متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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 18 319 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 332 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 36 928 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 18 319 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 07 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -86، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.92%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.63% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 084 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 482 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 2.
- 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 08 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
18 319
المشتركون
-524 ساعات
-267 أيام
-8630 أيام
أرشيف المشاركات
Бот-парсер маркетплейса на Python
В этой статье я решил показать один из методов парсинга на Python на примере маркетплейса Wildberries.
Суть подхода в том, что мы будем не разбирать запрошенную html страницу по ссылке, а будем использовать API сайта, который используется сервисом для получения и отображения всех товаров требуемой категории.
https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/834582/
👉@BookPython
Напишите функцию, которая будет принимать два списка чисел (вложенный и обычный) и проверять, все ли числа в подсписках вложенного принадлежат множеству чисел второго, обычного списка
Примечания:
1) пустой список считаем валидным подмножеством множества чисел второго списка
2) в каждом отдельном списке (как во вложенных, так и во втором, обычном списке) числа будут уникальными
👉@BookPython
Постройте карьеру вместе со Skyeng
- Персонализированная программа под любые ваши цели;
- Собственная онлайн-платформа;
- Поддержка личного коуча.
Установить
#реклама
skyeng.onelink.me
О рекламодателе
Какие различия есть между методами для списков append() и extend()?
Методы append() и extend() для списков имеют разное назначение:
— append() добавляет один элемент в конец списка, принимая в качестве аргумента этот элемент.
my_list.append(10) — добавит число 10 в конец списка my_list.
— extend() расширяет список добавляя в него несколько элементов сразу. В качестве аргумента принимается итерируемый объект (список, кортеж и т.п.).
my_list.extend([10, 20, 30]) — добавит числа 10, 20, 30 в конец списка my_list.
👉@BookPython
Метод join
Метод
join() позволяет объединить элементы последовательности (списка, кортежа и т.д.) в строку.
Основные моменты:
— Метод принадлежит строке, вызывается на разделителе.
— В качестве разделителя можно использовать любую строку.
— В результате получится строка, где между элементами последовательности вставлен разделитель.
👉@BookPython
99% людей используют нейросети на 0.1%
Вам достаточно использовать всего 0.1% от всех возможностей нейросетей, чтобы быть продуктивнее 99% людей на планете.
Используйте прогресс по максимуму при помощи канала GPT Access. Внутри свежие новости высоких технологий и подборки крутейших нейронок:
- MOTION BRUSH преобразует статическое изображение в анимацию
- HEYGEN озвучивает, сохраняя голос и мимику автора
- RELUME создает полноценные сайты в пару кликов
Контент будет полезен, как новичкам, так и прошаренным гикам.
Подписаться
#реклама
О рекламодателе
Как правильно записать данные в файл? Что может пойти не так в ином случае?
Когда вы используете инструкцию open без контекстного менеджера и перед закрытием файла возникает какое-либо исключение, могут возникнуть проблемы с памятью. В таком случае файл будет повреждён.
Если вы используете инструкцию with для открытия файла и возникает проблема, Python гарантирует, что файл будет корректно закрыт.
👉@BookPython
Разворачивайте приложение с любым объемом трафика
Облако для разработки, тестирования и хранения приложений. Быстрый запуск, 3000 ₽ на тест!
Виртуальные машины нужной конфигурации, гибкое масштабирование. Высокая производительность даже при пиковой нагрузке.
S3-хранилище. Управляемые базы данных. Managed Kubernetes для разработки приложений на основе микросервисной архитектуры.
Узнать больше
#реклама
cloud.vk.com
О рекламодателе
Различные вычисления, многопоточность, асинхронность и мультипроцессность в Python
Всем привет! Меня зовут Дмитрий Первушин, я лидер Python-компетенций трайба ИСУ в Сбере.
Эта статья рассчитана на людей, которые уже знакомы с Python, хотя бы на уровне junior+. Я объясню, какие есть отличия и особенности в многопоточности, асинхронности и мультипроцессности в Python, где и когда они используются. Как говорится в пословице: «Всё познаётся в сравнении», именно в таком стиле я подготовил примеры. Кроме этого, буду специально делать ошибки и рассматривать неправильные подходы, чтобы можно было сразу разобраться, убедиться и запомнить, почему так делать нельзя и какой другой подход в этом случае нужно использовать.
https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/829098/
👉@BookPython
Создание шрифтов с помощью Python
👉@BookPython
Офер в Яндекс для опытных бэкендеров за два дня
24–25 августа приглашаем бэкендеров с опытом работы от пяти лет получить офер в Яндекс через multitrack за 2 дня. Достаточно решить задачи онлайн до 20 августа и пройти несколько технических секции 24 августа, чтобы уже 25-го получить офер и выбрать три команды, к которым вам было бы интересно присоединиться.
Как правило, за несколько собеседований сложно понять, подходит ли вам команда и наоборот. Multitrack позволит вам поработать в трёх разных командах Яндекса и выбрать подходящую. Вы сможете погрузиться в рабочие процессы, познакомиться с будущими коллегами и понять, с какими задачами и технологиями хотите работать.
Узнать подробности и зарегистрироваться.
Процесс аутентификации по паролю с помощью Python
👉@BookPython
Отвлекитесь от экрана — оторвитесь на ИТ-пикнике 17 августа
ИТ-специалисты, приходите с семьей и друзьями, чтобы побыть среди своих, пообщаться вживую и ярко провести летний выходной. У фестиваля больше 17-ти ИТ-партнеров. Вас ждут воркшопы, лекции от спикеров известных компаний, нетворкинг, выступления топовых музыкантов и даже детская зона. Хедлайнер вечера — Леонид Агутин, а еще будут TRITIA, Дайте танк (!), Драгни, Найк Борзов, Нееет, ты что. Вы же не пропустите такое событие?
Успейте зарегистрироваться
erid:2Vtzqv8U3tP
Реклама. АО "ТБанк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673
Создание графика Box and Whisker
Используя matplotlib и seaborn, вы можете создать базовый график Box and Whisker.
👉@BookPython
NVIDIA Warp
Фреймворк на Python для высокопроизводительного моделирования и графики на GPU
Warp - это фреймворк на языке Python для написания высокопроизводительного кода для моделирования и графики. Warp берет обычные функции Python и JIT-компилирует их в эффективный код ядра, который может работать на CPU или GPU.
Warp предназначен для пространственных вычислений и поставляется с богатым набором примитивов, позволяющих легко писать программы для моделирования физики, восприятия, робототехники и обработки геометрии. Кроме того, ядра Warp являются дифференцируемыми и могут использоваться в составе конвейеров машинного обучения с такими фреймворками, как PyTorch и JAX.
https://github.com/NVIDIA/warp
👉@BookPython
