Библиотека Python разработчика | Книги по питону
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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Библиотека Python разработчика | Книги по питону analitikasi
Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 18 312 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 7 334-o'rinni va Rossiya mintaqasida 36 889-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 18 312 obunachiga ega bo‘ldi.
12 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -83 ga, so‘nggi 24 soatda esa -1 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.49% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.76% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 006 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 505 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 2 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent numbers, yield, модуль, none, декоратор kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
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.
(x for x in range(100) if random() > 0.5)
If you write an iterable and want to add the hint, define the __length_hint__ method. If the length is known for sure, use __len__ instead.
If you use an iterable and want to know its expected length, use operator.length_hint.__hash__ method. This method can return any integer as long as the only requirement is met: equal objects should have equal hashes (not vice versa).
You also should avoid using mutable objects as keys, because once the object becomes not equal to the old self, it can't be found in a dictionary anymore.
There is also one bizarre thing that might surprise you during debugging or unit testing:
In : class A:
...: def __init__(self, x):
...: self.x = x
...:
...: def __hash__(self):
...: return self.x
...:
In : hash(A(2))
Out: 2
In : hash(A(1))
Out: 1
In : hash(A(0))
Out: 0
In : hash(A(-1)) # sic!
Out: -2
In : hash(A(-2))
Out: -2
In CPython -1 is internally reserved for error states, so it's implicitly converted to -2.in locals() или in globals(), чтобы проверить переменная существует в Python, разница только:
in locals() проверяет если переменная объявлена в локальной зоне видимости
in globals() проверяет если переменная объявлена в глобальной зоне видимости
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofffmultiprocessing.Pool is for you. It spawns multiple processes and delegates tasks to them automatically. Simply create a pool with Pool(number_of_processes) and run p.map with the list of inputs.
In : import math
In : from multiprocessing import Pool
In : inputs = [i ** 2 for i in range(100, 130)]
In : def f(x):
...: return len(str(math.factorial(x)))
...:
In : %timeit [f(x) for x in inputs]
1.44 s ± 19.2 ms per loop (...)
In : p = Pool(4)
In : %timeit p.map(f, inputs)
451 ms ± 34 ms per loop (...)== и is
Недавно в чате наши подписчики затрагивали эту тему, поэтому мы решили разложить всё по полочкам, чтобы в дальнейшем не возникало вопросов.
Итак, оператор == проверяет равенство значений двух объектов. А оператор is в свою очередь проверяет идентичность самих объектов. Его используют, чтобы удостовериться, что переменные указывают на один и тот же объект в памяти.
Однако Python в целях производительности кеширует короткие строки и малые целые числа, поэтому возможны некоторые казусы, как в примере.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofffenumerate генерирует кортежи, состоящие из двух элементов – индекса элемента и самого элемента. Эти кортежи можно распаковать еще в заголовке for
Получается короткий и понятный код!
В примере разберем как извлечь из списка элементы и их индекс, рис.1.
Еще одной полезной и крутой фишкой этой функции будет легкое создания счетчика. Более того, мы можем установить первоначальное значение счетчика, рис. 2.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonoffflen(), but this is not the rule:
In : len(range(10000))
Out: 10000
In : gen = (x ** 2 for x in range(10000))
In : len(gen)
...
TypeError: object of type 'generator' has no len()
The straightforward solution is to use an intermediate list:
In : len(list(gen))
Out: 10000
Though fully functional, this solution requires enough memory to store all the yielded values. The simple idiom allows to avoid such a waste:
In : sum(1 for _ in gen)
Out: 10000
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
