Channel Public Channel

Библиотека Python разработчика | Книги по питону

@bookpython

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

Open in Telegram

Subscribers: 18.1K
Photos: 1.1K
Videos: 403
Links: 1.2K

Showing posts older than #4036 · Back to latest

Older Posts 20 shown

Post #4035 1.6K Apr 1, 2026, 05:31 UTC

Некоторым генераторам нужно возвращать все элементы другого генератора:


>>> def enclose(gen, before='{', after='}'):
...     yield before
...     for x in gen:
...         yield x
...     yield after
...
>>> list(enclose(range(5)))
['{', 0, 1, 2, 3, 4, '}']

Однако предпочтительнее использовать yield from:


>>> def enclose(gen, before='{', after='}'):
...     yield before
...     yield from gen
...     yield after

yield from не только работает быстрее, но и автоматически обрабатывает передачу значений во вложенные генераторы, возврат значений из генераторов и даже выброс исключений внутри вложенного генератора.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

👍 1

Post #4034 1.63K Mar 31, 2026, 06:58 UTC

Модуль collections предоставляет класс ChainMap, который позволяет использовать несколько отображений (словарей) как одно объединённое:


from collections import ChainMap

d = ChainMap(dict(a=1), dict(a=2, b=2))
d['a']  # 1
d['b']  # 2
d['c']  # ...
# KeyError: 'c'

ChainMap последовательно просматривает все вложенные отображения и возвращает первое найденное значение. Однако все операции изменения затрагивают только первое отображение:


d = ChainMap(dict(a=1), dict(a=2, b=2))
d['c'] = 3
d
# ChainMap({'a': 1, 'c': 3}, {'a': 2, 'b': 2})

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

👍 2

Post #4033 1.69K Mar 30, 2026, 06:04 UTC

В Python сортировка по умолчанию является стабильной, то есть сохраняет порядок равных элементов:


a = [2, -1, 0, 1, -2]
sorted(a, key=lambda x: x**2)
# [0, -1, 1, 2, -2]

Функции max и min тоже стараются быть согласованными с поведением sorted.
max работает аналогично sorted(a, reverse=True)[0], а min — как sorted(a)[0].
Это означает, что обе функции возвращают самый левый возможный результат:


max([2, -2], key=lambda x: x**2)
# 2

max([-2, 2], key=lambda x: x**2)
# -2

min([2, -2], key=lambda x: x**2)
# 2

min([-2, 2], key=lambda x: x**2)
# -2

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

👍 2
❤ 1

Post #4032 1.74K Mar 27, 2026, 07:11 UTC

Есть три ситуации, в которых только что созданную переменную нельзя аннотировать типом: распаковка кортежей, циклы for и инструкции with.

Все эти примеры некорректны:


name: str, age: int = student

for x: int in numbers: 
    ...

with connection() as conn: Connection:
    ...

Правильный способ указать тип таких переменных — объявить их заранее, без инициализации:


conn: Connection
with connection() as conn:
    ...

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

👍 2
❤ 1

Post #4031 1.74K Mar 26, 2026, 07:13 UTC

В Python имя переменной может состоять из одного символа подчёркивания: _. Хотя такие имена обычно недостаточно описательны и их не стоит использовать, существует по крайней мере три случая, когда _ имеет общепринятое значение.

Во-первых, в интерактивных интерпретаторах Python _ используется для хранения результата последнего выполненного выражения:


>>> 2 + 2  
4  
>>> _  
4

Во-вторых, в документации модуля gettext рекомендуется создавать псевдоним для функции gettext() в виде _(), чтобы не загромождать код.

В-третьих, _ используется, когда необходимо придумать имя для значения, которое не представляет интереса:


>>> log_entry = '10:50:24 14234 GET /api/v1/test'  
>>> time, _, method, location = log_entry.split()

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

👍 6
❤ 2

Post #4030 1.63K Mar 25, 2026, 06:47 UTC

Иногда возникает необходимость выполнить участок кода и проигнорировать все возможные исключения. Это оправдано в случае с плагинами, сторонними модулями и другими компонентами, устройство которых вам неизвестно или которым вы не доверяете.

Правильный способ сделать это — использовать конструкцию try с except Exception, а не голый except:


try:
    foreign()
except Exception:
    logging.warn('fail', exc_info=True)

Голый except эквивалентен except BaseException. А разница между BaseException и Exception в том, что BaseException включает исключения, которые, как правило, ловить не следует, например, KeyboardInterrupt.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

👍 2

Post #4029 1.68K Mar 23, 2026, 04:10 UTC

В Python оператор квадратных скобок [] можно переопределить, реализовав магический метод __getitem__. Это позволяет, например, создать объект, который виртуально содержит бесконечное количество повторяющихся элементов:


class Cycle:
    def __init__(self, lst):
        self._lst = lst

    def __getitem__(self, index):
        return self._lst[index % len(self._lst)]

print(Cycle(['a', 'b', 'c'])[100])  # 'b'

Необычность оператора [] в Python в том, что он поддерживает особый синтаксис. Его можно использовать не только так: [2], но и так: [2:10], [2:10:2], [2::2] или даже [:]. Смысл такой записи — [start:stop:step], но в ваших собственных объектах вы можете использовать этот синтаксис как угодно.

Что же передаётся в __getitem__ в таких случаях? Объекты slice созданы специально для этого.

Пример:


class Inspector:
    def __getitem__(self, index):
        print(index)

Inspector()[1]
# 1

Inspector()[1:2]
# slice(1, 2, None)

Inspector()[1:2:3]
# slice(1, 2, 3)

Inspector()[:]
# slice(None, None, None)

Inspector()[:, 0, :]
# (slice(None, None, None), 0, slice(None, None, None))

Объект slice сам по себе ничего не делает — он просто хранит атрибуты start, stop и step:


s = slice(1, 2, 3)
print(s.start)  # 1
print(s.stop)   # 2
print(s.step)   # 3

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

❤ 2
👍 2

Post #4028 1.52K Mar 21, 2026, 09:10 UTC

🚀 Подборка полезных IT каналов в Max

Системное администрирование, DevOps 📌

https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора
https://max.ru/bash_srv Bash Советы
https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.

1C разработка 📌
https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С

Программирование C++📌
https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика

Программирование Python 📌
https://max.ru/python_of Python академия.
https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика

Java разработка 📌
https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика

GitHub Сообщество 📌
https://max.ru/githublib Интересное из GitHub

Базы данных (Data Base) 📌
https://max.ru/database_info Все про базы данных

Фронтенд разработка 📌
https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков

Библиотеки 📌
https://max.ru/programmist_of Книги по программированию
https://max.ru/proglb Библиотека программиста
https://max.ru/bfbook Книги для программистов

Программирование 📌
https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻

Шутки программистов 📌
https://max.ru/itumor Шутки программистов

Защита, взлом, безопасность 📌
https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности
https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free

Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров

Математика 📌
https://max.ru/Pomatematike Канал по математике
https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике

Вакансии 📌
https://max.ru/progjob Вакансии в IT

Мир технологий 📌
https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных

Бонус 📌
https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга
https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы

MAX Системный Администратор | Sysadmin Windows & Linux Server. … Купить рекламу: https://telega.in/m/i_odmin Блог практикующего админа. Настройка Windows Server, Active Directory (AD), GPO и терминальных серверов (RDP). Раб…

Post #4027 1.3K Mar 20, 2026, 16:33 UTC

Существует два понятия с похожими названиями, которые легко перепутать: переопределение (overriding) и перегрузка (overloading).

Переопределение происходит, когда дочерний класс определяет метод, который уже был реализован в родительском классе, фактически заменяя его. В некоторых языках необходимо явно указывать, что метод переопределяется (например, в C# используется модификатор override), в других — это необязательно (в Java можно, но не обязательно использовать аннотацию @Override). В Python нет ни обязательного, ни стандартного способа обозначать такие методы (некоторые программисты применяют пользовательский декоратор @override, который ничего не делает, а служит только для читаемости кода).

Перегрузка, напротив, — это наличие нескольких функций с одним и тем же именем, но разными сигнатурами. Это поддерживается в таких языках, как Java и C++, и часто используется как способ предоставления значений по умолчанию:


class Foo {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(Hello());
    }

    public static String Hello() {
        return Hello("world");
    }

    public static String Hello(String name) {
        return "Hello, " + name;
    }
}

Python не поддерживает поиск функций по сигнатурам, только по именам. Вы можете написать код, который явно анализирует типы и количество аргументов, но это обычно выглядит громоздко и не очень красиво:


def quadrilateral_area(*args):
    if len(args) == 4:
        quadrilateral = Quadrilateral(*args)
    elif len(args) == 1:
        quadrilateral = args[0]
    else:
        raise TypeError()

    return quadrilateral.area()

Если вам нужны подсказки типов для такой реализации, модуль typing предоставляет декоратор @overload, который можно использовать следующим образом:


from typing import overload

@overload
def quadrilateral_area(
    q: Quadrilateral
) -> float: ...

@overload
def quadrilateral_area(
    p1: Point, p2: Point,
    p3: Point, p4: Point
) -> float: ...

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

👍 4
❤ 1

Post #4026 1.59K Mar 19, 2026, 05:14 UTC

🚀 Как логировать без боли в Python

Как настроить логирование в Python один раз — и больше к этому не возвращаться.

Обычно начинающие разработчики либо используют print(), либо подключают logging, но каждый раз пишут кучу однотипного кода. Я так тоже делал. Но потом вывел себе простую универсальную схему, которую теперь кидаю в каждый новый проект:


import logging

def setup_logger(name: str) -> logging.Logger:
    logger = logging.getLogger(name)
    if not logger.hasHandlers():
        logger.setLevel(logging.INFO)
        handler = logging.StreamHandler()
        formatter = logging.Formatter(
            '%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s - %(message)s'
        )
        handler.setFormatter(formatter)
        logger.addHandler(handler)
    return logger

logger = setup_logger(__name__)

logger.info("Скрипт стартовал")

Что мы получаем:

* Удобный формат времени и уровня лога
* Защиту от дублирования логов (если модуль импортируется несколько раз)
* Готовность к масштабированию (можно легко добавить файл-логгер)

Если вы устали от print(), просто сохраните себе этот сниппет — он сэкономит вам время и нервы.

Пользуетесь ли вы встроенным logging, или предпочитаете что-то вроде loguru?

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

👍 5
❤ 3
💩 1

Post #4025 1.72K Mar 17, 2026, 06:18 UTC

💡 Как избежать повторения кода с помощью functools.partial

Как упростить код и избежать дублирования с помощью functools.partial.

Допустим, у нас есть функция send_email(to, subject, body, is_html=False), и мы часто вызываем её с одним и тем же параметром is_html=True.

Вместо того чтобы каждый раз писать это явно, можно создать частичную функцию:


from functools import partial

send_html_email = partial(send_email, is_html=True)

# Теперь можно вызывать проще:
send_html_email("user@example.com", "Привет", "<b>Как дела?</b>")

Это удобно, если вы хотите предварительно зафиксировать часть аргументов, например:

* логгеры с предустановленным уровнем
* коннекторы с общими параметрами
* команды CLI с типовыми флагами

Таким образом, вы уменьшаете дублирование и делаете код читаемее. А ещё это красивый способ внедрить DI без фреймворков — просто передайте partial.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

👍 2

Post #4024 1.67K Mar 16, 2026, 18:40 UTC

Встроенные значения float в Python используют оборудование вашего компьютера напрямую, поэтому любое значение представляется внутренне в виде двоичной дроби.

Это означает, что вы обычно работаете с приближениями, а не с точными значениями:


>>> format(0.1, '.17f')
'0.10000000000000001'

Модуль decimal позволяет использовать десятичную арифметику с произвольной точностью:


>>> from decimal import Decimal
>>> Decimal(1) / Decimal(3)
Decimal('0.3333333333333333333333333333')

Но и этого может быть недостаточно:


>>> Decimal(1) / Decimal(3) * Decimal(3) == Decimal(1)
False

Для абсолютно точных вычислений можно использовать модуль fractions, который хранит любое число как рациональное:


>>> from fractions import Fraction
>>> Fraction(1) / Fraction(3) * Fraction(3) == Fraction(1)
True

Очевидное ограничение — всё равно приходится использовать приближения для иррациональных чисел, таких как π.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

❤ 2
👍 1

Post #4023 1.56K Mar 16, 2026, 05:19 UTC

Создание объекта в Python включает два ключевых этапа. Сначала вызывается метод __new__, который создаёт и возвращает новый объект. Затем вызывается метод __init__ для инициализации состояния этого объекта.

Однако, если __new__ возвращает объект, который не является экземпляром исходного класса, метод __init__ не будет вызван. Это связано с тем, что возвращаемый объект, вероятно, уже создан другим классом, и его __init__ уже был выполнен:


class Foo:
    def __new__(cls, x):
        return dict(x=x)

    def __init__(self, x):
        print(x)  # Никогда не вызывается

print(Foo(0))

Важно: не следует создавать экземпляры того же класса в __new__ с использованием обычного конструктора (Foo(...)). Это может привести к двойному вызову __init__ или даже к бесконечной рекурсии.

Пример бесконечной рекурсии:


class Foo:
    def __new__(cls, x):
        return Foo(-x)  # Рекурсия

Пример двойного вызова __init__:


class Foo:
    def __new__(cls, x):
        if x < 0:
            return Foo(-x)
        return super().__new__(cls)

    def __init__(self, x):
        print(x)
        self._x = x

Правильный способ:


class Foo:
    def __new__(cls, x):
        if x < 0:
            return cls.__new__(cls, -x)
        return super().__new__(cls)

    def __init__(self, x):
        print(x)
        self._x = x

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

👍 2
❤ 1

Post #4022 1.5K Mar 14, 2026, 08:21 UTC

❤ 2
👎 2

Post #4021 1.81K Mar 12, 2026, 06:48 UTC

Как упростить работу с аргументами в командной строке с помощью typer

Раньше для CLI-приложений на Python я использовал argparse, потом был click, но недавно полностью перешёл на typer. Это библиотека от автора FastAPI, и она реально 🔥

Вот простой пример:


import typer

app = typer.Typer()

@app.command()
def hello(name: str, age: int = 18):
    print(f"Привет, {name}! Тебе {age} лет.")

if __name__ == "__main__":
    app()

Теперь можно запускать в терминале:


$ python main.py hello Alice --age 30
Привет, Alice! Тебе 30 лет.

Что круто:
- Автоматически генерируется --help
- Пишется почти как обычная функция
- Есть автокомплит в оболочках (bash/zsh)
- Поддержка аннотаций типов и валидации "из коробки"

Если ты всё ещё страдаешь с argparse, рекомендую попробовать typer. Особенно если ты уже кайфуешь от FastAPI — синтаксис и подход очень похожи.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

👍 4

Post #4020 1.78K Mar 11, 2026, 13:46 UTC

Популярный способ объявить абстрактный метод в Python — это выбросить исключение NotImplementedError:


def human_name(self):
    raise NotImplementedError

Хотя этот подход довольно распространён и даже поддерживается IDE (например, PyCharm считает такие методы абстрактными), у него есть недостаток: ошибка возникает только при вызове метода, а не при создании экземпляра класса.

Чтобы избежать этой проблемы, используйте модуль abc:


from abc import ABCMeta, abstractmethod

class Service(metaclass=ABCMeta):
    @abstractmethod
    def human_name(self):
        pass

Также важно помнить, что NotImplemented — это не то же самое, что NotImplementedError. NotImplemented — это специальное значение (как True и

False), а не исключение. Оно используется, например, в специальных методах (__eq__()

, __add__() и др.), чтобы сообщить Python, что операция не реализована для данного типа, и попытаться вызвать альтернативный метод (например, если a.__add__(b) возвращает NotImplemented, Python попробует вызвать b.__radd__(a)).

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

👍 3

Post #4019 1.7K Mar 11, 2026, 08:54 UTC

Чтобы отсортировать словарь по его значениям, используйте функцию sorted с пользовательской функцией ключа:


>>> d = dict(a=1, c=3, b=2)
>>> sorted(d.items(), key=lambda item: item[1])
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

Однако такая функция уже существует в модуле operator:


>>> from operator import itemgetter
>>> sorted(d.items(), key=itemgetter(1))
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

Вы также можете сортировать только ключи вместо пар ключ-значение:


>>> sorted(d, key=lambda k: d[k])
['a', 'b', 'c']

И снова, эту лямбду можно заменить уже существующим методом:


>>> sorted(d, key=d.get)
['a', 'b', 'c']

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

👍 1
😁 1

Post #4018 1.76K Mar 10, 2026, 11:11 UTC

Некоторый код может выводить интересующие вас данные в stdout, вместо того чтобы предоставлять API, возвращающий строку, пригодную для использования в программе.

Вместо рефакторинга такого кода можно воспользоваться менеджером контекста contextlib.redirect_stdout, который позволяет временно перенаправить stdout в любой объект, поддерживающий файловый интерфейс. В сочетании с io.StringIO это позволяет сохранить вывод в переменную.


from contextlib import redirect_stdout
from io import StringIO

s = StringIO()
with redirect_stdout(s):
    print(42)

print(s.getvalue())

Также существует contextlib.redirect_stderr для перенаправления вывода sys.stderr.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

👍 2

Post #4017 2.13K Mar 6, 2026, 09:23 UTC

Иногда в программе нужна очередь — контейнер, куда элементы добавляются с одной стороны и извлекаются с другой. В Python для этого можно использовать list:


In : lst = [1, 2, 3]
In : lst.pop()
Out: 3
In : lst
Out: [1, 2]
In : lst[:0] = [4]  # push
In : lst
Out: [4, 1, 2]

Однако list выглядит не очень удобно (взгляните на этот "push") и работает неэффективно.


In : lst = [0] * 10_000_000

In : %timeit lst[:0] = [1]
9.5 ms ± 111 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In : %timeit lst.pop()
84.3 ns ± 4.01 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

Как видно, операция pop() в 100 раз быстрее, чем вставка в начало списка. Это связано с тем, как устроен list в Python: легко добавлять и удалять элементы с конца, но удаление/добавление в начало требует создания нового списка.

Для очередей лучше использовать collections.deque. Он специально для этого создан:


In : from collections import deque
In : d = deque([1] * 100_000_000)
In : %timeit d.popleft()
65 ns ± 0.436 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

❤ 2
👍 1

Post #4016 1.73K Mar 5, 2026, 06:42 UTC

Скрытые фичи Enum: как выжать максимум

Многие используют Enum как простой список констант. Но у enum.Enum в Python есть куда больше возможностей — и они могут сделать код чище и мощнее.

Вот несколько приёмов, которые мало кто использует — но зря.

1. Добавление поведения в Enum


from enum import Enum

class Status(Enum):
    DRAFT = 'draft'
    PUBLISHED = 'published'
    ARCHIVED = 'archived'

    def is_visible(self):
        return self in {Status.DRAFT, Status.PUBLISHED}

Теперь Status.DRAFT.is_visible() — это просто и элегантно.

2. Enum с полями


from enum import Enum

class Color(Enum):
    RED = ('#FF0000', 'danger')
    GREEN = ('#00FF00', 'safe')

    def __init__(self, hex_code, label):
        self.hex_code = hex_code
        self.label = label


Color.RED.hex_code  # '#FF0000'
Color.RED.label     # 'danger'

3. Автоматические значения с auto()


from enum import Enum, auto

class Role(Enum):
    ADMIN = auto()
    USER = auto()
    GUEST = auto()

Удобно, если не важны конкретные значения, а нужны уникальные.

4. Строгая сериализация

В реальных приложениях (API, базы) лучше контролировать сериализацию enum'ов:


import json

class CustomEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, Enum):
            return obj.value
        return super().default(obj)

json.dumps(Status.PUBLISHED, cls=CustomEncoder)  # "published"

5. Сравнение по значению


Status('draft') == Status.DRAFT  # True
Status('draft') is Status.DRAFT  # True (enum гарантирует singleton)

Итого: Enum — это не просто константы. Это лёгкий способ инкапсулировать поведение и данные, улучшить читаемость и сделать код устойчивее к ошибкам.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

❤ 4
👍 1

Older posts →