Библиотека Python разработчика | Книги по питону
الذهاب إلى القناة على Telegram
Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍 По всем вопросам @evgenycarter РКН clck.ru/3Ko7Hq
إظهار المزيد
📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Библиотека Python разработчика | Книги по питону
تُعد قناة Библиотека Python разработчика | Книги по питону (@bookpython) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 17 959 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 250 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 36 565 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 17 959 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -87، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.31%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.70% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 953 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 485 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 4.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل numbers, yield, модуль, none, декоратор.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Погружение в CPython и архитектуру. Разбираем неочевидное поведение (GIL, Memory), Best Practices (SOLID, DDD) и тонкости Django/FastAPI. Решаем задачи с подвохом и оптимизируем алгоритмы. 🐍
По всем вопросам @evgenycarter
РКН clck.ru/3Ko7Hq”
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.
17 959
المشتركون
-324 ساعات
-157 أيام
-8730 أيام
أرشيف المشاركات
Practical Computer Vision: Extract insightful information from images using TensorFlow, Keras, and OpenCV
Abhinav Dadhich
#book
Программируем на Python
Доусон М.
Эта книга — идеальное пособие для начинающих изучать Python. Руководство, написанное опытным разработчиком и преподавателем, научит фундаментальным принципам программирования на примере создания простых игр. Вы приобретете необходимые навыки для разработки приложений на Python и узнаете, как их применять в реальной практике. Для лучшего усвоения материала в книге приведено множество примеров программного кода. В конце каждой главы вы найдете проект полноценной игры, иллюстрирующий ключевые идеи изложенной темы, а также краткое резюме пройденного материала и задачи для самопроверки. Прочитав эту книгу, вы всесторонне ознакомитесь с языком Python, усвоите базовые принципы программирования и будете готовы перенести их на почву других языков, за изучение которых возьметесь. Научитесь программировать на Python играючи!
#book
Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти
Учитесь быстро создавать мощные модели машинного обучения и развертывать крупномасштабные приложения прогнозирования!
С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Книга «Крупномасштабное машинное обучение на языке Python» открывает новую волну алгоритмов машинного обучения, которые удовлетворяют требованиям масштабируемости, а также высокой прогнозной точности. В первую очередь, мы начинаем с семейства алгоритмов машинного обучения, которые считаются масштабируемыми. С этим семейством алгоритмов мы проведем вас через три уровня масштабируемости. Первый уровень посвящен всему, что касается ускорения алгоритмов, которые могут использоваться на настольном компьютере. Мы предоставим советы относительно параллелизации и выделения памяти.
#book #Python
Программирование на Python (в 2-х томах) том 2
Марк Лутц
Монументальный труд Марка Лутца «Программирование на Python» в 2-х томах представляет собой учебник по применению языка Python для решения наиболее типичных задач в различных прикладных областях. В нем рассказывается о применении языка Python в системном администрировании, для создания графических интерфейсов и веб-приложений и исследуются приемы программирования сетевых взаимодействий, взаимодействий с базами данных, обработки текста, создания интерфейсов для сценариев и во многих других областях.В четвертое издание включено описание новых особенностей языка, библиотек и практических приемов программирования для Python 3.X. В частности, примеры, представленные в книге, выполняются под управлением интерпретатора версии Python 3.1 – наиболее свежей версии Python на момент написания этих строк.
#book #python
Программирование на Python (в 2-х томах) том 1
Марк Лутц
Монументальный труд Марка Лутца «Программирование на Python» в 2-х томах представляет собой учебник по применению языка Python для решения наиболее типичных задач в различных прикладных областях. В нем рассказывается о применении языка Python в системном администрировании, для создания графических интерфейсов и веб-приложений и исследуются приемы программирования сетевых взаимодействий, взаимодействий с базами данных, обработки текста, создания интерфейсов для сценариев и во многих других областях.В четвертое издание включено описание новых особенностей языка, библиотек и практических приемов программирования для Python 3.X. В частности, примеры, представленные в книге, выполняются под управлением интерпретатора версии Python 3.1 – наиболее свежей версии Python на момент написания этих строк.
#book #python
PyQt. Создание оконных приложений на Python 3
Н. А. Прохоренок
В книге описываются базовые возможности библиотеки PyQt, позволяющей создавать приложения с графическим интерфейсом на языке Python.
Рассматриваются способы обработки сигналов и событий, управление свойствами окна, создание формы с помощью программы Qt Designer, работа многопоточных приложений, а также все основные компоненты (кнопки, текстовые поля, списки, таблицы и др.) и варианты их размещения внутри окна.
Книга будет полезна в качестве самоучителя для начинающих разработчиков. Читатели уже имеющие опыт программирования могут использовать книгу как справочник.
Fluent Python
Luciano Ramalho
Python’s simplicity lets you become productive quickly, but this often means you aren’t using everything it has to offer. With this hands-on guide, you’ll learn how to write effective, idiomatic Python code by leveraging its best—and possibly most neglected—features. Author Luciano Ramalho takes you through Python’s core language features and libraries, and shows you how to make your code shorter, faster, and more readable at the same time.
#book
Глубокое обучение на Python
Франсуа Шолле
Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части: в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике.
#book #Python
Data Science. Наука о данных с нуля
Грас Джоэл
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине.
В объёмах, достаточных для начала работы в области Data Science, книга содержит интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения. Описаны различные математические модели и их реализации по методу k ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассказано о работе с рекомендательными системами, описаны приёмы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.
#book
Python Projects for Kids
Jessica Ingrassellino (en) 2016
Learn to start using Python for some simple programming tasks such as doing easy mathematical calculations.
Use logic and control loops to build a nice interesting game.
Get to grips with working with data and, once you're comfortable with that, you'll be introduced to Pygame, which will help you wrap up the book with a cool game.
#book
Программирование компьютерного зрения на языке Python
Ян Эрик Солем
Если вы хотите разобраться в основах теории и алгоритмов компьютерного зрения, то эта книга – как раз то, что вам нужно. Вы узнаете о методах распознавания объектов, трехмерной реконструкции, обработке стереоизображений, дополненной реальности и других приложениях компьютерного зрения.
Изложение сопровождается понятными примерами на языке Python. При этом объяснения даются в общих чертах, без погружения в сухую теорию.
Издание идеально подходит для студентов, исследователей и энтузиастов-любителей с базовыми знаниями математики и навыками программирования..
#book #Python
Illustrated Guide to Python 3: A Complete Walkthrough of Beginning Python with Unique Illustrations Showing how Python Really Works
Matt Harrison
#book
Learning TensorFlow: A Guide to Building Deep Learning Systems
Tom Hope, Yehezkel S. Resheff, and Itay Lieder
#book
Python 3. Самое необходимое
Н. А. Прохоренок, В. А. Дронов
#book
Python. Разработка на основе тестирования
Персиваль Гарри
Проводя вас по процессу разработки реального веб-приложения от начала до конца, второе издание книги демонстрирует преимущества методологии разработки на основе тестирования (TDD) с использованием языка Python. Вы научитесь писать и выполнять тесты до написания любого фрагмента вашего приложения и затем разрабатывать минимальный объем программного кода, необходимого для прохождения этих тестов. В результате вы получите чистый программный код, который работает!
#book
Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython
Wes McKinney
Get complete instructions for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.6, the second edition of this hands-on guide is packed with practical case studies that show you how to solve a broad set of data analysis problems effectively. You’ll learn the latest versions of pandas, NumPy, IPython, and Jupyter in the process.
#book
Подборка youtube каналов с Python-конференций
Туториалы, выступления, записи небольших локальных конференций Python, проводимых по всему миру.
EuroPython
EuroSciPy
Kiwi PyCon
PyCascades
PyCon Argentina (Ar)
PyCon Australia (AU)
PyCon Canada
PyCon Czech (CZ)
PyCon Finland
PyCon Germany (DE)
PyCon Hong Kong (HG)
PyCon Ireland (IE)
PyCon Italy (Nove)
PyCon Japan (JP)
PyCon Korea (KR)
PyCon Malaysia (MY)
PyCon Phillipines (PH)
PyCon Poland (PL)
PyCon Singapore (SG)
PyCon Slovakia (SK)
PyCon Ukraine (UA)
PyCon United Kingdom (UK)
PyGotham 2017
PyOhio
#Python #video
Скрапинг веб-сайтов с помощью Python
Митчелл
Изучите методы скрапинга и краулинга веб-сайтов, чтобы получить доступ к неограниченному объему данных в любом уголке Интернета в любом формате. С помощью этого практического руководства вы узнаете, как использовать скрипты Python и веб-API, чтобы одновременно собрать и обработать данные с тысяч или даже миллионов веб-страниц.
#python #book
