Библиотека Python разработчика | Книги по питону
19.1K subscribers
1.06K photos
404 videos
82 files
1.03K links
Полезные материалы для питониста по Фреймворкам Django, Flask, FastAPI, Pyramid, Tornado и др.

По всем вопросам @evgenycarter

РКН clck.ru/3Ko7Hq
Download Telegram
Гринатом — ИТ-интегратор Росатома — ищет системного архитектора АРМ в Москве!💼

Вам предстоит разрабатывать архитектурные концепции и технические решения на АРМ, готовить презентации и обоснования архитектурных решений, проводить аудит и анализ текущей инфраструктуры, разрабатывать стратегии миграции на отечественные платформы и участвовать в разработке проектной документации.

🤝А мы предложим конкурентоспособную «белую» зарплату с годовыми бонусами и ежегодной индексацией, ДМС со стоматологией, тренажерный зал с сауной в офисе, образовательные курсы за счёт компании. И главное — карьерный и экспертный рост в рамках единой команды.
🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
BBOT (Black Box OSINT Toolkit)

Рекурсивный модульный OSINT инструмент, написанный на Python.

Он поддерживает модульную структуру, интеграцию с API и плагины для выполнения сетевых сканирований, анализа доменов, поиска утечек данных и других задач. BBOT нацелен на исследование целевых систем, обеспечивая гибкость и настраиваемость для профессионалов в области кибербезопасности.

https://github.com/blacklanternsecurity/bbot

Мы в MAX

👉@BookPython
👍1
Если вы хотите игнорировать какое-то исключение, вы, вероятно, сделаете что-то вроде этого:


try:
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(lst[10])
except IndexError:
pass


Это будет работать (ничего не выводя), но contextlib позволяет сделать то же самое более выразительно и семантически правильно:


from contextlib import suppress
with suppress(IndexError):
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
lst[10]


📲 Мы в MAX

👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Как использовать *args и **kwargs в python?

В видео про декораторы мы использовали *args и **kwargs для того, чтобы передать в функцию любое количество позиционных и именованных аргументов. Для того, чтобы понять как это работает, сначала познакомимся с тем, что такое распаковка.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2💊2
Распаковка параметров функций в Python 2 и 3

В Python 2 существовала интересная возможность распаковывать параметры функций прямо в их определении. Пример:


def between(x, (start, stop)):
return start < x < stop

interval = (5, 10)
print(between(2, interval)) # False
print(between(7, interval)) # True


Более того, это работало даже рекурсивно:


def determinant_2_x_2(((a, b), (c, d))):
return a * d - c * b

matrix = [
(1, 2),
(3, 4),
]
print(determinant_2_x_2(matrix)) # -2


Но начиная с Python 3, эта возможность была удалена из языка. Чтобы добиться того же результата, теперь нужно распаковывать параметры вручную:


def determinant_2_x_2(matrix):
row1, row2 = matrix
a, b = row1
c, d = row2
return a * d - c * b

matrix = [
(1, 2),
(3, 4),
]
print(determinant_2_x_2(matrix)) # -2


Удаление этой функциональности сделало код более явным и читаемым, но для любителей компактности Python 2 по-прежнему вызывает лёгкую ностальгию.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍41
Почему range() в Python использует полуоткрытые интервалы?

Функция range() в Python работает с полуоткрытыми интервалами. Например, range(2, 10) задаёт числа в диапазоне [2, 10), то есть [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]. На первый взгляд это может показаться неочевидным или асимметричным, но у такого подхода есть свои преимущества.

Почему полуоткрытые интервалы?
Полуоткрытые интервалы позволяют легко "склеивать" смежные диапазоны без риска ошибок на единицу:

- Если a = 2, b = 5, и c = 10, то [a, c) можно выразить как:

[a, c) = [a, b) + [b, c)

Это работает идеально, потому что конец одного интервала (`b`) автоматически становится началом следующего.

В случае закрытых интервалов, такая "склейка" требует дополнительной обработки:

[a, c] = [a, b] + [b+1, c]


Связь с индексацией с нуля
Индексация с нуля в Python также связана с этим принципом. Рассмотрим диапазон range(0, N):
- Этот диапазон включает ровно N элементов, что делает код более предсказуемым:

for i in range(0, N):
print(i)

Здесь i проходит значения от 0 до N-1, что логично и удобно.

Преимущества для работы с массивами
Полуоткрытые интервалы идеально подходят для работы с индексами массивов:

arr = [10, 20, 30, 40, 50]
print(arr[1:3]) # [20, 30]

Интервал [1:3) охватывает элементы с индексами 1 и 2, но не 3, что упрощает вычисления границ.

Исторический контекст
Этот подход имеет глубокие корни в компьютерной науке. Эдсгер Дейкстра, один из пионеров программирования, в 1982 году написал блестящую статью, в которой обосновал преимущества полуоткрытых интервалов. Это не просто удобство — это вопрос корректности и простоты работы с данными.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
Как узнать размер генератора в Python?

В Python часто возникает задача определить размер генератора без необходимости извлечения всех его значений. Это полезно, если вы работаете с большими потоками данных и хотите избежать избыточного расхода памяти.

Пример с len()
Некоторые итераторы, такие как range, поддерживают вызов len():


len(range(10000)) # 10000


Однако генераторы не имеют длины, и попытка вызвать len() вызовет ошибку:


gen = (x ** 2 for x in range(10000))
len(gen) # TypeError: object of type 'generator' has no len()


Стандартное решение: преобразование в список
Один из способов получить размер генератора — это преобразовать его в список:


gen = (x ** 2 for x in range(10000))
print(len(list(gen))) # 10000


Этот подход работает, но имеет серьёзный недостаток: он требует загрузить все значения генератора в память. Если генератор очень большой, это может привести к нехватке памяти.

Более эффективный подход: подсчёт с помощью sum
Чтобы избежать лишнего расхода памяти, можно подсчитать количество элементов в генераторе с использованием sum():


gen = (x ** 2 for x in range(10000))
print(sum(1 for _ in gen)) # 10000


Этот метод обходит генератор "лениво", не создавая дополнительных списков, что делает его идеальным для работы с большими потоками данных.

Резюме
- Используйте len() только для итераторов, поддерживающих его (например, range).
- Для генераторов избегайте преобразования в список, если важна экономия памяти.
- Используйте sum(1 for _ in gen) для эффективного подсчёта элементов генератора.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2💩2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Прежде чем читать длиннющий релиз новой версии Python 3.14, посмотрите это видео Евгения Афонасьева, тимлида разработки Antifraud в Авито 🚀

За 12 минут он рассказал, какие фичи стоят внимания внедрения в работу, про небольшие, но приятные обновления тоже не забыл.

📺 Смотрим и обсуждаем по ссылке!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💩2
Когда вам нужно очистить список в Python, вы, скорее всего, используете lst = []. Однако на самом деле вы просто создаёте новый пустой список и присваиваете его переменной lst, а все другие переменные, которые ссылаются на исходный список, продолжают хранить его содержимое.

Пример:

lst = [1, 2, 3]
lst2 = lst
lst = []
print(lst2) # [1, 2, 3]


Хотя это кажется очевидным, правильное решение стало доступно только с введением метода lst.clear() в Python 3.3.

До этого для очистки списка приходилось использовать:
- del lst[:], или
- lst[:] = [].

Оба варианта работают, поскольку срезы позволяют модифицировать часть списка. Если вы берёте срез [:], он охватывает весь список.

Теперь же lst.clear() является более читаемым и современным решением.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍52🙏1
Пагинация — это стандартная задача, с которой ежедневно сталкиваются тысячи разработчиков. Если вы используете реляционную базу данных, то можно задать смещение через LIMIT, например:


SELECT *
FROM table
LIMIT 1001, 100;


Этот запрос действительно вернет 100 записей, с 1001-й по 1100-ю. Но проблема в том, что для базы данных это так же сложно, как и выборка всех первых 1001 записей. Чем дальше запрашиваемая страница, тем медленнее будет выполняться запрос.

Более оптимальным решением является использование фильтрации через WHERE, где клиент передает идентификатор последней записи текущей страницы ($last_seen_id в примере):


SELECT *
FROM table
WHERE id > $last_seen_id
ORDER BY id ASC
LIMIT 100;


Этот подход позволяет избежать сканирования всех предыдущих строк, что значительно ускоряет работу с большими объемами данных.

Если хотите разобраться подробнее, рекомендую почитать отличную статью на эту тему!

📲 Мы в MAX

👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍41
🚀 Подборка Telegram каналов для программистов

Системное администрирование, DevOps 📌
https://t.iss.one/bash_srv Bash Советы
https://t.iss.one/win_sysadmin Системный Администратор Windows
https://t.iss.one/sysadmin_girl Девочка Сисадмин
https://t.iss.one/srv_admin_linux Админские угодья
https://t.iss.one/linux_srv Типичный Сисадмин
https://t.iss.one/devopslib Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
https://t.iss.one/linux_odmin Linux: Системный администратор
https://t.iss.one/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса)
https://t.iss.one/i_linux Системный администратор
https://t.iss.one/linuxchmod Linux
https://t.iss.one/sys_adminos Системный Администратор
https://t.iss.one/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.iss.one/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.iss.one/i_odmin Все для системного администратора
https://t.iss.one/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.iss.one/i_odmin_chat Чат системных администраторов
https://t.iss.one/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://t.iss.one/sysadminoff Новости Линукс Linux

1C разработка 📌
https://t.iss.one/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
https://t.iss.one/DevLab1C 1С:Предприятие 8
https://t.iss.one/razrab_1C 1C Разработчик
https://t.iss.one/buh1C_prog 1C Программист | Бухгалтерия и Учёт
https://t.iss.one/rabota1C_rus Вакансии для программистов 1С

Программирование C++📌
https://t.iss.one/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://t.iss.one/cpp_knigi Книги для программистов C/C++
https://t.iss.one/cpp_geek Учим C/C++ на примерах

Программирование Python 📌
https://t.iss.one/pythonofff Python академия.
https://t.iss.one/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.iss.one/python_real Python подборки на русском и английском
https://t.iss.one/python_360 Книги по Python

Java разработка 📌
https://t.iss.one/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.iss.one/java_360 Книги по Java Rus
https://t.iss.one/java_geek Учим Java на примерах

GitHub Сообщество 📌
https://t.iss.one/Githublib Интересное из GitHub

Базы данных (Data Base) 📌
https://t.iss.one/database_info Все про базы данных

Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.iss.one/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.iss.one/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin
https://t.iss.one/androidspb Разработка под Android: Kotlin, Java.

Фронтенд разработка 📌
https://t.iss.one/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.iss.one/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика!
https://t.iss.one/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано

Разработка игр 📌
https://t.iss.one/game_devv Все о разработке игр

Библиотеки 📌
https://t.iss.one/book_for_dev Книги для программистов Rus
https://t.iss.one/programmist_of Книги по программированию
https://t.iss.one/proglb Библиотека программиста
https://t.iss.one/bfbook Книги для программистов

БигДата, машинное обучение 📌
https://t.iss.one/bigdata_1 Big Data, Machine Learning

Программирование 📌
https://t.iss.one/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.iss.one/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust
https://t.iss.one/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
https://t.iss.one/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://t.iss.one/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻
https://t.iss.one/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано
https://t.iss.one/ruby_lib Библиотека Ruby программиста
https://t.iss.one/lifeproger Жизнь программиста. Авторский канал.

QA, тестирование 📌
https://t.iss.one/testlab_qa Библиотека тестировщика

Шутки программистов 📌
https://t.iss.one/itumor Шутки программистов

Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.iss.one/thehaking Канал о кибербезопасности
https://t.iss.one/xakep_2 Хакер Free

Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.iss.one/ux_web Статьи, книги для дизайнеров

Математика 📌
https://t.iss.one/Pomatematike Канал по математике
https://t.iss.one/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике
https://t.iss.one/matgeoru Математика | Геометрия | Логика

Excel лайфхак📌
https://t.iss.one/Excel_lifehack

https://t.iss.one/mir_teh Мир технологий (Technology World)

Вакансии 📌
https://t.iss.one/sysadmin_rabota Системный Администратор
https://t.iss.one/progjob Вакансии в IT