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
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python RU
تُعد قناة Python RU (@pro_python_code) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 12 499 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 161 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 52 957 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 12 499 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 11 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -80، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.72%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.12% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 840 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 390 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 5.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل api, docker, github, sql, linux.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“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”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 12 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
for, if, while, with не создают областей видимости (scope) для переменных, то есть переменная внутри и снаружи блока будет одна и та же:
x = 1
if True:
x = 2
print(x) # 2
Частая ошибка – затирание внешней переменной в цикле for:
i = 10
for i in range(5): # затирает i
...
print(i) # 4
Зоны видимости отделяются только функциями, классами и модулями. Здесь все переменные x – разные:
x = 1
class Foo:
x = 2
def method(self):
x = 3
return x
print(x, Foo.x, Foo().method()) # все 3 разные
Самая широкая зона видимости называется builtin. В нее попадают все имена, известные интерпретатору в данный момент, включая вещи импортированные из других модулей.
>>> from math import pi
>>> pi, id(pi)
(3.141592653589793, 4465320624)
>>> pi = 3
>>> pi, id(pi)
(3, 4462262880)
>>> from math import pi
>>> pi, id(pi)
(3.141592653589793, 4465320624)
Казалось бы мы затерли pi, но мы затерли его лишь в глобальной области видимости. Повторно импортируя pi, мы получаем старую переменную с тем же адресом, иными словами мы достаем ее из builtin области в global.
Вы знали о всех этих особенностях?
@pro_python_codecv2 командой pip install opencv-python
Затем при помощи этой крутой библиотеки, создайте HAAR Face Cascade.
При желании, можно также воспользоваться Eye & Mouth cascades для обнаружения глаз и рта, соответственно.
Дальше конвертируем исходное изображением в чёрно белое.
И скармливаем это всё в метод detectMultiScale.
Ну и как вы знаете, cv2 шикарно работает с видео потоком.
Так что можно создать, например, распознавание своего лица на видео потоке с камеры? :3
Вариантов много )))
Код со скрина здесь.
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
