Python RU
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Python RU analitikasi
Python RU (@pro_python_code) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 12 496 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 10 169-o'rinni va Rossiya mintaqasida 52 938-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 12 496 obunachiga ega bo‘ldi.
12 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -81 ga, so‘nggi 24 soatda esa -2 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.80% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.10% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 850 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 387 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 5 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent api, docker, github, sql, linux kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 13 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
__eq__, __hash__, __init__, в Python называют магическими методами. Их назвали так, потому что они добавляют магию✨ в поведение класса.
Например, метод __init__ неявно вызывается при инициализации объекта:
Foo:
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
foo = Foo(7, 9) # вызывается __init__
print(foo.a, foo.b) # 7, 9
Но сегодня я хочу поговорить о магичесом методе __bool__. В тех классах, где этот метод определен, он сообщает интерпретатору, как оценить булево значение произвольного объекта.
Зачем нам это? Это нестареющая классика: чтобы проверить, словарь или список на непустоту, начинающие часто используют стиль как в C++:
if len(a) != 0:
pass
В то время как PEP8 рекомендует делать просто:
if not a:
pass
И это работает ровно потому, что в момент if a: вызывается метод __bool__ класса список.
Для пользовательских объектов, где __bool__ не перегружен, по умолчанию возвращается True.
if foo:
print(True)
else:
print(False)
# True
Но если добавить
Foo:
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
def __bool__(self):
return False
То поведение изменится:
if foo:
print(True)
else:
print(False)
# False
Кстати, в случае, если метода __bool__ в классе нет, то интерпретатор будет искать метод __len__ (длина). Поведение такое же: если __len__ возвращает 0, то логическое значение оценивается как False.
Что с этим делать? Помнить, что falsy (значения, которые оцениваются как False) в Python это:
🐙 пустые словари {},
🐙 списки [],
🐙 кортежи (),
🐙 множества set(),
🐙 строки "",
🐙 пустые range(0),
🐙 нули любого численного типа: 0, 0.0, 0j
🐙 константы None и собственно False
А truthy значения это:
🐙 любые пользовательские объекты по умолчанию
🐙 непустые словари, множества, строки, списки, ...
🐙 константа True
И писать проверку на непустоту красиво:
not a:
pass
#magic #dunder #bool
@pro_python_code>>> sum(x * x for x in range(5))
30
Тоже самое, что и:
>>> sum((x * x for x in range(5)))
30
Но вне вызова функции генератор недопустимо использовать без скобок – это синтаксическая ошибка:
>>> g = x * x for x in range(5)
File "<stdin>", line 1
g = x * x for x in range(5)
^
SyntaxError: invalid syntax$ git clone https://github.com/thanhminh6996/CompressedCrack.git
$ cd ./CompressedCrack
Использование:
Нас интересует скрипт crack.py который принимает несколько параметров:
$ python crack.py -i file_name min_character max_character characters
🌵 -i file_name : путь до архива.
🌵 min_character: минимальное количество символов в пароле.
🌵 max_character: максимальное количество символов в пароле.
🌵 characters: используемые в пароле символы по которым будет осуществляться перебор, 123qwerty!@$ и т.д.
$ python crack.py -i file.zip 1 5 1234567890
⚙️ GitHub/Инструкция
@pro_python_codedef singleton(cls):
# храним все разные синглтоны с одном словаре (класс -> экземпляр)
instances = {}
def getinstance():
# если класса нет среди ключей нашего словаря - создадим экземпляр
if cls not in instances:
instances[cls] = cls()
# вернем ссылку на него
return instances[cls]
return getinstance
Вот так мы помечаем, что класс MySingleton – синглтон:
@singleton
class MySingleton:
def __init__(self):
self.x = 10
print("__init__")
📎 Пример (проверяем единственность экземляра):
>>> x1 = MySingleton()
init
>>> x2 = MySingleton()
>>> x1 is x2
True
>>> x1.x = 100
>>> x2.x
100
• init было вызвано единажды
• Обе переменные указывают на один экземпляр
• При изменении полей в одном экземпляре, они меняются и во втором.
Плохо то, что MySingleton здесь – это функция (результат работы декоратора), а не класс: вы не можете вызывать класс-методы у нее. Эта проблема решается использованием метаклассов.
# обратите внимание, метакласс наследован от type
class Singleton(type):
_instances = {}
def __call__(cls, *args, **kwargs):
if cls not in cls._instances:
cls._instances[cls] = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs)
return cls._instances[cls]
Применение (Python 3):
class MySingleton(metaclass=Singleton):
def __init__(self):
self.x = 10
print("__init__")
⚠️ Не злоупотребляйте синглтонами, они осложняют тестирование кода.
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
