Python Community
الذهاب إلى القناة على Telegram
Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков Чат канала: @python_community_chat Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd РКН реестр: https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission
إظهار المزيد
📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python Community
تُعد قناة Python Community (@python_community_ru) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 11 503 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 756 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 55 575 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 11 503 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -76، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 4.41%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.23% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 507 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 257 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 1.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل docker, git, github, контейнер, await.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков
Чат канала: @python_community_chat
Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd
РКН реестр:
https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 05 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
11 503
المشتركون
-124 ساعات
-137 أيام
-7630 أيام
أرشيف المشاركات
11 503
⚡️ Задачка с собеседования | #Medium
Условие:
Дан непустой список, состоящий из целых чисел. Все значения повторяются как минимум два раза, кроме одного. Вам нужно найти значение, которое встречается только один раз.
Пример:
single_number([2, 2, 1]) -> 1
single_number([3, 1, 2, 1, 2]) -> 3
single_number([0]) -> 0
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 503
⚡️ Узнаём курс валют
forex-python позволяет получать данные о курсе валют в определённое время и конвертировать одну валюту в другую.
Установка:
pip install forex-python
Он берёт все данные с этого сайта. Список доступных валют можно посмотреть тут. Там будут доллары, евро, а также биткоин.
Подробнее о модуле можете почитать в документации. А его исходники можно найти на GitHub.
#миниурок #forex11 503
⚡️ Визуализируем данные в CLI
Модуль с открытым исходным кодом — bashplotlib — позволяет создавать простые графики и выводить их прямо в терминал.
Установка:
pip install bashplotlib
Вы можете работать с модулем не только из Python, но и из терминала. Введите scatter --file data/texas.txt --pch . или hist --file data/exp.txt.
Загрузить набор данных можно с помощью этого скрипта. Или можно запустить весь набор за счёт этого скрипта (он автоматически подгрузит нужные данные).
#миниурок #bashplotlib11 503
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Вам нужно посчитать количество улыбающихся лиц в строке. Смайлик состоит из : или ; в виде глаз, может быть нос: - или ~, а также рот: ) или D.
Правильные смайлики: ':-D' ';)' ';~)'
Неправильные смайлики: ';(' ':>' ':}' ':]'
Пример:
count_smileys(':D :~) ;~D :)') -> 4
count_smileys(':) :( :D :O :;') -> 2
count_smileys(';] :[ ;* :$ ;-D') -> 1
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 503
⚡️ Генерация фальшивых данных
Mimesis занимается генерацией данных, не несущих никакой смысловой нагрузки. Это могут быть адреса, имена пользователей, по типу адресов, имён или IMEI.
Установка:
pip install mimesis
Узнать о всех поддерживающихся типах данных вы можете тут. Также модуль поддерживает несколько языков, их вы можете посмотреть здесь.
Вы, к тому же, можете создавать JSON или XML файлы, фальшивые токены и другое. Об этом всём — в документации.
#миниурок #mimesis11 503
⚡️ Обрабатываем естественный язык
С помощью SpaCy мы можем анализировать тексты на русском, английском и других языках: таким образом ИИ может «понимать» содержимое текста.
Установка:
pip install spacy
На данный момент модуль поддерживает более 64 языков, их вы можете посмотреть здесь. Модуль отлично подходит новичкам, желающим изучить NLP.
Также он отлично совместим с моделями PyTorch и TensorFlow. Подробнее — в документации.
#миниурок #spacy11 503
⚡️ Задачка с собеседования | #Easy
Условие:
Написать функцию, которая будет возвращать столетие на основе года.
Пример:
get_century(2022) -> 21
get_century(2000) -> 20
get_century(1910) -> 20
get_century(101) -> 2
📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇
#Задачка_с_собеседования
11 503
⚡️Определяем кодировку текста
Текст переводится из набора байтов в символы, которые мы видим с помощью кодировок. Узнать, какую кодировку использует текст, можно с помощью chardet.
Установка:
pip install chardet
Можно запустить приложение из терминала: chardetect somefile или импортировать его в python: from chardet import detect.
Передаёте ему текст и ожидаете результата. Подробнее можно почитать в документации.11 503
⚡️ Сравнение последовательности
Такие типы, как строки, кортежи или списки можно сравнивать: больше они или меньше. Но вот как это происходит?
Все значения внутри последовательности сравниваются по очереди. В первом примере,
1 < 1 => False; 2 < 2 => False; 3 < 4 => True, в итоге результат будет True.
Стоит отметить, что сравнивать можно только одни и те же типы. список > список, строка < строка. Кстати, символы строки сравниваются с использованием ord(char).
#теория11 503
Рынку требуются специалисты по Data Science уровня PRO!
Переходите по ссылке,чтобы узнать о курсе подробнее: https://clc.to/Z1GbWw
Профессия Data Scientist будет в топе актуальных ещё пару ваших жизней точно, потому что Big Data — это то, от чего в ближайшее столетие не откажутся ни наука, ни экономика, ни бизнес.
Что ждёт новичка в этой профессии:
✔️Очень высокая востребованность. Существует «кадровый голод» в этой области. По данным HeadHunter 1500 компаний, включая Сбербанк, «Яндекс» и «Тинькофф», ищут специалистов по Data Science даже без опыта.
✔️Возможность стать востребованным специалистом по Data Science без высшего математического и технического образования.
✔️Дата-сайентисту открывается доступ к большим объёмам данных. Эти специалисты могут работать на благо науки и бизнеса, делать прогнозы, к примеру на курс доллара и обвал акций, персонализировать рекламу.
Кроме того, вас ждет индивидуальная карьерная консультация, помощь в оформлении резюме и портфолио.
🔥Гарантируем трудоустройство — или вернём деньги!
