paused, i. e. at some yield. If gen catches the exception, get.throw(e) returns the next value yielded (or StopIteration is raised). If gen doesn't catch the exception, it propagates back to you.

In : def gen():
...:     try:
...:         yield 1
...:     except ValueError:
...:         yield 2
...: 
...: g = gen()
...: 

In : next(g)
Out: 1

In : g.throw(ValueError)
Out: 2

In : g.throw(RuntimeError('TEST'))
...
RuntimeError: TEST

You can use it to control generator behavior more precisely, not only by sending data to it but by notifying about some problems with values yielded for example. But this is rarely required, and you have a little chance to encounter g.throw in the wild. However, the @contextmanager decorator from contextlib does exactly this to let the code inside the context catch exceptions.

In : from contextlib import contextmanager
...: 
...: @contextmanager
...: def atomic():
...:     print('BEGIN')
...: 
...:     try:
...:         yield
...:     except Exception:
...:         print('ROLLBACK')
...:     else:
...:         print('COMMIT')
...: 

In : with atomic():
...:     print('ERROR')
...:     raise RuntimeError()
...: 
BEGIN
ERROR
ROLLBACK

17 959

Repost from Python академия

Что такое аннотации типов? Аннотации типов – это новая возможность, описанная в PEP484, которая позволяет добавлять подсказки о типах переменных. Они используются, чтобы информировать читателя кода, каким должен быть тип переменной. Это придаёт немного статический вид коду на динамически типизированном Python. Достигается это синтаксисом: <тип> после инициализации / объявления переменной. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff