Python RU
الذهاب إلى القناة على Telegram
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
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python RU
تُعد قناة Python RU (@pro_python_code) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 12 379 مشتركاً، محتلاً المرتبة 9 841 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 52 034 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 12 379 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 30 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -49، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.54%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.16% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 933 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 391 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 6.
- 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 31 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
12 379
المشتركون
-724 ساعات
-217 أيام
-4930 أيام
أرشيف المشاركات
12 376
🌐Модуль прогнозирования погоды
• Импорт необходимых библиотек
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy
import re
import missingno as mso
from scipy import stats
from scipy.stats import ttest_ind
from scipy.stats import pearsonr
from sklearn.preprocessing import StandardScaler,LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix,classification_report
import pandas as pd
• Чтение CSV-файла
data=pd.read_csv("/content/seattle-weather.csv")
data.head()
• Форма данных
data.shape
(1461, 6)
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
sns.countplot("weather",data=data,palette='hls')
📌Продолжение
@pro_python_code12 376
🖥 Подключение Python 3 к БД PostgreSQL
Небольшой скрипт на Python 3, который проверит доступность подключения к серверу баз данных PostgreSQL на веб-сервере.
В первую очередь необходимо проверить наличие коннектора Python к СУБД PostgreSQL psycopg2.
Затем на сервере БД создадим пользователя
db_user и базу данных test_db
Для этого войдёт в консоль psql от пользователя postgres
# su postgres -c psql
и запустим такие SQL-команды:
CREATE USER db_user WITH PASSWORD 'yourPassword';
CREATE DATABASE test_db OWNER db_user;
Затем в каталоге веб-сервера, где хранятся скрипты Python, создадим файл dbconnection.py (и не забываем про chmod 755 !!!) со следующим содержимым:
#!/usr/bin/python3
print('Content-Type: text/html; charset=utf-8 \r\n')
print('<h1>Подключение к БД PostgreSQL</h1>')
import psycopg2 as pgsql
from psycopg2 import OperationalError
try:
connection = pgsql.connect(database='test_db', user='db_user', password='yourPassword', host='localhost', port='5432')
print('<h2>Подключение к базе данных выполнено успешно</h2>')
connection.close()
except OperationalError as error:
print(f'<h2>Ошибка подключения к БД: {error} </h2>')
Проверяем. Запускаем браузер, вводим адрес веб-сервера и путь к скриптам и дописываем после слеша dbconnection.py:
http://IP_или_имя_хоста/scripts/dbconnection.py
В браузере мы должны будем увидеть такую строчку:
Подключение к БД прошло успешно.
@pro_python_code12 376
Собрание бесплатных курсов по Python и машинному обучению.
1. Основы Python для анализа данных — программирование на Python.
2. Ускоренный курс по машинному обучению — видеолекции от исследователей Google.
3. Основы R — как обрабатывать, анализировать и визуализировать данные.
4. Введение в Data Science и аналитику — основы Data Science и Data Science Life Cycle.
5. Линейная регрессия — как применять R для осуществления линейной регрессии.
6. Визуализация — принципы визуализации данных и применение ggplot2.
7. Введение CS50 в программирование на Python, май 2023 г.
8. Python для всех: Getting Started with Python от Coursera, этот курс для начинающих знакомит с программированием на Python через пошаговые учебные пособия и практические упражнения. Курс ведет известный преподаватель доктор Чарльз Северанс.
12 376
⏳Как узнать длительность выполнения кода в языке Python?
Оценка времени выполнения кода важна при разработке программного обеспечения. Для этого можно использовать модули.
🔵 Модуль time в Python, который предоставляет функции для работы со временем. Одна из таких функций - time.time(), которая возвращает количество секунд, прошедших с начала эпохи. Ее можно использовать для измерения времени выполнения определенного участка кода.
import time
start_time = time.time()
# Ваш код, время выполнения которого нужно измерить
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print(f"Время выполнения: {execution_time} секунд")
🔵 Модуль timeit предназначен специально для измерения времени выполнения небольших фрагментов кода. Он предоставляет функцию timeit(), которая автоматически повторяет выполнение кода несколько раз и возвращает среднее время выполнения:
import timeit
code_to_test = """
# Код, время выполнения которого нужно измерить
"""
execution_time = timeit.timeit(code_to_test, number=1000)
print(f"Среднее время выполнения: {execution_time} секунд")
🔵 Модуль line_profiler предоставляет декоратор @profile, который можно использовать для профилирования кода и измерения выполнения каждой строки. Чтобы использовать этот декоратор, необходимо установить line_profiler с помощью pip install line_profiler:
import line_profiler
@profile
def your_function():
# Ваш код, время выполнения которого нужно измерить
pass
your_function()
✅ Измерение времени выполнения влияет на выполнение программы, поэтому его следует использовать только для профилирования и оптимизации кода, а не включать в окончательную версию программы. Это позволит оценить производительность кода и найти места для оптимизации в целях улучшения скорости выполнения.
@pro_python_code12 376
latexify
Пакет Python, который генерирует математическое описание LaTeX из функций Python
https://github.com/google/latexify_py
@pro_python_code
12 376
+4🔥 15 самых популярных советов по Python на Stack Overflow
1. Списковое включение
Когда требуется создать новый список на основе значений существующего списка, cписковое включение обеспечивает более понятный и читаемый синтаксис. Это позволяет сделать код более читабельным и эффективным. (изображение 1.)
2. Enumerate
Когда нам нужны одновременно и индекс, и значение элементов списка, можно не создавать отдельную переменную, а воспользоваться функцией enumerate(). (изображение 2.)
3. Использование else в цикле
В Python else может использоваться вместе с циклами. Код в блоке else выполняется после завершения цикла, если только цикл не завершен оператором break. (изображение 3.)
4. Использование множеств
Множества в Python реализованы в виде хэш-таблиц, которые обеспечивают постоянную сложность тестирования принадлежности. Если необходимо проверить, существует ли элемент в большой коллекции элементов, использование множества вместо списка может быть выгодным. (изображение 4.)
5. Использование *args и **kwargs
Функции *args и **kwargs позволяют принимать переменное количество аргументов. При этом *args используется для передачи аргументов, не относящихся к ключевым словам, а **kwargs – для передачи аргументов, относящихся к ключевым словам. (изображение 5.)
📌 Далее в статье
@pro_python_code
12 376
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее мероприятие:
• 22-23 июля — Fast Track для Oracle-разработчиков, с опытом работы на PL/SQL или тех, кто готов перейти. Офер за 2 дня в команду HR Tech.
Зарегистрироваться
12 376
❓Почему len(list) имеет временную сложность O(1)?
Я столкнулся с простой задачей поиска дубликатов в списке, и хотя решений было много (оптимизированных и неоптимизированных), два из них привлекли мое внимание.
• Первое заключалось в итерации по списку с добавлением каждого элемента в набор. Перед добавлением проверялось, присутствует ли уже данный элемент в наборе, и если да, то получался ответ.
Конечно, при таком решении мы должны были выполнять итерацию по списку, и в худшем случае пришлось бы просматривать весь список.
def containsDuplicate(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: bool
"""
uniqueSet = set()
for i in nums:
if i in uniqueSet:
return True
else:
uniqueSet.add(i)
return False
Тогда наше решение будет зависеть от размера списка: O(n). n – количество элементов в списке.
• В другом решении мы просто сравниваем длину множества списка и длину списка.
len(set(list_name)) == len(list_name)
Учитывая природу множества, которое не может содержать дубликатов, это было бы простым решением. Нам необходимо обратить внимание на функцию len(), которая использовалась для определения длины списка. Эта встроенная функция не зависит от размера списка. Независимо от того, содержит ли ваш список 1 элемент или 1000, согласно стандартной реализации Python (CPython), временная сложность равна O(1).
За счет чего это возможно?
Читать12 376
Станьте специалистом широкого профиля в работе с данными — научитесь разрабатывать архитектуру данных на курсе Яндекс Практикума.
За 6,5 месяцев мы научим:
◾️ проектировать хранилища и пайплайны;
◾️ использовать инструменты DE: оркестраторы, контейнеры и не только;
◾️ работать со стриминговой обработкой данных и облачными хранилищами;
◾️ создавать хранилища Data Warehouse и Data Lake.
→ Курс для специалистов с опытом. Пройдите вводное тестирование бесплатно.
12 376
🐍Разработка продвинутого GUI на Python
Сосредоточимся на создании современной среды разработки, отличающейся улучшенным пользовательским интерфейсом с общей оптимизацией дизайна для доступа и использования ее функций.
• Создадим современный GUI с кнопкой для загрузки случайных изображений из рабочего каталога. В качестве основного инструмента разработки GUI будем использовать библиотеку CustomTkinter. С ее помощью создадим рабочий процесс, включая кнопку, метки, изображения и другие необходимые объекты.
• Пакет CustomTkinter устанавливаем с помощью простой команды pip, как показано ниже. Библиотека CustomTkinter доступна на сайте Python Package Index.
PIP INSTALL CUSTOMTKINTER
• Импорт необходимых библиотек
На этом этапе импортируем все библиотеки, которые понадобятся для создания продвинутого GUI:
- Библиотеку CustomTkinter, только что установленную с помощью команды pip.
- Библиотеку Tkinter, которую можно использовать одновременно с модулем CustomTkinter, поскольку некоторые функции являются производными друг от друга.
- Библиотеку Pillow, которая является одной из лучших библиотек Python для обработки различных типов задач, связанных с изображениями. Из библиотеки Pillow импортируем классы ImageTk и Image, что позволит обрабатывать задачи внутри GUI.
# Импортирование библиотеки CustomTkinter для создания продвинутого GUI.
import tkinter
from PIL import ImageTk, Image
• Установка темы и создание фона интерфейса и последующие шаги12 376
🤓 Как создать Telegram-бота с интеграцией ChatGPT.
1️⃣ Создание чатбота Telegram
• Откройте вашу IDE и создайте файл с именем telegram-bot.py
• Мы будем использовать этот пакет https://github.com/python-telegram-bot/python-telegram-bot, который поможет нам создать telegram-бота. Обязательно установите его с помощью:
pip3 install python-telegram-bot
• После установки вставьте этот код в файл telegram-bot.py:
import logging
import os
from telegram import Update
from telegram.ext import (ApplicationBuilder, CommandHandler, ContextTypes,
MessageHandler, filters)
logging.basicConfig(
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
level=logging.INFO
)
TELEGRAM_API_TOKEN = os.getenv("TELEGRAM_API_TOKEN")
async def start(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
await context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text="I'm a bot, please talk to me!")
async def echo(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
await context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text=update.message.text)
if __name__ == '__main__':
application = ApplicationBuilder().token(TELEGRAM_API_TOKEN).build()
start_handler = CommandHandler('start', start)
echo_handler = MessageHandler(filters.TEXT & (~filters.COMMAND), echo)
application.add_handler(start_handler)
application.add_handler(echo_handler)
application.run_polling()
Продолжение
@pro_python_code12 376
Хотите узнать, как у Сбера получается создавать такие точные персональные рекомендации? Приходите на RecSys Meetup by Sber — он состоится 20 июля в Питере 💚
На митапе топовые спикеры расскажут:
• Как рекомендации на базе AI помогают бизнесу в разных индустриях.
• На какие тренды в области AI, машинного обучения и рекомендательных систем стоит обратить внимание
• Какие существуют особенности при построении рекомендательных сценариев в видео-стримингах
В перерывах между докладами вас будут ждать интересные знакомства, обсуждения и нетворкинг.
Регистрируйтесь по ссылке — встречаемся 20 июля в 19:00 по адресу: Art-Muse, Зал «Галерея Ц», 13-я линия Васильевского острова, 70 📍
12 376
10 наиболее часто задаваемых вопросов о списках Python на Stack Overflow
Список — это встроенная структура данных в Python. Он представлен в виде набора данных в квадратных скобках и может использоваться для хранения данных разных типов.
В этой статье мы рассмотрим 10 наиболее часто задаваемых вопросов о списках Python на Stack Overflow.
Читать
@pro_python_code
12 376
По данным Headhunter, спрос на IT-специалистов в России продолжает расти: число вакансий в январе 2023 выросло до 58 тысяч, это на 63% больше, чем в январе 2022.
Разобраться, как получить образование в IT-сфере и начать строить карьеру с госдипломом, поможем на дне открытых дверей бакалавриата. Программу «Разработка IT-продуктов и информационных систем» Нетология реализует вместе с Тюменским государственным университетом. Бесплатная онлайн-встреча «Как выбрать профессию в разработке» пройдёт 13 июля в 19:00.
На встрече вы узнаете:
- Чем занимаются разработчики, в каких компаниях работают, сколько зарабатывают и как освоить эту профессию.
- Как сочетаются онлайн-технологии с очной формой обучения и госдипломом. Как преподаватели ведут лекции, семинары и принимают экзамены, а координатор помогает студентам.
- Как поступить в онлайн-бакалавриат.
Регистрируйтесь и приходите онлайн на день открытых дверей, чтобы задать вопросы экспертам и пообщаться с единомышленниками.
Реклама ООО “Нетология” LatgBrj2G
12 376
Спрос на IT-специалистов продолжает расти
Бизнесу и госсектору нужны как фронтенд-, бэкенд-, так и мобильные разработчики, которые владеют разными языками программирования. Одним из простых и универсальных по праву считается Python.
Познакомьтесь с основами языка Python, напишите и запустите свой первый код под руководством эксперта на бесплатном мастер-классе 13 июля в 19:00 мск. Встреча пройдёт в рамках подготовки к бакалавриату «Разработка IT-продуктов и информационных систем» Нетологии и Тюменского государственного университета.
На встрече вы узнаете:
- Плюсы и особенности Python.
- Основные понятия и базовые навыки.
- Формат обучения, дисциплины и виды практики в бакалавриате.
- Этапы поступления, список документов и льготы.
Регистрируйтесь и приходите онлайн, чтобы познакомиться на практике с самым популярным языком программирования по данным рейтинга Tiobe за март 2023. А также задать вопросы экспертам и пообщаться с единомышленниками.
Реклама ООО “Нетология” LatgBrj2G
12 376
🐍 10 проектов на Python для начинающих
1. Игра “Виселица
Инструкции: Создайте классическую игру “Виселица”. Предложите пользователю угадывать слово по буквам до тех пор, пока он не угадает его правильно или пока не закончатся попытки.
import random
def hangman():
words = ['python', 'hangman', 'programming', 'code']
word = random.choice(words)
guesses = ''
attempts = 6
while attempts > 0:
for char in word:
if char in guesses:
print(char, end=' ')
else:
print('_', end=' ')
print()
guess = input("Guess a letter: ")
guesses += guess
if guess not in word:
attempts -= 1
if set(word) <= set(guesses):
print("Congratulations! You guessed the word.")
break
elif attempts == 0:
print("Sorry, you ran out of attempts. The word was", word)
hangman()
2. Калькулятор
Инструкции: Постройте простой калькулятор, выполняющий основные арифметические операции (+, -, *, /) над двумя числами.
def calculator():
num1 = float(input("Enter the first number: "))
operator = input("Enter an operator (+, -, *, /): ")
num2 = float(input("Enter the second number: "))
if operator == '+':
print(num1 + num2)
elif operator == '-':
print(num1 - num2)
elif operator == '*':
print(num1 * num2)
elif operator == '/':
print(num1 / num2)
else:
print("Invalid operator")
calculator()
3. Угадайте число
Инструкции: Создайте игру, в которой компьютер генерирует случайное число, а игрок пытается угадать его за определенное количество попыток.
import random
def guess_the_number():
number = random.randint(1, 100)
attempts = 0
while True:
guess = int(input("Take a guess: "))
attempts += 1
if guess < number:
print("Too low!")
elif guess > number:
print("Too high!")
else:
print("Congratulations! You guessed the number in", attempts, "attempts.")
break
guess_the_number()
4. Список дел
Инструкции: Создать приложение для составления списка дел, позволяющее пользователю добавлять, просматривать и удалять задачи.
def todo_list():
tasks = []
while True:
print("1. Add a task")
print("2. View tasks")
print("3. Remove a task")
print("4. Quit")
choice = input("Enter your choice: ")
if choice == '1':
task = input("Enter a task: ")
tasks.append(task)
elif choice == '2':
if tasks:
print("Tasks:")
for task in tasks:
print(task)
else:
print("No tasks.")
elif choice == '3':
if tasks:
task = input("Enter the task to remove: ")
if task in tasks:
tasks.remove(task)
print("Task removed.")
else:
print("Task not found.")
else:
print("No tasks.")
elif choice == '4':
break
else:
print("Invalid choice. Try again.")
todo_list()
Продолжение12 376
🖥 13 интересных скриптов Python
Каждый день мы сталкиваемся с множеством задач программирования, требующих сложного кодирования.
Вы не сможете решить эти проблемы с помощью простого базового синтаксиса Python. В этой статье я расскажу о 13 продвинутых скриптах Python, которые могут стать полезными инструментами в вашем проекте.
▪ Читать дальше
@pro_python_code
12 376
🟢Коллеги, хотите улучшить свои навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов? Рассмотрите — авторский курс про архитектуру и интеграции с практикой.
🟢вы получите большую базу фундаментальных знаний, доступ к урокам останется навсегда 💡Сейчас минимальная цена на курс, так как второй модуль про архитектуру полностью выйдет в июле. В августе цена вырастет.
—————
▫️научитесь выбирать стиль интеграции под вашу задачу;
▫️сможете проектировать с нуля и описывать интеграции в современных стилях (API: REST, SOAP, gRPC и др. + брокеры сообщений);
▫️поймете как правильно собирать требования и моделировать в UML;
▫️подготовитесь к собеседованию, решив более 100 тестов;
▫️разработаете свой API на Python.
Всю программу смотрите в боте.
🟢С чего начать: с двух бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям в боте курса. Переходите, нажимайте «старт».
👇
@studyit_help_bot
@studyit_help_bot
@studyit_help_bot
+ Скидка на курс — 1 000₽ на Stepik по промокоду DEC до конца июля.
12 376
🟢Коллеги, хотите улучшить свои навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов? Рассмотрите — авторский курс про архитектуру и интеграции с практикой.
🟢вы получите большую базу фундаментальных знаний, доступ к урокам останется навсегда 💡Сейчас минимальная цена на курс, так как второй модуль про архитектуру полностью выйдет в июле. В августе цена вырастет.
—————
▫️научитесь выбирать стиль интеграции под вашу задачу;
▫️сможете проектировать с нуля и описывать интеграции в современных стилях (API: REST, SOAP, gRPC и др. + брокеры сообщений);
▫️поймете как правильно собирать требования и моделировать в UML;
▫️подготовитесь к собеседованию, решив более 100 тестов;
▫️разработаете свой API на Python.
Всю программу смотрите в боте.
🟢С чего начать: с двух бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям в боте курса. Переходите, нажимайте «старт».
👇
@studyit_help_bot
@studyit_help_bot
@studyit_help_bot
+ Скидка на курс — 1 000₽ на Stepik по промокоду DEC до конца июля.
