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
Топ 10 Python-библиотек для работы с Data Science
https://towardsdatascience.com/top-10-python-libraries-for-data-science-cd82294ec266
Искусственный интеллект с примерами на Python
Пратик Джоши
Автор начинает с рассмотрения общих концепций искусственного интеллекта, после чего переходит к обсуждению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети и др. Вы узнаете о том, как принимать обоснованные решения при выборе необходимых алгоритмов, а также о том, как реализовывать эти алгоритмы на языке Python для достижения наилучших результатов. Если вы хотите создавать многоцелевые приложения для обработки информации, содержащейся в изображениях, тексте, голосовых и других данных, то эта книга станет для вас надежным подспорьем.
Подборка телеграм каналов для разработчиков 🎯
Программирование {BookFlow}
Публикуют лекции и книги по программированию, видеоуроки, доклады с IT конференций.
@bookflow
Системный администратор
Все для системного администратора: библиотека электронных книг, полезные статьи, мануалы.
@i_odmin
Frontend разработчик
Библиотека электронных книг и статей для frontend разработчиков.
@frontend_1
Библиотека Java разработчика
Книги по программированию на Java.
@BookJava
Я Математик
Публикуем книги по математике, видео, задачи с собеседований и олимпиад.
@Pomatematike
Библиотека программиста
Очень большая база книги по программированию.
@proglb
Книги для программистов
Книги по программированию, библиотека электронных книг для разработчиков.
@bfbook
Английский с нуля🇬🇧
Учите английский язык самостоятельно и бесплатно.
@UchuEnglish
Progjob
Работа для программистов, IT специалистов. Бесплатная публикация.
@progjob
ITumor | программисты шутят
Шутки и мемы о программистах, про разработчиков
@itumor
Learn Keras for Deep Neural Networks: A Fast-Track Approach to Modern Deep Learning with Python
Jojo John Moolayil (2019)
Learn, understand, and implement deep neural networks in a math- and programming-friendly approach using Keras and Python. The book focuses on an end-to-end approach to developing supervised learning algorithms in regression and classification with practical business-centric use-cases implemented in Keras.
Освой профессию будущего! За три дня ты узнаешь, как разрабатывается искусственный интеллект, и создашь модель машинного обучения с нуля.
Ссылка для регистрации на интенсив: 🔜 https://clc.to/9uOcEw
Что тебя ждёт?
⚙️ Знакомство с программированием на Python.
⚙️ Работа с библиотеками Matplotlib и Scikit-Learn.
⚙️ Обучение модели, которая будет прогнозировать курс доллара.
⚙️ Создание проекта для своего портфолио.
🎁 Авторы трёх лучших проектов выиграют сертификат на 30 000 рублей для поступления на любой курс в онлайн-университет Skillbox!
Practices of the Python Pro
Dane Hillard
Professional developers know the many benefits of writing application code that’s clean, well-organized, and easy to maintain. By learning and following established patterns and best practices, you can take your code and your career to a new level.
With Practices of the Python Pro, you’ll learn to design professional-level, clean, easily maintainable software at scale using the incredibly popular programming language, Python. You’ll find easy-to-grok examples that use pseudocode and Python to introduce software development best practices, along with dozens of instantly useful techniques that will help you code like a pro.
20 января в 20:00 мск OTUS приглашает на бесплатный пробный урок «Методы регрессионного анализа в Data Science» для аналитиков и разработчиков: https://otus.pw/uUyD/
На вебинаре вы:
- познакомитесь с понятием линейных регрессий;
- изучите, где и как их можно применять на практике;
- узнаете, какие темы и разделы математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей используются в этой области.
Вебинар проведёт Пётр Лукьянченко (преподаватель ВШЭ по высшей математике с опытом более 10 лет, работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics). Не упустите возможности задать ему все интересующие вопросы!
Чтобы попасть на курс с максимальной новогодней скидкой 30%, пройдите вступительный тест: https://otus.pw/uvzc/
Programming For Computations - Python: A Gentle Introduction To Numerical Simulations With Python 3.6
Svein Linge, Hans Petter Langtangen
This book is published open access under a CC BY 4.0 license. This book presents computer programming as a key method for solving mathematical problems. This second edition of the well-received book has been extensively revised: All code is now written in Python version 3.6 (no longer version 2.7). In addition, the two first chapters of the previous edition have been extended and split up into five new chapters, thus expanding the introduction to programming from 50 to 150 pages. Throughout the book, the explanations provided are now more detailed, previous examples have been modified, and new sections, examples and exercises have been added. Also, a number of small errors have been corrected.
Простой Python с нуля
Рик Гаско
Язык программирования Python. Он моден, он актуален, он в тренде. Python работает везде. Python используют все - от суперкорпораций до сдачи ЕГЭ. Python универсален. Для Python создано колоссальное количество расширений для решения буквально любой задачи. Python прост, очевиден и прозрачен.
Эта книга - лучший выбор для освоения языка - просто, доступно, живо.
Это не только учебник Python - это и начало долгого пути в мире программирования.
Two Scoops of Django 1.11: Best Practices for the Django Web Framework
Daniel and Audrey Roy Greenfeld
In this book we introduce you to the various tips, tricks, patterns, code snippets, and techniques that we've picked up over the years. We have put thousands of hours into the fourth edition of the book, writing and revising its material to include significant improvements and new material based on feedback from previous editions.
Hands-On Deep Learning for Images with TensorFlow: Build intelligent computer vision applications using TensorFlow and Keras
Will Ballard
Book Description
TensorFlow is Google's popular offering for machine learning and deep learning, quickly becoming a favorite tool for performing fast, efficient, and accurate deep learning tasks.
Hands-On Deep Learning for Images with TensorFlow shows you the practical implementations of real-world projects, teaching you how to leverage TensorFlow's capabilities to perform efficient image processing using the power of deep learning. With the help of this book, you will get to grips with the different paradigms of performing deep learning such as deep neural nets and convolutional neural networks, followed by understanding how they can be implemented using TensorFlow.
By the end of this book, you will have mastered all the concepts of deep learning and their implementation with TensorFlow and Keras.
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..
Deep Learning in Python: Master Data Science and Machine Learning with Modern Neural Networks written in Python, Theano, and TensorFlow (Machine Learning in Python)
by LazyProgrammer (Author)
While deep learning is a complex subject, it is not any more difficult to learn than any other machine learning algorithm. I wrote this book to introduce you to the basics of neural networks. You will get along fine with undergraduate-level math and programming skill.
TensorFlow for Machine Intelligence: A Hands-On Introduction to Learning Algorithms
Sam Abrahams, Danijar Hafner, Erik Erwitt, Ariel Scarpinelli
A hands-on introduction to learning algorithms TensorFlow, a popular library for machine learning, embraces the innovation and community-engagement of open source, but has the support, guidance, and stability of a large corporation. Because of its multitude of strengths, TensorFlow is appropriate for individuals and businesses ranging from startups to companies as large as, well, Google.
TensorFlow is currently being used for natural language processing, artificial intelligence, computer vision, and predictive analytics. TensorFlow, open sourced to the public by Google in November 2015, was made to be flexible, efficient, extensible, and portable. Computers of any shape and size can run it, from smartphones all the way up to huge computing clusters
Грокаем глубокое обучение
Эндрю Траск
Глубокое обучение — это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей — технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга.
Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники — вот лишь несколько достижений, которые стали возможны благодаря глубокому обучению. «Грокаем глубокое обучение» научит конструировать нейронные сети с нуля! Эндрю Траск знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира!
19–21 декабря в 20:00 пройдёт бесплатный интенсив от разработчика с семилетним опытом разработки на Python. В прямом эфире создадим утилиту для автоматического подбора паролей.
Подробности по ссылке: 👉 https://clc.to/_G_a7A
Почему Python — отличный выбор?
✔️ Имеет предельно простой синтаксис.
✔️ На нём нетрудно писать, легко читается.
✔️ Множество доступных сред разработки.
✔️ Востребован на рынке труда.
A Concise Introduction to Programming in Python, Second Edition
Mark J. Johnson
The Second Edition was thoroughly reorganized and rewritten based on classroom experience to incorporate:
A spiral approach, starting with turtle graphics, and then revisiting concepts in greater depth using numeric, textual, and image data
Clear, concise explanations written for beginning students, emphasizing core principles
A variety of accessible examples, focusing on key concepts
Diagrams to help visualize new concepts
New sections on recursion and exception handling, as well as an earlier introduction of lists, based on instructor feedback
Мечтаешь стать программистом, но не имеешь нужного образования?
Новый год — самое время начать учиться!
🎁 Только в декабре действует скидка 50% на курсы по программированию.
Все подробности — по ссылке: 👉 https://clc.to/9xbKCw
Начни новую жизнь с новой профессией!
Прикладное машинное обучение с помощью scikit-learn и tensorflow
Жерон Орельен
Эта книга - замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения.
- Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow
