Если вы создаёте новые объекты внутри метода __init__, возможно, будет лучше передавать их как аргументы и использовать фабричный метод. Это позволяет разделить бизнес-логику и технические детали создания объектов.

В этом примере __init__ принимает host и port для создания подключения к базе данных:

class Query:
    def __init__(self, host, port):
        self._connection = Connection(host, port)

Возможный рефакторинг:

class Query:
    def __init__(self, connection):
        self._connection = connection
        
    @classmethod
    def create(cls, host, port):
        return cls(Connection(host, port))

Такой подход имеет как минимум следующие преимущества:

• Упрощает внедрение зависимостей. В тестах можно использовать Query(FakeConnection()).
• Класс может иметь столько фабричных методов, сколько нужно; подключение может создаваться не только по host и port, но и путём клонирования другого подключения, чтения конфигурационного файла или объекта, использования значения по умолчанию и т.д.
• Такие фабричные методы можно сделать асинхронными; это невозможно для __init__.


👉@BookPython

Сегодня я покажу вам простой, но очень полезный приём, который часто выручает при работе с Python-скриптами — автоматическое логирование вызовов функций с помощью декоратора.

Иногда, особенно в отладке, хочется видеть, какие функции вызываются, с какими аргументами и что они возвращают. Не писать же в каждую вручную print()? Вот тут и приходит на помощь наш герой — универсальный логгер-декоратор:

import functools

def log_calls(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"[CALL] {func.__name__} args={args} kwargs={kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"[RETURN] {func.__name__} -> {result}")
        return result
    return wrapper

Пример использования:

@log_calls
def multiply(a, b):
    return a * b

multiply(3, 5)

📌 Вывод:

[CALL] multiply args=(3, 5) kwargs={}
[RETURN] multiply -> 15

Такой декоратор можно подключить временно на любую функцию — и сразу видеть, что происходит у вас в коде. Это особенно удобно при работе со сторонними библиотеками или когда вы разбираетесь в чужом проекте.

Кстати, с небольшими изменениями можно направить вывод не в print(), а в logging, или даже сохранять в файл — по вкусу.

Пользуетесь такими декораторами? Или у вас свой лайфхак?


👉@BookPython

Одна и та же строка может быть представлена по-разному в Unicode, и стандарт это учитывает. Он определяет два типа эквивалентности: последовательности могут быть канонически эквивалентными или совместимыми.

Канонически эквивалентные последовательности выглядят одинаково, но содержат разные кодовые точки. Например, символ ö может быть представлен как LATIN SMALL LETTER O WITH DIAERESIS (U+00F6) или как комбинация из o и диакритического знака: LATIN SMALL LETTER O (U+006F) + COMBINING DIAERESIS (U+0308).

Совместимые последовательности выглядят по-разному, но могут трактоваться одинаково с точки зрения смысла, например, ff и ff.

Для каждого из этих типов эквивалентности можно нормализовать строку в Unicode, сжимая или расширяя последовательности. В Python для этого используется модуль unicodedata:

import unicodedata

modes = [
    # Сжать канонически эквивалентные
    'NFC',
    # Расширить канонически эквивалентные
    'NFD',
    # Сжать совместимые
    'NFKC',
    # Расширить совместимые
    'NFKD',
]

s = 'ff + ö'

for mode in modes:
    norm = unicodedata.normalize(mode, s)
    print('\t'.join([
        mode,
        norm,
        str(len(norm.encode('utf8'))),
    ]))

Результат:

NFC     ff + ö   8
NFD     ff + ö   9
NFKC    ff + ö  7
NFKD    ff + ö  8

👉@BookPython

Обычно вы взаимодействуете с генератором, запрашивая данные с помощью next(gen). В Python 3 вы также можете отправлять значения обратно в генератор с помощью g.send(x). Но существует техника, которой вы, вероятно, не пользуетесь каждый день, а возможно, и вовсе не знаете: выбрасывание исключений внутри генератора.

С помощью gen.throw(e) можно выбросить исключение в той точке, где генератор gen приостановлен — то есть на инструкции yield. Если генератор обрабатывает это исключение, gen.throw(e) возвращает следующее значение, полученное через yield (или выбрасывает StopIteration, если генератор завершён). Если генератор не перехватывает исключение, оно пробрасывается обратно к вызывающему коду.

def gen():
    try:
        yield 1
    except ValueError:
        yield 2

g = gen()

next(g)
# Out: 1

g.throw(ValueError)
# Out: 2

g.throw(RuntimeError('TEST'))
# RuntimeError: TEST

Эта техника позволяет более точно управлять поведением генератора — не только передавать данные внутрь, но и, например, сообщать о проблемах со значениями, полученными через yield. Однако такие случаи бывают редко, и встретить g.throw в дикой природе почти невозможно.

Тем не менее, декоратор @contextmanager из модуля contextlib использует именно такую технику, позволяя коду внутри контекста перехватывать исключения.

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def atomic():
    print('BEGIN')

    try:
        yield
    except Exception:
        print('ROLLBACK')
    else:
        print('COMMIT')

with atomic():
    print('ERROR')
    raise RuntimeError()

BEGIN  
ERROR  
ROLLBACK

👉@BookPython

Стандартный механизм расширения путей в оболочке называется globbing. Шаблоны, которые вы используете для сопоставления путей, называются globs.

$ echo /li*
/lib /lib64

Python поддерживает globbing с помощью модуля glob. Однако есть важное замечание: оболочка возвращает сам шаблон, если файлы не найдены, а Python — нет:

$ echo /zz**
/zz**
$ python -c 'from glob import glob; print(glob("/zz**"))'
[]

👉@BookPython

Функция super() позволяет обращаться к родительскому (базовому) классу. Это может быть очень полезно в случаях, когда производный класс хочет добавить что-то к реализации метода, а не полностью переопределять его:

class BaseTestCase(TestCase):
    def setUp(self):
        self._db = create_db()

class UserTestCase(BaseTestCase):
    def setUp(self):
        super().setUp()
        self._user = create_user()

Имя функции super не означает "отличный" или "очень хороший". В данном контексте слово super означает "выше" (как, например, в слове superintendent — заведующий). Несмотря на это, super() не всегда ссылается на базовый класс — он может вернуть и "соседний" класс. Более точным названием была бы, возможно, функция next(), так как возвращается следующий класс согласно цепочке разрешения методов (MRO — Method Resolution Order).

Пример:

class Top:
    def foo(self):
        return 'top'

class Left(Top):
    def foo(self):
        return super().foo()

class Right(Top):
    def foo(self):
        return 'right'

class Bottom(Left, Right):
    pass

# выводит 'right'
print(Bottom().foo())

Обрати внимание: результат работы super() может отличаться в зависимости от MRO вызвавшего объекта.

>>> Bottom().foo()
'right'
>>> Left().foo()
'top'

👉@BookPython

Функция map вызывает другую функцию для каждого элемента итерируемого объекта. Это значит, что функция должна принимать одно значение в качестве аргумента:

In : list(map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3]))
Out: [1, 4, 9]

Однако если каждый элемент итерируемого объекта — это кортеж, было бы удобно передавать каждый элемент кортежа как отдельный аргумент. В Python 2 это было возможно благодаря распаковке параметров кортежа (обратите внимание на скобки):

>>> map(lambda (a, b): a + b, [(1, 2), (3, 4)])
[3, 7]

В Python 3 эта возможность исчезла, но есть другое решение — itertools.starmap. Она распаковывает кортежи за вас, будто функция вызывается со звёздочкой: f(*arg) (отсюда и название функции):

from itertools import starmap

In [3]: list(starmap(lambda a, b: a + b, [(1, 2), (3, 4)]))
Out[3]: [3, 7]

👉@BookPython

Лямбды в Python не могут делать многое из того, что умеют обычные функции. В теле лямбда-выражения можно использовать только одно выражение, нельзя писать операторы (такие как a = b, yield, await и т.д.), также нельзя добавлять аннотации типов или объявлять лямбду как async.

Тем не менее, если очень нужно превратить лямбду в асинхронную функцию, можно использовать декоратор asyncio.coroutine. Это было полезно до появления ключевого слова async в Python 3.4, но в современном Python почти не применяется.

>>> f = asyncio.coroutine(lambda x: x ** 2)
>>> asyncio.get_event_loop().run_until_complete(f(12))
144

Разумеется, это всё равно не позволяет использовать await внутри лямбды.

👉@BookPython

Когда вы используете модуль multiprocessing, и в одном из процессов происходит исключение, оно передаётся в основную программу с помощью механизма сериализации (pickling). Исключение сериализуется, передаётся в другой процесс и там десериализуется обратно.

Однако сериализация исключений может быть непростой задачей. Исключение создаётся с любым количеством аргументов, которые сохраняются в атрибуте args. Эти же аргументы используются при десериализации для воссоздания объекта исключения.

Но это может не сработать так, как вы ожидаете, особенно если используется наследование. Посмотрите на пример:

import pickle

class TooMuchWeightError(Exception):
    def __init__(self, weight):
        super().__init__()
        self._weight = weight

pickled = pickle.dumps(TooMuchWeightError(42))
pickle.loads(pickled)

Вызов TooMuchWeightError.__init__ приводит к вызову Exception.__init__, который устанавливает args как пустой кортеж. Этот пустой кортеж затем используется в качестве аргументов при десериализации, что, очевидно, приводит к ошибке:

TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'weight'

Обходное решение — либо вообще не вызывать super().__init__() (что обычно считается плохой практикой при наследовании), либо передавать все аргументы явно в конструктор родительского класса:

class TooMuchWeightError(Exception):
    def __init__(self, weight):
        super().__init__(weight)
        self._weight = weight

👉@BookPython

Python предоставляет мощную библиотеку для работы с датой и временем — datetime. Интересный момент: объекты datetime имеют специальный интерфейс для поддержки часовых поясов (атрибут tzinfo), однако сама библиотека `datetime реализует его лишь частично, оставляя остальную работу сторонним модулям.

Самым популярным модулем для этой задачи является pytz. Хитрость в том, что pytz не полностью соответствует интерфейсу tzinfo. В документации pytz прямо указано с самого начала: «Эта библиотека отличается от задокументированного API Python для реализаций tzinfo».

Вы не можете просто передать объект временной зоны pytz в атрибут tzinfo. Если попробуете, результат может быть абсолютно безумным:

In : paris = pytz.timezone('Europe/Paris')
In : str(datetime(2017, 1, 1, tzinfo=paris))
Out: '2017-01-01 00:00:00+00:09'

Посмотрите на этот смещение +00:09. Правильное использование pytz выглядит так:

In : str(paris.localize(datetime(2017, 1, 1)))
Out: '2017-01-01 00:00:00+01:00'

Кроме того, после любых операций с датой и временем, нужно нормализовать объект datetime, если есть вероятность смены смещения (например, на границе перехода на летнее время):

In : new_time = time + timedelta(days=2)
In : str(new_time)
Out: '2018-03-27 00:00:00+01:00'
In : str(paris.normalize(new_time))
Out: '2018-03-27 01:00:00+02:00'

Начиная с Python 3.6, рекомендуется использовать dateutil.tz вместо pytz. Он полностью совместим с tzinfo, может использоваться напрямую, не требует normalize, хотя и работает немного медленнее.

Если вам интересно, почему pytz не поддерживает API datetime, или вы хотите увидеть больше примеров, обязательно почитайте хорошую статью на эту тему.

👉@BookPython

yield from — элегантная передача управления

Если вы пишете генераторы, которые вызывают другие генераторы — забудьте про for x in sub(): yield x. Есть способ проще и мощнее.

Оператор yield from позволяет передавать элементы из подгенератора напрямую, без лишнего кода. Но фишка не только в лаконичности — он также автоматически пробрасывает исключения и возвращаемые значения из подгенератора.

Вот классика:

def gen():
    for x in range(3):
        yield x

def wrapper():
    for x in gen():
        yield x

Можно короче и лучше:

def wrapper():
    yield from gen()

Но главное — yield from пробрасывает return-значение из подгенератора (начиная с Python 3.3):

def sub():
    yield 1
    yield 2
    return 'done'

def main():
    result = yield from sub()
    print('Sub returned:', result)

for _ in main():
    pass
# Выведет: Sub returned: done

А ещё через yield from можно проксировать значения внутрь генератора — например, в сопрограммах:

def delegator():
    result = yield from coroutine()
    print('coroutine done:', result)

def coroutine():
    x = yield
    y = yield
    return x + y

g = delegator()
next(g)          # Старт
next(g)          # coroutine ждет x
g.send(10)       # x = 10
print(g.send(20))  # y = 20 → return 30
# Выведет: coroutine done: 30

Итог: если вы пишете генераторы — освоение yield from даст вам лаконичный синтаксис, проброс return-значений, исключений и взаимодействие на новом уровне.

👉@BookPython

default_factory в dataclass: мощнее, чем кажется

Многие используют dataclass как удобный способ задать структуру с полями. Но редко кто по-настоящему раскрывает силу default_factory. А зря — он спасает от багов и даёт гибкость.

Когда нужно задать значение по умолчанию для поля в dataclass, логично тянуться к default=. Но если это изменяемый тип (например, список или словарь) — вас поджидает ловушка.

from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class User:
    name: str
    tags: list[str] = []  # ⚠️ опасно!

Все экземпляры User будут делить один и тот же список. То есть:

a = User("Alice")
b = User("Bob")
a.tags.append("admin")

print(b.tags)  # ['admin'] 😱

Вместо этого используйте default_factory:

@dataclass
class User:
    name: str
    tags: list[str] = field(default_factory=list)

Теперь у каждого User будет свой список:

a = User("Alice")
b = User("Bob")
a.tags.append("admin")

print(b.tags)  # []

Но default_factory не только про списки. Это отличный способ задать любое значение "по умолчанию", включая кастомную логику:

import uuid

@dataclass
class Session:
    id: str = field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4()))

Или, например, значения из окружения:

import os

@dataclass
class Config:
    debug: bool = field(default_factory=lambda: os.getenv("DEBUG") == "1")

Кстати, это ещё и отличное место для внедрения DI:

@dataclass
class Service:
    client: "Client" = field(default_factory=create_default_client)

default_factory — это маленький хак, который позволяет сделать код чище и безопаснее, особенно когда работаешь с изменяемыми структурами или сложной инициализацией.

👉@BookPython

Стандартный модуль json имеет интерфейс командной строки, который может быть полезен для форматирования JSON исключительно средствами Python. Модуль называется json.tool и вызывается следующим образом:

$ echo '{"a": [], "b": "c"}' | python -m json.tool
{
    "a": [],
    "b": "c"
}

👉@BookPython

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.

👉@BookPython

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)

👉@BookPython

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.

👉@BookPython

Каждый вызов next(x) возвращает следующее значение из итератора x, если только не возникает исключение. Если это StopIteration, значит, итератор исчерпан и больше не может возвращать значения. При итерации по генератору это исключение выбрасывается автоматически в конце его тела:

>>> def one_two():
...     yield 1
...     yield 2
...
>>> i = one_two()
>>> next(i)
1
>>> next(i)
2
>>> next(i)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

StopIteration автоматически обрабатывается инструментами, которые вызывают next за вас:

>>> list(one_two())
[1, 2]

Проблема в том, что любое неожиданное StopIteration, возникшее внутри генератора, приводит к его молчаливому завершению, а не к выбросу исключения:

def one_two():
    yield 1
    yield 2

def one_two_repeat(n):
    for _ in range(n):
        i = one_two()
        yield next(i)
        yield next(i)
        yield next(i)

print(list(one_two_repeat(3)))

Последний yield здесь — ошибка: StopIteration вызывается и прерывает list(...). В результате получаем [1, 2], что может удивить.

Однако это поведение было изменено в Python 3.7. Теперь любое внешнее StopIteration, возникшее в генераторе, преобразуется в RuntimeError:

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 10, in one_two_repeat
    yield next(i)
StopIteration

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 12, in <module>
    print(list(one_two_repeat(3)))
RuntimeError: generator raised StopIteration

Такое же поведение можно включить начиная с Python 3.5 с помощью:

from __future__ import generator_stop

👉@BookPython

Все объекты в Python создаются с помощью вызова метода __new__. Даже если вы определяете собственный __new__ для своего класса, вам всё равно нужно вызвать super().__new__(...).

Можно подумать, что object.__new__ — это базовая реализация, которая отвечает за создание всех объектов. Но это не совсем так. На самом деле существует несколько таких реализаций, и они несовместимы между собой. Например, у dict есть собственная низкоуровневая реализация __new__, и объекты типов, унаследованных от dict, нельзя создать с помощью object.__new__:

class D(dict):
    pass

class A:
    pass

object.__new__(A)
# <__main__.A at 0x7f200c8902e8>

object.__new__(D)
# TypeError: object.__new__(D) is not safe,
# use D.__new__()

👉@BookPython

🚀 Подборка Telegram каналов для программистов

Системное администрирование, DevOps 📌

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

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

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

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

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

GitHub Сообщество 📌
https://t.me/Githublib Интересное из GitHub

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

Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin

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

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

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

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

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

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

Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor Шутки программистов

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

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

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

Excel лайфхак📌
https://t.me/Excel_lifehack

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

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