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

A Tour of Python's itertools Library (Экскурсия по библиотеке Python itertools) Python предоставляет отличный модуль для создания собственных итераторов. Я имею в виду модуль itertools. Инструменты, предоставляемые itertools, быстры и экономят память. Вы сможете использовать эти строительные блоки для создания собственных специализированных итераторов, которые можно использовать для эффективного цикла. В этой статье вы рассмотрите примеры каждого строительного блока, чтобы к концу вы поняли, как использовать их в своем коде.

18 312

Python: подготовительный 14-дневный курс: https://bit.ly/3EODqmZ 12 учебных модулей, 69 уроков с практикой в браузере, вебинары и лайвкодинг. Помощь наставника. 990 ₽ за всё! Начало 27 апреля!

18 312

Graphs in Python: Breadth-First Search (BFS) Algorithm Графы - одна из самых полезных структур данных. Они могут использоваться для моделирования практически всего - наиболее распространенными являются объектные отношения и сети. Изображение может быть представлено как граф пикселей, похожий на сетку, а предложения - как графы слов. Графы используются в различных областях, от картографии до социальной психологии, и, конечно, они широко применяются в компьютерных науках. Из-за их широкого использования поиск и обход графов играют важную вычислительную роль. Два фундаментальных, взаимодополняющих и вводных алгоритма, используемых для поиска и обхода графов, - это поиск в глубину (Depth-First Search, DFS) и поиск в ширину (Breadth-First Search, BFS). https://stackabuse.com/graphs-in-python-breadth-first-search-bfs-algorithm/

18 312

Repost from Реальный Python

Как конвертировать PDF-файлы в PNG с помощью Python https://nuancesprog.ru/p/12485/ 👉 @python_real

18 312

Как подружить Redis, сову и глобус? Кто выживет: Django или FasAPI? Ответы на эти и другие вопросы можно будет получить 27 апреля в 18:00 на митапе TechnoMeetsPython. Будем обсуждать Redis, FastAPI, SQLAlchemy и asynсio. Среди спикеров 🔹 Павел Мальцев из сервиса Speechki с темой: «Redis, сова и глобус» 🔹 Никита Архипов из Технократии с темой: «Проблемы и практики FastAPI, SQLAlchemy и asynсio» Экспертами выступят: Дарья Плотникова из СберМаркета и Альбина Альмухаметова из Технократии. Также организуем круглый стол, за которым поговорим на тему «FastAPI vs Django. Останется только один?». За самый интересный вопрос, по классике, разыграем ценный приз. Так что будьте активными и задавайте клевые вопросы. Зарегистрироваться тут Напоминалка о митапе тут

18 312

Letting direct access to an object attributes may be not the best idea. If clients communicate with the object via methods, you can always modify how every request is processed while with direct attribute access it may be not possible. Different languages deal with that problem in different ways. In Ruby, it's syntactically impossible to access an attribute directly, obj.x is a call of the x method. In Java, it's recommended to make all attributes private and write trivial getters instead: public int getX() { return this.x }. Python offers a solution that is somehow similar to that that Ruby has. You can define property so obj.x invokes a method instead of returning the x attribute directly.

class Example:
    def __init__(self, x):
        self._x = x

    @property
    def x(self):
        return self._x

18 312

Repost from Python академия

Как удалить каждый второй элемент списка в python? Вы можете использовать индексирование [::2] (2 означает шаг) для удаления каждого второго элемента.

array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

print(array[::2])

# Вывод : [1, 3, 5, 7, 9]

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

18 312

Подборка интересных каналов 🔥 DeepFake На канале публикуем deepfake видео и связанные с ними технологии. https://t.me/deepfakenow Мир технологий (Technology World) Добро пожаловать в мир технологий https://t.me/mir_teh GitHub Сообщество https://t.me/Githublib Реальный Python Все о пайтон, новости, подборки на русском и английском. https://t.me/python_real BigData Data Science : Big Data : Machine Learning : Deep Learning https://t.me/bigdata_1 Базы данных (Data Base) https://t.me/database_info Книги для программистов Rus https://t.me/book_for_dev DevOps Пишем о Docker, Kubernetes и др. https://t.me/i_DevOps Типичный Сисадмин Админский юмор, фото железа, было/стало, все здесь! https://t.me/tipsysdmin Python академия Учи Python быстро и легко. https://t.me/pythonofff Coddy Академия кода. https://t.me/coddy_academy Bitkoinoff - новости криптовалют Все самое важное о криптовалютах и блокчейне https://t.me/bitkoinoff Сообщество Дизайнеров https://t.me/ux_web GameDev: разработка игр https://t.me/game_devv

18 312

Awesome Python Books Большинство платных книг, почти все ссылки ведут на amazon. Содержание: • Учебные книги • Структуры и алгоритмы данных • Разработка игр • Hardware • Машинное обучение • Глубокое обучение • Обработка естественного языка • Сети • Data Analysis • Безопасность • SQL и ORM • Системное администрирование • Тестирование • Веб-разработка • Web Scraping https://github.com/Junnplus/awesome-python-books

18 312

🎯 Хардкорный тест по Machine Learning 🚀 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning Professional» от OTUS и его партнера — Сбера. 🔥 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА Сильное портфолио, которое позволит вам претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist. Время прохождения теста ограниченно 20 минут 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/bGnr/

18 312

Repost from Реальный Python

Пять отличных Python-библиотек для data science https://nuancesprog.ru/p/8431/ 👉 @python_real

18 312

Путь в новую профессию — рядом, главное — сделать первый шаг. Выпускники разных направлений программирования в Нетологии уверены: успех в карьере стоит всех усилий. Их истории помогают поверить, что перемены доступны каждому, если есть твёрдое намерение и поддержка профессионалов. Стремитесь к большему — записывайтесь на бесплатные занятия и выбирайте то, от чего загораются глаза https://netolo.gy/h81

18 312

Consider the following class hierarchy:

class GrandParent:
    pass

class Parent1(GrandParent):
    pass

class Parent2(GrandParent):
    pass

class Child(Parent1, Parent2):
    pass

Which order will be used to look up the Child.x() method? The naive approach is to recursively search through all parent classes which gives us Child, Parent1, GrandParent, Parent2. While many programming languages follow this method indeed, it doesn't quite make sense, because Parent2 is more specific than GrandParent and should be looked up first. In order to fix that problem, Python uses C3 superclass linearization, the algorithm that always searches for a method in all child classes before looking up the parent one:

In : Child.__mro__
Out:
(__main__.Child,
 __main__.Parent1,
 __main__.Parent2,
 __main__.GrandParent,
 object)

18 312

Repost from BigData

🕹 Mastering Atari with Discrete World Models Github: https://github.com/danijar/dreamerv2 Google research: https://ai.googleblog.com/2021/02/mastering-atari-with-discrete-world.html Paper: https://arxiv.org/abs/2010.02193 👉 @bigdata_1

18 312

Сменить профессию трудно. Но с поддержкой это по силам каждому. Яндекс Практикум придумал акцию «Ученье, свет», чтобы сделать ваш путь к новой профессии проще. → Купите курс до 4 мая и получите набор подарков. Полезные вещи сделают учёбу комфортнее, а забота команды Практикума поможет дойти до цели. (1) Умный браслет, чтобы научиться успевать все важные дела. И поддержка кураторов, которые напомнят о дедлайнах. (2) Настольная лампа, чтобы читать онлайн-учебник или писать код по вечерам. И советы наставников, чтобы применить теорию на практике. (3) Ночник, чтобы отдыхать от учёбы уютно. И обратная связь от ревьюеров, чтобы сделать проекты лучше. (4) Кофеварка или чайник с подсветкой, чтобы заряжаться энергией, пока ищете первую работу в новой профессии. И консультации с карьерными специалистами, чтобы вы чувствовали себя уверенно на рынке труда. Как получить подарки: → Зарегистрируйтесь в акции. → Выберите курс. → Оплатите продолжение с 4 апреля по 4 мая 2022 года. Включите свет этой весной! → Узнать больше

18 312

💪 Усильте свои фундаментальные навыки программирования с помощью открытого урока «Алгоритм Дейкстры для поиска кратчайшего пути во взвешенном графе.» ✅ На занятии с Евгением Волосатовым, экспертом с 20-летним опытом программирования поговорим об алгоритмы Дейкстры. 📌 Проведем обзор второй половины онлайн-курса «Алгоритмы и структуры данных» от OTUS. Demo-занятие пройдет в рамках этого курса и позволит познакомиться с преподавателем. ❗️ Этот курс подходит для любого языка программирования. 👉 Для регистрации пройдите вступительное тест https://otus.pw/Xt1s/

18 312

Threading in Python: Полное руководство 🔥 https://superfastpython.com/threading-in-python/

18 312

Repost from BigData

Graph Transformer Architecture Github: https://github.com/graphdeeplearning/graphtransformer Paper: https://arxiv.org/abs/2012.09699 👉 @bigdata_1

18 312

Это второй вебинар из серии мероприятий от направления программирования Яндекс Практикума. В этом вебинаре расскажем, какие профессии есть в программировании, подробно разберём несколько популярных специальностей и посоветуем, с чего начать путь в разработке. После этого спикеры ответят на вопросы слушателей. 22 апреля 19:00 Зарегистрироваться

18 312

Both for and with can be asynchronous. async with uses __aenter__ and __aexit__ magic methods, async for uses __aiter__ and __anext__. All of them are async and you can await within them:

import asyncio

class Sleep:
    def __init__(self, t):
        self._t = t

    async def __aenter__(self):
        await asyncio.sleep(self._t / 2)

    async def __aexit__(self, *args):
        await asyncio.sleep(self._t / 2)

async def main():
    async with Sleep(2):
        print('*')

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

When you implement __iter__ you often don't write an iterator with __next__ method, you just use yield that makes __iter__ a generator:

class Bracketed:                  
    def __init__(self, data):     
        self._data = data         
                                  
    def __iter__(self):           
        for x in self._data:      
            yield '({})'.format(x)
                                  
print(list(Bracketed([1, 2, 3]))) 
# ['(1)', '(2)', '(3)']

PEP 525 allows you do the same with __aiter__. Both yield and await in the function body make it asynchronous generator. While await is used to communicate with the loop, yield deals with for:

import asyncio                          
                                        
class Slow:                             
    def __init__(self, data, t=1):      
        self._data = data               
        self._t = t                     
                                        
    async def __aiter__(self):          
        for x in self._data:            
            await asyncio.sleep(self._t)
            yield x                     
                                        
async def main():                       
    async for x in Slow([1, 2, 3]):     
        print(x)                        
                                        
loop = asyncio.get_event_loop()         
loop.run_until_complete(main())