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 12 376 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 12 376 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.
12 376
المشتركون
-724 ساعات
-217 أيام
-4930 أيام
أرشيف المشاركات
12 376
12 376
+112 376
⚡Легкий способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
Go: t.me/Golang_google
C/C++/ t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Хакинг: t.me/linuxkalii
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/pythonl
Rust: t.me/rust_code
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6
Big Data: t.me/bigdatai
Devops: t.me/devOPSitsec
Тестирование:https://t.me/+F9jPLmMFqq1kNTMy
Собеседования: https://t.me/machinelearning_interview
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
ИИ: t.me/vistehno
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
12 376
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Python за неделю
Почитать:
— Django или Fast API: выбираем Python-фреймворк для веб-разработки
— Что нового в Pandas 2.1
— Готовые скрипты Python
— Интеграция Telegram ботов в Django приложениях
— 6 развлекательных проектов на Python: от шаверма-бота до игры в слова
— 9 лучших консольных файловых менеджеров Linux
— Управление сервоприводами, часть 2. Управляем сервоприводами с помощью серво-контроллера через USB любых компьютеров
— Клонирование голоса, замена лица по фото, удаления объектов в видео и все в одном open-source проекте Wunjo AI
— Эластичный DAG или «гнём, где не гнулось»
— Как понять, что клиента пора реактивировать?
— Анализ данных с использованием библиотеки Dask
— Взгляд на телеграм-ботов изнутри
— Учим ИИ чатбота слушать и говорить
— Создание интерактивных аналитических панелей с помощью Python Streamlit
— Deploying Apps on Render
— Mastering ZIP File Handling in Python: Reading and Creating Zip Archives
— The Minion Game - HackerRank Solution Python
— Iterables and Iterators - HackerRank Solution Python
— Regex Substitution - HackerRank Solution Python
— How to Solve the "No Idea!" Challenge in Python
— 🌐 UN Goals : Education & Gender Equity ⚖️
— Starting my Journey in Open Source
— Created a toggle_state_button with PyQt5
— Accelerating Releases with Pulumi: My Proxy Project Journey
Посмотреть:
🌐 HTMX заменит Frontend?! WTF? (⏱ 12:12)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Матрицы (⏱ 11:24)
🌐 Уроки Golang с нуля /#26 - Обработка ошибок (⏱ 08:14)
🌐 Python+SQL работа с базами данных. (⏱ 11:10)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Полезные функции (⏱ 11:05)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Применение Numpy (⏱ 11:52)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Создание матриц из файла (⏱ 15:55)
🌐 Python Атоматизация отправки email с selenium (⏱ 04:59)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Продвинутые методы работы с матрицами (⏱ 07:28)
🌐 Python анализ данных с Pandas. (⏱ 17:04)
🌐 【作業配信】ろっきーさんの新ビジュアル仕上げていくぅ～！龍角散と共に・・・！ (⏱ 01:34:00)
🌐 Задание 8 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 08:55)
🌐 Задание 9 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 09:11)
🌐 Задание 10 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 02:16)
🌐 Задание 11 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 04:18)
🌐 Задача с собеседования на Junior Python разработчика #shorts #python (⏱ 00:48)
🌐 Как узнать процент заряда батареи с помощью Python #shorts (⏱ 00:45)
Хорошего дня!
12 376
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 5: Продвинутые функции.
▪Видео
▪Код из видео
▪Часть 1
▪Часть 2
▪Часть 3
▪Часть4
@data_analysis_ml
12 376
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 4: Создание матриц из файла.
▪Видео
▪Код из видео
@machinelearning_ru
12 376
🐍 Как профессионально писать логи Python
В статье мы поговорим о библиотеке structlog и узнаем, как она помогает писать качественные логи. Такие логи содействуют ежедневной работе программиста и способствуют внедрению эффективных практик для обеспечения последовательного подхода к логированию во всем проекте.
Помимо этого, рассмотрим распространенные проблемы логирования и способы их решения посредством structlog. Материал будет интересен как для начинающих, так и для опытных разработчиков, поскольку данный инструмент способен кардинально изменить процесс написания логов!
Когда-то я часто пренебрегал логами и писал их только тогда, когда они помогали в среде разработки. Логи служили эффективным средством для обнаружения ошибок или проверки надлежащей работы кода, но их польза ограничивалась только локальной отладкой.
После освоения structlog я научился писать логи, которые не только помогают в повседневной работе, но и обязывают применять качественные практики для обеспечения согласованного подхода к логированию.
Как результат, упрощается парсинг логов для поставляемого приложения и улучшается мониторинг в таких инструментах, как Datadog и Grafana.
В статье я поделюсь опытом работы со structlog и продемонстрирую ее возможности на примерах. Допустим, пользователь намерен загрузить файлы, и мы уже создали конечную точку, принимающую эти запросы. В прошлом я бы написал логи таким образом:
import logging
...
logging.debug("Start uploading file with name %s. Number of retries: %s", file_name, 0)
...
logging.error("Failed uploading file with name %s. Current retry: %s.", file_name, retries)
...
С данным фрагментом кода все в порядке.
СТАТЬЯ12 376
Профессия «Python-разработчик». Курс с нуля до трудоустройства за 10 месяцев.
Освойте один из самых популярных языков для бэкенда, научитесь создавать полноценные сайты и веб-приложения и реализовать внутреннюю логику работы программ на фреймворке Django.
Начнем писать код на первом уроке! Вас ждут сотни упражнений в тренажере, задачки-испытания для тех, кто любит посложнее, а также 4 проекта, в рамках которых вы напишете полноценные приложения для портфолио на GitHub.
Готовы попробовать прямо сейчас? Оставьте заявку и мы расскажем, как пройти бесплатные курсы профессии!
12 376
12 376
12 376
🔥 Дайджест полезных материалов из мира : Python за неделю
Почитать:
— Таблица-справочник – генератор DAG? А что так можно было?
— Анализ и визуализация данных с помощью библиотеки Altair
— Обнаружение meterpreter сессий в ОС Windows
— Генерация паспортных данных для обучения моделей
— Анализ музыкальных предпочтений с использованием аудиоаналитики на Python
— Классификация грибов методами ML
— Бесплатный курс VK Education: углублённый Python для студентов и недавних выпускников
— Книга «Python. Лучшие практики и инструменты. 4-е изд.»
— Нужна ли вам Kafka? Разбираемся в технологии и собираем простое приложение на базе managed-решения
— Первые шаги в ML на обучающем хакатоне: обнаружение птиц на фотографиях yolov8s + sahi
— Simple Weather notification project built with python in mobile.
— Why Java Is an Object-Oriented Programming Language?
— Elastic D&D - Week 2 - Streamlit & the Login Page
— Supervised Learning
— Understand the request - response cycle of Django.
— Guide to Data Cleaning and Preparation for Analysis using Pandas library in Python
— Unveiling the Power of the Proxy Design Pattern with a Remote API Example in Python
— "Which job sectors are witnessing a surge in demand for AI and Data Science professionals?"
— Data Science with Python and Java: A Dynamic Duo for Modern Analytics
— Comment ajouter des hyperliens à Excel avec Python
Посмотреть:
🌐 Продвинутый парсинг на Python со сменой прокси (⏱ 10:27)
🌐 Уроки Golang с нуля /#25 - Интерфейсы (⏱ 10:51)
🌐 Многопоточный парсер на Python. ООП подход (⏱ 08:24)
🌐 Задание 4 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 03:54)
🌐 Задание 5 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 07:10)
🌐 Задание 3 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 04:22)
🌐 Полный разбор демоверсии | ОГЭ-2024 по информатике (⏱ 59:45)
🌐 Python для начинающих. Урок 10 | Работа со строками (⏱ 22:48)
🌐 Задание 6 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 15:06)
🌐 Анонимная, временная почта на Python для принятия кодов активации | Фриланс на Python (⏱ 13:32)
Хорошего дня!
12 376
У Яндекс Практикума есть бесплатный курс по основам анализа данных. В нём забавный интерактивный сюжет и много практики: четыре реальных кейса из разных областей. Вам предстоит:
— выяснить причину массовой поломки гаджетов,
— проверить окупаемость рекламы мобильного приложения,
— выбрать стратегию развития ИИ-стартапа,
— оценить эффективность роботов в службе поддержки.
На курсе вы напишете первый код на Python и поймёте, чем занимаются специалисты в сфере.
→ Приходите учиться бесплатно
