ar
Feedback
Библиотека Python разработчика | Книги по питону

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 18 305 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 338 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 36 877 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 18 305 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 14 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -84، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.55‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.67‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 016 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 488 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 15 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

18 305
المشتركون
-224 ساعات
-137 أيام
-8430 أيام
أرشيف المشاركات
Прокачай свои знания в сфере IT и аналитики данных! Регистрируйся на бесплатный онлайн-интенсив, который пройдёт с 29 по 31 м
Прокачай свои знания в сфере IT и аналитики данных! Регистрируйся на бесплатный онлайн-интенсив, который пройдёт с 29 по 31 марта в 19:00 по московскому времени, и примерь на себя роль data scientist! Ссылка для бесплатной регистрации: 👉 https://clc.am/90jBFQ За 3 дня ты научишься: ⚡️ исследовать данные с помощью языка Python; ⚡️ отличать data science от machine learning и artificial intelligence; ⚡️ строить модели для реальных кейсов; ⚡️ находить аномалии в данных; ⚡️ решать реальные задачи, с которыми сталкивается data scientist. Ведёт интенсив ведущий исследователь данных Сбербанка, математик-программист Анастасия Борнева. 🎉 Все участники, сдавшие домашнее задание, получат сертификат на 15 000 рублей для поступления на любой курс онлайн-университета Skillbox!

Практическое Глубокое обучение для Облачных сервисов, мобильных платформ, и передовых устройств Кул, Ганджу (2020) Независимо от того, являетесь ли вы инженером-программистом, стремящимся войти в мир глубокого обучения, опытным специалистом по обработке данных или любителем с простой мечтой создать следующее вирусное приложение ИИ, вы, возможно, задавались вопросом, с чего начать. Это пошаговое руководство научит вас создавать практические приложения глубокого обучения для облака, мобильных устройств, браузеров и периферийных устройств с использованием практического подхода. Опираясь на многолетний отраслевой опыт преобразования исследований глубокого обучения в отмеченные наградами приложения, Анирудх Коул, Сиддха Ганджу и Мехер Касам проведут вас через процесс преобразования идеи во что-то, что люди в реальном мире могут использовать.

Hacker news Новости из мира хакинга и IT-технологий Подпишись @Hackme_news
Hacker news Новости из мира хакинга и IT-технологий Подпишись @Hackme_news

PYTHON PROGRAMMING FOR BEGINNERS A hands-on easy guide for beginners to learn Python programming fast, coding language, Data analysis with tools and tricks John Code (2019) What will you learn from the chapters? The concepts that are core to the mathematical world What Python programming is How you will accomplish to pen down your first running program The core operators you have to master The different data types that include integers, tuples, lists and dictionaries among others How data is analyzed in Python How to come up with conditional statements and the looping cycles How to handle exceptions and functions The secrets you ought to know to succeed with Python programming And many more!!

Салют! Семейство виртуальных ассистентов Салют и компания Just AI ищут разработчиков чат-ботов, голосовых и других виртуальны
Салют! Семейство виртуальных ассистентов Салют и компания Just AI ищут разработчиков чат-ботов, голосовых и других виртуальных помощников и предлагают им возможности платформы Сбера. 1. Открыта возможность переноса в ассистентов. Салют навыков чат-ботов, созданных на платформе JAICP или с помощью конструктора Aimylogic. Детали по ссылке: https://clck.ru/TsXMU 2. Доступен эмулятор для тестирования навыков на поверхностях платформы Сбера (умные устройства и мобильные приложения). 3. Есть возможность подключить оплату на любом шаге сценария. 4. Доступ к аудитории экосистемы Сбера. А ещё каждый квартал команда Сбера определяет лучшие приложения, разработанные для каталога SmartMarket и дарит их авторам по 2,5 млн рублей. Узнай подробности по ссылке: https://clck.ru/Tssxq

Линейная алгебра на Python Абдрахманов М.И., Мамонов И.А. (2019) Данная книга - это попытка соединить две области: математику и программирование. В ней вы познакомитесь с базовыми разделами линейной алгебры и прекрасным инструментом для решения задач - языком программирования Python. Основные разделы книги посвящены матрицам и их свойствам, решению систем линейных уравнений, векторам, разложению матриц и комплексным числам.

Отправился на собеседование потроллить ритейлеров с предложением от компании на букву “Я❗️” 😅 Так описывает свой путь руково
Отправился на собеседование потроллить ритейлеров с предложением от компании на букву “Я❗️” 😅 Так описывает свой путь руководитель направления разработки Data Science «М.Видео-Эльдорадо». Цель потроллить ритейлеров, возомнивших себя ИТ-компанией, вылилась в двухлетнее плодотворное сотрудничество и руководящую должность. Сейчас офису данных “М.Видео-Эльдорадо” меньше двух лет, в силу этого у ребят нет тонн накопленного legacy, нет старых, устоявшихся практик, а только современные решения. Хочешь оставить след в истории рынка? Тогда следуй за белым кроликом здесь - https://mdncy.ru/qT7WC 💻

Deploy Machine Learning Models to Production With Flask, Streamlit, Docker, and Kubernetes on Google Cloud Platform Pramod Singh (2021) Build and deploy machine learning and deep learning models in production with end-to-end examples. This book begins with a focus on the machine learning model deployment process and its related challenges. Next, it covers the process of building and deploying machine learning models using different web frameworks such as Flask and Streamlit. A chapter on Docker follows and covers how to package and containerize machine learning models. The book also illustrates how to build and train machine learning and deep learning models at scale using Kubernetes.

На сайте code.mu вы найдете учебники по HTML, CSS, JavaScript, PHP, Vue, React, NodeJS, Laravel, Wordpress, AJAX. Материал в
На сайте code.mu вы найдете учебники по HTML, CSS, JavaScript, PHP, Vue, React, NodeJS, Laravel, Wordpress, AJAX. Материал в учебниках подается простым языком, к каждому уроку есть задачи по нарастающей сложности. Есть отдельные учебники с практикой, в которых вы сможете применить полученные знания, создавая различные учебные проектики. Хотите научится программировать? Сайт code.mu - это то, что вам нужно! Заходите скорее:)

Django Documentation Release 3.1.8.dev Django Software Foundation (2021)

Data Science[ru] - русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как: 👉 Материалы на тему Machine Learning, DS,
Data Science[ru] - русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как: 👉 Материалы на тему Machine Learning, DS, Python, Алгоритмы 👉 Задачи по алгоритмам 👉 Новости данной сферы 👉 Вакансии 👉 Конкурсы с розыгрышами билетов на разные конфы Добро пожаловать! ➡️ @devsp

Learn Python in One Day and Learn It Well Python for Beginners with Hands-on Project. The only book you need to start coding in Python immediately Jamie Chan (2015) What you'll learn: What is Python? What software you need to code and run Python programs? What are variables? What mathematical operators are there in Python? What are the common data types in Python? What are Lists and Tuples? How to format strings How to accept user inputs and display outputs How to make decisions with If statements How to control the flow of program with loops How to handle errors and exceptions What are functions and modules? How to define your own functions and modules How to work with external files

SberCloud Advanced — скорость и удобство разработки Хотите масштабироваться, ускорить работу команды, повысить уровень безопа
SberCloud Advanced — скорость и удобство разработки Хотите масштабироваться, ускорить работу команды, повысить уровень безопасности на проекте? Попробуйте сервисы из линейки SberCloud Advanced. Они помогают добиваться целей любым компаниям: от стартапов из пары человек до огромных корпораций. - 45+ удобных сервисов для команд разработки - SLA на уровне 99,95% - Pay as you go — оплата только за используемые вычислительные ресурсы - Единая консоль управления По ссылке — больше информации о возможностях SberCloud Advanced и тестовый доступ к сервисам.

Supervised Machine Learning with Python Taylor Smith (2019) Supervised machine learning is used in a wide range of sectors (such as finance, online advertising, and analytics) because it allows you to train your system to make pricing predictions, campaign adjustments, customer recommendations, and much more while the system self-adjusts and makes decisions on its own. As a result, it's crucial to know how a machine “learns” under the hood.

Освойте навыки, необходимые в промышленном Machine learning! 25 марта пройдет демо-занятие «Воспроизводимость в ML». Преподав
Освойте навыки, необходимые в промышленном Machine learning! 25 марта пройдет демо-занятие «Воспроизводимость в ML». Преподаватель Михаил Марюфич, эксперт в Deep Learning,расскажет, почему в ML проектах крайне важна воспроизводимость результата и о способах ее добиться. За 1,5 часа вы рассмотрите: - DVC - инструмент для версионирования датасетов и пайплайнов - MlFlow - компоненты Tracking и Model Registry - связка Mlflow и DVC Демо-занятие дает возможность оценить онлайн-курс «Промышленный ML на больших данных». Программа рассчитана на специалистов с опытом. Для участия в занятии пройдите вступительный тест https://otus.pw/fQEe/

Программирование на языке высокого уровня PYTHON Федоров Дмитрий Юрьевич (2019) Учебное пособие для СПО. Рассматриваются теоритические основы современных технологий и методов программирования, практические вопросы создания программ, а также основные алгоритмические конструкции и их реализация.

Мечтаете о карьере разработчика или ищите новые возможности развития в профессии — начните с Python. На бесплатном курсе Нето
Мечтаете о карьере разработчика или ищите новые возможности развития в профессии — начните с Python. На бесплатном курсе Нетологии «Python-разработка для начинающих» освоите логику и синтаксис языка, научитесь работать с данными, изучите основные инструменты для написания кода. Курс не требует специальных знаний и позволяет сделать свой первый проект за 6 занятий — с нуля разработаете приложение «To do-list» и создадите чат-бота для Telegram на Python. Бесплатная регистрация ↓ https://netolo.gy/gkX

Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления Дейтел П., Дейтел Х. (2020) В вашем распоряжении более пятисот реальных задач — от фрагментов до 40 больших сценариев и примеров с полноценной реализацией. IPython с Jupyter Noteboos позволят быстро освоить современные идиомы программирования Python. Главы 1–5 и фрагменты глав 6–7 сделают понятными примеры решения задач искусственного интеллекта из глав 11–16. Вы познакомитесь с обработкой естественного языка, анализом эмоций в Twitter®, когнитивными вычислениями IBM® Watson™, машинным обучением с учителем в задачах классификации и регрессии, машинным обучением без учителя в задачах кластеризации, распознавания образов с глубоким обучением и сверточными нейронными сетями, рекуррентными нейронными сетями, большими данными с Hadoop®, Spark™ и NoSQL, IoT и многим другим. Вы поработаете (напрямую или косвенно) с облачными сервисами, включая Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft® Azure®, OpenMapQuest, PubNub и др.

22–24 марта в 21:00 по московскому времени пройдёт онлайн-интенсив по Python, где всего за 3 дня ты познакомишься с основами
22–24 марта в 21:00 по московскому времени пройдёт онлайн-интенсив по Python, где всего за 3 дня ты познакомишься с основами универсального языка и технологиями искусственного интеллекта, а также создашь первый полноценный проект — Telegram-бота через BotFather. Регистрируйся на бесплатный интенсив: ▶️ https://clc.am/n2OeXQ 🔥 Ты изучишь структуру данных Python и machine learning и сможешь сразу применить теорию на практике — создашь своего чат-бота, научишь его говорить и подключишь к Telegram. ☝️ Твоим преподавателем будет сооснователь и технический директор Lia с семилетним опытом в разработке на Python Никита Левашов. ⭐️ Если попадёшь в тройку лучших участников — получишь сертификат на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

PyTorch Artificial Intelligence Fundamentals Jibin Mathew (2020) What you will learn Perform tensor manipulation using PyTorch Train a fully connected neural network Advance from simple neural networks to convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs) Implement transfer learning techniques to classify medical images Get to grips with generative adversarial networks (GANs), along with their implementation Build deep reinforcement learning applications and learn how agents interact in the real environment Scale models to production using ONNX Runtime Deploy AI models and perform distributed training on large datasets