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 12 326 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 166 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 52 207 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 12 326 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 03 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -16، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.59%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.08% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 935 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 379 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 04 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
12 326
المشتركون
-324 ساعات
-87 أيام
-1630 أيام
أرشيف المشاركات
12 326
Обнаружение лиц на Python в 19 строк кода.
Сперва не забудьте установить модуль
cv2 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.12 326
При обучении нейросетей, например, детекции объектов или распознаванию лиц, часто необходимо проверить фотографию, посмотреть, правильно ли расположил разные классы объектов по папкам. И если для просмотра можно использовать привычный matplotlib, то «прочитать» фото часто удобно через opencv. Но библиотека opencv использует цветовую модель BGR, а matplotlib — всем привычную RGB. Чтобы не получить криповую картинку, используйте обратный порядок в массиве вашей картинке, например, через суши-оператор с шагом -1.
Здесь можно узнать, как стать профи по части Data Science за три месяца (спойлер: морально сложно, но возможно!). Для этого и существует формат буткемпа, или интенсивного обучения.
Потренироваться можете на бесплатном мастер-классе по Python в это воскресенье
12 326
🐍🚀 Создаем рекрутинговый портал на Django: часть 1
Разрабатываем портал, на котором каждый рекрутер сможет найти своего разработчика :). Система поиска позволяет подобрать нужного специалиста по резюме, портфолио или описанию проектов; рейтинг проекта поможет оценить квалификацию, а мессенджер – послать оффер.
Читать дальше
@pro_python_code
12 326
⚫️ Black - это библиотека для автоматического форматирования вашего Python кода, в соответствии с требованиями PEP8 🔥
Документация
Примеры кода
@pro_python_code
12 326
jgram – Библиотека для написания телеграм ботов, что позволяет описывать их структуру в json файлах
Призвана ускорить написание ботов, и сделать их структуру более гибкой и понятной
Библиотека построена на базе aiogram2.21
⚙Github
@pro_python_code | #Interesting #Python #Telegram #Bot12 326
globals(), locals(), vars(), dir()
Программист на Python может узнать, какие именно переменные определенны в данный момент в интерпретаторе. Переменные можно разделить на локальные и глобальные. Глобальные определены на верхнем уровне кода снаружи функций и классов (грубо говоря без отступов слева). Локальные переменные наоборот определены внутри своих зон видимости, ограниченных классами и функциями.
Функция globals() выдает словарь глобальных переменных (ключ – имя переменной). Функция locals() возвращает словарь только локальных переменных. Пример:
x, y = 5, 10
def test():
y, z = 33, 44
print('globals:', globals())
print('locals:', locals())
test()
"""Вывод:
globals: {'__name__': '__main__', ... '__file__': '/Users/.../vars.py', '__cached__': None, 'x': 5, 'y': 10, 'test': <function test at 0x107677280>}
locals: {'y': 33, 'z': 44}"""
Обратите внимание, что переменная y в locals() имеет другое значение, нежели чем в globals(). Это две разные переменные из разных областей, но внутри функции приоритет имеет локальная y.
Еще важно знать, что в список переменных входят не только простые переменные, которые вы определяете через знак присваивания, но и функции, классы и импортированные модули!
Через словари из locals() и globals() переменные можно не только читать, но и создавать, перезаписывать и удалять:
>>> x = 10
>>> globals()['x'] = 5
>>> x
5
>>> globals()['new_var'] = 10
>>> new_var
10
>>> del globals()['new_var']
>>> new_var
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'new_var' is not defined
Функция vars() ведет себя как locals(), если вызвана без аргумента, а если с аргументом, то она просто получает _ _ dict _ _ от аргумента. Если его нет у аргумента, то будет TypeError.
class Foo:
def __init__(self):
self.x = 5
f = Foo()
print(vars(f)) # {'x': 5}
print(vars(f) == f.__dict__) # True
В глобальном контексте все три функции возвращают одно и тоже – глобальные переменные. Проверьте:
print(globals())
print(locals())
print(vars())
print(globals() == locals() == vars()) # True
Функциия dir(), будучи вызвана без параметра, возвращает список имен переменных. Глобальных или локальных в зависимости от места вызова:
def test():
x = 10
print(dir()) # ['x']
y = 10
test()
print(dir()) # ['__annotations__', ..., '__spec__', 'test', 'y']
Все рассмотренные выше функции являются встроенными и не требуют импортов.
@pro_python_code12 326
Как стать Python-разработчиком, за которым охотятся работодатели?
✔ Пройти бесплатные вводные курсы, чтобы познакомиться с профессией
✔ Начать учиться в группе с наставником и присоединиться к комьюнити из 26 000 айтишников
✔ Выполнить 4 крутых проекта для портфолио, поучаствовать в Open Source
✔ Подготовиться к трудоустройству по программе Карьерного трека
Начните сейчас!
12 326
🐍📚 Создаем аналог LiveLib.ru на Flask. Часть 2: CRUD, IntegrityError и валидация WTForms
В заключительной части: реализуем набор операций для создания, редактирования и удаления записей; обеспечиваем автоматическое сжатие загружаемых обложек до нужного размера с помощью Pillow.
Читать
1 часть
@pro_python_code
12 326
🚀 @machinelearning_interview - здесь, где мы собираем все возможные вопросы и ответы с собеседований по Машинному обучению, нейронным сетям и Глубокому обучению. Для всех уровней разработчиков. Желающие помочь, могут присылать вопросы, с которыми они сталкивались на собеседованиях.
Посмотреть
12 326
DALL·E Flow — это модель, позволяющая создавать изображений высокой четкости из текста.
Github https://github.com/jina-ai/dalle-flow
Colab: https://colab.research.google.com/github/jina-ai/dalle-flow/blob/main/client.ipynb
@pro_python_code
12 326
Узнайте базовые принципы работы с Python и научитесь разрабатывать «умных» чат-ботов всего за 3 вечера!
Регистрируйтесь на бесплатный интенсив, и мы отправим вам на почту статью с полезными скриптами на Python: 👉 https://clc.to/7G5rVg.
⚡️ Руководитель направления по исследованию данных в Сбере Анастасия Борнева познакомит вас с технологиями машинного обучения, научит создавать чат-ботов с искусственным интеллектом и подключать Python-приложение к Telegram.
✔️ Углубите знания в Python-разработке.
✔️ Узнаете, что такое NLU и как компьютер понимает естественную речь.
✔️ Разберётесь в архитектуре чат-ботов и виртуальных ассистентов.
🎁 Все участники получат электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ.
🎉 Участвуйте в интенсиве 18–20 июля в 21:00 по московскому времени. Присоединяйтесь, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
12 326
🐍 Пишем свою «Матрицу» на Python
Изучать новое можно по-разному. Одним нравится сначала штудировать теорию, а потом применять её на практике. Другие предпочитают учиться исключительно на примерах, найденных на любимом Stackoverflow. А кто-то вообще загружает навыки управления вертолётом и технику боевых единоборств по выделенному каналу прямо в мозг.
В любом случае без практических упражнений не обойтись. После ускоренной загрузки знаний Нео всё равно должен пройти спарринг с Морфеусом, чтобы научиться применять терабайты загруженных навыков на практике. Только вот упражнения бывают разные. Одно дело — лихо взлететь под потолок и проломить балки восточного спортзала, и совсем другое — методично час за часом шлифовать своё мастерство.
Читать дальше
@pro_python_code
12 326
Изучать новое можно по-разному. Одним нравится сначала штудировать теорию, а потом применять её на практике. Другие предпочитают учиться исключительно на примерах, найденных на любимом Stackoverflow. А кто-то вообще загружает навыки управления вертолётом и технику боевых единоборств по выделенному каналу прямо в мозг.
В любом случае без практических упражнений не обойтись. После ускоренной загрузки знаний Нео всё равно должен пройти спарринг с Морфеусом, чтобы научиться применять терабайты загруженных навыков на практике. Только вот упражнения бывают разные. Одно дело — лихо взлететь под потолок и проломить балки восточного спортзала, и совсем другое — методично час за часом шлифовать своё мастерство.
Читать дальше
@pro_python_code
12 326
Needl – генератор случайного интернет-трафика
Позволяет скрыть ваш истинный трафик, что, по сути, делает ваши данные «иглой в стоге сена» и, следовательно, их труднее найти.
Цель проекта состоит в том, чтобы вашему интернет-провайдеру, правительству и т. д. было сложнее отслеживать вашу историю просмотров и привычки.
#GitHub | #Python #Privacy
👉 @Githublib
12 326
Разбор URL
Функция urlparse из модуля urllib.parse разбирает URL на составные части: протокол, имя хоста, порт, путь, запрос и прочие.
>>> u1 = urlparse('https://tirinox:1234@www.site.com:8080/some/page/index.html?page=2&action=login')
>>> u1
ParseResult(scheme='https', netloc='tirinox:1234@www.site.com:8080', path='/some/page/index.html', params='', query='page=2&action=login', fragment='')
>>> u1.scheme, u1.query, u1.netloc
('https', 'page=2&action=login', 'tirinox:1234@www.site.com:8080')
Имя хоста, порт, логин и пароль объединены в поле netloc, но их компоненты доступны для чтения по этим атрибутам:
>>> u1.username, u1.password, u1.hostname, u1.port
('tirinox', '1234', 'www.site.com', 8080)
Собрать обратно ParseResult в URL:
>>> u1.geturl()
'https://www.site.com:8080/some/page/index.html?page=2&action=login'
Если мы хотим в URL поменять какие-то части, удобно делать вот так:
>>> u1._replace(scheme='http').geturl()
'http://www.site.com:8080/some/page/index.html?page=2&action=login'
Однако таким способом нельзя поменять компоненты netloc, например, отдельно порт. netloc нужно менять целиком:
>>> u1._replace(netloc="user:password@www.site.com:8090").geturl()
'https://user:password@www.site.com:8090/some/page/index.html?page=2&action=login'12 326
Да, специально для тебя у нас есть парочка годных телеграм-каналов:
Python tricks — для тех, кто изучает python и хочет узнать все тонкости языка. В канале выкладываются фишки, лайфхаки и опросы.
Open Code — здесь публикуются крутые проекты с открытым исходным кодом. Можно изучить как создают проекты опытные разработчики.
12 326
Как создать аналитический сайт на Python с нуля
https://nuancesprog.ru/p/15919/
@pro_python_code
