متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python RU
تُعد قناة Python RU (@pro_python_code) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 12 504 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 153 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 53 001 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 12 504 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 08 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -81، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.21%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.89% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 901 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 361 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 7.
- 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 09 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
12 504
المشتركون
-124 ساعات
-187 أيام
-8130 أيام
أرشيف المشاركات
12 504
🖥 Проверьте себя на знание типизации на Python
Круто бесплатный проект Python Type Challenger — это викторина, где нужно писать код. Неплохой способ вспомнить основы подсказок типов (словари, переменные, return) и забуриться в глубины типизационного океана (recursive, декораторы, конструкторы и проч.).
https://python-type-challenges.zeabur.app/
@pro_python_code
12 504
🖥 Совет: вы можете использовать functools.reduce() в #Python, чтобы применить функцию ко всем элементам итерируемого множества.
@pro_python_code
12 504
🖥 Вам когда-нибудь требовалось найти все перестановки списка в #Python?
Вы можете сделать это с помощью встроенного модуля `
itertools`! 🐍🔥
@pro_python_code12 504
🖥 В #Python есть несколько отличных пакетов для работы с Jenkins, системой CI с открытым исходным кодом.
Я часто использую пакет jenkinsapi для получения различной информации от Jenkins.
В этом примере я получаю время выполнения всех заданий по определенному URL:
https://github.com/jenkinsapi/jenkinsapi
@pro_python_code
12 504
Repost from Анализ данных (Data analysis)
🔥 Список лучших Python-библиотек 2023 года по версии Tryolabs.
▪LiteLLM — библиотека, которая обеспечивает бесшовную интеграцию с различными языковыми моделями. Она позволяя использовать унифицированный формат как для ввода, так и для вывода вне зависимости от применяемой LLM.
▪MLX — это библиотека от Apple для машинного обучения на процессорах Apple Silicon.
▪Taipy — инструмент, который позволяет дата-сайентистам создавать интерактивный Web UI для ML-проектов.
▪PyApp — упрощает распространение и установку Python-приложений. Это достигается за счёт встраивания Python в самоустанавливающийся пакет, совместимый со всеми операционными системами.
▪Unstructured — набор инструментов для предварительной обработки текста.
▪ZenML и AutoMLOps — два мощных инструмента для создания MLOps-пайплайнов.
▪WhisperX — библиотека для распознавания речи, способная обнаружить нескольких говорящих на аудио.
▪AutoGen — инстрмент, который позволяет создавать LLM-приложения с несколькими агентами, способными общаться друг с другом для решения задач.
▪Guardrails — помогает заставить LLM возвращать структурированные, качественные ответы определённого типа.
▪Temporian — библиотека для простой и эффективной предобработки и фича-инжиниринга временных данных в Python.
@data_analysis_ml
12 504
🐍 #Python Совет: Упростите свой код, используя кортеж в str.startswith() 🚀
Знаете ли вы, что в качестве аргумента в методе startswith() можно использовать кортеж строк?
Посмотрите на простой рефакторинг на картинке. Всего одна строка позволяет проверить наличие нескольких префиксов. 🌟
@pro_python_code
12 504
🖥 Palworld-save-tools
Инструменты для преобразования файлов Palworld .sav в JSON и обратно.
▪Gihub
@pro_python_code
12 504
Вы когда-нибудь использовали статические методы в #Python? Посмотрите пример библиотеки requests ниже.
`_get_idna_encoded_host` в `PreparedRequest` - это статический метод.
Он кодирует имена хостов URL, что связано с функциональностью класса, но не зависит от данных экземпляра/класса.
Зачем нужны статические методы?
- Инкапсулируют специфические функции
- Часть API класса (видна через встроенную функцию `dir()`)
- Можно поддерживать чистоту пространства имен
Но помните:
- Отдельные функции предлагают больше возможностей для повторного использования
- Остерегайтесь поползновений в область видимости при проектировании класса
@pro_python_code12 504
Иногда аргументы в виде ключевых слов могут быть более удобочитаемыми. 😍🐍
Знаете ли вы, что в #Python их можно принудительно использовать, добавив * в сигнатуру функции, например: 💡
@pro_python_code
12 504
🖥 MongoDB для Python - NoSQL база данных.
https://www.youtube.com/watch?v=THXT_SGo6xs
@sqlhub
12 504
🖥 Gensim - это полезная библиотека для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов на Python.
Она широко используется для таких задач, как обобщение текста, кластеризация документов и тематическое моделирование. Gensim обладает широким спектром инструментов для работы с текстовыми данными, включая word2vec и LDA (скрытое распределение Дирихле).
Как использовать Gensim для обучения модели word2vec представлено на фото
Ставится командой pip install --upgrade gensim
Документация и примеры кода здесь
12 504
🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов.
➡️Делитесь с коллегами и Сохраняйте себе, чтобы не потерять
🏆 Golang
Golang - подробные гайды, разбор кода, лучшие практики, заметки
Golang собеседование
Golang вакансии
Golang книги
Golang задачи и тесты
Golang чат
Golang news - новости go
#️⃣C#
С# академия
С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c#
С# задачи и тесты
С# библиотека - актуальные бесплатные книги
C# вакансии - работа
⚡Машинное обучение
Machine Learning - полезные статьи новости гайды и разбор кода
Ml Собеседование - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам, кодингу
Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы
Ml Jobs - вакансии ML
ML Книги - актуальные бесплатные книги МО
ML чат
🚀 Data Science
Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста
Data Jobs - ds вакансии
Аналитик данных
Data Science книги - актуальные бесплатные книги
Big data
🐍 Python
Python/django
Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов
Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы
Python Jobs - вакансии Python
Python чат
Python книги
☕ Java
Java академия
Java вакансии
Java чат
Java вопросы с собеседований
Java книги
💻 C++
C++ академия
С++ книги
C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам
C++ вакансии
💥 Хакинг Kali Linux
Kali linux
linux_kal - kali чат
Информационная безопасность
🐧 Linux
Linux academy
🦀 Rust
Rust программирование
Rust чат
🛢Базы данных
Sql базы данных
Библиотека баз данных
SQL чат
📲 Мобильная разработка
Android разработка
Мобильный разработчик гайды и уроки
🖥 Javascript/React/PHP
Javascript академия
React программирование
PHP
Книги frontend
Задачи frontend
🇬🇧 Английский для программистов
🧠 Искусственный интеллект
ИИ и технологии
Neural - нейросети для работы и жизни
Книги ИИ
Artificial Intelligence
🔥 DevOPs
Devops для программистов
Книги Devops
🌟 Docker/Kubernets
Docker
Kubernets
😂 IT мемы
📓 Книги
Библиотеки Книг для программситов
💼 Папка с вакансиями:
Папка Go разработчика:
Папка Python разработчика:
Папка Data Science
Папка Java разработчика
Папка C#
12 504
Use
operator.itemgetter() to get multiple items from an iterable in #Python.
Если вам нужно получить несколько элементов из итерируемой таблицы в Python?
Попробуйте operator.itemgetter(), еще один драгоценный камень Стандартной библиотеки Python 🐍 😍.
https://docs.python.org/3/library/operator.html
@pythonl12 504
👽 Изучайте анализ данных бесплатно в 2024 году:
1. Excel
http://trumpexcel.com
2. SQL
http://sqlbolt.com
3. PowerBI
Отчеты в PowerBI (Datacamp)
https://datacamp.com/courses/reports-in-power-bi
4. Tableau
http://tableau.com/learn/training
5. Python
http://pythontutorial.net
6. R
https://codecademy.com/learn/learn-r
@pro_python_code
12 504
Успейте записаться на 3 поток бесплатного курса по Pandas 🔥
Как эффективнее влиться в рабочие будни после праздников? Это по чуть-чуть возвращаться к учебе. И начать мы предлагаем вам с бесплатного курса по Pandas!
17 января стартует третий(!) обучающий поток, где вы:
➖ начнете работать с Pandas на примере реальных аналитических задач (проведете многомерный ABC-анализ, XYZ-анализ, рассчитаете динамику продаж и т.д.)
➖ изучите все от самых азов до продвинутых функций (например, сложная агрегация, оконные функции и т.д.)
➖ сделаете собственный проект – ваш итоговый кейс!
👉 Записывайтесь на курс!
Каждого участника курса ждут:
➖ Много практических заданий
➖ Живой закрытый мастер-класс с разбором бизнес-задачи на Pandas в формате группового созвона
➖ Доступ в чат преподавателей и студентов, где можно задать любой вопрос по материалам
👉 Записывайтесь на курс!
P.S. А еще есть возможность вписаться в курс в VIP-тарифе, чтобы получить максимум эффективности (но бесплатное участие тоже супер классное 😁)
Реклама. ООО «АЙТИ РЕЗЮМЕ». ИНН 4025460134. Erid:LjN8KZYvH
12 504
🖥 10 скриптов Python для автоматизации и повышения производительности 2024 года.
▪Читать
@pro_python_code
